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

レコメンデーションの虚実（8）～株価予測は集合知が衆愚化しない希有なモデルだ：ソーシャルメディア セカンドステージ（2/2 ページ） 集合知とリアルのしあわせな融合 その答は簡単だ――人々の統計結果そのものが、真実であるようなモデルを考えればよいのだ。例えば流行や株価などがそうである。母集団が大きくなって、その母集団に属している人々がそのトレンドや株価を支持すればするほど、そのトレンドや株価の正しさは相乗的に高まっていく。 例えば「みんなの株式」というSNSは、その考え方を具現化したサービスである。ベンチャー企業のマスチューンが2007年4月にスタートしたこのサービスは、株式の銘柄ごとに「買い」や「売り」の予想投稿ができるのが特徴だ。またこの予想と、現実の株価の動きをリアルタイムに連動させ、予想の精度をポイント化して、予想した利用者たちのランキングを表示する機能もある。このランキングを見れ

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（2/2 ページ） ソーシャルメディアの可能性を切り開く「SocialFeed」 この逆転の発想を具現化しているのが、開発途中のソーシャル型RSSリーダーである「SocialFeed」だ。 このSocialFeedは、リアルコムが今年5月からスタートさせたインキュベーション事業「REALCOM Software Innovation Laboratory」（RSIL）の一環として開発がスタートしたプロジェクト。RSILは、書類選考やプレゼンテーション、面接などを経て認められたプロジェクトに対し、ソフト開発者がリアルコムのアメリカ子会社に赴任し、シリコンバレーで技術やビジネスプランを育成し、地元のベンチャーキャピタルなどから出資してもらうことを目指すというものだ。So

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

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（2/2 ページ） ファジーなレコメンデーションに挑戦するベンチャー このアプローチを試みているベンチャー企業の例を挙げてみよう。「リコメンデーションの専門企業」を掲げている株式会社ALBERT（アルベルト）は、インターネットの市場調査会社インタースコープ（現：ヤフーバリューインサイト）でレコメンデーションの開発を行っていた上村崇社長らが、通販大手のニッセンなどからの出資を受けて2005年に設立した企業である。 ALBERTの運営するサイト「教えて！家電」では、商品を購入しようと考えた人が、スペックを気にしないでレコメンデーションを受けられるというサービスを提供している。 例えばこのサイトの「家電選びナビゲータ」で、デジタルカメラを選択してみる。最初に「

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

山崎氏は話す。「zero-zoneでは、協調フィルタリング2種類と、ベイジアン3種類の計5種類のレコメンデーションエンジンを組み合わせています。複数のエンジンを使うのは、どのような場面でzero-zoneが使われるのか、どのようなレコメンデーションを行うのかというビジネスロジックによってレコメンデーションは味付けを変えなければならず、その部分の味付けを有機的に変更できるようにするためです」 zero-zoneのシステムは、3つのフェイズに分かれている。まず最初に、ユーザーが顧客企業のECサイトを利用した場合、そのデータがどのようにレコメンデーションエンジンに橋渡しされるのかというAPIの部分。そしてこのデータをどう加工するのかというモデリングの部分。そのままレコメンデーションエンジンにデータを渡してしまうと、あまりにも計算量が多くなってパンクしてしまう可能性があり、例えば出現頻度の低いもの

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（2/2 ページ） 顧客に嫌われずに顧客属性を取得 このような過去の手痛い経験があったため、顧客の属性を取得するというビジネスは停滞した。レコメンデーションの分野でもこの部分があまり進化しなかったのは、おそらくこうした過去の経緯が尾を引いているのではないかと思われる。現在のところ、顧客の属性を読み取るレコメンデーションとしてサービス化されているのは、前回の6つのレコメンデーションの分類で言えば、（1）の「ルールに基づくレコメンデーション」だけだ。これは「プリンターを買った人に、インクトナーを勧める」「恋愛映画が好きな人に、新作の恋愛映画を勧める」など、ある製品を買った人や最初に自分の好みを登録している人に対して、特定の商品やサービスを勧めるというルールを決めておく方法だ。とはいえこの

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

TechTargetで最近、約500人の読者を対象に調査を行ったところ、回答者の81.2％がユニファイドコミュニケーション（UC）についてもっと学習する必要があると答えた。UCの定義をめぐっては業界専門家の間でも意見が一致していないことを考えれば、UCとは何か、そしてそれが自社にどのようなメリットをもたらすのかよく分からないという人が多いのも当然だといえる。 要約すると、UCとはユニファイドメッセージング、コラボレーション、対話システム、リアルタイム／ニアリアルタイムコミュニケーション、トランザクション型アプリケーションなどさまざまなコミュニケーションシステム／モデルを包括したものだ。 TheInfoProでネットワーキング／情報セキュリティ担当の業務執行ディレクターを務めるビル・トラッセル氏の説明によると、UCはユニファイドメッセージング（UM）よりも広く定義されており、ボイスメールだけ

ロンドンから高速道路Ｍ４でウェールズに向う途中、ブリストルに７年前に開通した片側３車線の高速道路に進入する。通行料金２ポンド７０シリングを料金所で支払い、ひたすら走り続けるとスワンシーに到着する。街中から小高い丘を見上げると、壁面に「ＳＯＮＹ」と大きく書かれた工場が建っている。ＴＶ局用機材専門の工場だそうだ。イギリスの高速道路網は、過疎地だったウェールズに日本を始め海外から大型投資を可能にして地域経済を発展させた。然しイギリスの無料だった高速道路も有料化が決定し、昨年４月から「自動料金徴収システム」の実用運用試験が続けられている。アメリカの貨物鉄道ビッグ３（ユニオンパシフィック、ＣＳＸ、バーリントンノーザン）だけでＪＲ貨物の６倍以上の貨物を輸送する。世界で一番進んだ貨物鉄道システムを運用するアメリカでは、輸送コストの削減と産業の地域分散を可能にした。因みに、現在では４０州で自動車が生産され

オープン化と親和性高いモバイルWiMAX ワイヤレス・ブロードバンドに提案されている規格のなかでも，特にモバイルWiMAXはこうしたオープン化と親和性が高い。仕様自体が，オープン化を前提としているからだ（図5）。 図5●モバイルWiMAXは仕様自体がオープン化を強く意識している MVNOとの接続を強く意識したネットワーク・アーキテクチャ仕様，メーカーによる自由な端末開発を促進する端末認証制度などを整えている。 [画像のクリックで拡大表示] 例えばモバイルWiMAXのネットワーク・アーキテクチャには，回線事業者とMVNOをつなぐインタフェースが規定されている。このインタフェースを利用すれば，MVNO側で認証，許可，課金（AAA）やIPアドレスの割り当てといった端末の管理を行える。利用するプロトコルは，インターネット標準の技術を利用する。そのため，インターネット上でサービス提供している事業者は