皆様、はじめまして。サイルの開発を担当している、アラムこと峯 荒夢と申します。

このたび2016年11月10日に行われた、未来予測の新技術である関係性技術の産業化推進フォーラム「モバイルソーシャライズシステムフォーラム」の総会にて登壇し、サイルへの関係性技術の応用案などについて発表してきたのでレポートいたします。

関係性技術とは

未来予測技術と言うと怪しいものに聞こえるかもしれませんが、この「関係性技術」は、京都大学の新熊亮一准教授が発案した、多種多様な多くの企業が注目する新しい技術です。

移動履歴や地理的関係などで表される物理情報と、Webサイトの閲覧履歴やSNS上のつながりなどのオンライン情報を活用するため技術で、人・場所・もの・マシンなどの各要素間のデータのつながりを定量化し、従来の分析方法では気づきえなかった潜在的関心に関する情報の顕在化や、導き出した情報が今後どのように変化するか未来予測するもので、観光マーケティングやコンテンツマッチングでの活用など、様々な領域・用途が期待されています。

関係性技術の仕組み

「いつ」と「できごと(誰が?どこで?何を?など)」を組み合わせたものを1つのデータとし、これをたくさん集めます。集まった大量のデータを解析し、つながりマップを作成します。関係性技術では、このつながりの数や強さを自動的に解析しマッピングを行います。

マッピングされたデータから、指定したキーワードを起点として、「距離」、「ホップ数」、「つながりの数」、「共通ノードの数」、「意外性」、「特異性」、「共通性」、「話題性」の8種類の軸から、スコアリングされたアイテムを検索することができます。

これまでの検討結果

関係性技術の有用性について、過去に幾つかの評価を行ってきました。今回は、その中からエンジニアの情報共有サイト「Qiita」における記事リコメンドの実験を行った結果について発表しました。この実験では、実に75%の被験者が、主観評価において、レコメンドされた記事が自分にあっていると評価しました。

サイルへの応用

今回の総会では、サイルでの関係性技術の応用の予定について発表いたしました。

サイルには、今後たくさんのプロフェッショナルの皆様のデータが集まってきます。また、プロフェッショナルと出会いたい企業の方もたくさん集まってきます。このプロフェッショナルと企業のデータを使ってマッチングさせるだけだと、ごく普通のマッチングエンジンです。ここに、サイト内の回遊データを加えることにより、閲覧履歴を加味して、よりマッチ度の高いプロフェッショナルをリコメンドできるように応用したいと考えております。

以前、別のサイトを使って実験した結果では、回遊データの有無により、マッチ度の高さが大きく変わっていました。また、マッチ度を上げていくためには、より多くのプロフェッショナルと回遊データが必要です。現在はリコメンド機能のインプリに向け、準備を行うとともに、精度を上げるべくデータを集めている段階です。関係性技術は、高いマッチング精度を誇るリコメンドエンジンとして、きっと活躍してくれると信じています。

発表後の懇親会では、関係性技術の実用化を目指すいろいろな企業様より、その可能性を感じられたとのフィードバックをいただき、技術の産業化へサイルも少しばかり貢献できたのではないかと考えています。

このように、サイルをご利用いただく皆様に、よりよい出会いの場を提供し、よりよい仕事の創出を促進するために、サイルでは日々新しいチャレンジを行っています。今後、リコメンドに関して、進展があったときに、またレポートいたします。