From:山極綾子
げほっ。げほげほ。
このコロナ禍のご時世で特にみんなが神経質になっているもの。
周りの目が痛かったりするもの。
それすなわち、咳です。
まったく体調に問題がなくても咳が出てしまうシチュエーションがいくつかあります。
一つにはむせてしまったとき。
他にも、甘いものやかき氷を食べたとき、かなりの確率でせき込んでしまいます。
…自分がそうだと、てっきりほかの人も同じなのではと思い込んでいたのですが、
実はそうではないとか。
父も出ないそうですし（自分が小学生のころ、つまり20年ほど前のお話なので
今は違うかもしれませんが）、友人にも何人も、「咳なんてでない」という人がいました。
むしろ、咳が出る方がマイノリティな気すらします。
同じ人間なのに人によって反応が変わること、とても不思議です。
人によって反応が違うといえば、同じ広告を見て
商品を買う人と買わない人がいるのもまた、一つの例です。
そしてこのような問題は、機械学習がとても得意とするところ。
AmazonなどのECサイトでも（商品の）推薦システムとして活用されていますし、
Youtubeなどの動画配信サービスでもまた、ユーザの好むだろう画像を、
過去の閲覧履歴から推定して提示してきてくれています。
では、機械学習はどんな方法をとっているのか？
1つには、「似た好みを持つユーザが好むものは、きっと好むだろう」
という前提に立つ手法があります。
つまり、いつも同じような商品を購入している人たちをグルーピングして、
同じグループにいる人たちが購入している商品を、別の人にもお勧めする、
といった方法です。
ほかにも、商品に特に着目して、単純に一緒に購入されている商品を
推薦してくるシステムもあります。
ハリーポッター1を見る人は2も3もみるでしょうから、1を見た人に、
その次のシリーズをつぎつぎお勧めすることに似ています。
そしてこれらの手法は織り交ぜて使うことも多々あります。
実際にアプリでアニメを視聴していると、基本的には直近で見たアニメの次のお話を
推薦されますが、最終話まで到達した瞬間にほかの似たアニメを推薦されたりしました。
他にもユーザの属性と商品の属性の関係性を分析
（20代の女性はきっとファンタジーが好きだろう、など）して…など
様々な方法が考えられますが、
推薦システムに限らずすべての機械学習に共通しているのは「前提を置いている」
ことであると最近ひしひしと実感します。
自分の独りよがりな仮定の下研究や分析を進めることがないよう、自分を戒めたいところです。
山極綾子
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