Me」をリリースした。「いいね」の情報を元に、独自のアルゴリズムでアプリのレコメンデーション・リストを作り出してくれる。Me」をリリースした。「いいね」の情報を元に、独自のアルゴリズムでアプリのレコメンデーション・リストを作り出してくれる。それぞれのプラットフォーム毎にカテゴリが数少なく絞り込まれており、ユーザがおそらく入手したいと考えるアプリに、短い時間でたどり着けるように設計されている。キーワード検索も可能なので、具体的な言葉が頭に浮かべばそれで検索することもできる。上の友人に、その人の興味に合ったアプリをお薦めすることもできる。気になるのは、このレコメンデーションの確度がどの程度のものかだ。自分へのレコメンド結果もさることながら、友人にアプリを薦めてはみたものの、それが的を外していたら単なるスパムになってしまう。チームは1年以上の歳月を要した。アプリの出力結果精度の向上に注力していた。次のように語っている。アプリのレコメンド機能は、クローズドベータ版として3週間前に公開し、多くの初期ユーザに利用してもらっていることがわかっています。電子書籍アプリを探そうとして、アプリの検索結果と共に友人の顔が表示されれば、人間関係をもとにして、アプリに対する興味も増大するでしょう。することで、私たちはユーザが新しいアプリを見つけられる、ロングテールのアプリストアを実現できるわけです。上の友人の興味に応じて、600種以上のアプリ、120種以上のゲームタイトルから、アプリがレコメンドされる。インターネットの利用がモバイルに進むのにつれ、検索ボックスにキーワードを入れていた時代から、レコメンデーション・ウェブの時代へと移行するでしょう。Now(レコメンド型)」になっていくわけです。モバイル界の新しいレコメンド・サービスをリードしたいと考えています。現在、多くのユーザは、アプリの「レコメンド欄(いわゆるトップに表示される一連のアプリ)」からアプリを選んでいるとされる。全アプリの1割が、全ダウンロード数の9割を占めるという、実にロングテールな世界だ。現在のアプリストアは、ユーザが今置かれている状況を判断する要素は持っていないので、決してユーザが欲しいアプリを探しやすいとは言えない。このレコメンデーション技術は今後、電話、タブレット、テレビ、その他のさまざまな家電への実装も期待されている。世間を賑わす中、レコメンドというアプローチは久しぶりに興味深い。2012年8月に創業した。らから出資を受けている。AWA』中止決定のお知らせ顔認証+体温検知の技術で体温を瞬時に検知。「感染症の拡大を予防する顔認証カメラ」を国内で初めて発表。AWA』中止決定のお知らせ顔認証+体温検知の技術で体温を瞬時に検知。「感染症の拡大を予防する顔認証カメラ」を国内で初めて発表。