ブラザー工業は、網膜に光を当てて映像を映す、眼鏡型の網膜走査ディスプレイ（RID：Retinal Imaging Display）を2010年に発売する計画だ。まずは法人向けに展開し、ディスプレイに回路図を投影しながら工事したり、カルテを映しながら手術するといった利用を見込んでいる。 9月4日に東京で開いたプライベートショー「Brother World JAPAN 2008」（東京国際フォーラム）でモックアップを展示した。 RIDは、目に入れても安全な明るさの光を網膜に当て、その光を高速に動かすことによる残像効果を利用し、網膜に映像を投影する技術。 従来のヘッドマウントディスプレイと異なり、目に直接光を当てるため、小型液晶ディスプレイなどはなく、眼鏡型といってもレンズもない。目の前にあるのは透過型の反射板だけ。映像の向こうには外の景色が透けて見える。 眼鏡に装着する投影部は25グラムと軽く

オリンパスの未来創造研究所が試作機として開発した「モバイル Eye-Trek―慧眼―」は、視界を隠すことなく映像を表示する眼鏡型のHMD（ヘッドマウントディスプレイ）だ。 この試作機には従来のHMDのようにバッテリーや映像出力と接続するコードがない。眼鏡のつるの部分に無線モジュールとバッテリーを内蔵することで、完全ワイヤレス化を実現したのが大きな特徴。映像は眼鏡の右側に設置された「光学バー」からレンズを介して表示される。 右側のつるが分厚いのは、バッテリーと無線モジュールを内蔵しているため（左）。映像を映し出す光学バー（中央）。この光学バーは「瞳分割方式シースルー光学系」とよばれる独自技術を採用している。バーの幅を瞳孔径より小さくすることで、バーに覆われた部分の視界も確保できるという（右）

レコメンデーションの虚実（最終回）～ソーシャルレコメンデーションという新世界：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） いまレコメンデーションが求められる理由 これまで18回にわたって、レコメンデーションの可能性とその限界についてさまざまなアプローチから考えてきた。 レコメンデーションという用語がなぜいま注目を集めているのかという理由を、もう一度ここで提示しておこう。最大の理由は、検索エンジンやブログのRSS配信など、使いこなすためには高度なスキルが必要なツールでは、情報の洪水をうまく泳ぎ切るのが不可能になりつつあるからだ。ネットの情報量が認知限界を超えてしまっているのである。以前（認知限界をどう乗り越えるのか）にも書いたが、認知限界というのは米国の経営学者が発明した言葉で、外の世界がどんどん複雑になってくると、人間はその複雑さを処理できなくなってしまうという意味だ。情報の量

レコメンデーションの虚実（18）～アットコスメに見る日本式「共感型レコメンデーション」の世界：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） “ベクトル”のないレコメンデーションは物足りない 前回（ソーシャルメディアが映画『マトリックス』を生み出す日）、ユーザーとモノ、Webサイトなどありとあらゆる相関関係こそが世界を成り立たせていると書いた。ではこの「相関関係」とは、いったい何を意味しているのだろうか。 相関関係とはひとことで言えば、ベクトルである。つまりそこには方向と距離がある。その意味で、ベクトルを意識していない相関関係システムは、やはり物足りない。例えばAmazonは、ユーザーの過去の購買履歴だけをもとにしてレコメンデーションを行っている。過去にわたしが購入した本やDVD、音楽CDなどの購買履歴は確かにわたしの属性を構成する要素のひとつではあるけれども、しかしわたしが今もそ

レコメンデーションの虚実（17）～ソーシャルメディアが映画『マトリックス』を生み出す日：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） ソーシャルメディアの可能性を極大化するzero-Matrix ライブドア出身の山崎徳之社長らが率いるゼロスタートコミュニケーションズが先ごろ、ソーシャルグラフソリューション「zero-Matrix」（デモサイト）という新しいサービスをリリースした。まだほとんどの人が気づいていないようだが、このzero-Matrixはこれまで存在していなかった、驚くべき新技術である。このサービスは、ソーシャルメディアの可能性を極限にまで拡大する可能性を秘めているのだ。 zero-Matrixはソーシャルグラフソリューションと題されている。ソーシャルグラフというのは昨年夏ごろから流行し始めたジャーゴン（ある業界でだけ通用する専門用語）で、別の言い方をすれば人間関係ダイ

レコメンデーションの虚実（16）～マルチディレクショナルSNSの描く驚くべき未来：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） 多重的人間関係に対応できないFacebook Beacon 前回（Facebook Beaconはいつかは受け入れられるのか？）、Facebook Beaconの内在的な問題について書いた。「今日、こんな映画を見たんだよ」「今度、こういう演劇を見に行くんだ」「この前、すてきなソファを買ったの」といった日常的なやりとりは、すべての知人・友人と交わせるわけではない。趣味が同じ友人であれば交わせる会話でも、会社の同僚や家族には話しにくいことが多い。逆に仕事に関係する話は、学生時代の同級生との会話に持ち込んでしまえば、うっとうしく思われてしまう。さらに言えば同じ学生時代の友人であっても、今でも仲良くしている友人と疎遠な友人とでは、話題も変わってくる。 つまり友人

レコメンデーションの虚実（15）～Facebook Beaconはいつかは受け入れられるのか？（1/2 ページ） 猛反発を受けたFacebook Beacon 「Facebook Beacon」は、ユーザーやプライバシー団体から袋だたきにあった。これは前（Facebookの灯台はすべてを明るく照らし出す）にも書いたように、友人たちに通知される“わたし”の行動に広告を加えていこうというソーシャル広告サービスである。例えばコカ・コーラの専用ページの「ファンになる」というボタンを押すと、「わたしはコカ・コーラのファンだ」と宣言できる。そしてこの宣言は、友人たちに「佐々木俊尚はコカ・コーラのファンになりました」とデータフィードによって通知される。これによって友人たちには「へえ、佐々木はコカ・コーラが好きなんだ」という印象を与え、イメージ向上に役立つ。 Facebookに組み込まれたアプリケーション

レコメンデーションの虚実（14）～ソーシャルスパムの時代がまもなくやってくる：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） ソーシャルメディアに悪意を持ったスパマーが入り込む 前回（ソーシャルレコメンドは友人関係を壊しかねない）、モーニング娘。が好きなDさんのことを書いた。“わたし”はジャズが好きなのに、FacebookはデータフィードでDさんのモーニング娘。関連の購買行動を、逐一リポートしてきてくれる。「DさんはAmazonでモーニング娘。の写真集を買いました」「DさんはTower Recordでモーニング娘。のCDを買いました」「Dさんは今日、モーニング娘。のイベントに行きました」 しかしDさんには、悪意はない。Dさんはただ自分の好きなモーニング娘。のCDや写真集を買い続けているだけのことであって、そこには邪悪な意図は何もないのだ。ただデータフィードを受け止める“わたし”の側

レコメンデーションの虚実（13）～ソーシャルレコメンドは友人関係を壊しかねない：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） 最大公約数的マスメディアよりも信頼できる友人・知人情報 前回（Facebookの灯台はすべてを明るく照らし出す）も書いたようにFacebook Adsは、友人のすべての行動を覆い尽くして、それらの行動をすべて“わたし”に投げ込んできてくれる。「あなたの友人のＡさんは、Amazonで○○という本を買いました」「あなたの友人のBさんは、チケットぴあで△△という演劇のチケットを買いました」 これがかなり強力なレコメンデーションになることは間違いない。かつてのマスメディア全盛時代とは異なり、いまや人々は自分の知人や信頼する人からの情報しか信じなくなってきている。いくらテレビや雑誌で「この店は美味しいですよ」と紹介されていても、たいていの人は「本当に美味しいのかな？

Facebook上の行動がリアルタイムに友人に伝わる Facebookを最も特徴づけているのは、ニュースフィードのサービスである。自分のページには、自分の友人たちがFacebook上でどのような行動を取っているのかが、ほぼリアルタイムで更新され続ける。 「○○さんは△△さんと友人になりました」 「○○さんはプロフィールの写真を新しくしました」 「△△さんは××というネットワーク（コミュニティー）に新しく参加しました」 「△△さんはTwitterのアプリ自分のページに追加しました」 Facebook上で何かの操作をして自分のステータスを変えると、その内容はすぐに友人たちに送られる。これは驚くべき機能である。さらに詳しい説明は、テッククランチ日本語版の“今度のFacebookのリニューアルは「美」の改良だけではない”あたりの記事に詳しく書かれている。一部を引用しよう。 どちらの機能も、人やこと

レコメンデーションの虚実（11）～ソーシャルとライフログの交差点を目指す：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） mixiのはるか先を行くFacebook アメリカで急成長しつつあるSNSの「Facebook」は、「mixi」の100キロ先を歩いている。それが良い方向なのか、それとも怪しい方向なのかはまだ分からない。だが現時点で言えるのは、Facebookはソーシャルメディアとライフログの融合を果たしつつあるということだ。 ライフログについては、説明が必要かもしれない。ライフログというのは簡単に言えば、人間の行動すべてをデジタルデータとして保存することだ。私は昨年春に刊行した本『グーグルGoogle　既存のビジネスを破壊する』（文春新書）で、次のようにライフログを紹介した。 自分の人生が、どれだけデジタルに転写できるのか？ デジタルに転写された人生は、イコール自分となるのか

レコメンデーションの虚実（10）～「テープを作ってあげるよ」から生まれるボランティア精神とリスペクト：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） “俺のすばらしいセレクション”をレコメンデーションに 『ハイ・フィデリティ』というイギリスの小説がある。2000年にジョン・キューザック主演で映画化もされた。主人公のロブは、しがない中古レコード店の経営者。恋人の女性弁護士ローラが家を出て行ったのをきっかけに、自分自身の人生を問い直す作業を強いられるという物語だ。だがこの小説のおもしろさはそんな本筋のストーリーよりも、ロブと彼の店で働く内気なディック、尊大なバリーといううだつの上がらない3人の男が、他人のためのミュージックテープ作りにいつも熱中しているところにある。 「おはよう、ディック」 彼はあわてて巨大なヘッドフォンをはずそうとし、そのせいで片方が耳にひっかかり、もう片方が目の方ま

検索エンジンとレコメンデーションのアプローチは正反対 そもそもレコメンデーションとは、いったい何なのか。それは検索エンジンやソーシャルブックマークとは異なるものなのか。 インターネットの海の中からユーザーにとって必要な情報を的確に拾い上げ、それをユーザーの前に提示するというあり方においては、検索エンジンもソーシャルブックマークもレコメンデーションも、変わりはない。ではレコメンデーションと検索エンジンを分けているのはいったい何なのだろうか。 突き詰めればそれは、インタフェースのデザインの違いである。拾い上げた情報について「こんなにたくさんの情報があります。これをランキングして並べて見せますよ」と見せるのが検索エンジンだとすれば、レコメンデーションはかなり異なる。「たくさんの情報がありますよ、でもその中からあなたの見るべき情報はこれです」と選択肢をいくぶん狭めて提示するのだ。言い換えれば、「選

ソーシャルレコメンデーションは今のところ、（2）のアプローチが一般的だ。なぜなら消費者個人を相手にするレコメンデーションというサービスでは、（1）の群衆の叡知モデルではコストがかかり、自動化もしにくいから、一般消費者向けの無料サービスには適さないのである。これに対して（2）の統計結果モデルなら、低コストで自動化されたサービスを提供できる。 母集団の巨大化による衆愚化 だが一方で、先ほども書いたように（2）の統計結果モデルは衆愚化しやすい。特に問題なのは、ソーシャルの母集団が大きくなってきたときだ。母集団が巨大化すれば、その衆愚化の可能性はどんどん高くなってしまう。自動化したレコメンデーションを安価に行えるとしても、そのレコメンド内容が誤ってしまう可能性が大きいとすれば、それは結果的には正しいレコメンデーションとは言えない。 例えば、この連載の第6回で書いたオートキャンプ場の例で考えてみよう

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

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

ECでリアルコミュニケーションが盛り上がる 先日、おとりよせネットを運営するアイランド株式会社の粟飯原理咲さんとお話をする機会があったのですが、おとりよせは、コミュニケーション商材だから人気なのだとお話されていました。「そうだよね、ネット上の口コミを見て商品を注文するんだから、コミュニケーションだよね」なんて思って聞いていたのですが、それだけではなく、ネット口コミはもちろんのこと、おとりよせネットで注文をした商品を、お客様が来たときに出す、パーティでみんなに振舞うことにより、リアルの場での会話が盛り上がることがミソだとおっしゃっていました。 確かに「実はね、この商品は北海道からとりよせたものなの」なんて言われると、ありがたさも倍増、そして「そういえば私もこの前親戚が北海道から○○を送ってくれたんだけど～」なんて具合にコミュニケーションの切り口になることは間違いなさそうです。 おとりよせは地

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

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：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