知人のコンサルと打ち合わせをしていた時のこと。 「今度イベントでもやりましょうよ」 ということで、色々と話をしていたのだが。 会場費からスタッフのギャラまで、全部ひっくるめたトータルの収支は、全部彼が責任を 負うそうだ。 当然イベントだけでは赤字だが、そこからクライアントとの商談にこぎつければ利益が生まれる。 そうやって半期、あるいは年度でいくらのプラスという風に、数字を作っていくのが彼の仕事でもある。 ちなみに、僕より年下の彼ではあるが、すでにマネージャーの肩書きと、数名のスタッフも抱えている。 ここで面白いなと感じたのは、この会社の評価システム。 彼のように一定の権限を持つ人間に対しては、期間ごとに数字をデジタルに評価して年俸を決定する。 (あるいは、ベース給にボーナスの上乗せを行う。いづれにせよ完全な職務給だ) それ以下の序列のスタッフについては、各マネージャーが各々の貢献度をベース
2000年のレコメンド(リコメンド)と2008年のレコメンド、何が違う?④ さて、いよいよシリーズ第四弾です。 今回は、ちょっとばかりアルゴリズムの話をしようと思います。 レコメンドエンジンのアルゴリズムで有名なものといえば、 ・ルールベースのエンジン ・協調フィルタリングのエンジン です。 また、他には、 ・コンテンツベース(属性ベース)のエンジン:商品属性の似たものを推薦 ・コンテキストベースのエンジン:主に文章の中身が似ているものを推薦 ・ベイジアンネットのエンジン:ユーザの行動をプログラムで予測して推薦 などがある。 さて、ここでは、アルゴリズムの詳細には深入りせずに、どのアルゴリズムが良いのかをユーザ視点で考えてみよう。 2000年当時にレコメンデーションエンジンを導入しようとする顧客は、まだ導入実績が少なかったこともあって、いろいろなアルゴリズムを勉強し、耳年増になり、その効果
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