ITリサーチ・アートは、平成19年11月の設立以来、10年をすぎることができました。権利、IoTのセキュリティと安全などについての国際調査など、本当にたくさんの調査に従事できたことを本当にうれしく、また、そのいずれのテーマも、わが国にとって先進的でチャレンジであったことを、我ながら、誇りにおもいます。(ということで、調査実績をアップデートしました)本年もGDPRといった最先端の国際調査を手がけることができます。設立のときは、こんなに続けて、先進的な調査、それも、入札をへての調査(実感こもっているでしょ)ができるとは思ってもみませんでした。今後は、さらに、先端的な分野(宇宙までいくか)や、実際のテクノロジーそのものへの挑戦をしたいとおもいます。みなさま、今後ともご指導、ご鞭撻よろしくお願いします(あと、若い先生方は、一緒に遊んでね)。プログラム」の特許が、特開2016-045642で、発行しました。ポイントは、従来のコンジョイント分析が「バイアス等の選択時の環境の影響は考慮しておらず、環境の影響を排除して選択主体の正確な嗜好を推定することは困難であった。」として「複数の選択環境のそれぞれにおける各選択対象の選択されやすさを示す環境依存度」加えて、ついでに、それを、「履歴データを用いて学習させる学習処理部」を備えて、学習させましょうという仕組みです。当社では、コンジョイント分析が電子商取引における画期的な仕組みをなすだろうとふれてきました。これから、リコメンドの数が不十分なままで提案されることが多くなることが確実である(チャットボットや音声コマンドを考えましょう。)ことから、さらに、リコメンドをどれだけ有意義に使うかが、今後のビジネスのキーになることは明確だと考えています。(特に音声コマンドを考えたときに、一対対比のレコメンドがポイントと考えています。)そこで、IBMが、コンジョイント分析に注目して、しかも、その主体の選考を正確に分析しようと、その影響を、学習させて是正するという特許を出してきたのは、きわめて注目されるものと考えます。この点、当社の特許は、むしろ、商品について計算力を考えて、限られた特性を計算することとして、それ以外は、説明力の限界として、まずは、やってみましょ、というコンセプトをもとにしているのと、正反対のアプローチといえます。環境依存度なるものが、どの程度、選択に影響を与えるのか、ユーザの履歴を収集するうちにほとんど無視しうるのではないか、それとも、このようなパテントのような学習による修正が有意義なものとしてなるのか、当社としては、前者ではないか、と考えていますが、なんといってもIBMさんなので、今後のなりゆきが注目されるということでしょうか。