レコメンデーションBLOG

2008年のレコメンド業界を振り返って

本日は12月31日。2008年最後の日です。

ということで、今年のレコメンド業界を振り返ってみようと思います。

2007年からレコメンデーションサービスを提供するという企業が増えてきていましたが、2008年はまさに、一挙に噴き出したという感がありました。

2008年2月の池袋で開催されたネット＆モバイル通販ソリューションフェア2008にもレコメンデーションを出展した企業がいくつかあり（もちろん弊社のアイジェントASPも出展）、また、2008年5月のWeb2.0マーケティング フェアでも弊社を含めて５社が出展。ニュースリリースでも新たなレコメンデーションサービスの紹介が目につきました。

1998年から2000年頃のレコメンデーション市場と全く異なっているところは、今回は、レコメンデーション機能がASPで提供されるというところに落ち着いたことです。以前はソフトウェア製品が主流でした。これも、時代の流れを感じます。

また、レコメンデーションを提供するベンダーの特徴として、多くが、「レコメンドもやっている」という企業が多く、弊社のように「レコメンドだけやっている」という企業はまだまだ数としては少ないように思われます。

また、数としては現在20社を超えると思われますが、技術に関しては、
○協調フィルタリング系
○非・協調フィルタリング系（ルールベース、クラスタリング、その他）
に大きく分かれ、協調フィルタリング系が数としては多いと思われます。非・協調フィルタリング系はいろいろとありますが、市場的に技術の名前が広く認識されているものはまだないと思います。
協調フィルタリング技術の中でみると、かなり技術の幅があり、古典的な協調フィルタリング技術から、より応用的なものやハイブリッドなものまで、様々なように見受けら得ます。

あと今年は、矢野経済研究所がレコメンデーション市場に関するレポートを出しましたね。このレポートの中では2010年までにレコメンデーション市場は16億円を超えるとの予測をされていますが、この数字はあくまでも現状のレコメンデーションサービスにベースを置いたものであり、個人的にはもっと大きい可能性があると思っています。

使い手市場側から見ると、「レコメンデーション」が、ECサイトのやるべきメニューの一つになった年ではなかったかと思います。といっても、本当の意味での「レコメンデーション」についての認識はまだまだ浸透しておらず、「おすすめ」＝「売上が上がる」という期待感が先行しており、顧客との「信頼」を構築するためのものだという認識はまだまだ薄いと思います。

実際のお店であれば、店員がとんちんかんなものをおすすめすると、「なんだ、この店は」ということになり信頼を失ってしまいますね。レコメンドも実は、それと全く同じ性質をもっているのです。あの小さな「おすすめボックス」で表示されるものが、サイトとユーザーの信頼関係を崩しもし、強くもする。そう考えたときに、どのようなレコメンドが表示されるのかにより気を使うべきなのです。レコメンドは、オンラインショップにおける「接客」部分であり、顧客維持のための戦略的ポジションを有するのです。

こういった認識を、弊社を含めたレコメンデーション・ベンダー企業がしっかりと市場に啓蒙していくことで、よりこの市場が本物に育っていくと思います。非常に急速なスピードで、成長期を迎え、成熟期にすでに突入した感があるこの市場ですが、2009年は、「レコメンデーション」が単なる「機能」になり下がるか、それとも重要なWEB「戦略」として根付くかの大きな岐路の年になると思います。

「米ヤフー、取得90日超のユーザーデータを匿名化へ」の記事にあたって思うこと

米Yahooが、12月17日に自社のユーザーログを取得後90日以内に匿名化すると発表しました。（CNETの記事はこちら。）米国のあちらこちらのBLOGにも、この話題は大きく取り上げられているようです。

これに反して、Googleはというと、本年にユーザーログを取得した後、9カ月で匿名化することを発表していますが、これ自身も、その少し前に18カ月と発表しましたが、米国やEUの規制団体の圧力があって、かなり短縮したようです。今回の米ヤフーはさらにそれを上回るものです。

今回のYahooのとった措置にはいろいろな見方ができると思いますが、米国のブログなどでも、今回の措置は、現状の米国Yahooの状態を見るかぎり、人々の歓心を得るためじゃないかとか、自分たちはプライバシー問題に非常に気を使っているということをプロモートするためだけにやったんじゃないかなどと言われています。また、Googleの力を弱めるためじゃないかなんて声もあるようです。

というのも、Googleは自分たちが検索エンジンとして「価値」を提供するのに、最低９ヶ月は必要だといっていること、また、Googleはこれらのデータを本当にうまく活用していると思われるため、データ量が少なくなれば、大きな影響を受けるのは、YahooではなくGoogleであると思われるからです。

それにしても90日間のデータであると、季節変動要素も取りにくいと思われますが、本当にどのような検索結果になるんでしょうね。

 

プライバシーの問題が取りざたされて久しいですが、必ずしも個人のデータを公開することが悪いことではないはずです。プライバシー濫用の話と、データを利用した価値提供の話が大きく混同されてしまっていると思います。

人間の関係を考えても、親しくなるためにはお互いの情報を公開しあうことなしには、親しくなれないです。また、お店でも、お客さんのことをよく知らないと、よいサービス（価値）は提供できません。

ここで、情報を公開してもよいと思わせるような「信頼関係」を作ることが、お店やEビジネスを営むサイトの大きな責任であるということを理解すべきでしょう。

現に、アマゾンは、顧客からのデータを元にして、大きな価値の提供に成功しています。

顧客から得たデータはそのままではナレッジになりません。データを戦略的なビジネス資産にどのように転換できるか。今後、これを実現できるところが、勝者となっていくのは間違いありません。

昨日、全社ミーティングと忘年会をしました！

昨日は大変盛りだくさんの日でした。朝から全員各人ずつ社長との面談時間をもうけて、社長から、今年の振りかえりや各人への期待など、コミュニケーションを持つ時間を作りました。その後、全社ミーティングということで、会社としての振りかえりや、今後のビジョンや方向性について、社長と事業開発部長、そして各部署のトップが話をする場が1時間ほどありました。

やはり、当社はアメリカ人の社長でありスタッフにも外国人が複数いる中で、みんな日本語でコミュニケーションはできますし、実際にしていますが、余計によいコミュニケーションというのは気を使います。

また、最近とみに新しい人が増えているので、そうすると、日本人同士であっても異文化の人たちですから、みながシルバーエッグ語やシルバーエッグ文化で語れるようにしていくのは結構チャレンジングです。

そういった意味で、今回の取り組みは有意義なものだったと思います。そのあとの忘年会は焼肉パーティでしたが、これも焼肉レストランが同じビルの中にあるメリットでしょうか、サービスをたっぷりとしてもらって（割引ってことです）酔っ払いました！

全ての人を満足させる会社を作ることは不可能ですが、常にそのような会社を目指していくという努力を継続的にすることが大事でじゃないのかなと思ってます。ただ、これが本当にできそうで難しいものです。

人間は立場立場によって見る視点が異なるため、全体の善がすなわち、個人の善に必ずしもつながりません。ただ、その逆もしかりで、「大事をなそうと思うなら、小事を怠るな。小事が積もって大となるのだ。大事を望んで小事を怠り、できそうにない難しいことを望んで、やればできるやさしいことをおろそかにするから、結局大事をしとげることができないのだ。 」（二宮尊徳）ということもあります。

経営、会社運営というのは、この2極のバランスの最適化の追及ということなのかなと思ったりする今日この頃です。

かしこいレコメンド・エンジンとは

レコメンデーションについて話しているときに、よく話題にのぼるのが、「このレコメンドエンジンは賢いかどうか」ということです。

よく考えてみると大変含蓄の深いコメントです。「賢い」とは、「頭の働きがよく知恵がすぐれている。賢明だ。」という意味です。ということは、多くの人は、レコメンドエンジンをやはり「人工知能」として感覚的にとらえているのでしょうか。

もう少し分解すると、「レコメンド・エンジン」が賢いかどうかは、次の２つのポイントにわかれると思います。（商品の場合を例にとります。）

①表示されているおすすめ商品が、おすすめアイテムとして妥当かどうか。（一時的）
②最初に比べて、「よい」おすすめ商品が表示されていくようになっているかどうか。（時系列的）

①の判断は、正直いって、とてもトリッキー(tricky)です。もちろん、目視の段階では、とてつもなくおすすめが離れている場合（つまり、キーとなる表示されている商品と、常識で考えてもこれは相関がないだろうとわかるような商品が表示されている場合）については、わかります。実際に、相関が作られるほどのデータ量がない場合に、よく起こりえる現象ではあります。一方で、本当に普通の感覚では「これは？」と首をかしげるような商品が実は、おすすめ相関が高く、よく売れたりする場合も中にはありますから難しいところです。（ただし、滅多にはありませんが。）

やはり、目視（とくに企業サイドの目からの）は、そのレコメンドエンジンが本当に「賢く」ないかどうかを判断する目安ぐらいで考えるほうが無難だと思います。

「賢いか否か」といったときに、より②のポイントがクローズアップされると思いますが、これは人工知能についてのイメージにも大きく依っている気がします。人工知能（AI)＝人間と同じように考えられること＝だから、「学習」もしていってどんどん賢くなっていくだろう、という方程式です。

ただ、人工知能でいうところの「学習」は、所謂、人間の子供が新しいことをどんどん吸収していくという学習とはちょっと違います。人工知能における「学習」とは、「与えられた情報から将来使えそうな知識を見つけること」なので、レコメンドエンジンで考えるとすると、「AさんもBさんもCさんも、商品Dと商品Eを買っているから、これは、おすすめの基本データとして使えるぞ」（いわゆる古典的な協調フィルタリングの考え方ですね）ということがわかるというのが、「学習」となるわけです。そしてウェブサイトでいうと、いろいろなウェブ上での行動がどんどんユーザーからインプットされてくるわけですが、それらの情報をどのようにハンドリングできるかというのがレコメンドエンジンが「賢く」なるかどうかの一つの条件になるといえるのではないでしょうか。

もう一つ、レコメンド・エンジンにおける「賢さ」というのは、「推論」という要素があります。

これも人工知能における重要な要素の一つです。（ここに興味のある方は、こちらのホームページにわかりやすい説明があります。）20年以上前ですが（私もたいがい古いです）、WarGamesというマシュー・ブロデリック主演の映画がありました。この映画では、主人公が、米国の軍のシステムとは知らずにハッキングをして、ジョシュアとよばれる人工知能コンピュータプログラムにアクセスしてします。そしてジョシュアと仮想戦争ゲームを始めるのですが、ジョシュアは、仮想と思ってなく、世界核戦争があわや勃発！という映画でした。最後に主人公がジョシュアとtic-tac-toe（三目並べ）をして、ジョシュアを止めるのですが、まさにこの映画でジョシュアがやっていたのが、学習して、次にそのデータを元に何が起こるかを推論してアクションをするということでした。話が長くなりましたが、レコメンドエンジンこの推論の部分がどれだけ賢いかということが、レコメンド結果の「精度」になって現れるということになります。

これがレコメンドエンジンが推論エンジンとかとも言われる所以でもあります。

まったく人間の脳とは一緒ではありませんが、うまく使わなければどんどん「おばかさん」になるというのは、人間の脳と同じような気がします。。。

日本通信販売協会(JADMA)でレコメンドについてお話してきました。

社団法人日本通信販売協会というところの会合で、レコメンデーションについてお話する機会をいただきました。今回は、協会の開催している委員会のひとつの会合だったわけですが、１５名ほどの通信販売やTVに携わっていらっしゃる方々がいらっしゃってました。

そこで、レコメンデーションのウェブにおけるポジションや戦略的意義、ECサイトにおけるレコメンデーションって実際にどう考えるべきか？というようなお話をしました。やはり１９９８年設立当時は、レコメンデーションといっても「何？」といわれることがほとんどでしたが、今回のご出席の方々は、ほぼ全員が「レコメンデーション」という言葉は聞いたことがあり、ある程度のイメージはおあり、ということで市場の認識レベルが本当に上がったと改めて思った次第です。

今日は帰りは飛行機でした。ちょっと頭をリラックスするために、江戸時代の食についての本を読んでいたのですが、これがおもしろい本で飛行機が着くまで必死で読んでしまいました。

江戸はパリやロンドンに先駆けて、レストランが実は早くに発達した町だそうです。すでに、江戸時代版ミシュランみたいなものもあったそうです。江戸っ子はそれを見て、あちらこちらに食べ歩きしていたでしょうね。人間って時代が変わっても、根本は変わりませんね。

170万会員のモバイルメディア連携コマースサイトに レコメンド・エンジン『アイジェントASP』を導入

シルバーエッグ・テクノロジー株式会社（本社：大阪府吹田市　代表取締役社長：トーマス・A・フォーリー）は、ASPサービスとして提供しているレコメンドサービス「アイジェントASP  」を、株式会社GNT（所在地：東京都渋谷区、代表取締役社長 ホー・トゥン・ラム）が運営するコマースサイト　Myモール、通販S、デコシマヤの３サイト計170万会員に向けて、2008年12月3日に導入致しました。

 

株式会社GNTでは、会員へ向けたOne to One戦略を重視されており、その戦略促進策として、シルバーエッグ・テクノロジー株式会社のレコメンドサービス「アイジェントASP」を評価、採用頂きました。

 

お菓子材料の店クオカ・ショッピングサイトにレコメンド導入！

12月1日にお菓子材料の店クオカ・ドット・コムのショッピングサイトにて、シルバーエッグのアイジェントASPによるレコメンドがスタートしました。

              クオカ・ドット・コムのスタッフの皆さんは、皆さんお菓子作りがお好きな方々で、それだけの情熱が盛り込まれたサイトだと思います。

今回は、商品詳細ページでレコメンドを見せることにより、購入を迷われているお客様に対し「それでは、こちらはいかかですか？」と、他の商品もご紹介し、サイト離脱を防ぐという効果などを出せることを考えています。

お菓子を作る人たちがストレスなく、いろいろな商品をお買いものできるサイト作りを、レコメンドという観点からサポートしたいと思います。

また、イーストを押すと、強力粉と無塩バターがおすすめされたのですが、これなら、パン作れそうと逆発想も浮かんじゃいました。私も、昔はよくお菓子を焼いたものですが、しばらくご無沙汰しておりましたが、お菓子作りを復活したい気分になりました。