【TSUTAYA AI】ツイートを映画に「変換」。そのアルゴリズムとは

2018/10/2

72万の言葉から感情も認識

──前回、「TSUTAYA AI」というレコメンドサービスの内容を聞きましたが、この仕組みについて詳しくお聞きします。

阿部　前回、お話しした通り、「Tカード」の履歴データとは別に、その人に合ったオススメを出すには、やはりその人の嗜好性などを見る必要があります。

そのためには、その人の言葉をちゃんと認識しないといけません。そこで現在、「TSUTAYA AI」は72万種類の単語を認識するようになっています。

──辞書で2冊分くらいでしょうか？

阿部　72万種類というと、「広辞苑」が大体1冊24〜25万種類なので、「広辞苑」3冊分くらいの単語を認識できることになります。

ただ、ツイッターは若い人も多く使うことから、「マジ卍（まじまんじ）」のような若者言葉や顔文字も認識しています。

コメント

注目のコメント

• 佐藤 留美

  NewsPicks編集長

  ・2018年10月02日

  「顔文字をよく使う人」…にはどんな映画がレコメンドされるのだろう。しかし最初に2000タイトルの映画を選ぶ仕事も楽しかっただろうなと思います。2人の開発者の生き生きとした表情から仕事への情熱が感じられるインタビューでした。
• 加藤 有

  株式会社リブ・コンサルティング 取締役

  ・2018年10月02日

  引き続き面白いです。GoogleがオープンにしているAI技術を活用とのこと。
  
  人と映画の最適マッチングの場合「人」の嗜好性を深化させていく流れは何となく分かったのですが「映画」のジャンル分けやメッセージ性をどうマイニングしていくのかより深く知りたいと感じます。そうでないと片手落ちになりそう。
  
  世に無数の映画がある中で2000を対象に限定するのは納得。いくら自分にとっての最適解とは言え超マニアックで全く評価されていない（面白くない可能性が高い）ものが出てきても困る。
• 益田 和佳

  映画宣伝プロデューサー

  ・2018年10月02日

  自分のだけじゃなく人のIDでも観れるのがおもしろい。
  試しに寺山修司botでしてみたら納得のラインナップだった笑
  日常でほかのIDつかって検索する人少ないだろうからそれを棚展開するのはおもしろいなあ、ただその場合はAIのおすすめより本人セレクトの影響受けた10本の方が温度感あってぼくは好き。