ZOZO研究所、推薦システム分野のトップカンファレンス 「ACM RecSys 2026（Main Track）」にて論文採択
リリース情報提供元：
株式会社ZOZO
～ 信頼度の低い情報を排除し、推薦精度を高めるAIの新手法 ～
株式会社ZOZO NEXT（本社：千葉県千葉市 代表取締役CEO：澤田 宏太郎）の研究開発組織「ZOZO研究所」は、当所研究員が執筆した論文「GateBoxGCN: Hard-Soft Gated Box Embeddings with Graph Convolution for Recommendation」（邦題：GateBoxGCN：グラフ畳み込みとハード・ソフトゲートを用いた推薦向けボックス埋め込み手法）が、推薦システム分野のトップカンファレンス「ACM RecSys 2026（20th ACM Conference on Recommender Systems）」のMain Track（Long papers）に採択されたことをお知らせします。本研究成果は、当所研究員である莫 凡、和田 崇史、陳 天偉を含む複数機関の研究者からなる研究グループによるものです。
＜研究背景＞
ファッションECにおいて、ユーザーが膨大な商品の中から自分に合った商品に出合えるようにするには、「この人は次に何を気に入りそうか」を予測する推薦システムの精度向上が重要です。
従来の多くの推薦システムでは、ユーザーの好みや商品の特徴を、ベクトル空間上の1つの「点」として表現していました。しかし、実際の好みには幅や曖昧さがあります。例えば、「2,000～5,000円くらいが好き」や「青だけでなく、水色や緑も好き」というように、ある程度の広がりを持っています。そこで近年、好みを「点」ではなく「幅を持った範囲（箱）」として表現するアプローチが注目されています。
ただし、従来の「箱」による手法にも課題がありました。ユーザーの購買履歴などの情報が少なく、例えば「どんな素材を好むか」を正確に推定できない場合でも好みの範囲を設定する必要があり、信頼度の低い情報を基に商品を推薦し、精度の低下につながることがありました。
＜論文内容＞
本論文では、ユーザーの好みと商品の特徴を、それぞれベクトル空間上の「箱」として表す新たな手法「GateBoxGCN」を提案しています。ユーザーと商品の箱の範囲が重なるほど「相性がよい」と判断し、逆に離れているほど「ユーザーの好みではない」と判断します。
本手法の最大の特長は、「分からない好みを無理に推定してしまう」課題を解決する「ゲート（門）」の仕組みにあります。商品のおすすめ度合いを計算するときは、ユーザーや商品について信頼度の低い情報を含むベクトルの次元（軸）を取り除く「ハードゲート」を用い、「まだ分からないものは、いったん使わない」ことで不確かな情報を計算から除外します。一方、学習時には「ソフトゲート」を用いて、除外した次元についても値や幅を更新します。これにより、学習を通じて信頼度が高まった次元は、相性の計算にも使えるようになります。
さらに、ユーザーと商品の「つながり」をたどって情報を集めるGCN（グラフ畳み込みネットワーク）を活用することで、本人の行動だけでなく、似た好みを持つ他のユーザーや関連商品の情報も参考にした精度の高い推薦を実現しています。推薦システムの評価で頻繁に用いられる4種類のデータセットを用いた実験では、既存手法と比較して推薦性能が5.76%～35.56％向上することが確認されました。
＜今後の展望＞
本研究成果は、ZOZOTOWNのようなファッションECにおいて、信頼度の低い情報を適切に除外しながら、より的確な商品推薦を行う技術への応用が期待されます。
ZOZO研究所では、こうした一人ひとりの好みをより的確に捉える技術の研究を深めることを通じて、より多くのユーザーが自分にぴったりの商品と出合える買い物体験の実現を目指してまいります。
＜論文の概要＞
・タイトル：GateBoxGCN: Hard-Soft Gated Box Embeddings with Graph Convolution for Recommendation（邦題：GateBoxGCN：グラフ畳み込みとハード・ソフトゲートを用いた推薦向けボックス埋め込み手法）
・著者：株式会社ZOZO NEXT・早稲田大学/Fan Mo、株式会社ZOZO NEXT/Takashi Wada、マカオ大学/Rongqin Chen、早稲田大学/Chongxian Chen、早稲田大学/Xin Fan、株式会社ZOZO NEXT/Tianwei Chen、早稲田大学/Hayato Yamana
＜ZOZO研究所について＞
ZOZO研究所は、「ファッションを数値化する」をミッションに掲げるZOZOグループの研究機関です。ZOZOグループが保有するファッションに関する膨大な情報資産を基に、ファッションを科学的に解明するための研究開発をおこなっています。
・所名 ： ZOZO研究所（ZOZO Research）
・設立 ： 2018年1月31日
・URL ： https://research.zozo.com/
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～ 信頼度の低い情報を排除し、推薦精度を高めるAIの新手法 ～
株式会社ZOZO NEXT（本社：千葉県千葉市 代表取締役CEO：澤田 宏太郎）の研究開発組織「ZOZO研究所」は、当所研究員が執筆した論文「GateBoxGCN: Hard-Soft Gated Box Embeddings with Graph Convolution for Recommendation」（邦題：GateBoxGCN：グラフ畳み込みとハード・ソフトゲートを用いた推薦向けボックス埋め込み手法）が、推薦システム分野のトップカンファレンス「ACM RecSys 2026（20th ACM Conference on Recommender Systems）」のMain Track（Long papers）に採択されたことをお知らせします。本研究成果は、当所研究員である莫 凡、和田 崇史、陳 天偉を含む複数機関の研究者からなる研究グループによるものです。
＜研究背景＞
ファッションECにおいて、ユーザーが膨大な商品の中から自分に合った商品に出合えるようにするには、「この人は次に何を気に入りそうか」を予測する推薦システムの精度向上が重要です。
従来の多くの推薦システムでは、ユーザーの好みや商品の特徴を、ベクトル空間上の1つの「点」として表現していました。しかし、実際の好みには幅や曖昧さがあります。例えば、「2,000～5,000円くらいが好き」や「青だけでなく、水色や緑も好き」というように、ある程度の広がりを持っています。そこで近年、好みを「点」ではなく「幅を持った範囲（箱）」として表現するアプローチが注目されています。
ただし、従来の「箱」による手法にも課題がありました。ユーザーの購買履歴などの情報が少なく、例えば「どんな素材を好むか」を正確に推定できない場合でも好みの範囲を設定する必要があり、信頼度の低い情報を基に商品を推薦し、精度の低下につながることがありました。
＜論文内容＞
本論文では、ユーザーの好みと商品の特徴を、それぞれベクトル空間上の「箱」として表す新たな手法「GateBoxGCN」を提案しています。ユーザーと商品の箱の範囲が重なるほど「相性がよい」と判断し、逆に離れているほど「ユーザーの好みではない」と判断します。
本手法の最大の特長は、「分からない好みを無理に推定してしまう」課題を解決する「ゲート（門）」の仕組みにあります。商品のおすすめ度合いを計算するときは、ユーザーや商品について信頼度の低い情報を含むベクトルの次元（軸）を取り除く「ハードゲート」を用い、「まだ分からないものは、いったん使わない」ことで不確かな情報を計算から除外します。一方、学習時には「ソフトゲート」を用いて、除外した次元についても値や幅を更新します。これにより、学習を通じて信頼度が高まった次元は、相性の計算にも使えるようになります。
さらに、ユーザーと商品の「つながり」をたどって情報を集めるGCN（グラフ畳み込みネットワーク）を活用することで、本人の行動だけでなく、似た好みを持つ他のユーザーや関連商品の情報も参考にした精度の高い推薦を実現しています。推薦システムの評価で頻繁に用いられる4種類のデータセットを用いた実験では、既存手法と比較して推薦性能が5.76%～35.56％向上することが確認されました。
＜今後の展望＞
本研究成果は、ZOZOTOWNのようなファッションECにおいて、信頼度の低い情報を適切に除外しながら、より的確な商品推薦を行う技術への応用が期待されます。
ZOZO研究所では、こうした一人ひとりの好みをより的確に捉える技術の研究を深めることを通じて、より多くのユーザーが自分にぴったりの商品と出合える買い物体験の実現を目指してまいります。
＜論文の概要＞
・タイトル：GateBoxGCN: Hard-Soft Gated Box Embeddings with Graph Convolution for Recommendation（邦題：GateBoxGCN：グラフ畳み込みとハード・ソフトゲートを用いた推薦向けボックス埋め込み手法）
・著者：株式会社ZOZO NEXT・早稲田大学/Fan Mo、株式会社ZOZO NEXT/Takashi Wada、マカオ大学/Rongqin Chen、早稲田大学/Chongxian Chen、早稲田大学/Xin Fan、株式会社ZOZO NEXT/Tianwei Chen、早稲田大学/Hayato Yamana
＜ZOZO研究所について＞
ZOZO研究所は、「ファッションを数値化する」をミッションに掲げるZOZOグループの研究機関です。ZOZOグループが保有するファッションに関する膨大な情報資産を基に、ファッションを科学的に解明するための研究開発をおこなっています。
・所名 ： ZOZO研究所（ZOZO Research）
・設立 ： 2018年1月31日
・URL ： https://research.zozo.com/
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