ITエンジニアが論理的に/ロジックでいろいろ考えてみるblog 進化途中なのでいわゆるβ版。

【IT論考β】 レコメンドは人間の意図までは捉えきれていない。[#267]

2015.11.24

■ Amazonを利用したことがある方なら
  必ず目にしているであろう
  
   「この商品を買った人は
    こんな商品も買っています」
    
  というレコメンデーション。
  
  それを参考に見事、複数商品の
  お買い上げとなった人も少なくないはず。
  
  
  実際、
   「よく一緒に購入されている商品」
  には書籍の上下巻や本体とカバーのセットなど、
  
  多くの人にとって有益な提案も
  あるので、これを活用することで

  ネットショッピングも効率的に
  行えるでしょう。
  (買い忘れがなくなるのは
   いいことです。)
   
   
■ Amazonに限らず、ネットショップの
  レコメンデーションや広告表示などは
  
  各ユーザの過去の動向を解析した
  結果です。
  
  いわゆるビッグデータ解析です。
  
  GoogleやAmazonなど外資大手は
  なかなかの精度を誇りますが、
  
  国産のモノは「……。」というケース
  も結構あるような気がします。
  
  (このあたりに技術力の差が
   見て取れるのです。)
   
   
  ただ、大手外資の精度は高いと
  いいつつも、あくまで相対的にという話。
  
  
  いつもいつもコチラに興味がある
  情報が提示されるわけではありません。
  
  表示されている結果をみると

  「あのときの行動が参考に
   されているのだろうな…」
   
  という推測がある程度可能です。
  
  
  そのような目で見てみると、
  さすがにユーザがどのような意図を持って
  その行動に至ったのかまでは汲み取れて
  いないようです。
  
  
  同じ「閲覧」や「購入」という行動でも
  それを行った動機はケースバイケースです。
  
  一過性のものなのか、継続的なものなのか
  興味度合いはどの程度なのか、などなど
  
  今のところ、そういった文脈までは
  加味しきれないようです。
  
  (現状のコンピュータにそこまで
   求めるのは酷でしょう笑)
   
   
■ というわけで、レコメンデーションは
  役に立つとはいいつつも
  
  それに頼り切るのは考えもの
  いうことになります。
  
  
  ここを補完するためにも、
  自分でリアル世界から
  
  情報をとってくる必要が
  あるでしょうね。
  
  
 今日の【まとめ】
 ■ ネットのレコメンデーションはそこそこ有用
 ■ 行動の意図をくみ取ってくれているわけではない
 ■ 自分でリアル世界から情報収集することも重要


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