■レコメンド機能とは？
レコメンドで一番良く見かけるのは「この商品を買った人はこんな商品も買っています」っていうアレです。これまでの購買履歴などから、類似ユーザーの購買分析とかを参照して、おすすめの商品を教えてくれる機能です。
今、このレコメンド(おすすめ)機能が熱いらしいですよ。映像も漫画も音楽も選択肢が多すぎて何見たらいいのかよくわからない！って声はやはり多く、AIのおすすめ精度が向上してきたこともあり、レコメンドの信頼性もかなり上がっています。ってことで今回はショボイレコメンドから最新のレコメンドまでを紹介します！！
ちなみに、楽天とかのECサイトで何かの商品を踏むと、cookieに残った情報からいつまでもその商品をおすすめされます。客らから見ると似たようなもんですがあれは専門的な人に言わせると「行動ターゲッティング広告」というらしく、ちょっと別物らしいです。おすすめというよりも、一度踏んだけど買わなかった商品を広告として表示する若干うざめの手法って感じなんでしょうか。
■変女botには書籍のレコメンド(おすすめ)機能がついています
まずはショボイほうから。変女botのレコメンド機能の紹介です。
Twitterのbotにレコメンド機能が付いているのはたぶん珍しい方なのではないかと思います。とりあえず変女botに「おすすめの本」とリプライを飛ばしてみてください。
こんな感じに最近のつぶやきを分析して、おすすめの本を紹介してくれます。
つぶやき分析とか書くとちゃんとしたことをしているようにも見えますが、単につぶやきを形態素解析（文章を意味のある単語単位で分割）して、複数回つぶやいてる名詞の単語を興味の強い言葉の候補にしているだけです。
例えば「今日のボクシングの試合熱かった」「久しぶりにテレビでボクシング見たなー」とか呟くと、[ボクシング]の出現回数が多いのでおすすめ候補の一番手になります。
問題はここからです[ボクシング]を楽天ブックス書籍検索APIとかで検索しても「ボクシングガールズ」ぐらいしかヒットしません。千子は漫画が好きな設定なので、できればボクシングを題材にした漫画をおすすめに出したいところです。
なので変女botのレコメンド機能はまず[ボクシング]という言葉から、「はじめの一歩」や「あしたのジョー」というタイトルを持ってくるためにGoogleのサジェスト機能や、docomoの知識Q&A APIなどの力を借りつつ、ある程度のバラツキも出しつつーって感じでなんとかタイトルを導きだします。また、漫画でちょうど良いものがヒットしない時は小説や雑誌までも手を伸ばして検索する感じです。
ちなみによしる先生が[ブックカバー]という言葉を複数回つぶやいていたため、↓こんな結果が出ることもあります。。。
.@y_konogi あなたのつぶやき傾向からオススメする今日の一冊は「ブックカバー 新書サイズ（25枚入）」です!
これ絶対おすすめ！私、、実はこういうのが好きなんです！ pic.twitter.com/XdK35EJKL7
— 変女bot(公式)@会話できます (@henjo_official) October 25, 2016
これは[ブックカバー]に関する漫画も小説もまったく見つけることができず、諦めて楽天ブックス書籍検索APIを使って[ブックカバー]そのものを検索した感じですね。。
■レコメンド機能と言えばネットフリックス
次は凄い方のレコメンド機能です。
動画配信サービスのネットフリックスが凄いレコメンドで有名です。定額制の動画配信サービスというと日本だとhuluやAmazonプライムビデオが有名ですが、去年日本でもサービスを開始したネットフリックスなんかは、かなりレコメンド機能に力を入れています。
まずはジャンル別けが徹底的。ミステリーやSFとかそういったレベルではなくて、ストーリーはもちろん、製作者別や出演者別、はたまたラストの結末別とかとにかく細かく何万種類のジャンル別けがあるそうです。きっと、ラストにどんでん返しのある日本映画とか、メインキャラの女の子の首が・・なアニメとか、そういう別け方とかもあるんでしょうね(想像)
で、ここからが凄いのですが、視聴者各自の好みや視聴パターンを把握するために、どんなジャンルの映画やドラマを見たかはもちろん、どこを早送りして飛ばしたか（意味深）、どのシーンを何度も見たか（意味深）とかの視聴パターンまで記録されて分析されます。大事なことなのでもう一度言います。どこを早送りして飛ばしたか、どのシーンを何度も見たか。が記録・分析されます。
この分析で各自の性癖好みがわかります。それにより同じような好みを持った他のユーザーが見ている映像や、好みのシーンや展開の入っている映像をおすすめできるというわけです。
ここまで各自の好みを分析した上で、レコメンドされてくるわけですから、信頼度もかなり高く、なんとネットフリックスの会員が見る70%以上の映像はレコメンド機能によっておすすめされた映像だそうですよ！
■漫画だと？
単行本1巻のどのページで読むのをやめたとか、◯○%の人がどの展開で脱落したとか、読み放題サービスならそういった情報を取ることは可能だと思います。この手の情報はレコメンドする配信側だけでなく製作者側にも貴重な情報になる気もしますが、、まぁそういった情報は多分製作者側には展開されないでしょうねぇ。。