普段はAINOW編集部の社員さん、インターン生の日常などなどをブログに書いています。)وテーマは、ぽっちゃりインターン生が人工知能に触れる!、です。いうわけで、いきましょう。2017あのバイキングでも取り上げられた話題のアプリ。グルメアプリ界のTinder、早速使ってみました。アプリをダウンロードします。アプリを立ち上げるとチュートリアル的なものが始まりました。位置情報の利用許可を求められるので、許可します。許可しないと多分使えないです。条件を設定するあとは予算、人数、ジャンルなどを選んで「この条件で探す」ボタンをクリックします。現在地周辺のお店のランチの写真が出てきます。写真を見て美味しそう!食べたい!と思ったらいいね!ということで右にスワイプするか、ハートを押す!きょうの気分じゃないなあ、嫌いなやつだ!と思った時には、イマイチ...ということで左にスワイプするか×を押してバイバイです。判断しておすすめのランチを教えてくれます。コメントみたいなものがついているのが地味に面白い。便利!いつもの内定者ブログだったらここで終わりですが、今回は違います。曲がりなりにも人工知能の今をお届けするメディア、AINOWの記事ですもの。これってどのあたりに人工知能が使われてるんだろう?どういう仕組みだろう?ここまで読んでくれたそこのあなた、そう思ったんじゃないですか?僕も思いました「これってどのあたりに人工知能が使われてるんだろう?何かに似ているな。」あれです、Amazonの”この商品を買った人はこんな商品も買っています”のレコメンドに似てませんか?というわけで、まずは”レコメンドシステム”について少し調べてみました。レコメンドシステムについて調べてみたレコメンドシステムにもいくつか種類があるようで1.協調フィルタリング2.コンテンツベース・フィルタリング3.ハイブリッド・タイプの3つがあるようです。協調フィルタリングとはまずは協調フィルタリング。難しい名前ですが、どういうものかというと。協調フィルタリングとは、Webアクセス履歴やユーザの行動履歴をもとに商品をレコメンドする仕組みを指します。Aという商品を閲覧・購入した人はBという商品も閲覧・購入した人が多いため、Aという商品を閲覧・購入した人にはBという商品を奨めるという場合が挙げられます。自分の嗜好と似た人が見た商品は、これまでは見たことのなかった商品であっても、自分の嗜好にマッチングするという可能性が高いため、ユーザは「思いがけない商品の発見」を体験することができます。(出典:https://www.marketingbank.jp/special/cat02/145.php)これがAmazonの”この商品を買った人はこんな商品も買っています”のレコメンドの裏にある仕組みですね!ふむふむ。過去の購入履歴とか閲覧履歴が保存されているからこそできるレコメンド機能。便利だけど、人には見せられないかもですね(笑)情報化社会、恐ろしや・・・。コンテンツベース・フィルタリングとはこちらも名前からはよくわかりませんね。コンテンツベース・フィルタリングとは、商品・サービスの属性情報とユーザの興味関心との関連性をもとにレコメンドを行う仕組みを指します。各種カテゴリーに分類されたをもとに、個々のユーザを分類していくことで、ユーザごとの構築します。あるメーカーのカメラの情報を見ている人に対して、同メーカーの別の機種や、別のメーカーの同じようなカメラを薦めるなどが挙げられます。用意された、コンテンツの属性や関連性を分析して薦めます。商品数が増えてくれば、事前に属性を解析して分類するという手間が膨れる、といった問題点もあります。同じようなアイテムばかりがレコメンドされてしまうというデメリットもあります。(出典:https://www.marketingbank.jp/special/cat02/145.php)ということのようです。ハイブリッド・タイプとは名前からわかる通り、ハイブリッドですね。最近では、協調フィルタリングやコンテンツ・フィルタリングの持つ課題を解決するために、複数の技術を組み合わせたレコメンデーションのシステムが用いられています。それらをハイブリッド・レコメンデーション・システムとよびます。異なるコンテンツ・フィルタリング技術を組み合わせた場合でも、ハイブリッド・システムとよばれます。米国のNetflix社で使用されているレコメンデーション技術を始め、現在多くのハイブリッド・タイプのレコメンデーション・システムを見かけるようになりました。(出典:https://www.marketingbank.jp/special/cat02/145.php)協調フィルタリングとコンテンツベース・フィルタリングの課題を補うために考案されたシステムのようです。Netflixでも使われているとは身近な感じがします。おわりにそんなわけで、今回はPecomyに触ってみた記事でした。レコメンド機能にどんなものがあるのか、少し調べてまとめてみました。)وダウンロードはこちらから。今のところiOSのみみたいです。AINOW編集部コラムAINOW編集部アプリ食この記事が気に入ったらいいねしよう!最新記事をお届けします。週1回、注目のAIニュースやイベント情報を編集部がピックアップしてお届けしています。こちらの規約にご同意のうえチェックしてください。Research三菱ケミカルなど4社と物質機構、AI活用の新素材開発で協力RECOMMENDこちらの記事も人気です。