「Cookpad Tech Conf 2022」に参加してきました。

はじめに

Cookpad TechConf 2022

Cookpad TechConf について 私たちクックパッドは「毎日の料理を楽しみにする」というミッションを掲げ、世界中における食と料理の課題をテクノロジーで解決するために、様々な新規プロジェクトに挑戦しています。 Cookpad TechConf では、そんなクックパッドのエンジニアやデザイナーがどのようにサービス開発に取り組んでいるのか、またその過程で得た技術的知見について公開します。 Cookpad TechConf は完全招待制となります。 クックパッドのエンジニア、デザイナーから招待をお送りさせていただきます。 登壇者紹介 2016年にクックパッドに新卒入社。海外版クックパッドのレシピ検索の開発を行っている。多言語化対応、辞書データ、ランキング、パフォーマンス改善など検索システム全般の設計･運用に取り組んでいる。 東急東横線・東京メトロ副都心線直通 みなとみらい駅より徒歩5分 「2番出口（いちょう通り口）」より、 けい ゆう病院方面へお進みください。

https://techconf.cookpad.com/2022/

少し長いので目次

Today’s Schedule

Contents

Program

基調講演「失敗を活かす組織」

開催に向けて

今の期間をどう考えているか

Mission

• みんなのお弁当

• tabeta (SNS)

• cookpad DO!

• 美味しいテイスト

エンジニア組織

Cookpad Manifest

• 境界を越える
• ソフトウェアエンジニア
• デザインだけでなく境界を超えて仕事をする
• 専門性だけでない

• 技術を楽しむことに責任を持つ
• 楽しんだ分、バージョンアップなど責任を持たなければいけない
• 楽しまなければ責任を持てていない

• 作ったもので語る
• 挑戦を続ける
• 言葉でなく口にしなければいけない

デザイナーの話

• なぜLTをしているのか

つまり失敗を活かす組織とは

レシピサービスにおける持続的なプロダクト開発プロセスについて

組織と開発プロセスのリデザイン

• cookpad
• 1998年〜
• ユーザ投稿型サービス

なぜリデザインが必要なのか？

時を同じくして

何かがおかしい。。。

わかった問題の3つ

1. 無理を強いる開発進行
1. 開発進行の属人か
2. 期限ドリブン
3. 情報の透明性のなさ

2. 技術的なコストを事業として考慮できていない
1. 運用コスト、技術的負債の認識がない
2. 大規模プロジェクトによって残された負債

3. 技術戦略面のミスコミュ
1. 技術戦略の共有不足
2. アーキテクチャと組織不一致（逆コンウェイ的な話）

アクションの制約

• 負債解消プロジェクトではない

• スクラムの導入

• プロセスの型を作る

• プロセスの側面からサポート

結果として

1. 定期的な振り返り、バックログで情報の透明化でゴールの解像度が上がった

2. プロダクトバックログでコストや技術課題を見える化・技術課題の投資判断もした

3. 物理的に組織を近くすることでコミュコストを下げた・アーキテクチャの選定で広がった

巨大なレシピサービスのアーキテクチャを最高にしたい

レシピサービスの巨大なレシピサービス

うおおおお。時代はマイクロサービスだ！！

なんか開発が辛い

• アプリケーションごとの責務が不明瞭
• BFFにビジネスロジックが発生する（しんどい）
• BFFにロジックをもたない方が複雑性は小さい
• 特にルールがないまま運用されてるので複雑性が多い

• API仕様がどういったAPIなのかわからない

• 技術スタックの分散
• Backend: Ruby, BFF: Java, Web BFF: TypeScript
• コンテキストスイッチの学習が多い（やりたいことはシンプルなのに）

Takanawa Projectがスタート

• API Gateway

• API4-gateway

• API Gateway パターン
• クライアントからはリクエストはここを通る
• GraphQL スキーマを通す

• GraphQLでスキーム

• ロジックデータを持たせない

難しいことは全部バックエンドに寄せる

• ロジック。データの責任所在が明らか

• 共通スキーマでみんなわかる

• 難しいロジックをRubyで書ける

• アプリ用BFFを捨てて言語を1つ減らせる

まとめ

• マイクロサービスBFFは導入が難しい

• 既存のアーキテクチャが抱えている辛さを無くしたい

• TakanawaでAPI4-gateway で既存の辛みを無くしたい

生鮮食品をユーザーに届ける流通の仕組みと技術

流通を作る理由

• 新鮮な野菜

• 変わった食材（マグロのテール、製麺所が作っている餃子の皮）がある

ステーション配送

• 宅配の受け取りのための在宅は大変
• 非同期で解決できる！！

• 毎日送料かかるのは負担が大きい

• 冷蔵庫のステーションに置いておく

• まとめて配送することで1品から送料無料にできる

仕組みはなかでJWTTokenで開くシステム

大量の商品を正確に選ぶ

• バラバラ

• 大量

• 多種多様な似たような商品

配送アプリケーション

• 普遍的な情報提供

• 元々はAndroid・iOSで作っていたが、チーム体制を抱える面も踏まえて、Web版にしている

• 技術要素: TS, React, GraphQL, MUI, OAID,,,

配送オペレーション

• 計画が必要

• ルート生成
• 各ステーションに配送するためのルートを組む
• 様々な制約がある！！
• 時間、物量、営業時間
• 制約を満たして、技術的にどう満たしているか

• 技術要素要素：
• OSRM
• 2点間の移動時間
• OR Tools
• 数理最適化ライブラリ
• 配送計画問題の近侍回を求めている
• 上記の2つの軸に自分たちの制約を入れて出力している

これから作っていくもの

• 人間が作業してるのでミスが出る

• スキャナ導入する

• 追跡ログの導入

まとめ

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RecVAE

AutoEncoder系の手法でTop-N推薦まとめ - Qiita

こんにちは。 今回は、Deep Learningの手法の中でもAutoEncoder系の手法(Denoising AutoEncoderやVariational AutoEncoderなど)をTop-N推薦タスクに適用した研究をいくつかまとめてみようと思います。 Deep Learningの手法を推薦タスクに適用するといった研究は近年増えています。 従来の推薦タスク用いられる協調フィルタリング系の手法にDeep learningを組み合わせる研究については、次のような記事があります。 特に、三番目の記事はGenerative Adversarial Network (GAN)を推薦タスクに用いた研究をまとめた記事ですが、IRGAN→GraphGAN →CFGANという流れで説明されています。 今回の記事もこれに倣って、 CDAE (2016)→Mult-VAE (2018)→RecVAE (2020) という流れでまとめていきたいと思います。 それ以外の関連する手法については後ろに回していますので、詳しく知りたい方は論文を読まれることをお勧めいたします。 一つ目は、Denoising Auto-Encoder (DAE)を推薦タスクに応用したCollaborative Denoising Auto-Encoders (CDAE)です。 論文リンクはこちらです。 Collaborative Denoising Auto-Encoders for Top-N Recommender Systems 通常のAutoEncoderでは、入力と出力が近くなるようにEncoderとDecoderを学習していきます。 一方、DAEでは、入力にノイズを乗せ、AutoEncoderのようにEncoder、Decoderへと通し変換させ、得られる出力がノイズを乗せる前のデータに近くなるように学習します。 ノイズの乗せ方はいろいろありますが、今回推薦タスクに用いるノイズとして、入力ベクトルの各次元の値をランダムに0にする、という処理を採用しています。 CDAEのモデル全体は次のようになっています。 本論文で提案しているCDAEでは、入力にuser $u$ のinteractionの履歴 $\boldsymbol y_{u}$ (item数の次元を持ったベクトルで、過去にinteractionがあったitemに対応する次元のみ1が立っているようなone-hotベクトルを想像すると良いと思います。)を用いています。図はitemが5つである場合を表しています。 user $u$ のinteractionの履歴 $\boldsymbol y_{u}$

https://qiita.com/guglilac/items/50f453781e05e3711954

レビューチェッカーを導入した

クックパッドが挑戦する「レシピ」と「かいもの」をつなぐ新しいサービス作り ~ 役割にとらわれず新しい価値に向き合い続けるチーム ~

1. レシピと買い物をつなぐ

2. 新しい機能を使ってもらうための取り組みと学び

• 機能紹介：x

• 無料お試し：△（無料だと後から請求されそうで怖い）

• いちご試食：○

• 商品の紹介：x
• 広告のように見えた

• 食材の一覧をマートで表示する：△
• 工夫したものの食材と内容に差異がある難しさ
• ニンニク ⇒ ニンニクチューブ
• 鳥もも1枚 ⇒ カット済み鳥もも肉

3. 作ったもので語る

最後に

Go Global Search 2

アーキテクチャを刷新した

学習の仕組み

No more shared DB!

ABテストの仕組み化

まとめ

最後に

懇親会