『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
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404 Blog Not Found:叡智の値段
2007年11月02日11:20 カテゴリValue 2.0 叡智の値段 Also Available as: 叡智の値段：小飼弾 404 Title Not Found：ITpro See Also: 「群集の叡智」をテーマにした討論会が開催：ITpro 群衆の叡智サミット2007の参加者のみなさま、お疲れさまでした。パネリストとしても大いに楽しませていただきました。 参加できなかった方のために、私がどんなことを主張したのかをここにまとめておくことにします。 まずは質問です。叡智(wisdom)の値段(price)って幾らでしょう？ここでは「今まで人類が貯めてきた叡智すべて」ということにします。 100兆円?1000兆円?1京円? 答えは、マクドナルドのスマイルと同じ、0円です。 例えば、E = mc2。この式そのものは、1Jのエネルギーどころか光子一個生みません。叡智というのは情報とい
ソーシャルメディア セカンドステージ：レコメンデーションの虚実（7）～“僕が好きな人”が僕の好みを気に入ってくれるとは限らない (1/2) - ITmedia アンカーデスク
レコメンデーションの虚実（7）～“僕が好きな人”が僕の好みを気に入ってくれるとは限らない：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） 「偶然の出会い」を与えてくれる“誰か”をどう見つけるか 連載前回の最後で、このように書いた――偶然は、自分の力で見つけることは確かに難しい。でもどこかの誰かの力を借りれば、偶然は意外と簡単に見つけることが可能になるかもしれない。それがソーシャルメディア的アプローチである、と。 問題は、この“誰か”がどこにいる誰なのか、ということだ。例えばソーシャルメディアといえば、すぐに思い出すのがミクシィだが、ミクシィ上の友人であるマイミクは、“わたし”にとって的確なレコメンデーションをしてくれる情報源となるのだろうか？ 「ロングテールの法則」で有名なクリス・アンダーセンは、ブログの「なぜソーシャル・ソフトウェアは質の悪いレコメンデーションをするのか」というエ
TechStyle Group | 群衆の叡智サミット
2007年11月1日、情報と技術の新しい流れとしての「Wisdom Of Crowds」を徹底的に議論する公開討論会を開催。群衆の叡智サミット Wisdom of Crowds Summit 群衆の叡智サミット2008Spring開催決定！ 2008年5月21日、昨年と同じ丸ビルホールにて開催いたしました。 昨年の議論を受けて、叡智を引き出す４つの条件や、それをインターネットや企業の中で活用する方法について議論しました。 >> 群衆の叡智サミット2008Spring開催報告 11月1日、情報と技術の｢新しい流れ」の開幕 2007年11月1日、私たちは、数々の企業・団体様のご支援のもと、「群衆の叡智サミット2007」と題する公開討論会を開催し、おかげさまで盛況のうちに終了いたしました。 >> 群衆の叡智サミット2007
レコメンデーションの虚実（6）〜集合知を介して「わたし」の本当の好みを知る方法 (1/2) - ITmedia アンカーデスク
これまでの連載では、（1）から（5）で先端的アプローチがどのように進んでいるのかを、ざっと見渡してきた。そこで今回からは、いよいよ（6）のアプローチに入っていこう。この連載の総合タイトルは「ソーシャルメディア セカンドステージ」。ソーシャルメディアと銘打っているのにもかかわらず、レコメンデーションの話を延々と続けてきたのは、この両者がいまや不可分の関係になりつつあるからだ。 なぜレコメンデーションとソーシャルメディアが不可分なのだろうか。連載第1回でも書いたように、インターネットの情報が天文学的なスケールになったことで、情報量はわれわれの認知限界を超えてしまっている。この結果、従来の検索エンジンやパーソナライゼーションのようなアプローチでは、求めている情報にうまくリーチできないという問題が生じてきている。従来のアプローチの問題というのは、例えば次のようなものだ。 ・検索エンジンによるアプロ
ソーシャルメディア セカンドステージ：【第5回】レコメンデーションの虚実（5）〜「もうちょっとだけ環境の良い場所ない？」をアルゴリズムに持ち込む方法 (1/2) - ITmedia アンカーデスク
レコメンデーションの虚実（5）～「もうちょっとだけ環境の良い場所ない？」をアルゴリズムに持ち込む方法：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） ネット利用者の増大――情報の洪水に溺れる人々 これまで3回にわたって、レコメンデーションの最先端がどうなっているのかを、眺めてきた。延々とリコメンデーションの細かい話について書いてきたのには、理由がある。第1回で書いたように、レコメンデーションが人間の「認知限界」を突破し得る重要なアプローチとなっているからだ。 この背景として忘れてはならないのは、インターネットの利用者層が急激に拡大しているという事実だ。これまでのインターネットユーザー――いわゆる「イノベーター」や「アーリーアダプター」と呼ばれるような先端層の人たちであれば、情報の洪水に溺れることはなかった。いや逆に、商品や情報が増えれば増えるほど、いっそうワクワクとその世界に没入し
【第4回】レコメンデーションの虚実（4）〜ベイジアンは「Amazonを超えた」のか？ (1/2) - ITmedia アンカーデスク
レコメンデーションの虚実（4）～ベイジアンは「Amazonを超えた」のか？：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） Amazonを超えるレコメンデーションエンジン 今年8月6日・13日号の『日経ビジネス』誌に、「王子とニート 若者を浪費する日本社会」という特集が掲載された。この特集の中で紹介されていたのが、ライブドアのCTO（最高技術責任者）や代表取締役を経てゼロスタートコミュニケーションズを設立したzakiさんこと山崎徳之氏。この記事で、彼の登場する場面はなんとも凄い。次のような書き出しだ。 天才プログラマーの腕はさび付いていなかった。 「よし、とりあえずアマゾンは超えたかな」 東京・渋谷の小さなオフィスで、ゼロスタートコミュニケーションズ社長の山崎徳之はキーボードから手を離すと、小さく伸びをした。 この記事のことを聞いてみると、彼は苦笑しながらこう言った。「いやあ、さす
レコメンデーションの虚実（3）～顧客属性はなぜ追い求められなかったのか
レコメンデーションの虚実（3）～顧客属性はなぜ追い求められなかったのか：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） 「顧客の属性」を読み取る方法 連載前回で、協調フィルタリングには顧客同士の行動の類似性を見ているだけで、“顧客の属性を見ていない”という問題があるということを書いた。例えば、妻にプレゼントするために夫が女性用化粧品を購入すると、その後しばらくは女性用化粧品をさかんに勧められるような現象が起きてしまうというようなことを挙げた。そしてこうした顧客の属性を見ていないという問題は、コンテンツフィルタリングでも協調フィルタリングでもカバーできないということも書いた。 「モノを買う」という行動を解析してみよう。バラバラに分解すれば、次の3つに分けることができる。 ・商品の属性（その商品がどのような分野の商品で、どのような名前を持ち、どのような特徴があるのか） ・顧客の属性（顧
ソーシャルメディア セカンドステージ：【第2回】レコメンデーションの虚実（2）?レコメンデーションの分類 (1/2) - ITmedia アンカーデスク
レコメンデーションの代表的手法 レコメンデーションには、いくつかのアプローチがある。とりあえずそのアプローチを俯瞰してみると、おおむね以下の5つに分類することができる。 （1）ルールに基づくレコメンデーション （2）コンテンツベースのフィルタリング （3）協調フィルタリング （4）統計学的なアプローチ （5）行動ターゲティング （6）ソーシャルネットワーキング ひとつずつ説明していこう。 （1）のルールに基づくレコメンデーションというのは、「ビジネスルール方式」とか「インテンショナル（意図的な）レコメンド」などと言った呼び方もある。例えば「美容室に髪を切りに来た人に、ヘアケア製品を勧める」「プリンターを買った人に、インクトナーを勧める」など、最初に「ある製品を買った人、ある行動をした人には、この製品やサービスを勧める」というルールを定めておく方法だ。このレコメンデーションはわかりやすいけれ
レコメンデーションの虚実（1）〜認知限界をどう乗り越えるのか (1/2) - ITmedia アンカーデスク
【新連載】レコメンデーションの虚実（1）～認知限界をどう乗り越えるのか：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） ネット情報増大と認知限界 インターネットの情報は、今や洪水のようになっている。この洪水の中からどのように有用なコンテンツやデータをすくい上げるのかは、インターネットにおける最も重要なテーマだ。この問題を解決するアーキテクチャとしては検索エンジンが長く定番だったが、情報のオーバーロード（過負荷）が起きている中で、検索エンジンだけでは対応しきれなくなった。 つまりはネットの情報の総体が、人間の認知能力をはるかに超えてしまっているということだ。これを「認知限界」という。認知限界というのはもともと、1978年にノーベル経済学賞を受賞したアメリカの経営学者、ハーバート・アレクサンダー・サイモンが企業などの組織を説明するために使った言葉である。外の世界がどんどん複雑になってく
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