upperline

 2007年、ニューヨークから非常に面白いスタートアップが登場しました。写真共有サービスのFlickrを共同創業したCaterina Fake氏、そして起業家兼、個人投資家で以前SkypeやFoursquareに投資をしていたChris Dixon氏が手を結び、新しいレコメンデーションサイトにチャレンジをしたのです。

 それがHunch (=直感)です。彼らは、ユーザーがキーワードを入力する従来の検索エンジンに変わって、より自然に、そして的確に人々の意思決定をサポートする「レコメンデーションエンジン」の開発を試みました。

 ご存知、FacebookやTwitterなどのサービスを通して、人と人の繋がりは「ソーシャルグラフ(人間関係図)」として可視化されましたが、Hunchの着目点は違います。彼らは、ただの友達や同僚だけではなく、同じ趣味や嗜好を持った人々同士を「テイストグラフ(趣味をベースにした関係性)」として繋げることで、私たちの意思決定をサポートする仕組みを作ったのです。

 映画、レストラン、本、どんなカテゴリーに対しても、私たちの意思決定を手助けし、ユーザーがより満足が出来る選択を提供する。エッジのあるアイデア、ニューヨークという起業環境、そして経験豊富な起業家チームが創り出すHunchというサービスについて本日はご紹介したいと思います。

質問からユーザーのニーズを学ぶHunchという人工知能

Hunchのプロファイルページには、質問結果を基にあらゆるレコメンデーションがすっきりと提示される。

 私たちは思った以上に自分自身のことを知りません。

 自分の意思決定の傾向はある程度把握出来ていても、何気なく取っている行動(例;サンドイッチのためのパンの切り方等)の本質的な理由はなかなか説明が難しいもの。

 曖昧だけれども、人間一人一人を形創る性格や嗜好にフォーカスを当て、人々の「直感」に限りなく近いオプションを提供してくれるのがHunchの醍醐味です。

 肝心なサービスは非常にシンプルかつ楽しい作りです。ユーザーはサイトを開くと、まず質問を20問投げられ、それに答えることで自身の性格や嗜好をHunchのデータベースに提供します。

 質問の例としては、4つの異なる写真を提示されて「あなたはどの作品が最もアーティスティックだと思いますか?」という私たちの感性に関わる質問や、サンドイッチを作る際にパンを横で切るか、対角線で切るのか?という日常の些細な嗜好についても面白可笑しく質問してくれます。

 もちろん20問を聞いただけでは一人の人間のニーズを完全に網羅することは出来ませんが、同内容の質問を答えた人が100万人いた際には、20問から得られる洞察には付加価値が生まれます。そういった個人個人のデータが現在Hunch上では200億個にも及び、どんなカテゴリーを取っても非常に的確(時に非常に面白い)レコメンデーションをリストしてくれるのです。

次ページ  もちろんサービスリリース当初…
1 2 次へ

このエントリーをはてなブックマークに追加 RSS
関連記事


underline
アクセスランキング
1時間
24時間
トレンドウォッチ