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Netflixのレコメンデーションシステム:探索と搾取とは?
2021/12/15 ブログ, The Insight 
by kohei 

Netflixのレコメンデーションシステム:探索(Exploitation) と活用(Exploration)のバランス

 シリコンバレーから現役データサイエンティストのインサイトをお届けする「The Insight」。今回は、Netflix社の論文を参照しながら、顧客の好みに適した情報を提供するオススメ機能「レコメンデーションシステム」についてご紹介します。

 2001年から時価総額を437倍に成長させたNetflix。この成長のエンジンのうちの一つにレコメンデーションシステムがあるとされています。Netflix社の論文「The Netflix Recommender System: Algorithms, Business Value, and Innovation」について、パロアルトインサイト社のデータサイエンティストがディスカッションをしました。

この記事から得られる3つのナレッジ

 

論文データ
今回のディスカッション対象の論文をご紹介します。

 

目次

レコメンデーションのビジネス上の特徴と「思索と活用」

Netflix各アルゴリズムの概要紹介

「レコメンデーション」の強みと経済効果

Netflixが採用する指標について

データサイエンティストによる論文についてのディスカッション

1. レコメンデーションにおける「探索と活用」のトレードオフ
2. Netflixのトップページの構成
3. アルゴリズムの指標や測定結果の可視化について

AIビジネスデザイナーのワンポイントアドバイス

 

レコメンデーションのビジネス上の特徴と「探索と活用」

 実在する店舗と異なり、表示するアイテム数に事実上の制限がないインターネット上のサイトには膨大な数のアイテムを掲載することができます。これらを1つずつユーザーが確認しなくても、望まれるアイテムを表示することでユーザーを助け、選択行動の質を向上させてくれるのが、レコメンデーションシステムです。レコメンデーションシステムは、Netflixに限らず、Amazon、Spotify、Facebook、LinkedIn、AlibabaやGoogle Newsなど、さまざまテックジャイアント企業やサービスが活用していることからも、競争力に重要な影響を与えるシステムであることが理解できるでしょう。

 また最近では、従来型の統計アルゴリズムや過去データによらない新しいレコメンデーションシステムが登場しています。この点は、強化学習やレコメンデーションシステム、オンライン広告などのアプリケーションにおける「探索と活用」に関連した重要なテーマとなります。ECサイトの担当者だけでなく、情報を扱うウェブサイトに関係するあらゆる人にとって、世界の企業がどのようにレコメンデーションに取り組んでいるのかを把握することの重要性が高まっている、と弊社のデータサイエンティストは指摘しています。

Netflix各アルゴリズムの概要紹介

 Netflixは、レーティングの予想精度を改善する方法を募集するコンペティションである「Netflix Prize」の開催を通じ、現在も活用されているレーティング予測の方法を確立しました。「Netflix Prize」は約3年にわたって開催され、約4万件の応募の中から、1日平均300億件の予測を生み出すレコメンデーションアルゴリズムを10%以上改善する方法を考案したチーム(Bellkor’s Pragmatic Chaos)が優勝し、100万ドルの賞金を獲得しており、コンテストではMatrix Factorization(マトリックス(行列)を分解して、ユーザーとアイテム間の潜在的な特徴を発見するための手法)が最も大きな成果を上げました。

「レコメンデーション」の強みと経済的効果

論文では、レコメンデーションの強みと経済的効果について、以下のように述べられています。

https://www.paloaltoinsight.com/membership-checkout/?level=4
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パロアルトインサイトについて

AIの活用提案から、ビジネスモデルの構築、AI開発と導入まで一貫した支援を日本企業へ提供する、石角友愛氏(CEO)が2017年に創業したシリコンバレー発のAI企業。

社名 :パロアルトインサイトLLC
設立 :2017年
所在 :米国カリフォルニア州 (シリコンバレー)
メンバー数:17名(2021年9月現在)

パロアルトインサイトHP:www.paloaltoinsight.com
お問い合わせ、ご質問などはこちらまで:info@paloaltoinsight.com

石角友愛
<CEO 石角友愛(いしずみともえ)>

2010年にハーバードビジネススクールでMBAを取得したのち、シリコンバレーのグーグル本社で多数のAI関連プロジェクトをシニアストラテジストとしてリード。その後HRテック・流通系AIベンチャーを経てパロアルトインサイトをシリコンバレーで起業。データサイエンティストのネットワークを構築し、日本企業に対して最新のAI戦略提案からAI開発まで一貫したAI支援を提供。東急ホテルズ&リゾーツ株式会社が擁する3名のDXアドバイザーの一員として中長期DX戦略について助言を行う。

AI人材育成のためのコンテンツ開発なども手掛け、順天堂大学大学院医学研究科データサイエンス学科客員教授(AI企業戦略)及び東京大学工学部アドバイザリー・ボードをはじめとして、京都府アート&テクノロジー・ヴィレッジ事業クリエイターを務めるなど幅広く活動している。

毎日新聞、日経xTREND、ITmediaなど大手メディアでの連載を持ち、 DXの重要性を伝える毎週配信ポッドキャスト「Level 5」のMCや、NHKラジオ第1「マイあさ!」内「マイ!Biz」コーナーにレギュラー出演中。「報道ステーション」「NHKクローズアップ現代+」などTV出演も多数。

著書に『いまこそ知りたいDX戦略』『いまこそ知りたいAIビジネス』(ディスカヴァー・トゥエンティワン)、『経験ゼロから始めるAI時代の新キャリアデザイン』(KADOKAWA)、『才能の見つけ方 天才の育て方』(文藝春秋)など多数。

※石角友愛の著書一覧

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