日本人の働き方は「タグ」と「ソーシャル」で変わる：日経ビジネスオンライン
糸井重里さんが、「ほぼ日刊イトイ新聞（以下、ほぼ日）」で「ベストセラーにならない理由が、わからない」と紹介した本があります。今年の4月に発売された、滑川海彦さんが、「Web2.0的な」ネットサービスについてまとめた『ソーシャル・ウェブ入門―Google、mixi、ブログ…新しいWeb世界の歩き方』(以下、『ソーシャル・ウェブ入門』)です。 彼がそこまでこの本に入れ込んだ理由はどこにあるのか知りたい、と思っていたところ、糸井さんから、筆者である滑川さんと、『ソーシャル・ウェブ入門』に触発された事柄について語り合いたいとの提案がありました。それを記事にしたのが今回の企画です。 この対談の様子は、8月28日から「ほぼ日」でも連載されています（リンクはこちら）。同じ対談を別の媒体がそれぞれの視点で紹介する、という試みです。「藪の中」になるかもしれませんが、「ほぼ日」と「NBオンライン」、それぞれの
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
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
「ソーシャル・グラフ」で本格的な「ソーシャル・ウェブ」時代 - ニュース - nikkei BPnet
「ソーシャル・グラフ」で本格的な「ソーシャル・ウェブ」時代 「あの人は知り合い」と言われても人と人との間には様々な関係がある。家族、会社の同僚、サークル仲間、同級生、仕事上の関係など、その1つひとつをとっても更に細分化された関係がある。人は人と多様な関係を持ち、それぞれの関係性の中で異なる行動をとっている。 ネットワーク上で社会的な関係の構築を実現するのが、米マイスペース(MySpace)、フェースブック(Facebook)などの伝統的なSNS(ソーシャル・ネットワーキング・サービス）であった。「であった」と過去形で表現するのは、米ネット業界で異変が起きているからだ。米ビジネスウィーク（オンライン版）は、2007年9月に「増殖するソーシャル・ウェブ(Scaling the Social Web)」について特集記事を掲載している。 米国では、伝統的なSNSのサイトに行かなくても、い
もしオオカミ少年の村にnewsingがあったら :Heartlogic
もしオオカミ少年の村にnewsingがあったら newsingの件に関連して、ひとつふたつ思ったことを。 newsingに低俗なニュースが多い件 ｜ 近江商人JINBLOG これは、私の感覚では取り返しのつかない失言だと思うのだけど、ミスの大きさのわりに失点は小さく抑えられることになりそうな雰囲気だ。思ったよりnewsing内のコメントには同意を示したり励ましたるするものが多いし、そのあたりのnewsingが本来想定していたのであろうユーザーと、上原さんとの信頼関係は崩れていなと感じられる。これは、とてつもなくラッキーなことだと思う。 newsingに低俗なニュースが多い件 - newsing（ニューシング） どうなるマイネットジャパン--ニュースの価値判断を必要とする上原氏:ニュース - CNET Japan - newsing（ニューシング） その他の流れはこちらに詳しい。 [月] n
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