出前館では、推薦システム・調理時間予測・配達時間予測・需要予測・注文された商品を配達するドライバーの決定など、さまざまな機械学習システムが稼働しています。
これらのシステムには、データの変化を迅速にとらえ、その変化を反映した推論結果を提供することが求められています。
出前館ではこの要求を満たすために、定期的な機械学習モデルの更新・リアルタイム情報を活用した推論・モニタリングなどを実現するための機械学習パイプラインを構築しています。
加えて、サービス価値向上のために、データの変化を生み出す要因を分析し、プロダクトの改善を継続的に推し進めています。
本発表では、サービスを安定的に提供するためにどのような機械学習パイプラインを構築しているのか、日々の分析を通してどのような継続的改善を行っているのか、お話します。
