人工知能や人力でやったりのパーソナライゼーションを分類してみました

こんばんは。深夜メガネです。

最近パーソナライゼーションが話題です。これは「何かを個々人向けにカスタマイズすること」ということです。今まで、特にwebの世界では、みんなに同じコンテンツを提供していました。いつしか、ターゲティング広告やアマゾンのリコメンド等、少しずつwebも個々人にカスタマイズされた内容が表示されるようになりました。

リアルの世界でも、例えば洋服を買うときに、ショップ店員さんからこれはどうですか、なんて薦められたりしますね。これと同じことがwebの世界でも少しづつ増えています。さぁ、今日はパーソナライゼーションを紹介していきたいと思います。

人によるリコメンドと機械によるリコメンド

ここまで読まれた方の中には、人工知能やビッグデータから最適なもののリコメンドを想像したのではないでしょうか。もちろん、そのような分野も研究や商業化が進んでいます。しかしながら、人工知能やビッグデータもまだまだ研究中。人間が満足いく結果のものはまだまだ少ない印象です。

個人のわがままに最適な提案をしてくれるという意味では、まだまだ人が人力で回答してくれるサービスの方が精度は抜群です。最近はクラウドソーシングなんていうものが絶好調でして、パーソナライゼーションに一役買ってくれていたりします。

なので今回は、人が最適なものを回答してくれるというパーソナライゼーションと、機械がによるパーソナライゼーションを紹介したいと思います。

人によるパーソナライゼーション

さぁ、じゃんじゃん紹介していきましょう。

ファッション分野ではコーディネートとサイズをパーソナライズ

最初に紹介するのはSTYLERです。男性用の洋服検索アプリで、「探している洋服をコメントすると、ショップ店員がその条件にあった服を紹介してくれる」というサービスです。例えば「これからの時期に防寒にも適していて、雨や雪の際にも役立つような靴を探しています。ムートンブーツのようなレディースっぽいものは苦手です。」なんて投稿をします。この条件、web上で探せますか？たまたま出てくることはあるでようが、ピンポイントでいくつか探しだすのはまず不可能でしょう。こんなときはまだまだ人間の出番です。この質問の場合はSTYLERに登録しているショップ店員さんがピッタリの回答を3件してくれていました。

続いてはPRIMODE。おしゃれな服を着て行きたいシーンを投稿すると、スタイリストの方々がコーディネートを提案してくれます。説明よりサイトがよくできているのでこちらをご覧下さい笑。こちらは女性ユースがメインです。

続いてはちょっと様相をかえて、LaFabric。コーディネートそのものではなくスーツのサイズをパーソナライズしてくれます。LaFabricはオーダースーツのベンチャー企業です。オーダースーツってなかなか敷居が高いですよね。LaFabricは自分の体のサイズをweb上で入力すると、自分にピッタリサイズのスーツを作ってくれるというもの。自分のサイズ計測なんて簡単じゃないよ、という方も心配するなかれ。最近（？）色々なところで採寸を始めているようです。一旦図ってもらえば急激に太ったり痩せたりしない限り何着でも作れますね。

 

ヘルスケア / Food はダイエットが先行 

まずはFiNCダイエット家庭教師。FiNCでは食事を写真にとって投稿。栄養士さんが食事に対してコメントやアドバイスをしてくれます。バランスのよい食事をしたほうがいいとは知っていても、何がバランスがいいかわからないのではないでしょうか。FiNCではパーソナライズドな食事アドバイスをしてもらえるので、余計な努力なしに安心して痩せられます。ただしケンタッキーの写真とかupするとめっちゃ怒られるという噂です。どなたか真偽を確かめて下さい。

続いてはMealthy。外食やコンビニ食の中でも、健康的な食事をリコメンドしてくれます。一人暮らしだとなかなか外食が増えてしまいます。しかも外食は得てして高カロリーで、ついつい体重が増えてしまいます。そんなときに使うのがMealthy。コンビニや外食の低カロリーの食事を教えてくれるサービスです。位置情報と連動し、現在地の近くや駅の近くで低カロリーの食事を探すことができるとのこと。

忘れてはいけないのはペコッター。これは「ペコッターは、行きたいお店をふわっと質問するとオススメのご飯スポットを教えてもらえる、新感覚のグルメQ&Aアプリ」です。行きたい条件を投稿すると、すぐに返事が返ってきます(5分位で数軒投稿があるそうです)。詳細は以前記事に書きましたので、こちらをどうぞ！

教育分野で紹介しておきたいことがアメリカでありまして

以前に深夜メガネでもEdTech(Education×Tech)を紹介しました。

この中でもレアジョブ(オンライン英会話)やだんきち(プロによるゴルフの個別指導)もパーソナライゼーションであります。しかし、今回紹介したいのはアメリカのaltschoolです。

これは、ありとあらゆる個人情報を集め、特定の生徒にあった教育を提供するというもの。「教室で行われている教育だけが100年変わっていない」というのが課題感で、パーソナルデータ全盛期の今時、それはないだとう、と。最初これを知った時は未来の一端をみた思いでした。newspicksがインフォグラフィックでまとめていたので是非とも御覧ください。

機械によるリコメンド

機械によるリコメンドっていうと人工知能が思い浮かびますが、必ずしも人工知能というわけはないので悪しからず。

ファッションで思い浮かぶのは

2015年末くらいで人工知能で進んでいるのは画像解析らしいです(次いで言語処理とか音声認識とか)。なのでファッションとは相性がいいでしょう。これからどんどん増えていくと思います。

その文脈と合うわけではないのですが、ファッション分野の自動リコメンドといえばやっぱりSENSYさんですね。 SENSYは自分に似合うコーデを人工知能がリコメンドしてくれるというものです。しかもその人工知能は、著名なスタイリストさんやモデルさんの趣味を学習しているとのこと。使い倒しているわけではないのでどういう感じでリコメンドしてくれるかは詳しくわからないのですが、自分の好きなモデルの趣味を反映した人工知能がリコメンドしてくれるなんていいですね！

SENSYについてはこちらから。

Newsメディアでは

カメリオさんですね。例えば「ベンチャー」というテーマを登録しておくと、ベンチャーに関連するニュースをキュレーション(収集)してくれます。このテーマは複数登録しておけるので、自分の興味関心のある分野に関係するニュースだけを集めることができます。類似のサービスでgoogle alertがありますが、これとの違いを是非中の人に伺いたいところ。

BtoCの人工知能はこれから？

いかがでしたでしょうか？ 機械の方これだけ？と思われたかもしれないですが、これ！っていうのがあまりなかったんですよね。BtoBっぽいのは何個かみつかったのですが、コンシューマ向けはまだまだこれからということでしょう。人工知能はエンジニアもすくないですし、まだまだこれからというのもあるでしょう。このさきの進化が楽しみな領域です。

一方で、人によるパーソナライズが多い印象ですが、単純なものからどんどん人工知能に置き換わっていくでしょう。このまま将来も同じままとは到底思いません。サービスそのものもですが、働き方などにも色々影響を及ぼしそうです。

それではでは、深夜メガネでした！

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