【2025年版】機械学習サイト最適化完全ガイド：A/Bテストを超える次世代手法で成果を3倍向上させる実践マニュアル

# 実装例：Thompson Samplingバンディット
import numpy as np
from scipy import stats

class ThompsonSamplingBandit:
    """
    Thompson Samplingによるバンディット最適化
    ベイズ統計に基づく確率的アプローチ
    """
    def __init__(self, n_arms):
        self.n_arms = n_arms
        # ベータ分布のパラメータ（成功、失敗の事前分布）
        self.alpha = np.ones(n_arms)  # 成功回数 + 1
        self.beta = np.ones(n_arms)   # 失敗回数 + 1
        
    def select_arm(self):
        """次に試すべき腕（選択肢）を選択"""
        # 各腕の成功確率をベータ分布からサンプリング
        sampled_probs = [
            np.random.beta(self.alpha[i], self.beta[i]) 
            for i in range(self.n_arms)
        ]
        return np.argmax(sampled_probs)
    
    def update(self, arm, reward):
        """結果に基づいてパラメータを更新"""
        if reward > 0:
            self.alpha[arm] += 1  # 成功
        else:
            self.beta[arm] += 1   # 失敗
    
    def get_arm_probabilities(self):
        """各腕の推定成功確率を返す"""
        return [
            self.alpha[i] / (self.alpha[i] + self.beta[i])
            for i in range(self.n_arms)
        ]

# 使用例：Webサイトのバナー最適化
bandit = ThompsonSamplingBandit(n_arms=3)  # 3つのバナーデザイン

# シミュレーション：ユーザーの反応に基づいて学習
for user_visit in range(1000):
    selected_banner = bandit.select_arm()
    
    # 実際のクリック結果を取得（実装時はサイトからの実データ）
    click_result = simulate_user_click(selected_banner)
    
    # 結果をバンディットに反映
    bandit.update(selected_banner, click_result)
    
    # 100回毎に現在の最適化状況を確認
    if user_visit % 100 == 0:
        probs = bandit.get_arm_probabilities()
        print(f"Visit {user_visit}: Banner probabilities = {probs}")

import numpy as np
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, ConstantKernel as C
from scipy.optimize import minimize

class BayesianWebOptimizer:
    """
    ベイズ最適化によるWebページ要素最適化
    """
    def __init__(self, parameter_bounds):
        """
        parameter_bounds: 最適化パラメータの範囲
        例: {'button_size': (10, 50), 'button_color_hue': (0, 360), 
             'layout_spacing': (5, 25)}
        """
        self.bounds = parameter_bounds
        self.param_names = list(parameter_bounds.keys())
        self.X_observed = []  # 観測済みパラメータ
        self.y_observed = []  # 観測済みコンバージョン率
        
        # ガウス過程の設定
        kernel = C(1.0, (1e-3, 1e3)) * RBF(1.0, (1e-2, 1e2))
        self.gp = GaussianProcessRegressor(
            kernel=kernel,
            alpha=1e-6,
            normalize_y=True,
            n_restarts_optimizer=10
        )
    
    def _normalize_params(self, params):
        """パラメータを[0,1]範囲に正規化"""
        normalized = []
        for i, param_name in enumerate(self.param_names):
            min_val, max_val = self.bounds[param_name]
            norm_val = (params[i] - min_val) / (max_val - min_val)
            normalized.append(norm_val)
        return np.array(normalized)
    
    def _denormalize_params(self, normalized_params):
        """正規化されたパラメータを元のスケールに戻す"""
        denormalized = {}
        for i, param_name in enumerate(self.param_names):
            min_val, max_val = self.bounds[param_name]
            denorm_val = normalized_params[i] * (max_val - min_val) + min_val
            denormalized[param_name] = denorm_val
        return denormalized
    
    def expected_improvement(self, x, xi=0.01):
        """Expected Improvement獲得関数"""
        x = x.reshape(-1, len(self.param_names))
        
        mu, sigma = self.gp.predict(x, return_std=True)
        mu_sample_opt = np.max(self.y_observed)
        
        with np.errstate(divide='warn'):
            imp = mu - mu_sample_opt - xi
            Z = imp / sigma
            ei = imp * stats.norm.cdf(Z) + sigma * stats.norm.pdf(Z)
            ei[sigma == 0.0] = 0.0
        
        return -ei  # 最小化のため符号反転
    
    def suggest_next_experiment(self):
        """次に試すべきパラメータを提案"""
        if len(self.X_observed) < 2:
            # 初期探索：ランダムサンプリング
            random_params = []
            for param_name in self.param_names:
                min_val, max_val = self.bounds[param_name]
                random_val = np.random.uniform(min_val, max_val)
                random_params.append(random_val)
            return dict(zip(self.param_names, random_params))
        
        # ガウス過程でモデル学習
        X_norm = np.array([self._normalize_params(x) for x in self.X_observed])
        self.gp.fit(X_norm, np.array(self.y_observed))
        
        # Expected Improvementを最大化する点を探索
        bounds_norm = [(0, 1) for _ in self.param_names]
        
        best_ei = float('inf')
        best_params = None
        
        # 複数の初期点から最適化を実行
        for _ in range(10):
            x0 = np.random.uniform(0, 1, len(self.param_names))
            result = minimize(
                self.expected_improvement,
                x0,
                bounds=bounds_norm,
                method='L-BFGS-B'
            )
            
            if result.fun < best_ei:
                best_ei = result.fun
                best_params = result.x
        
        return self._denormalize_params(best_params)
    
    def add_observation(self, params, conversion_rate):
        """実験結果を追加"""
        self.X_observed.append([params[name] for name in self.param_names])
        self.y_observed.append(conversion_rate)
    
    def get_best_parameters(self):
        """現在の最良パラメータを返す"""
        if not self.y_observed:
            return None
        
        best_idx = np.argmax(self.y_observed)
        best_params_list = self.X_observed[best_idx]
        best_params = dict(zip(self.param_names, best_params_list))
        
        return best_params, self.y_observed[best_idx]

# 使用例：ECサイトの商品ページ最適化
optimizer = BayesianWebOptimizer({
    'button_size': (12, 24),           # ボタンサイズ（px）
    'button_color_hue': (0, 360),      # ボタン色相
    'product_image_size': (200, 400),  # 商品画像サイズ
    'layout_spacing': (10, 30),        # レイアウト間隔
    'headline_font_size': (14, 28)     # 見出しフォントサイズ
})

# 最適化ループ
for experiment_round in range(20):
    # 次の実験条件を取得
    next_params = optimizer.suggest_next_experiment()
    print(f"実験 {experiment_round + 1}: {next_params}")
    
    # 実際にWebページに適用してコンバージョン率を測定
    # （実装時は実際のA/Bテストシステムと連携）
    conversion_rate = run_experiment_with_params(next_params)
    
    # 結果を最適化システムに反映
    optimizer.add_observation(next_params, conversion_rate)
    
    # 現在の最良パラメータを表示
    best_params, best_score = optimizer.get_best_parameters()
    print(f"  → コンバージョン率: {conversion_rate:.3f}")
    print(f"  → 現在の最良: {best_score:.3f} {best_params}")

import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

class ContextualBanditRecommender:
    """
    コンテキスチュアルバンディットによる個別推薦システム
    """
    def __init__(self, n_actions, context_dim, alpha=1.0):
        self.n_actions = n_actions
        self.context_dim = context_dim
        self.alpha = alpha  # 不確実性の重み
        
        # 各アクション（推薦アイテム）に対する線形モデル
        self.models = [Ridge(alpha=alpha) for _ in range(n_actions)]
        self.fitted = [False] * n_actions
        
        # データ蓄積用
        self.contexts = [[] for _ in range(n_actions)]
        self.rewards = [[] for _ in range(n_actions)]
        
        self.scaler = StandardScaler()
        
    def get_user_context(self, user_data):
        """ユーザー情報をコンテキストベクトルに変換"""
        context = []
        
        # 基本属性
        context.append(user_data.get('age', 30) / 100)  # 年齢正規化
        context.append(user_data.get('gender', 0))      # 性別 (0/1)
        
        # 行動履歴
        context.append(user_data.get('page_views', 0) / 100)  # PV数正規化
        context.append(user_data.get('session_duration', 0) / 3600)  # 滞在時間正規化
        context.append(user_data.get('previous_purchases', 0) / 10)  # 購入履歴正規化
        
        # 時間的要因
        context.append(user_data.get('hour_of_day', 12) / 24)  # 時間帯
        context.append(user_data.get('day_of_week', 3) / 7)    # 曜日
        
        # デバイス・環境
        context.append(user_data.get('is_mobile', 0))     # モバイルフラグ
        context.append(user_data.get('is_returning', 0))  # リピーターフラグ
        
        return np.array(context)
    
    def select_action(self, context):
        """現在のコンテキストに最適なアクションを選択"""
        context = context.reshape(1, -1)
        context_scaled = self.scaler.fit_transform(context)
        
        action_values = []
        
        for action in range(self.n_actions):
            if not self.fitted[action] or len(self.contexts[action]) < 10:
                # データが不足している場合は楽観的な値を設定
                action_values.append(float('inf'))
            else:
                # 予測値と不確実性を計算
                pred = self.models[action].predict(context_scaled)[0]
                
                # 簡易的な不確実性推定（実際にはより精緻な手法を使用）
                uncertainty = 1.0 / (len(self.contexts[action]) + 1)
                
                # Upper Confidence Bound
                ucb_value = pred + self.alpha * uncertainty
                action_values.append(ucb_value)
        
        return np.argmax(action_values)
    
    def update(self, context, action, reward):
        """実行結果でモデルを更新"""
        self.contexts[action].append(context)
        self.rewards[action].append(reward)
        
        # データが十分蓄積されたらモデルを再学習
        if len(self.contexts[action]) >= 10 and len(self.contexts[action]) % 5 == 0:
            X = np.array(self.contexts[action])
            y = np.array(self.rewards[action])
            
            X_scaled = self.scaler.fit_transform(X)
            self.models[action].fit(X_scaled, y)
            self.fitted[action] = True
    
    def get_action_performance(self):
        """各アクションのパフォーマンスを返す"""
        performance = {}
        for action in range(self.n_actions):
            if self.rewards[action]:
                avg_reward = np.mean(self.rewards[action])
                n_trials = len(self.rewards[action])
                performance[f'action_{action}'] = {
                    'avg_reward': avg_reward,
                    'n_trials': n_trials,
                    'total_reward': sum(self.rewards[action])
                }
        return performance

# 使用例：ECサイトの商品推薦最適化
recommender = ContextualBanditRecommender(
    n_actions=5,    # 5つの推薦戦略
    context_dim=9,  # 9次元のユーザーコンテキスト
    alpha=0.1
)

# シミュレーション：様々なユーザーに対する推薦最適化
for user_session in range(1000):
    # ユーザーデータの取得（実際のシステムからの取得を想定）
    user_data = generate_user_data()  # 実装時は実データを使用
    context = recommender.get_user_context(user_data)
    
    # 最適な推薦戦略を選択
    recommended_action = recommender.select_action(context)
    
    # 推薦を実行し、結果を取得
    reward = execute_recommendation(user_data, recommended_action)
    
    # 結果をシステムに反映
    recommender.update(context, recommended_action, reward)
    
    # 定期的にパフォーマンスを確認
    if user_session % 100 == 0:
        performance = recommender.get_action_performance()
        print(f"セッション {user_session}: 推薦パフォーマンス = {performance}")

import numpy as np
import random
from typing import List, Dict, Tuple

class WebDesignGeneticOptimizer:
    """
    遺伝的アルゴリズムによるWebデザイン最適化
    """
    def __init__(self, design_parameters: Dict, population_size: int = 50):
        self.design_parameters = design_parameters
        self.population_size = population_size
        self.generation = 0
        self.population = []
        self.fitness_history = []
        
        # 遺伝的アルゴリズムのパラメータ
        self.mutation_rate = 0.1
        self.crossover_rate = 0.8
        self.elite_rate = 0.2
        
        self._initialize_population()
    
    def _initialize_population(self):
        """初期世代の個体群を生成"""
        self.population = []
        for _ in range(self.population_size):
            individual = self._create_random_individual()
            self.population.append(individual)
    
    def _create_random_individual(self) -> Dict:
        """ランダムな個体（デザイン仕様）を生成"""
        individual = {}
        for param_name, param_range in self.design_parameters.items():
            if isinstance(param_range, tuple) and len(param_range) == 2:
                # 数値範囲の場合
                min_val, max_val = param_range
                if isinstance(min_val, int) and isinstance(max_val, int):
                    individual[param_name] = random.randint(min_val, max_val)
                else:
                    individual[param_name] = random.uniform(min_val, max_val)
            elif isinstance(param_range, list):
                # 選択肢の場合
                individual[param_name] = random.choice(param_range)
        return individual
    
    def evaluate_fitness(self, individual: Dict) -> float:
        """個体の適応度（コンバージョン率）を評価"""
        # 実際の実装では、この個体の仕様でWebページを表示し、
        # 実際のユーザーからのフィードバックを取得します
        
        # シミュレーション用の仮想的な適応度計算
        fitness = 0.0
        
        # デザイン要素の組み合わせ効果をシミュレート
        # ボタンサイズと色の組み合わせ効果
        button_size = individual.get('button_size', 16)
        button_color = individual.get('button_color', 'blue')
        
        if 18 <= button_size <= 22:  # 適切なサイズ
            fitness += 0.2
        if button_color in ['red', 'orange']:  # 注意を引く色
            fitness += 0.15
            
        # レイアウトの調和性
        header_height = individual.get('header_height', 60)
        content_width = individual.get('content_width', 800)
        
        if 50 <= header_height <= 80:
            fitness += 0.1
        if 700 <= content_width <= 900:
            fitness += 0.1
            
        # フォントの可読性
        font_size = individual.get('font_size', 14)
        font_family = individual.get('font_family', 'Arial')
        
        if 12 <= font_size <= 18:
            fitness += 0.1
        if font_family in ['Arial', 'Helvetica', 'Georgia']:
            fitness += 0.05
            
        # ランダムノイズを追加（実際のユーザー行動のバラつきを模擬）
        fitness += random.uniform(-0.1, 0.1)
        
        return max(0, fitness)  # 負の値を避ける
    
    def tournament_selection(self, tournament_size: int = 3) -> Dict:
        """トーナメント選択で親個体を選択"""
        tournament = random.sample(self.population, tournament_size)
        tournament_fitness = [self.evaluate_fitness(ind) for ind in tournament]
        winner_idx = np.argmax(tournament_fitness)
        return tournament[winner_idx]
    
    def crossover(self, parent1: Dict, parent2: Dict) -> Tuple[Dict, Dict]:
        """交叉操作で子個体を生成"""
        child1 = parent1.copy()
        child2 = parent2.copy()
        
        if random.random() < self.crossover_rate:
            # 各パラメータについて50%の確率で交換
            for param_name in self.design_parameters:
                if random.random() < 0.5:
                    child1[param_name], child2[param_name] = \
                        child2[param_name], child1[param_name]
        
        return child1, child2
    
    def mutate(self, individual: Dict) -> Dict:
        """突然変異操作"""
        mutated = individual.copy()
        
        for param_name, param_range in self.design_parameters.items():
            if random.random() < self.mutation_rate:
                if isinstance(param_range, tuple) and len(param_range) == 2:
                    min_val, max_val = param_range
                    if isinstance(min_val, int) and isinstance(max_val, int):
                        mutated[param_name] = random.randint(min_val, max_val)
                    else:
                        mutated[param_name] = random.uniform(min_val, max_val)
                elif isinstance(param_range, list):
                    mutated[param_name] = random.choice(param_range)
        
        return mutated
    
    def evolve_generation(self):
        """1世代分の進化を実行"""
        # 現世代の適応度を評価
        fitness_scores = [self.evaluate_fitness(ind) for ind in self.population]
        
        # エリート保存（上位個体の保存）
        elite_count = int(self.population_size * self.elite_rate)
        elite_indices = np.argsort(fitness_scores)[-elite_count:]
        new_population = [self.population[i] for i in elite_indices]
        
        # 残りの個体を生成
        while len(new_population) < self.population_size:
            parent1 = self.tournament_selection()
            parent2 = self.tournament_selection()
            
            child1, child2 = self.crossover(parent1, parent2)
            child1 = self.mutate(child1)
            child2 = self.mutate(child2)
            
            new_population.extend([child1, child2])
        
        # 人口サイズの調整
        self.population = new_population[:self.population_size]
        self.generation += 1
        
        # 世代統計の記録
        current_fitness = [self.evaluate_fitness(ind) for ind in self.population]
        self.fitness_history.append({
            'generation': self.generation,
            'best_fitness': max(current_fitness),
            'avg_fitness': np.mean(current_fitness),
            'worst_fitness': min(current_fitness)
        })
    
    def get_best_design(self) -> Tuple[Dict, float]:
        """現在の最良デザインを取得"""
        fitness_scores = [self.evaluate_fitness(ind) for ind in self.population]
        best_idx = np.argmax(fitness_scores)
        best_individual = self.population[best_idx]
        best_fitness = fitness_scores[best_idx]
        
        return best_individual, best_fitness
    
    def run_optimization(self, max_generations: int = 100):
        """最適化を実行"""
        print(f"遺伝的アルゴリズム開始 - 世代数: {max_generations}")
        
        for gen in range(max_generations):
            self.evolve_generation()
            
            if gen % 10 == 0:  # 10世代毎に進捗表示
                best_design, best_fitness = self.get_best_design()
                avg_fitness = self.fitness_history[-1]['avg_fitness']
                print(f"世代 {gen}: 最良適応度 = {best_fitness:.3f}, "
                      f"平均適応度 = {avg_fitness:.3f}")
        
        # 最終結果
        best_design, best_fitness = self.get_best_design()
        print(f"\n最適化完了！")
        print(f"最良デザイン: {best_design}")
        print(f"最良適応度: {best_fitness:.3f}")
        
        return best_design, best_fitness

# 使用例：ランディングページデザインの最適化
design_params = {
    'button_size': (12, 24),                           # ボタンサイズ
    'button_color': ['red', 'blue', 'green', 'orange', 'purple'],  # ボタン色
    'header_height': (40, 100),                        # ヘッダー高さ
    'content_width': (600, 1000),                      # コンテンツ幅
    'font_size': (10, 20),                            # フォントサイズ
    'font_family': ['Arial', 'Helvetica', 'Georgia', 'Times'],     # フォント
    'layout_type': ['grid', 'flex', 'float'],         # レイアウト種別
    'color_scheme': ['light', 'dark', 'colorful']     # カラースキーム
}

optimizer = WebDesignGeneticOptimizer(design_params, population_size=30)
best_design, best_score = optimizer.run_optimization(max_generations=50)

# requirements.txt
numpy>=1.21.0
scipy>=1.7.0
scikit-learn>=1.0.0
pandas>=1.3.0
matplotlib>=3.4.0
GPy>=1.10.0          # ガウス過程
GPyOpt>=1.2.6        # ベイズ最適化
pymc3>=3.11.0        # ベイジアン推論
redis>=3.5.3         # リアルタイムデータ処理
flask>=2.0.0         # API サーバー
celery>=5.2.0        # バックグラウンドタスク

# システム構成例
class MLOptimizationPlatform:
    def __init__(self):
        self.bandit_engine = BanditOptimizer()
        self.bayesian_engine = BayesianOptimizer()
        self.personalizer = PersonalizationEngine()
        self.experiment_tracker = ExperimentTracker()
        self.metrics_collector = MetricsCollector()
        
    def optimize_user_experience(self, user_context, available_options):
        """ユーザー体験の最適化"""
        # 1. ユーザーコンテキストの解析
        context_features = self.extract_user_features(user_context)
        
        # 2. 最適化手法の選択
        if len(available_options) <= 5:
            # 選択肢が少ない場合はバンディット
            optimal_choice = self.bandit_engine.select(
                context_features, available_options
            )
        else:
            # 選択肢が多い場合はベイズ最適化
            optimal_choice = self.bayesian_engine.suggest(
                context_features, available_options
            )
        
        # 3. パーソナライゼーション適用
        personalized_choice = self.personalizer.customize(
            optimal_choice, user_context
        )
        
        return personalized_choice

import redis
from celery import Celery
import json
from datetime import datetime

class RealTimeDataProcessor:
    def __init__(self):
        self.redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
        self.celery_app = Celery('ml_optimizer')
        
    def collect_user_interaction(self, user_id, interaction_data):
        """ユーザーインタラクションデータの収集"""
        # データの構造化
        structured_data = {
            'user_id': user_id,
            'timestamp': datetime.utcnow().isoformat(),
            'page_url': interaction_data.get('page_url'),
            'element_clicked': interaction_data.get('element_clicked'),
            'session_duration': interaction_data.get('session_duration'),
            'conversion_event': interaction_data.get('conversion_event', False),
            'user_agent': interaction_data.get('user_agent'),
            'referrer': interaction_data.get('referrer')
        }
        
        # Redisに即座に保存（リアルタイム処理用）
        self.redis_client.lpush('user_interactions', json.dumps(structured_data))
        
        # バックグラウンドで詳細処理をキューに追加
        self.celery_app.send_task('process_interaction', args=[structured_data])
    
    @celery_app.task
    def process_interaction(self, interaction_data):
        """バックグラウンドでのデータ処理"""
        # 1. ユーザープロファイル更新
        self.update_user_profile(interaction_data['user_id'], interaction_data)
        
        # 2. 機械学習モデルの更新
        self.update_ml_models(interaction_data)
        
        # 3. A/Bテスト結果の集計
        self.update_experiment_metrics(interaction_data)
    
    def get_realtime_metrics(self, time_window_minutes=5):
        """リアルタイムメトリクスの取得"""
        current_time = datetime.utcnow()
        cutoff_time = current_time - timedelta(minutes=time_window_minutes)
        
        # Redis から最近のデータを取得
        recent_interactions = self.redis_client.lrange('user_interactions', 0, -1)
        
        metrics = {
            'total_interactions': 0,
            'conversion_rate': 0.0,
            'avg_session_duration': 0.0,
            'top_performing_variants': {}
        }
        
        conversions = 0
        total_duration = 0
        variant_performance = {}
        
        for interaction_json in recent_interactions:
            interaction = json.loads(interaction_json)
            interaction_time = datetime.fromisoformat(interaction['timestamp'])
            
            if interaction_time >= cutoff_time:
                metrics['total_interactions'] += 1
                
                if interaction['conversion_event']:
                    conversions += 1
                
                total_duration += interaction.get('session_duration', 0)
                
                # バリアント別パフォーマンス集計
                variant = interaction.get('variant_id', 'default')
                if variant not in variant_performance:
                    variant_performance[variant] = {'views': 0, 'conversions': 0}
                variant_performance[variant]['views'] += 1
                if interaction['conversion_event']:
                    variant_performance[variant]['conversions'] += 1
        
        if metrics['total_interactions'] > 0:
            metrics['conversion_rate'] = conversions / metrics['total_interactions']
            metrics['avg_session_duration'] = total_duration / metrics['total_interactions']
        
        # バリアント別コンバージョン率計算
        for variant, data in variant_performance.items():
            if data['views'] > 0:
                cr = data['conversions'] / data['views']
                metrics['top_performing_variants'][variant] = {
                    'conversion_rate': cr,
                    'sample_size': data['views']
                }
        
        return metrics

import schedule
import time
import logging
from datetime import datetime, timedelta

class ContinuousOptimizationManager:
    def __init__(self):
        self.optimization_engines = {
            'bandit': ThompsonSamplingBandit(n_arms=5),
            'bayesian': BayesianWebOptimizer(parameter_bounds={}),
            'genetic': WebDesignGeneticOptimizer({})
        }
        
        self.performance_tracker = PerformanceTracker()
        self.alerting_system = AlertingSystem()
        
        # 最適化スケジュールの設定
        self.setup_optimization_schedule()
    
    def setup_optimization_schedule(self):
        """最適化スケジュールの設定"""
        # リアルタイム最適化（1分毎）
        schedule.every(1).minutes.do(self.realtime_optimization)
        
        # 短期最適化（1時間毎）
        schedule.every(1).hours.do(self.short_term_optimization)
        
        # 長期最適化（1日毎）
        schedule.every(1).days.do(self.long_term_optimization)
        
        # パフォーマンス監視（5分毎）
        schedule.every(5).minutes.do(self.monitor_performance)
    
    def realtime_optimization(self):
        """リアルタイム最適化（バンディットアルゴリズム）"""
        try:
            # 最新のユーザーデータを取得
            recent_data = self.get_recent_user_data(minutes=5)
            
            # バンディットアルゴリズムでリアルタイム調整
            for user_segment in self.get_active_user_segments():
                segment_data = recent_data[user_segment]
                
                # 各セグメントの最適化実行
                optimal_config = self.optimization_engines['bandit'].select_arm_for_segment(
                    segment_data
                )
                
                # 設定をリアルタイム適用
                self.apply_configuration(user_segment, optimal_config)
                
            logging.info(f"リアルタイム最適化完了: {datetime.now()}")
            
        except Exception as e:
            logging.error(f"リアルタイム最適化エラー: {e}")
            self.alerting_system.send_alert("リアルタイム最適化エラー", str(e))
    
    def short_term_optimization(self):
        """短期最適化（ベイズ最適化）"""
        try:
            # 過去24時間のデータで最適化
            historical_data = self.get_historical_data(hours=24)
            
            # 統計的に有意な改善機会を特定
            improvement_opportunities = self.identify_improvement_opportunities(
                historical_data
            )
            
            for opportunity in improvement_opportunities:
                # ベイズ最適化で新しい設定を提案
                suggested_config = self.optimization_engines['bayesian'].suggest_next_experiment(
                    opportunity['parameter_space']
                )
                
                # A/Bテストとして展開
                self.launch_ab_test(opportunity['target_segment'], suggested_config)
            
            logging.info(f"短期最適化完了: {datetime.now()}")
            
        except Exception as e:
            logging.error(f"短期最適化エラー: {e}")
            self.alerting_system.send_alert("短期最適化エラー", str(e))
    
    def long_term_optimization(self):
        """長期最適化（遺伝的アルゴリズム）"""
        try:
            # 過去30日間のデータで包括的最適化
            monthly_data = self.get_historical_data(days=30)
            
            # 遺伝的アルゴリズムで大域的最適解を探索
            best_design, best_score = self.optimization_engines['genetic'].run_optimization(
                max_generations=50
            )
            
            # 結果の検証
            if self.validate_optimization_result(best_design, monthly_data):
                # 段階的展開の開始
                self.gradual_rollout(best_design)
                
                logging.info(f"長期最適化完了 - スコア: {best_score}")
            else:
                logging.warning("長期最適化結果が検証を通過せず")
                
        except Exception as e:
            logging.error(f"長期最適化エラー: {e}")
            self.alerting_system.send_alert("長期最適化エラー", str(e))
    
    def monitor_performance(self):
        """パフォーマンス監視"""
        try:
            current_metrics = self.performance_tracker.get_current_metrics()
            baseline_metrics = self.performance_tracker.get_baseline_metrics()
            
            # 異常検知
            anomalies = self.detect_anomalies(current_metrics, baseline_metrics)
            
            for anomaly in anomalies:
                if anomaly['severity'] == 'critical':
                    # 緊急時は自動ロールバック
                    self.emergency_rollback(anomaly['affected_segment'])
                    self.alerting_system.send_urgent_alert(
                        "緊急ロールバック実行", 
                        anomaly['description']
                    )
                elif anomaly['severity'] == 'warning':
                    self.alerting_system.send_alert(
                        "パフォーマンス警告", 
                        anomaly['description']
                    )
            
            # 成功事例の特定と展開
            success_cases = self.identify_success_cases(current_metrics)
            for case in success_cases:
                self.scale_successful_configuration(case)
            
        except Exception as e:
            logging.error(f"パフォーマンス監視エラー: {e}")
    
    def run_continuous_optimization(self):
        """継続的最適化の実行"""
        print("継続的最適化システム開始...")
        
        while True:
            schedule.run_pending()
            time.sleep(30)  # 30秒待機

# 実装概要
class ECommerceRecommendationOptimizer:
    def __init__(self):
        self.contextual_bandit = ContextualBanditRecommender(
            n_actions=10,  # 10種類の推薦戦略
            context_dim=15  # 15次元のユーザーコンテキスト
        )
        self.item_embedding = ItemEmbeddingModel()
        self.user_profiler = UserProfiler()
    
    def get_personalized_recommendations(self, user_id, item_candidates):
        """個人化された推薦の生成"""
        # ユーザープロファイル取得
        user_profile = self.user_profiler.get_profile(user_id)
        context = self.extract_context(user_profile)
        
        # コンテキスチュアルバンディットで戦略選択
        strategy = self.contextual_bandit.select_action(context)
        
        # 選択された戦略で推薦実行
        recommendations = self.execute_strategy(strategy, user_profile, item_candidates)
        
        return recommendations

# 最適化対象パラメータ
optimization_parameters = {
    'headline_variation': ['特徴強調型', '問題解決型', 'ROI訴求型'],
    'cta_button_size': (14, 28),
    'cta_button_color': ['#FF6B35', '#004E89', '#009639', '#F77F00'],
    'testimonial_count': (2, 8),
    'form_fields': (3, 12),
    'video_length': (30, 180),  # 秒
    'pricing_display': ['月額強調', '年額割引強調', '比較表形式'],
}

optimizer = BayesianWebOptimizer(optimization_parameters)

ROI = (収益向上 - 運用コスト) / 初期投資
    = ($690,000 - $130,000) / $80,000
    = $560,000 / $80,000
    = 7.0 (700%)

投資回収期間 = 初期投資 / 月間純利益
            = $80,000 / (($690,000 - $130,000)/12)
            = $80,000 / $46,667
            = 1.7ヶ月

class DataQualityManager:
    def __init__(self):
        self.min_sample_sizes = {
            'bandit_per_arm': 30,
            'bayesian_optimization': 20,
            'statistical_significance': 100
        }
    
    def validate_data_quality(self, data):
        """データ品質の検証"""
        issues = []
        
        # 1. サンプルサイズのチェック
        if len(data) < self.min_sample_sizes['statistical_significance']:
            issues.append({
                'type': 'insufficient_samples',
                'current': len(data),
                'required': self.min_sample_sizes['statistical_significance'],
                'recommendation': 'データ収集期間を延長'
            })
        
        # 2. データの偏りチェック
        conversion_rate = data['conversion'].mean()
        if conversion_rate < 0.01 or conversion_rate > 0.5:
            issues.append({
                'type': 'conversion_rate_anomaly',
                'current': conversion_rate,
                'recommendation': 'コンバージョン定義の見直し'
            })
        
        # 3. セッション品質のチェック
        avg_session_duration = data['session_duration'].mean()
        if avg_session_duration < 10:  # 10秒未満
            issues.append({
                'type': 'low_engagement',
                'current': avg_session_duration,
                'recommendation': 'ボットトラフィックの除去'
            })
        
        return issues
    
    def augment_data(self, data):
        """データ拡張・補正"""
        augmented_data = data.copy()
        
        # 1. 外部データソースとの結合
        augmented_data = self.merge_external_data(augmented_data)
        
        # 2. 合成データの生成（GANs等を使用）
        if len(data) < 100:
            synthetic_data = self.generate_synthetic_data(data, n_samples=50)
            augmented_data = pd.concat([augmented_data, synthetic_data])
        
        # 3. データクリーニング
        augmented_data = self.clean_outliers(augmented_data)
        
        return augmented_data

class ColdStartSolver:
    def __init__(self):
        self.content_based_recommender = ContentBasedModel()
        self.popularity_baseline = PopularityModel()
        self.demographic_model = DemographicModel()
    
    def handle_cold_start(self, user_data, item_pool):
        """冷スタート問題の解決"""
        
        if user_data.get('is_new_user', True):
            # 新規ユーザーの場合
            if user_data.get('demographic_info'):
                # 人口統計学的情報がある場合
                recommendations = self.demographic_model.predict(
                    user_data['demographic_info'], item_pool
                )
            else:
                # 情報が全くない場合は人気アイテムを推薦
                recommendations = self.popularity_baseline.get_popular_items(
                    item_pool, n_items=5
                )
        else:
            # 既存ユーザーだがアイテムが新規の場合
            recommendations = self.content_based_recommender.recommend(
                user_data, item_pool
            )
        
        return recommendations

import asyncio
import aioredis
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

class PerformanceOptimizedProcessor:
    def __init__(self):
        self.redis_pool = aioredis.ConnectionPool.from_url("redis://localhost")
        self.executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
        
        # モデルの事前読み込み
        self.preload_models()
        
        # キャッシュ戦略
        self.cache = {}
        self.cache_ttl = 300  # 5分
    
    async def optimize_user_experience(self, user_id, context):
        """非同期でのユーザー体験最適化"""
        # 1. キャッシュ確認
        cache_key = f"optimization:{user_id}:{hash(str(context))}"
        cached_result = await self.get_cached_result(cache_key)
        if cached_result:
            return cached_result
        
        # 2. 並列処理で複数の最適化アプローチを実行
        tasks = [
            self.run_bandit_optimization(user_id, context),
            self.run_collaborative_filtering(user_id, context),
            self.run_content_based_filtering(user_id, context)
        ]
        
        results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
        
        # 3. アンサンブル学習で結果を統合
        final_result = self.ensemble_results(results)
        
        # 4. 結果をキャッシュ
        await self.cache_result(cache_key, final_result)
        
        return final_result
    
    def preload_models(self):
        """モデルの事前読み込み"""
        self.bandit_model = self.load_bandit_model()
        self.cf_model = self.load_collaborative_filtering_model()
        self.cb_model = self.load_content_based_model()
    
    async def get_cached_result(self, cache_key):
        """キャッシュからの結果取得"""
        redis = aioredis.Redis(connection_pool=self.redis_pool)
        cached = await redis.get(cache_key)
        if cached:
            return json.loads(cached)
        return None

class ExplainableOptimizer:
    def __init__(self):
        self.optimizer = BayesianWebOptimizer({})
        self.explainer = SHAPExplainer()
    
    def get_optimization_explanation(self, user_context, recommendation):
        """最適化判断の説明を生成"""
        explanation = {
            'recommendation': recommendation,
            'confidence_score': self.calculate_confidence(recommendation),
            'key_factors': self.explainer.explain(user_context),
            'alternative_options': self.get_alternatives(user_context),
            'expected_improvement': self.predict_improvement(recommendation)
        }
        return explanation

# 最小限の実装例
import numpy as np
import random

class SimpleWebOptimizer:
    def __init__(self, variants):
        self.variants = variants
        self.counts = [0] * len(variants)
        self.rewards = [0.0] * len(variants)
    
    def select_variant(self):
        """バリアントの選択（ε-greedy）"""
        if random.random() < 0.1:  # 10%で探索
            return random.choice(range(len(self.variants)))
        else:  # 90%で活用
            if max(self.counts) == 0:
                return 0  # 初期状態
            avg_rewards = [r/c if c > 0 else 0 for r, c in zip(self.rewards, self.counts)]
            return np.argmax(avg_rewards)
    
    def update_reward(self, variant_idx, reward):
        """報酬の更新"""
        self.counts[variant_idx] += 1
        self.rewards[variant_idx] += reward
    
    def get_performance(self):
        """パフォーマンス確認"""
        return [(r/c if c > 0 else 0, c) for r, c in zip(self.rewards, self.counts)]

# 使用例
optimizer = SimpleWebOptimizer(['variant_A', 'variant_B', 'variant_C'])

# 100人のユーザーに対して最適化
for _ in range(100):
    variant = optimizer.select_variant()
    conversion = simulate_user_conversion(variant)  # 実装時は実データ
    optimizer.update_reward(variant, 1 if conversion else 0)

print("最終パフォーマンス:", optimizer.get_performance())