Webデザインからマーケティング、政治経済まで色々書いたり
「和」に関することや日常を綴るYuKiNKOのブログ「CLEVER」

• 1．キーワードに対して、普遍的に必要な情報があると考え、それをよりよい形・内容で掲載しているだろうページの結果を返す。
• 2．キーワードに対して、一般的に必要とされている情報形態を予めカテゴライズされたものからマッチングし、その形態に合った表示形式で、よりよい形・内容で掲載しているだろうページの結果を返す。
• 3．キーワード及び場所・時間帯・端末といった様々な条件を加味し、一般的に必要とされている情報形態を予めカテゴライズされたものからマッチングし、その形態に合った表示形式で、よりよい形・内容で掲載しているだろうページの結果を返す。
• 4．キーワード及び場所・時間帯・端末といった様々な条件と、さらにそのユーザの状況・思考を加味し、「そのユーザが必要としているだろう情報」をその形態に合った表示形式で、よりよい形・内容で掲載しているだろうページの結果を返す。

先日発表されたMicrosoftのBingも近い考えを持っていて、この第2段階目に当たります。
しかし上記の理想にとっての精度を満たすにはまだ2段階分深くする必要があり、キーワード以外の一般的な条件とユーザごとの条件の2つを加味しなければなりません。

一般的な条件はすぐに出てくるとして、ユーザごとの条件とはどういったのもか。
まず簡単なものでは、おおざっぱに「プロフィール」があげられます。年齢・性別・職業・趣味・興味･･･といったものです。

次に「状況・状態・思考」といった複雑なもの。体型・健康状態・仕事の内容・趣味としているものの状況・好きなものや興味を持っているものの状況・ユーザの心理状態・ユーザの周りの状態･･･などなど。
好きなアーティストが出ているのを目にした後でそのアーティストに関連するキーワードを入力した場合、そのアーティストの状況も加味して結果を返す、といった考えるだけの段階では単純なロジックになります。
例えば、ユーザがファッションにも興味があるなら、上記の際にそのアーティストが身につけている服装やアクセサリーそのものや近いものの情報を出す、といった形。

勘の良い人は気づいたかもしれませんが、ユーザごと、ユーザに合った条件と良いながら、条件から情報へのルートはごく一般的な内容になるので、実はデータとしては一般的な考え方でも対応できうるのです。条件に対するデータと、ユーザのデータを蓄積しておく、データを素早く収集する、というだけの単純な仕組みでできてしまうのです。
データの量がものすごく膨大になることや、データの集積方法が難しかったりするので、実現にはかなりの労力やコストが必要かもしれませんが。

現状のサービスをどうしたら良くなるのかは、考えれば色々出てくるものですが、複雑になりがちなシステムやサービスを、いかに単純な仕組みとUIで実現できるか、Webサービスではそれが常に大きな課題となっています。
それは「情報」を扱う上で逃れられないことなのです。