既存の家電レコメンデーションサービス

年末に液晶TVを買ったときに、ついでに録画機も購入しようと下調べをしてみました。ハードディスク、ブルーレイ、DVDくらいまでは全く問題ないとして、その下の細かい規格が乱立していて、いちいち調べる時間も面倒なので、とりあえずは購入を諦めました。ためしに価格comのブルーレイ、DVDレコーダランキングの上位機種の仕様ページを見てみると図のような規格が見られます。家電好きならまだしも一般ユーザがどこまで調べて購入できているかは疑問です。

で、めんどくさがりやな筆者としては録画機のおすすめ仕様・機種を推薦してくれるレコメンデーションエンジンが欲しいわけです。少し調べてみたところ、以下のようなものがありました。

用途別おすすめテレビ(プラズマテレビ・液晶テレビ）：薄型テレビ(液晶・プラズマ)比較購入ガイド

こちらは液晶orプラズマまでを用途別におすすめしてくれます。

We help you find the perfect gadget | Measy
質問に答えるだけで自分に合ったスマートフォンの機種を決めてくれるMeasy

Measyは、コンデジ、一眼、HDTV、Netbook、スマートフォンのおすすめ機種を質問に答えるだけで教えてくれます。なお、Measyのエンジンがどういったアルゴリズムで動作しているかについては、サイトからは見つけ出すことが出来ませんでした。

ベイジアンネットワークを使った家電レコメンデーションwebサービス

さて、リサーチの結果、サービスとしては、Measyが一番近いのですが、実現要件としては、以下の2点が含まれているとユーザとしては便利です。
1. 録画機の推薦(HDR, DVD, ブルーレイ、あるいはその組み合わせ)
2. 録画機の規格の推薦

さらに、Measyのようにユーザが質問に答えてシステムがおすすめ機種を推薦してくれるエンジンでよいのですが、せっかくなのでベイジアンネットワークを使うことで、より確からしい解を返すことが望ましいでしょう。

a. 質問に回答
b. 購入履歴をデータとして利用
※これが難しい場合質問に最近購入した機材を入力

ベイジアンネットワーク
ベイジアンネットワーク(Bayesian Network)は、因果関係を確率により記述するグラフィカルモデルの一つで、複雑な因果関係の推論を有向グラフ構造により表すとともに、個々の変数の関係を条件つき確率で表す確率推論のモデルである。

価格comをはじめたくさんの価格比較サイトもありますが、ひとつ抜けるためにぜひこういったレコメンデーションエンジンを使ったサービスを提供していただけると、いちユーザとしては非常に嬉しいわけです。

Afterword

昨年はろくに記事を書けなかったのでもう少し息抜きがてら、今年は最低月1本は書いていきたいと思います。
ネタだけはたまる一方で、もちろん賞味期限とか、実際に実施できそうな案件もあってなかなか全部を公開するわけにもいかないのですけど。そんな感じで今年もよろしくお願いいたします。

企画内容

地図インタフェースを用いたランチ情報共有CGM

モチベーション

携帯サイトでgoogle mapを使ったコンテンツというのはなかなかあるらしいです。

ケータイグーグルマップ改め「ここらで」リリース
「ここらで」は、ケータイで今いる場所の地図や情報を収集するサービスです。明確な目的が無く、時間が空いたときの街歩きのお供のような使い道を考えています。
現在は全国ロケ地ガイドの情報やホットペッパー、じゃらん、スマッチ、テクノラティのWebサービスを使って、位置から情報を収集しています。他にも位置から検索できるようなWebサービスがあれば追加可能（何かないかな？）
地図の移動、拡大縮小はケータイグーグルマップと同様に数字キーで操作可能です。情報検索の結果画面で移動すると、自動的に再検索されます。

Google マップが携帯電話向けアプリで登場、まずはドコモに対応

ちなみに
携帯　googlemap に一致する日本語のページ 約 517,000 件中 1 – 10 件目 (0.22 秒)

筆者自身は職場の周囲に選択できるほどランチスポットがないためいつも同じ場所を使っていますが、丸の内や表参道付近では多くのランチスポットがあるわけです。
しかも職場から半径数10メートル以内で検索できたり、地図で視覚的に職場からの距離を確認できたり、直接利用者からのコメントまで一覧できると非常に使い勝手がよいと思うのです。
集合知の衆愚性などという言葉もありますけど、ランチ情報程度の軽めの話題の場合、有効な意見も多く見つかるのではないかと考えています。

これはなにか

地図をメインインタフェースとして利用し、ランチ情報を可視化する携帯CGMサイトである。

1. 事前にいくつかのショップ情報についてはgoogle map上に登録されている。
ショップだけでなく丸の内などにいる移動式のランチ販売車も網羅
事前登録ショップについては、スポンサーとして一定の広告料を徴収。

2. ユーザによる投稿によりランチ情報がプールされていく。
ここでいうランチ情報とは、
・店の名前(既存or新規)
・場所
・お薦めメニュー
・コメント
を指す。

3. ランチ情報がある程度プールされ、個別ユーザの振る舞い(行動履歴)も蓄積されてくると、これらのデータをベイズエンジンにより最適化し、今日のお薦めショップなどのレコメンデーションを行うようなシステムへ発展させる。

ポイントはあくまで地図中心のインタフェースを採用している点です。
とはいえgoogle mapの場合、コージプスキーのいうところの地図と土地の違いが明確に意識されます。もう少し抽象度を下げたかたちとして、Flash 3Dによる擬似的3次元空間を構築し、実際に街を俯瞰するかたちでショップ情報を一覧できればもっと(ユーザエクスペリエンスの観点から)よいのではないかと思います。

一般意味論
アルフレッド・コージブスキー自身によると、 一般意味論の主な目標はその実践者に「抽象過程への自覚」と彼が呼ぶものを展開することである。それは「地図と現地の違い」の自覚であり、言語などの表現方法によってどれだけの現実が破棄されているかということへの自覚である。一般意味論はこれを散発的に知識として理解するだけでは不十分としていて、「抽象過程への自覚」を常に持って反射的に実践することで完全な正気が達成されるとしている。

しかしこのレベルにになってくると携帯の小さな画面では限界があるのでやはり詳細情報はPCサイトで実現するほうが現実的でしょう。