レコメンド機能をNetflixのように本格的に導入できていない
昨晩上げた記事の続きです。なぜ本格的に導入していないかという部分を紹介していこうと思います。レコメンド機能を提供しても、それがどのようなユーザー満足に繋がるのか、それを前提とした機能設計が正直まだ良い案が浮かんでいないということがあります。入社して２年経ちましたが、時折企画してみては消えるという状況です。
レコメンドについては、大きく３つの成立要件があると思っています。１つ目、豊富なデータ。これについては2.5億件を超えるはてなブックマークのデータは質的にも量的にも十分レコメンドエンジンを作るのに適していると考えます。２つ目は、それを分析するアルゴリズム（論理、システム）です。これも、はてなブックマークのエンジニアチームは、機械学習や自然言語処理、大規模データ処理に強いエンジニアが集まっているので要件さえ決まれば可能だと思います。論理部分についてもエンジニアと企画、エンジニア同士が深く議論できる環境にあります。加えて、ブログやニュースに所属している編集者のノウハウなどを活用して、人力と自動の部分もうまくバランス出来るのではないかと思います。非常に難しいと言われていたトピック機能を実現できたことから今回もなにかしらの糸口はあるだろうと感じています。
その上で、私が企画をするにあたって、常にひっかかるのが３つ目「ユーザーのニーズ」です。まず自分自身、１人のユーザーとしてレコメンドについて具体的なニーズが有るわけではありません。同様にユーザーから要望をもらったという例は少ないです。つまり、ニーズが顕在化している状態ではないと考えています。ここが顕在化していれば答え合わせのように企画要件、デザイン要件もハマっていくのですが、難しい。
そうなると可能性は３つあって、「潜在的なニーズがあり、課題自体は顕在化している」「潜在的なニーズがあるが、課題も潜在的なものである」「そもそもニーズはない」のどれかです。ニーズは顕在化していなくとも課題が顕在化していてれば、それに対して企画を固めていくことが可能です。トピック機能などはまさにそうで、「記事をまとめたい」というニーズは潜在的なものに過ぎず、「重複している記事があるため、エントリー一覧の多様性が弱まる時がある」という課題が明確化していました。この課題を解決していく課程で、ユーザーにとってより企画・デザインに昇華させていくということができます。ただ、はてなブックマークについてユーザーの皆さんが感じている課題は数多くあり、その解決方法としてレコメンドがハマるパターンはまだ見えていません。
そうなると、残り２つのうちどれかなのですが、ここをうまく判断することは非常に難しく感じています。Netflixはここを胆力と確かな技術で乗り越えていったと思うのですが、たぶん、その胆力の奥にあるのは、サービスとしてのビジョンであり美学であったのだろうと推測しています。また長くなってしまったので、続きは明日に。
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