Amazon の AI 製品プラットフォームはより賢い買い物をサポートします

Agrawal は、シアトルのアマゾン ウェブ サービスのエンジニアリング リーダーです。 AI と機械学習の専門家であるこの IEEE 上級メンバーは、Amazon に移る前に Microsoft の Bing 検索エンジンで働いていました。また、同社のダイレクト メッセージング プラットフォームである Microsoft Teams のいくつかの機能も開発しました。

「私は 20 年以上 AI の分野で働いてきました」と彼は言います。 「テクノロジーでどれだけのことができるかを見ると、今でも驚かされます。」

彼は、IEEE シアトル セクションの積極的なメンバーおよびボランティアとして、テクノロジーに対する専門知識と情熱を共有しています。彼は、人間の監視を最小限に抑えながら自律的にタスクを実行できる AI エージェントの作成方法を人々に教えるキャリア開発ワークショップを企画および主催しています。

コンピューターからインスピレーションを得た AI のキャリア

アグラワルは、インドのウッタル・プラデーシュ州の人里離れた村、チルガオンで生まれ育ちました。彼が子供の頃、チルガオンではコンピューターを持っている人は誰もいませんでした。家族は薬局を経営しており、アグラワルさんは高校卒業後に薬局に入社する予定だった。代わりに、叔父と兄は彼に大学に進学し、自分の情熱を見つけるよう勧めました。

彼は数学と物理学が好きだったので、アラハバード大学で統計学の学士号を取得することを決意しました。 1996 年に卒業した後、修士号を取得しました。 統計学、統計的品質管理、オペレーションズリサーチ コルカタのインド統計研究所にて。

ISI 在学中に、電子通信科学の教授であるニキル R. パルの研究室で初めてコンピューターを見ました。 Pal は、機械学習アルゴリズムを使用したデータ クラスタリング手法であるファジィ C 平均法モデルを使用して、マンモグラム画像内の異常な細胞塊の特定に取り組みました。

アグラワル氏は 1998 年に修士号を取得しました。パル氏の研究にとても触発され、コンピュータ サイエンスで 2 番目の修士号を取得するために大学に残った、と彼は言います。

2001 年に卒業した後、シニア ソフトウェア エンジニアとして Novell に入社し、インドのベンガルール オフィスに勤務しました。彼は、さまざまなコンピュータのユーザーがファイルをバックアップ、アクセス、管理できるようにするストレージ プラットフォームである iFolder の開発に貢献しました。

4 年後、Agrawal 氏は Novell を退職し、ソフトウェア設計エンジニアとして Microsoft に入社し、インドにある同社のハイデラバード キャンパスで働いていました。彼は、Microsoft のソフトウェアを XP から Vista にアップグレードするシステムを開発するチームの一員でした。

2 年後、彼は 2006 年にリリースされた Microsoft の Live Search の後継となる Bing を開発するグループに異動しました。

Microsoftの検索エンジンを改善する

Live Search のトラフィック率は 2% 未満で、ペースが速く、よりユーザーフレンドリーな Google のシステムに追いつくのに苦労していたとアグラワル氏は言います。彼は検索結果を改善する任務を負っていましたが、彼と彼のチームには機械学習モデルをトレーニングするのに十分なユーザー検索データがなかったとアグラワル氏は言います。

近くのコーヒーショップやレストランなど、場所に特化したクエリのデータが特に重要だったと彼は言います。

これらの課題を克服するために、チームは決定論的アルゴリズムを使用して、より構造化された検索を作成しました。このようなアルゴリズムは、同じ特定の用語を使用するクエリに対して同じ答えを返します。このプロセスでは、場所、日付、価格などのキーワードを取得し、Web ページ上でそれらを検索することで結果を取得します。検索エンジンがユーザーのニーズを理解できるようにするために、Agrawal はユーザーに検索を絞り込むように求めるクエリ明確化ツールを開発しました。次に、機械学習ツールは結果を関連性が最も高いものから最も低いものへとランク付けしました。

新機能をリリース前にテストするために、Agrawal 氏と彼のチームはオンラインの A/B 実験プラットフォームを構築しました。製品のさまざまなバージョンで管理されたテストが完了し、プラットフォームはパフォーマンスとユーザー エンゲージメントの指標を実行し、更新された機能の変更を示すスコアカードを作成しました。

Black Raven によると、Bing は 2009 年にサービスを開始し、現在では世界第 2 位の検索エンジンとなっています。

アグラワル氏は 10 年間のシステム開発を通じて、システムをアップグレードしました。また、広告部門と協力して Microsoft の Bing サービスを改善しました。ユーザーの検索に関連する広告が検索結果にリストされます。

「仕事は簡単そうに見えますが、すべての検索エンジンの背後には何百人ものエンジニアが広告、クエリの定式化、ランキング、関連性、位置検出を強化しています。」とアグラワル氏は言います。

発売前の製品テスト

アグラワル氏は 2010 年にソフトウェア開発マネージャーに昇進し、5 年後にマイクロソフトのシアトル オフィスに転勤しました。当時、同社は有効性を確認するための最初のテストを行わずに、既存のプラットフォームに新機能を導入していました。その代わり、彼らはリリース後にパフォーマンスを測定したが、それが大混乱を引き起こしたとアグラワル氏は言う。

彼は、Bing だけでなく、すべての Microsoft 製品でオンライン A/B 実験プラットフォームを使用することを提案しました。彼の上司はそのアイデアを承認した。 6 か月後、Agrawal と彼のチームは全社で使用できるようにツールを修正しました。このプラットフォームのおかげで、Microsoft は最新の製品をユーザーにスムーズに展開することができたと彼は言います。

さらに 2 年後、ユーザー エクスペリエンスに問題を抱えていた Microsoft Teams の主任エンジニアリング マネージャーに昇進しました。

「多くの従業員は 1 日に 50 ～ 100 通のメッセージを受け取りましたが、これは彼らにとって圧倒されるものでした」とアグラワル氏は言います。ストレスを軽減するために、彼はシステムの最初の機械学習機能であるトレンドを開発したチームを率いました。ユーザーが注目すべき 5 つの最も重要なメッセージに優先順位を付けました。アグラワル氏は、Teams に絵文字リアクション、画面共有、ビデオ通話を組み込む立ち上げも主導しました。

2020 年に新しい経験を始める準備ができていたと彼は言い、マイクロソフトを辞めてエンジニアリング リーダーとして Amazon に入社しました。

Amazonでのショッピングの改善

アグラワル氏は、同社の小売カタログから製品に関する情報を手動で収集して用語集を作成する Amazon チームを率いました。製品の寸法、色、製造元を含むデータは、製品説明に含まれる文言を標準化し、リストの一貫性を保つために使用されました。

これは、サードパーティ販売者に関しては特に重要である、と彼は指摘します。製品を出品する販売者は、必要なだけ情報を入力していました。 Agrawal は、販売者が入力すると用語集から自動的に言語を提案するシステムを構築しました。

また、用語集の用語を利用して、ユーザーが検索バーに入力した内容に基づいて検索結果を絞り込む AI アルゴリズムも開発しました。たとえば、買い物客が「レッド ミキサー」と入力すると、アルゴリズムはその説明に一致する商品を検索バーの下にリストします。買い物客はリストから製品をクリックできます。

2023 年、小売業者のカタログが大きすぎて、アグラワル氏と彼のチームが手動で情報を収集できなくなったため、彼らに代わって情報を収集する AI ツールを構築しました。これは、Amazon のカタログ AI システムの基盤となりました。

アグラワル氏によると、カタログ AI は、Web 上から商品に関する情報を収集した後、大規模な言語モデルを使用して、欠落している情報を含む Amazon の商品情報を更新し、エラーを修正し、タイトルや商品仕様を書き換えて顧客にとってわかりやすくするという。

7月のFox Newsの報道によると、同社はこのAIツールにより今年の売上が75億ドル増加すると予想しているという。

IEEE で目的を見つける

アグラワル氏は昨年 12 月に IEEE に参加して以来、上級メンバーに昇格し、積極的なボランティアとなっています。

「IEEE の一員であることで、コラボレーション、指導、専門的な成長への扉が開かれました」と彼は言います。 「IEEE は私の技術的知識とリーダーシップスキルの両方を強化し、私のキャリアの進歩を助けてくれました。」

アグラワルは、IEEE シアトルセクションのソーシャルメディア委員長です。彼は IEEE Computational Intelligence Society の副会長でもあります。

彼は、12 月 5 日から 7 日までシアトルで開催された IEEE New Era AI World Leaders Summit のワークショップ共同議長を務めました。このイベントには、政府や業界のリーダーに加え、AI、インテリジェントデバイス、無人航空機、および同様のテクノロジーに取り組む研究者やイノベーターが集まりました。彼らは、サイバーセキュリティ、医療分野、国家災害救助任務で新しいツールをどのように使用できるかを検討しました。

アグラワル氏は、15 の IEEE ジャーナルを査読することで最先端のテクノロジーの最新情報を入手していると述べています。

「この組織は、その活動に真正性をもたらす上で非常に重要な役割を果たしています」と彼は言います。 「ジャーナル記事に IEEE ロゴが付いていれば、その記事は徹底的かつ熱心にレビューされたと信じることができます。」