モバイル＋行動履歴＝？
このあたり、動きが活発化していますね。ユーザー行動を予測--ゼロックスPARCの携帯用都市ガイドシステム「Magitti」という記事より。
この分野、考えている人は山ほどいるし、そもそもAmazonのレコメンデーションやGoogleの広告ってそういうことだよね、と思われる方もたくさんおられるでしょう。その意味でこれは「古くて新しい」技術なのですが、ゆえにどんな形でサービス実装されるのか、基盤として共通化できるものは何か、というところがポイントになります。
「（ユーザーが）とりそうな行動を予測する」と、プロジェクトリーダーの1人、Bo Begole氏は言う。たとえば、朝ならコーヒーショップ、日中ならショップ、夜ならレストランやバー、映画案内が表示される。
好きなものの選択や格付けの実行といったやりとりを重ねると、システムが個人の嗜好を学習し、好みに合った提案を行うようになる。また、似たような嗜好の人が好むものを推薦する共同フィルタリングの機能もあって、ユーザーは自分なりの格付けやレビューを入力できる。
この分野、考えている人は山ほどいるし、そもそもAmazonのレコメンデーションやGoogleの広告ってそういうことだよね、と思われる方もたくさんおられるでしょう。その意味でこれは「古くて新しい」技術なのですが、ゆえにどんな形でサービス実装されるのか、基盤として共通化できるものは何か、というところがポイントになります。
前者のサービス実装については、モバイル環境に最適化しているところが特徴となるでしょう。具体的にはGPSなど各種センサーを前提としていること、また文字によるクエリー入力だけでなくセンシング情報や行動履歴を情報のトリガーとしているところなど、ありそうだし誰しも考えていたけれど、パッケージとしてはなかったところでしょう。
またそれに関連して、個人情報にプライバシーに注意を払っている気配もうかがえます。この領域は世界的に定義が揺れており、おそらく今後数年間大きなトピックスになろうかと思いますが、何らかの基準をもってそれを実装していることは、具体的な提言を進めていく上でアドバンテージだと言えるでしょう。
日本の「情報大航海プロジェクト」などでもテーマとして挙げられている領域ですし、日本勢もぜひがんばっていただきたいところです。
またそれに関連して、個人情報にプライバシーに注意を払っている気配もうかがえます。この領域は世界的に定義が揺れており、おそらく今後数年間大きなトピックスになろうかと思いますが、何らかの基準をもってそれを実装していることは、具体的な提言を進めていく上でアドバンテージだと言えるでしょう。
日本の「情報大航海プロジェクト」などでもテーマとして挙げられている領域ですし、日本勢もぜひがんばっていただきたいところです。
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