【新】閲覧履歴に頼らない、新しい「レコメンド機能」の仕組み
コメント
注目のコメント
面白いですね。映画・小説・音楽との出会いはセレンディピティ。学生時代のように（いわゆる昔の、今はそうでないかも）時間を持て余していて漁る時間があれば不要ですが、多忙な人に寄り添ってセレンディピティを意図的に創出しに来てくれるのは非常に助かります。その際、単純な検索履歴や購買履歴だけで"運命の出会い"が生まれないのも納得。「ライフログからのレコメンド」は映画に限らず方法論として今後も続きそうなトレンドです。
AIがソムリエになりえるか、というような話でもあろうかと思います。マンガ『神の雫』だと名ソムリエたちのマリアージュによって、「お、おぉ」という鮮烈な驚きとともに人生の重要な瞬間の記憶が甦ってきたり、『美味しんぼ』だと海原親子のアレンジした料理で、長年食い違っていた男女が愛情を再確認したりします。こういう人たちはセラピストとかカウンセラーのようなものでもあり、シャーロック・ホームズばりに相手のことを観察して人間を深く理解しているのでしょう。AIのおすすめにそこまでのことを期待するのは高望み過ぎるのでしょう。
AIが、単にツイッターのつぶやきによく出てくるキーワードを抽出して、おすすめ映画とマッチングさせるに過ぎないのであれば、検索サービスを一歩進めた程度のものに過ぎないでしょう。言葉は所詮、人間の一面に過ぎず、上っ面や心にもない追従であることも大いにありえます。AIが単なる「多数意見自動抽出装置」であれば、そこまで人間を理解することは、なかなかないのでしょう。
それにしてもAIの研究をしていればAmazonやNetflex、アリババやTSUTAYAが雇ってくれるのであれば、AIやその前提となる統計学や確率論を専攻する学生が増えていくのは当然のことなのでしょう。ツイッターを分析するとこで、その人にピッタリな映画をレコメンドしてくれるTSUTAYAの新しいレコメンドの仕組みに注文しました。私もやってみましたが、全体的にシリアスな作品が多く、映画好きのわたしでも未見の作品が半分以上。特集が終わったら全部見ようと今からワクワクです。またこの仕組みを作られた同級生コンビの熱い友情には胸を打つものがありました。
