〔この記事はJeff Widmanの執筆〕

最近Twitterが友達を推薦する機能をリリースしたが、私はまったく失望した。Facebookの「友達を検索」欄に友達の候補が表示される場合と違って、なぜ推薦されているのかまったく理由が分からない。

大きな組織の中でいちばん重要な役割を果たすのは「コネクター」と呼ばれる人々だ。Alan Lepofskyによると、コネクターとは「誰が何を知っているかを知っている人々」である。

組織が大きくなればなるほど、同じ問題を抱えているメンバーが存在する確率は高くなる。と同時に、その相手を見つけることも難しくなる。

自動的な友達推薦システムは、コネクターの役割を人間からソフトウェアに置き換えようという試みだ。推薦のアルゴリズムは、共通の友人、共通の話題（Twitterで同じテーマについてしゃべっているなど）などのさまざまなデータを利用して、もっとも関連あるメンバーの組み合わせを発見しようと試みる。データが十分あればそれを利用する方法も無数にあるわけだ。しかし残念ながら、これまで私が見てきたシステムにあまり実用になりそうなものはなかった。

ところが、先週、 LotusphereでIBMのイノベーション・ラボを見学した際に、IBMもこの問題に取り組んでいたことを知った。これは“Social Networks & Discovery”（略称　SaND）というプロジェクトで、従来見てきてシステムとは比べものにならないほど優れている。

「関連あるメンバーを推薦するエンジン」（上のスクリーンショット）は複数のネットワークにおけるメンバー相互の関係、共有している知識のタグなどを解析し、場合によっては、ある関係が重要性が高い（たとえば、共通の上司がいる）などの評価まで行う。

さらに興味深いことに、IBMのこの統合とフィルタリング・システムはネットワーク内の人物、テキスト文書、メタ情報（タグ）などあらゆる構成要素に適用可能だ。Googleの検索と同様、あらゆる検索結果にはテーマに対する関連性に従って順位が付けられる。しかしGoogleとは異なり、個々の検索結果に人物、タグ、文書の関連性を表示してくれる。（下のスクリーンショット）。

今週、私はTwitterのメッセージで「この頃RSSはめったに読まない」と言った。RSSは内容に乏しく、一方私には時間がない。組織の内外でますます情報が爆発している現在、自分の仕事に関連ある仕事をしている人間を発見する必要性はますます高まっている。

このプロジェクトはまだ研究段階だ。IBMから何らかの製品としてリリースされる予定はまだない。しかし私はLotus Connectionsから意外に早く提供されそうな気がしている。

（IBMの研究員でTechCrunchファンのIdo Guy–anの情報提供に感謝。彼自身は別のプロジェクトに携わっているが、SaNDプロジェクトのことを紹介し、「一般ユーザー向けでもエンタープライズ向けでも、こういった研究は他ではやっていないはず」と教えてくれた）。

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（翻訳：Namekawa, U）