From:山極綾子
「どうしてこんなに自分のことを知ってるんだろう…。」
Webページを見ていると出てくる推薦のなにがしか。
YoutubeやらTwitterやら様々なSNSで推薦アルゴリズムが動いていて、
利用者が好むだろうコンテンツを提示しているわけですが、
あまりにも趣味が筒抜け過ぎてびっくりすることもしばしば。
自分が研究しているからという理由で、比較的AIに対する抵抗感が小さい私ですら、
たまーに引いてしまうこともあるくらいですので、
きっとドン引いてしまう方もいらっしゃるのだろうと想像に難くありません。
日々のゼミ活動に精力的に取り組んでくれているAくん。
彼はいろいろな最新情報をゼミ中に出してくれるのですが、
その情報源は学会誌…ではなく、SNSの様なのです。
「この解説、Youtubeで見つけたよ」
「こんな最新の研究が、Twitterで流れてた」
彼が日々、それらSNSで情報を収集しているからこそ、AIもそれらに準ずる情報を提供して。
そしてさらに検索がはかどって。
良い循環の中にいそうです。
ですがAIによる推薦は必ずしもうまくいくとは限りません。
例えば私のTwitterに現れる、筋トレ動画はうまくいっていないものの一例です。
…そんなに時間ないってば！
これ、この前見たし！
そんな不満が出てくることは少なくありません。
推薦アルゴリズムの研究でも、一時期多様性についての研究がとてもはやっていました。
同じものばかり推薦するのではなく、様々な分野から推薦する。
そのことによって顧客の満足度を上げよう！
そんな研究でした。
その研究を進める際に問題となるのが、適切な指標がないことです。
というのも、従来行われてきた研究では、
ひたすらに「顧客が好む商品を当てる」ことを目的としていました。
そのため、顧客がずっと好きな商品があるなら、奇をてらったものではなく、
「固い」商品を推薦し続けるようなモデルの評価指標になっていたのです。
では、自分の世界が広がるような面白い推薦をしてもらうためにはどんな指標にすればいいのか。
例えば推薦された商品の多様性を図る指標を考えてもいいかもしれませんし、
実際のサイトに搭載して、ユーザの満足度を図ることも一つの要因かもしれません。
いずれにしても、評価指標を決めることは、
AIの目指す方向を決めてしまうのだと改めて考えさせられました。
きっと、人事制度で定められた評価項目もまた、会社の向かう方向を決めるのだろうと思うと、
人事の仕事もとても楽しそうだと感じます。
山極綾子
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