いうと、「デートに行くA君」「お母さんとご飯に行くA君」「会社の人と出かけるA君」は、全部別人なんです。相手によって行くお店を変えるから。そのかけ算の中で、この人は今なにをやろうとしているか。3人でデートに行くってなかなかないじゃないですか。「2人」で検索していると、「これはきっとデートだ」となるようなものを、すごく考えています。最適なレコメンドを実現するための2つのポイント榊:レストランにはもう1つ、難しい理由があります。ホテルや旅館の場合、「リッツカールトン」と言ったらなんとなく高級なイメージがありますよね。あるレストランの名前を言った時、高級かどうかのジャッジの材料がないというか......例えば「オテル・ド・〇〇」と言われたら高そうとか、そういう感じじゃないですか。本当に高いかどうかはわからないですからね。そこは、「お店に詳しい」そして「あなたに詳しい」という2軸があれば、あなたに最適なレコメンドの確度が上がるんじゃないかなと考えています。僕たちは、予約データを持っていて、閲覧のデータも持っていて、その方たちがどういうレストランへ行って、どんなレーティングをしたかも見ています。800万人のユーザーがいるんですが、800万人のユーザーをN次元のベクトル空間に投影することができるわけです。一人ひとりがベクトルみたいなものですから。A君というベクトルに一番近い20人を集めてきて、「A君ライクな20人はどこが好きなのか?」を使うと、いろんなことができます。僕たちがやりたいことの1つは、そういうことですね。――ホテルや旅館の場合はいかがですか?榊:ホテルや旅館の場合も同様にやっていまして、かなり精度が高くできてるような感じがしています。あなたに対して「ねぇ、今度旅館行かない?」とはならないですよね?(笑)。――確かに(笑)、そうですね。榊:「旅館に行く」という「僕」はほとんど同一人物なんです。基本的に奥さんなど親しい人と行きますよね。いろんな人がいるので、相手が違う場合もあるかもしれませんが......。いろんな人と旅館に行く人も、その人は見栄を張りたいという目的なので、基本的には同じ人ですよね。その人がけっこう特定されやすい特徴があります。あとは、お客さまも商品の高低を比較的わかっている。ヒルトンと言ったら「あっ、ヒルトンね」となりますよね。強羅花壇と言ったら「強羅のあの旅館ね」となりますよね。レコメンドやターゲット配信は、あまり高度なデータサイエンスを使わなくても、お客さまからの支持を得られているような感じがあります。レストランはまだまだです。関する記事をまとめています。コミュニティをフォローすることで、株式会社一休に関する新着記事が公開された際に、通知を受け取ることができます。