検索システムでは「読みたい本」に出会えない 名編集者が語る「知的欲求を満たす推薦機能」：日経ビジネスオンライン世界最大のインターネット書店、米アマゾン・ドット・コムの「オススメ機能」として知られる「レコメンデーション」機能があります。購入履歴から顧客の消費動向を分析して、同じ商品を買った別の顧客がほかにどのような商品を閲覧したり、購入したかという情報を基に、商品をオススメする仕組みです。 確かに、関連する商品を見つけるには便利でしょう。でも、それはあくまで他人の行動の統計の結果であって、「自分の欲望に基づいた将来行動の予測」ではないんです。 私が考えているのは、本の著者やジャンルといった概要で分けるのではなく、中身や文脈から分類して、これまでの分類を超えて「近い文脈の本」を薦めること。「千夜千冊」と名付けた書籍紹介の企画もあり、私は30年近くにわたって、あらゆる本を分類してきました。その過程で、独自の「目次録」という分類コードを作っています。 目次録は親コードから孫コードまで3階層に分かれます。大
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