あなたが欲しいものは、すべてコンピュータが教えてくれる!?
ネットショッピングのおすすめ機能
最近、インターネットと物流の発達にともない、簡単にインターネットで買い物をすることができるようになりました。しかも街のお店で買うよりも安く購入できることも多く、ネットショッピングの利用者も参入する業者も増えてきています。たくさんの商品の中から自分に合った欲しい商品を選ぶのは楽しみである一方、大変な作業でもあります。
業界大手のAmazonや楽天市場では、目につきやすい場所にあなたが興味を持ちそうな商品が表示されることがあります。こうした表示には「レコメンデーション(おすすめ)」という技術が使われています。
過去の購入情報などから欲しいものを予測表示
レコメンデーションで表示される商品の仕組みは、サイトの運営会社によって異なります。ただし、多くの場合は、あなたが今までに購入したり、検索した商品と似たものであったり、あなたと同じものを買った人が購入したものなどが表示される仕組みになっています。「人間には、それぞれ一定の好みがあり、それにそったものを買う」という仮定に基づいているのです。例えば映画であれば、前回購入した作品の続編や、同じ監督や出演者の作品が表示されるはずです。
人の価値観を把握して、購買以外の分野でも
欲しい商品の精度がさらに上がるように研究が行われており、その一つが「価値観」によるレコメンデーションです。同じ映画好きな人であっても、こだわるポイントやレベルが違います。映像の迫力さえあれば、ストーリーはあまり重視しないという人もいれば、逆にストーリー重視の人もいます。その人の価値観がわかれば、それを基準にして今まで気に留めていなかった作品が紹介されるかもしれません。
また、価値観を基準にしたレコメンデーションは、ほかの分野でも活用できそうです。自分がこだわっている部分は妥協できないけれど、ほかの部分なら許容できるという人は多いので、うまく使えば世界の諸問題が解決できる可能性もあるのです。
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先生情報 / 大学情報
東京都立大学 システムデザイン学部 情報科学科 教授 高間 康史 先生
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