形態素解析や固有表現抽出、係り受け解析といった要素技術から、テキストマイニングや情報検索、情報抽出、対話処理といった応用まで、幅広い領域で研究開発を進めています。
機械学習や大規模データ、クラウドソーシングも積極的に利用します。

音声による情報検索や課題解決のための耐雑音音声認識や対話技術、動画などの内容インデキシングのための会話音声認識や音響シーン解析技術などの研究開発を推進しています。

静止画や動画から様々な情報を抽出する技術の研究開発を推進しています。 研究所では特に大規模類似画像検索、大規模特定物体認識といった分野に注力しています。

研究成果

大規模類似画像検索

Yahoo!ラボ FashionNavi、Yahoo!ファイナンス、手書きチャート検索

大規模特定物体認識

LOHACO 商品認識、Yahoo!ラボ monotag

高次元ベクトルデータの近傍検索ソフトウェア

NGT - Neighborhood Graph and Tree for Indexing

大量の高次元ベクトルデータからクエリとして指定されたベクトルデータの近傍に存在するデータを高速に検索するソフトウェアです。

This software provides commands and a library for performing high-speed approximate nearest neighbor searches against a large volume of data (several million to several 10 million items of data) in high dimensional vector data space (several ten to several thousand dimensions). NGTについて

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クリックログやクエリログなどの大規模ログ・マイニングによる利用者の多様性の分析、およびそれを利用した人間志向型情報検索技術「Human Oriented Search Technology」の研究開発を推進しています。

また、Yahoo!IncのYahoo! Labs, Barcelona, Sunnyvale, New Yorkなどの各研究所と共同で、Web検索、クエリー解析の最新の技術を研究して、各種サービスに貢献しております。Webグラフ、大規模検索ログ派生グラフ、ソーシャルネットワークなどに対する大規模グラフ解析の基礎的研究を、河原林巨大グラフプロジェクトと共同で実施しております。Yahoo! JAPANが、Web検索をはじめとするさまざまなサービスで提供する情報の多様性と信頼性を検証する技術を研究しております。

そして何よりも、今、このページをご覧になっているあなたと共に、未来のYahoo!検索を作り出していきます。

研究成果

テキスト分類

Yahoo!知恵袋、Yahoo!ブログなどで利用されています。

テキスト・フィルタリング

Yahoo!あんしんねっとなどで利用されています。

オンライン・クラスタリング

Yahoo!知恵袋、Yahoo!ニュースなどで利用されています。

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機械学習は、データから一般化された知識の獲得を目指す研究分野で、自然言語処理、情報検索、音声処理、画像処理などの多くの分野に適用されています。主に、データ自体の構造を理解することや、過去のデータを用いた未知のケースに対する予測に用いられています。

Yahoo! JAPANでは、機械学習手法の新規開発のみならず、多数のユーザーによって生成される大量かつ多様なデータから価値ある情報を引き出すことや、広告やレコメンデーションなどの実サービスの改善において、機械学習手法を活用しています。

100以上のスマホアプリ、月間500億回を超えるページビューを誇るYahoo! JAPANでは、日々、膨大なデータが蓄積されています。データサイエンス分野は、これらの多種多様で膨大なデータから多種多様なコンテキストを求め、社内のデータ活用を牽引していきます。

最近は、時系列データの活用（パタン抽出やテンソルなど）やヘテロデータ解析（統合的なデータ解析）の研究分野に力を入れています。

研究成果

万歩計データからの人間関係抽出（東京大学　下坂研究室と共同研究）

万歩計データのみから人間関係を抽出しようという研究です。個人の歩数パタンの類似性を見る事で、グループ内メンバー同士の同行を検知でき、その頻度で人間関係を記述できる技術を開発しました。詳細はこちら（外部サイト）をご覧ください。

ビックデータレポート

社内に蓄積しているデータを活用して、社会の動きを表現する試みです。詳細はこちらをご覧下さい。

その他、位置情報の活用や検索・クリックログの活用もしております。発表できる段階になりましたらここでお知らせします。

キーワード

時系列データ、ヘテロデータ、クラスタリング、パタン抽出、テンソル、機械学習、統計

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セマンティック・ウェブ領域では、ヤフーの運営するサービスと社外で蓄積された有用な知識データを融合して、より価値の高いサービスを提供するための技術開発を目指します。
オントロジー構築や利用を支援する大規模階層分類器、知識データを誰でも利用できるようにするための拡張性・柔軟性を重視した対話エージェントフレームワーク、大規模知識データを本格的に利用するための分散RDFストレージマネジャなどの課題に取り組んでいます。

個人に関わる情報（パーソナルデータ、アイデンティティ情報）を安全に保護しつつ、安心して活用するための認証やアクセス制御・権限管理技術、プライバシー保護技術、トラスト管理技術の研究開発を推進しています。

人間がアプリケーションやデバイスを使用するとき、人間と機械との間で必ず相互作用（インタラクション）が発生します。この相互作用や、それを誘発するユーザインタフェースは使い勝手のよいサービスに不可欠な要素です。本領域では、未来のUI及びインタラクションについて研究をしています。

不特定多数の人々から貢献を募ることで、必要なサービス、アイデア、コンテンツを生みだす行為はクラウドソーシングと呼ばれ、2006年にジャーナリストJeff Howeによって群衆（クラウド）と委託（ソーシング）を組み合わせた造語として提唱されました。近年、オンラインコミュニティの広まりとともに、様々な分野でこういった不特定多数の群衆の力を借りるサービスに注目が集まっております。

Yahoo! JAPANでも、クラウドソーシングサービス「Yahoo!クラウドソーシング」を2013年1月より開始しました。本サービスは、企業の課題「タスク」を多くのYahoo! JAPANユーザーの力で解決するサービスで、謝礼としてTポイントを獲得できます。これまで累計で２０万人以上の登録ユーザーを獲得し、サービス開始から1年足らずで国内最大級のクラウドソーシングサービスとなっております。

クラウドソーシングは、群衆と機械、作業と余暇の接点にあるため、研究領域としても、教育学、経済学、心理学、計算機科学など、多くの分野にまたがった新領域となっています。本領域の研究では、クラウドソーシングで解決できる新たなタスクの検討・実験などを通じて、クラウドソーシングを“より高度な分業”という便利な仕組みとして進化させていくことで、世の中の課題解決につなげてまいります。

Yahoo! JAPANはその研究成果を活用して、サービス改善や顧客企業への提案に役立てていきます。