Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
近年、頻繁に耳にするようになった「人工知能（AI）」という言葉。この人工知能という技術は遠い未来の話ではなく、すでに実際のサービスにも活用され始めており、マーケティングの領域にも大きく関係してくるものだということはご存知でしょうか。 東京を拠点に活動しているCOLORFUL BOARDは、人工知能を用いてスタイリストとしてアイテムを選んでくれる「SENSY（センシー）」というファッションアプリを開発しており、多数のメディアからも注目されるスタートアップです。 2014年11月に「SENSY」をリリースしたCOLORFUL BOARDは、新たに約1.4億円の資金調達を実施。さらに人工知能技術の開発に注力し、アパレル業界の課題を解決しようとしています。 人工知能はユーザーにどのような体験もたらすのか、アパレル業界には現在どのような波が押し寄せているのか。COLORFUL BOARD代表の渡辺祐
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
時間がない人用、三行要約 Gunosyで「自分の興味があるジャンルのワード site:gunosy.com」 で検索し、その先のページでリンクを幾つかクリックして1日待てば良い感じになってるよ(例: 「レシピ site:gunosy.com」) アルゴリズム変えてくるかもしれないから一時的な技だよ 自分好みになったページはデフォルトで公開設定になってるので、非公開にするか趣味に走り過ぎないよう気をつけてね はじめに Gunosyと過ごした4週間〜1か月で推薦記事はどう変わったか でGunosyで自分好みの記事を紹介してくれないのに不満を持っている方がいる。 Gunosyはとても優秀なキュレーションサービスで、TwitterもしくはFacebookと連携させると自分のソーシャルグラフを分析して自分にあったニュース記事を紹介してくれる。そのキュレーションはとても優秀で、「なぜこれを？」と思うこ
1. Recommender System and user experience Yoshifumi Seki Gunosy, Inc 2013/02/09 World IA Day Tokyo 2. What’s Gunosy? • ユーザの嗜好に合わせたウェブコンテンツを 毎日届けるレコメンドサービス • 2011年10月末公開 – 開発理由：夏休み暇だった – データマイニングを研究する学生3人で開発 • 登録するとSNSのアカウントを元にユーザの 嗜好を解析し，毎日25個のウェブコンテンツ を届ける • 2012年度未踏発掘・育成事業採択 • App Store 無料6位 4. Motivation • 自分たちが欲しい物を作った – RSSリーダーをどうも好きになれない • 未読が三桁になって見るのも嫌になってしまう – 読むべき情報を知りたい • 簡単に真似できないものを作り
Googleの人気の高い予測検索技術「Google Now」が「Android」向けの主力検索アプリに搭載されるといううわさは本当だった。「Google Search」アプリが米国時間2月13日にアップデートされたのに伴い、Google Nowがホーム画面やロック画面に表示されるようになった。 Google Now機能を利用できるのは、「Android 4.1」（開発コード名：「Jelly Bean」）以降のOSを搭載した携帯電話となる。Google Nowは、ユーザーがわざわざ検索しなくても、ユーザーが調べたいことを予測し、天気やスポーツの試合のスコア、カレンダーに書かれた予定などの情報を自動的に表示する。 更新情報によると、アップデート版のアプリに搭載される他の機能は以下の通り。 「Fandango」からの映画チケット購入 「Movies」に「Rotten Tomatoes」の評価を追
[PR]上記の広告は3ヶ月以上新規記事投稿のないブログに表示されています。新しい記事を書く事で広告が消えます。 「ナビプラス、同業のコトハコを2億円で買収」という記事を読んだのですが、タイトルだけでは正直何の業種かわからなかった。読み進めるとレコメンドエンジンの会社だという事がわかりました。レコメンドエンジンを提供している会社はいくつか知っていたけど、こんなにあったんですね。記事には「レコメンドエンジン業界、再編進む可能性も」とありますが、どうなのでしょうか。ソーシャルゲーム開発会社なみに買収劇が繰り広げられるのでしょうか。 記事にあったナビプラスさん、アルベルトさん、イー・エージェンシーさん、サイジニアさん、シルバーエッグ・テクノロジーさん、ゼロスタートさん、ホットリンクさん、その他ブレインパッドさんの提供しているレコメンドエンジンと導入先を調べてみました。売上規模とかはわからないのです
2012.12.17 転職 ここ最近、個人の関心や嗜好に合わせて情報を紹介するキュレーションサービスが人気だ。Amazonのような大手ECサイトで利用が進む「レコメンド」や「キュレーション」技術を情報配信分野に応用したサービスだが、このカテゴリーの中で、特に注目を集めているサービスがある。 それが、現役東大大学院生3人が立ち上げた『Gunosy（グノシー）』だ。 自らを「スマートなパーソナルマガジン」と命名している『Gunosy』 人気を集めている理由は、その手軽さと推薦情報の的確さにある。 ユーザーが『Gunosy』を利用するにあたって唯一すべきことは、最初にFacebookもしくはTwitterのアカウントを利用してサービスサイトにログインすることだけ。 あとは『Gunosy』独自のレコメンドエンジンが、過去にユーザーがポストした投稿内容の傾向やソーシャルグラフ内でのアクティビティを分
日本人においてインターネットを使う「ふつうな人」と「ふつうな人ではない人」の違いは、インターネットに対して「反応してくれる人への期待値」の差ではないかと思う。 最近話題の例だと、クローズドなLINEにタイムラインがついて不要と言う人は、そこに期待する抽象的なサークルがないからだけだし、逆に、LINE上に本人にとって不特定に近いサークルができてくれば、あいまいなコミュニケーションのためにタイムラインは必要になっても良いだろう。（LINEのタイムラインの難しさはパーソナルとグローバルの両方が混在してしまうことなんだろうけど。フォーマルとカジュアルというか） メッセンジャーというのは、特定の人への連絡手段なので、基本的に返信を期待しているし、目的も明確だ。だからユーザーにハマると強固なアクティブ率を誇るわけだが、タイムラインというのは、もう少し不明瞭なコミュニケーションのバッファ的役割になる。
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
とりあえず結論、レコメンド、お勧めという観点を追求するならばWEBは次なるオープンさを開拓しないといけない時期になってきてるのかなと。 こういう書き方するから長文苦手なんですね。我ながらtwitterが性にあってるなとよく思ってます。 で、 ■「いい店は探せない」食べログはもう破綻？！ この記事を拝見しまして、確かに自分もここ１，２年で似たようなことを感じてました。 例えばamazonで買い物と言えば私は隠居したら国会図書館に通い詰めて余生を過ごしたいくらい本の虫なのでの購入の95%が本なのですが５年いやもっと前かな・・・ の時期と最近を比較してみると（あくまで感覚なんですけどね）２点程、昔より私にとってamazonの価値が落ちている部分があります。 １点目、ランキングの入れ替わり速度が鈍くなった。 これは多分自分が見るのが本に限られてるからだと思うんですけどね。だって音楽なんかは１０〜１
著者：ケヴィン・ケリー ( Kevin Kelly ) 訳 ：堺屋七左衛門 この文章は Kevin Kelly による "The Satisfaction Paradox" の日本語訳である。 満足のパラドックス The Satisfaction Paradox 身の回りにあるのは自分の欲しい物ばかりという世界に住んでいたらどうなるだろう？ しかも、それが大量にある。そこにあるもの全部、100パーセントが好きな物ばかりであれば、どうやって選択するのか？ 今までに作られた素晴らしい映画や本や音楽がすべて「ただ同然」で、しかも自分や友人の選別のおかげで屑や駄作や退屈なものが排除された世界に住んでいるとしたらどうだろう。そこにある選択肢は、親友が推薦する完璧な最高品質のものばかりだ。さて、次に見たり、読んだり、聞いたりするものは、どれにしようか？ 目の前にある作品は、たまたま現れるものも含めて
文・株式会社ニューズ・ツー・ユー 四家 正紀 第112回 個人情報保護（1） （1/2）（2011年5月11日） ネット広告やネットマーケティングを推進していくにあたって、「個人情報の活用と保護」は避けて通れないテーマの1つです。今回から3回に渡り、ネットマーケティングにおける個人情報保護について、一緒に考えてみましょう。ネットと個人情報インターネットが広告・マーケティングにもたらした革命の1つに「パーソナライズ」があります。例えば、以前のコラムで取り上げたバナー広告のターゲティングのうち、「プロフィール（デモグラフィックデータ）」「行動（Webサイト利用履歴）」に基づくターゲティングは、「一人ひとりに違う広告を見せる」というネットならではの機能で「広告の無駄打ち」を減少させることで、 ・広告主→予算を最適化できる ・ユーザー→「より自分に関係のある、役に立つ広告」が表示される （※ユーザ
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