「AMAZONのリコメンデーションエンジンとイントラブログ（社内ブログ）」についてブログマンが語る！

ブログマンです。いつも読んで頂き有り難うございます。

最近気づいたのですが、AMAZONのリコメンデーションエンジンが変化しましたね！

リコメンデーションエンジンとは、One to One（懐かしいなぁ・・・）で最適な本を紹介・推薦する機能のコアプログラムのことを言います。

実は私は今までAMAZONのリコメンデーションエンジンに大きな不満を持っており、以前、AMAZONに「リコメンデーションエンジンを○○して欲しい！」とお願いをした経緯があります。

それがなんと実現したのです！ 私のお願いを聞いてくれたのかどうかは分かりませんが、その機能が搭載されて思わず６冊も先週は本を買ってしまいました。

今までのAMAZONのリコメンデーションエンジンはAMAZONで買った本の購買履歴を元にこの本もお薦めですよ！と紹介されるのですが、その紹介される本一覧には既に本屋で買った本が多く含まれていたのです。

つまり、リコメンされても持っている本が多かったので、紹介された本を購入するケースは少なかったのです。

ところが今回、「購入済み」ボタンと「興味ない」ボタンが出来たのです！ これによってリコメンされている本から購入済みの本が表示されなくなり、また全ての購買履歴から更にお薦めの本が紹介されるようになったのです。

また、私にお薦めの本ランキングなるものもあり、本当に欲しいと思う本がランキングで表示されています。

いやー、本当に便利な時代です。

さて、ここで便利だなぁで終わってしまうと良くないのです。これは強烈なナレッジマネジメントに利用が出来るのです。

例えば、このドキュメントとこのドキュメントを見た人はこういったドキュメントも見ているとか、このブログとこのブログを見た人はこういったブログもチェックしていますとか、そういったことが可能となります。

情報過多になり、効率的によい情報を見つけるということはこれからのビジネスをスムースにすすめる上で大変必要なことです。

ただし、AMAZONの場合は購買というアクションをベースにAとBとCを買った人が多い場合、AとBを買った人にはCを薦めるという協調フィルタリングリコメンデーションエンジンを使っていますが、イントラブログ（社内ブログ）の場合はクリックするだけを見たとカウントしてしまうと、単に興味本位でクリックしただけも含まれ、リコメンデーションエンジンの精度は大きく下がってしまいます。

どうすればその人にとって有益なイントラブログ（社内ブログ）を提供できるか？そのリコメンデーションエンジンの仕組みはよく考える必要がありそうです。

では！

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