要約
Pythonは幅広い用途に活用されるプログラミング言語の1つで、企業でも実際に利用されています。
その中でも、例えばフリマアプリ「メルカリ」ではPythonを使用しており、自社のシステムを効率的に開発・運用することができています。
具体的には、機械学習やWeb開発、データ分析の領域でPythonを活用しているようです。
今回は、Pythonが実際に用いられている企業として「メルカリ」を紹介します。
詳細内容
フリマアプリ「メルカリ」は、Pythonを利用して、機械学習やWeb開発、データ分析など多岐にわたる分野でシステム開発を行っています。
例えば、メルカリでは機械学習を利用して、商品のカテゴリ分類や自動価格設定などを行っています。
これには、scikit-learnやKeras、TensorFlowなどのライブラリを用いています。
以下のように、scikit-learnを用いた例を紹介します。
“`python
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.metrics import mean_squared_error# 商品情報の読み込み
df = pd.read_csv(‘product_data.csv’)# 価格の対数変換
df[‘price’] = np.log1p(df[‘price’])# 学習用データと検証用データに分割
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(df.drop(‘price’, axis=1), df[‘price’], test_size=0.2, random_state=42)# 変換パイプライン
numerical_transformer = Pipeline(steps=[
(‘imputer’, SimpleImputer(strategy=’median’)),
(‘scaler’, StandardScaler())])categorical_transformer = Pipeline(steps=[
(‘imputer’, SimpleImputer(strategy=’most_frequent’)),
(‘onehot’, OneHotEncoder(handle_unknown=’ignore’))])preprocessor = ColumnTransformer(transformers=[
(‘num’, numerical_transformer, numerical_cols),
(‘cat’, categorical_transformer, categorical_cols)])# モデルの訓練と評価
rf_model = Pipeline(steps=[(‘preprocessor’, preprocessor),
(‘model’, RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42))])rf_model.fit(X_train, y_train)preds = rf_model.predict(X_valid)rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_valid, preds))
print(‘RMSE:’, rmse)
“`このコードでは、商品のカテゴリやブランド、状態、配送料の負担など、複数の商品情報を特徴量として扱い、ランダムフォレストを用いた回帰モデルによって商品価格を予測しています。
また、学習データと検証データに分割した上で、最適なモデルを選択するために、RMSE（平均二乗誤差の平方根）を指標として使用しています。
メルカリではまた、Web開発においてもPythonを利用しています。
例えば、メルペイ（メルカリの決済サービス）のAPIは、Pythonで開発されています。
以下は、Flaskを用いたシンプルなAPIのコード例です。
“`python
from flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route(‘/api/v1/transaction’, methods=[‘POST’])
def transaction():
params = request.json
# 返信のJSON生成
response = jsonify(params)
response.status_code = 200
return responseif __name__ == ‘__main__’:
app.run(debug=True)
“`これによって、URLが/api/v1/transactionであるPOSTリクエストを受け取ったとき、リクエストのJSONをそのまま返信するAPIが起動します。
このように、Pythonを用いたWebフレームワークであるFlaskを使用することで、シンプルなAPIを簡単に実装できることがわかります。
また、メルカリではデータ分析にもPythonを活用しています。
特に、PandasやNumpy、Matplotlibなどのライブラリを活用して、顧客の商品出品傾向や売れ筋商品の傾向を把握し、それに基づいたサービス改善の提案などを行うことができています。
以上のように、Pythonを中心としたシステム開発により、メルカリは買い手と売り手が気軽に取引できるサービスを提供しています。
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