<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>vasilyjp</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/vasilyjp/</author_url>
  <blog_title>ZOZO TECH BLOG</blog_title>
  <blog_url>https://techblog.zozo.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>検索</anon>
    <anon>機械学習</anon>
    <anon>画像処理</anon>
    <anon>AI</anon>
  </categories>
  <description>はじめに こんにちは、検索基盤部の検索グロースブロックに所属するしゅがーです。普段はZOZOTOWNの検索体験を改善する施策の企画と開発を担当しています。 近年、CLIPをはじめとするマルチモーダルモデルの登場によって、画像とテキストを同じ特徴空間で比較できるようになりました。一方で、検索結果の並び順を学習するランキング学習（LTR: Learning to Rank）では、行動実績やテキストに基づく特徴量を使うことが一般的です。画像の情報をどう取り込むかには、まだ検討の余地があります。 本記事では、日本語CLIPモデルで算出した商品画像と検索クエリの類似度をランキング学習モデルの特徴量として…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftechblog.zozo.com%2Fentry%2Fclip-ltr-offline-evaluation&quot; title=&quot;日本語CLIPを活用した検索ランキング学習の精度改善検証 - ZOZO TECH BLOG&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/v/vasilyjp/20260831/20260831105618.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2026-09-01 17:00:00</published>
  <title>日本語CLIPを活用した検索ランキング学習の精度改善検証</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://techblog.zozo.com/entry/clip-ltr-offline-evaluation</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
