11期上半期、「GENIEE DSP」は機械学習を活用した自動入札機能の正式提供を開始しました。企画から半年、驚異的なスピードでの機能リリースを成功させたエンジニア二人に、開発の裏話とチームでの取り組みを聞きました。

R&D本部　マネージャー代理　内木 正隆
「大規模なデータを使い様々な開発ができそう」と感じたことが、入社の決め手に。
R&D本部　リーダー　遠藤 悠平
「広告事業はデータ分析を実践的にできそうで面白そうだった」という思いでジーニーへ。

チームのミッションを教えてください。

遠藤 　担当プロダクトの指標、広告配信の指標であるCVとCPAを最適化することです。

自動入札開発チームは、上半期MVT（Most Valuable Team）を受賞しました。成果について、改めて説明をお願いします。

内木　機械学習の予測を用いて入札の価格づけを自動的に行う「自動入札機能」をジーニーとして初めて開発しました。今まで人手に頼っていた広告運用作業を部分的に自動化することで、工数削減と広告パフォーマンスの改善を実現できました。
遠藤　私達が入社する前から、DSPにこの機能を組み込むことはジーニーにとって悲願でした。しかしお客様にも納得していただけて、かつ運用チームの要望を実現するのは、技術的に難しいものでした。

かなりスピード感のある開発だったそうですが、なぜ短期間で成果を上げることができたのでしょうか。

内木　自動入札機能自体は企画から半年でリリースできたのですが、周辺の開発も含めると丸3年かかってようやくできたものなんです。第一弾としてCTR（クリック率）予測機能を開発し、その後プロトタイプであるCVR（コンバージョン率）予測機能をリリースしました。
遠藤　リリース後、もっとこういう機能があったらいいのではと二人で話し合い、他機能をいくつか追加した「自動入札」の企画を私が上げたのが4月です。
内木　PMとCTOが開発の大枠の方向性を決め、主に遠藤さんがアイディアの取りまとめや要件定義、スケジュール設定を行っています。
遠藤　チームは各々が専門的な知識を持っているので、企画についてミーティングやテキストで議論し、プロジェクトに関わるチームみんなで形を作っています。配信チームのメンバーには、非常に技術的に難しいところを実現してもらいました。私たちの作ったモデルが実際に機能するかどうかは配信にかかっています。1億、10億といったリクエストを捌けるような配信構成を取り、実装できたのは配信チームのおかげです。

プロジェクトが計画通り進まない時、どのようにして課題を解決し、進めていますか。

内木　プロダクト開発は積み重ねです。使えるものが一度でできることは滅多にありません。予測の精度は赤字に直結します。予測する範囲等のチューニングを繰り返し、チームを跨いだ話し合いと改善を何度も重ねました。計画通り進まないことの方がむしろ多いです。今回企画から半年、初回リリースでパフォーマンスを出せたことの方が驚きです。

数年来開発を積み重ね、一つひとつ技術を積み重ね、メンバーの皆さんが一体となって進めてきたことが、結実したのですね。

遠藤　そうですね。自チームだけでは解決しない課題も多いですし、他チームとのコミュニケーションがずれていてうまくいかない時もあります。実装に至るまでは多くの過程を経るので、周辺の知識や解決策を多く知り、積み上げていくことが成功につながると思います。それを乗り越えてうまくいった時は、やはり嬉しいですね。この時のためにやっていると言っても過言ではないです。

※役職・職務は取材時のものです