2Tweetこんにちは、インターンの田坂です。シルバーエッグ・テクノロジーのAIレコメンドサービス『アイジェント・レコメンダー』に関わる人々に話を聞く「インターンが聞いてみた」、今回は「そもそもレコメンドとは何か?」という疑問を軸に、その価値や将来を解き明かしていきます。今回インタビューしたのはマーケティング部のプロダクト・エヴァンジェリスト、古賀良国さん。エヴァンジェリストって、そもそも一体どんな仕事をする人なんですか?まずはそこから、ですね。馴染みが無いかもしれませんが、IT業界では割と以前から使われている肩書きです。元々は宗教用語で“伝道者”、つまり教えを説いて、信者を増やしてゆく人のことです。これをビジネスの現場で置き換えると、技術や製品(サービス)の啓蒙活動を行い、ファンやユーザーを増やすことがミッションになります。それって営業やマーケターと何が違うの?と思うかもしれませんが、彼らと違う点は、商品を買って貰うことが直接の目標ではないという点ですね。マーケットや企業の課題を発見し、解決のアイデアを提案することで、自社のファンやユーザーを増やす。その過程で製品や技術そのものの価値を世の中に浸透させていきます。実は私の社内的な役割は、自社の主力サービスである『アイジェント・レコメンダー』のプロダクトマネージャーです。自分の担当する製品をマーケットに広めるために、エヴァンジェリストとしても活動をしているわけです。ほかにも営業戦略、パートナーアライアンスなど、いろんな仕事をしています。すごく複雑な仕事に思えるんですけど、どんなキャリアがあれば、そういったミッションをこなせるようになるんでしょうか......?幅広い知識、経験が求められると思います。私はもともと大学でエネルギー資源の研究をしていたのですが、システムインテグレーターにSEとして新卒入社しました。IT部門や、ITベンチャーでも仕事をし、その後シルバーエッグに移ってプリセールスエンジニアやコンサルタントを務めました。製品を作る立場、売る立場、そして買って使う立場も経験してきたことは、技術やサービスを俯瞰的に理解する能力を得るのに役立ちました。シルバーエッグにジョインしたのは、レコメンドというサービスに大きな可能性を感じていたというのが大きいですね。レコメンドは、情報過多の時代に、無くてはならないサービスだと思っていますので、情熱をもって伝道活動をすることができました。本題に行きたいと思います。シルバーエッグの提供している「レコメンド」とは、一体なんでしょうか?シンプルに言えば、その人が“求めているもの”を提示するシステムです。Recommendationは直訳すれば「推薦」ですが、相手のニーズを推測する、という点が大事です。手法としてはいくつかあって、協調フィルタリングや、画像・文章の類似性に基づく方法、カテゴリー分類を利用する方法などですね。最近では、機械学習の技術を併用することも多いです。大事なのは方法論ではなく、いかに消費者のシーンや気持ちを捉えて、プロアクティブな素早い推薦ができるか、だと考えています。レコメンドは、単にモノを押しつけるわけではないのですね。消費者や利用企業にとっては、どんな価値があるんでしょうか?まず消費者の立場でいえば、自分が探している商品や情報にすぐにたどり着ける「快適さ」が挙げられます。自らキーワードを打ち込む必要がある検索とは違って、欲しいものが向こうから飛び込んできますから。ほかにも、「知らなかったけれど好きになる商品や情報に出会う、驚きや喜び」いわゆる、セレンディピティを享受できることです。企業の立場では、外部のレコメンドサービスを利用するメリットの1つは、機会損失の防止です。情報が溢れる時代、消費者は昔よりも短気で移り気になっています。サイトで商品が見つからないと、すぐにほかのサイトに行ってしまう。探せば見つかるかもしれないのにです。優れたレコメンドサービスは、消費者の「探す」をサポートし、目的を達成させることで、機会損失の発生を防ぎます。それ以外にも、レコメンドはサイトの回遊性を向上したり、サイト外、例えばメールやプッシュ通知でも「いま欲しいもの」を提案したりできるので、サイトの利便性や競争力を高めることができます。これらはみな、消費者との長期的な信頼関係を構築するために有効です。「優れたレコメンドサービス」という言葉がありましたが、どんなものが優れているといえるんでしょう?消費者視点で言えば、いかに的確なおすすめを得られるか、つまりレコメンドの精度です。精度が良いと、ショッピングが快適になったり、セレンディピティが発生する確率が高まるわけです。企業視点でも、レコメンドの精度はコンバージョン率に直結しますから当然重要です。企業視点でもうひとつ重要なのは、運用のしやすさじゃないかと思います。レコメンドを内製化している場合、おすすめ品をイチから人間が考えて手作業で設定している場合もあります。外部ベンダーのレコメンドサービスを利用する場合も、製品によっては、レコメンドの運用にはデータ分析やプログラミング等の工程が必要なものがあります。いった企業の現場では、「レコメンドって運用が大変だから、力を入れていない!」ということになりがちです。レコメンドは企業の売上やサービス力に直結するので、絶対に軽視すべきではないのですが......。まとめると、精度の良さと、運用のしやすさ。この2つを兼ね備えているのが、優れたレコメンドサービスであるといえると思います。そこが、シルバーエッグがレコメンドサービスを提供するうえで重要視している点なんですねええ。私たちは、機械学習とコンサルティング、つまり技術と人の両輪で、精度と運用のしやすさを兼ね備えたシステムを作ってきました。シルバーエッグは、CEOのトムさん自身がレコメンデーションアルゴリズム開発の第一人者であり、レコメンド研究のパイオニアというところが特徴です。シルバーエッグは技術を重視する会社であり、ものづくりの会社です。レコメンドに注ぐ熱量や知見は、他のどの企業よりも高いと思います。クライアントに恵まれて、彼らに鍛えてもらったという背景もありますね。大規模なECサイトはトラフィックが大きく、クライアントの要求も複雑かつハードなので、それに対応していく中で、さまざまな企業ニーズに対応できる強いサービスを作ることができました。レコメンドは今後どのように変化していくでしょう?情報過多は、今後さらに大きな社会課題になっていきますので、その流れの中で、情報を絞り込む技術であるレコメンドの重要性も高まっていくと思います。そもそもレコメンドとは、“パーソナライゼーション”と呼ばれるマーケティング概念の一部です。レコメンドは、一人ひとりに「なにを」推薦するかにフォーカスしていますが、パーソナライゼーションはそこにとどまりません。「いつ」「だれに」「なにを」提供するのか、また「どう届けるか」までが範疇になります。この先、技術の発展や社会の変化にともない、より高度なパーソナライゼーションサービスが求められるようになると思います。先ほど消費者が“短気で移り気”になっているといいましたが、AIやスマホ、SNS等のデジタルの潮流は、消費者の生活様式に変化をもたらしています。いった、消費者や時代の変化に追随する形で、今後、AI技術を用いた新たなパーソナライゼーション手法が生まれてくると思います。シルバーエッグでも、機械学習やディープラーニング等の技術を活用して、より高度なニーズに対応できるサービスの開発を進めています。「未来」を見てきたかのように、その人が将来好きになるものを予測してレコメンドするサービス。そんなものが作れたらいいと思っています。最後に古賀さんが仕事で大切にしていることを教えてください日ごろから「レピュテーション」という言葉を意識しながら仕事をしています。レピュテーションとは、いろんな人の頭の中にある、企業や人、或いはサービスに対するイメージそのものです。私の言葉や行動のひとつひとつが、シルバーエッグのレピュテーションを構成する要素になるということを常に意識して、仕事をしています。古賀さんは私が軽い感じで投げた質問にも、しっかり考えて回答をしてくれました。常に、言葉の意味や意図を意識しながら話しているようで、それこそが、エヴァンジェリストに必要な資質なのだろうと感じました。いただいた回答の中には知らない単語も多く、執筆の中でそれを調べてゆくことで、またレコメンドやパーソナライゼーションについて見識を深めることができたと思います。田坂)Tweetブログ一覧へシルバーエッグ・テクノロジーの最新のニュースや導入事例等は、メールマガジンでもご紹介しております。メールマガジンの配信をご希望の方は、下記お問合せフォームよりご連絡下さい。製品に関するお問合せや導入のご相談は、下記お問合せフォームおよびお電話にて承っております。Reserved.このページの先頭へ。