“Webでコンテンツを見るための基本作業を「検索」から「推奨」に変えることには、巨大なビジネスチャンスが秘められている。”

Amazonの推奨システムを作ったGreg Lindenのこの言葉を、Y Combinatorの支援のもとに推奨システムに取り組んでいるDirected Edgeは信じている。Amazonは製品の比較に利用しているが、そもそも推奨は、ニュース、音楽、ソーシャルネットワーキングなどなど、Web上のあらゆるコンテンツやサービスに適用できる。そして今では、さまざまな分野向けの推奨システムが、数多くの企業によって作られている。しかしDirected Edgeが目指すのは、対象や分野を特定しない汎用的な推奨システムだ。

そしてこのシステムを実装したサイトは、推奨をリアルタイムで行える。Directed Edgeの協同ファウンダScott Wheeler曰く”何百万ものデータポイントのあるデータ集合の中から特定のアイテムに関連したデータを数ミリ秒で取り出せる。多くの推奨システムが事前に計算処理をしておいた結果を利用するが、うちは完全にリアルタイムで推奨を生成する。“。

Wheelerによれば、それが可能なのは自家製のグラフ型データベースを使うからで、既存の商用データベース〔多くが関係データベース〕では必要な速度が得られない。Directed EdgeもLindenのように、Webは検索から推奨に移行すると信じている。そしてそのためにはリアルタイム性が必須だ。リアルタイムWebは今ソーシャルの方面で離陸したばかりだが、やがてWeb全体に広まるとWheelerは考えている。”その移行はすでに起きつつあると思う。うちは、その大波に乗るとともに大波の一つでありたい“、とWheelerは言っている。

推奨システムそのものは、かなり複雑なシステムだが、ユーザサイトがDirected Edgeのサービスを自サイトで動かせるようになるまでには15分しかかからない。ただし、必要なデータは事前に揃えておかなければならない。そしてそういうデータセットの準備もDirected Edgeが、多様なWeb言語を理解する結合システム(binding system)を使ってやってくれる。

Webとの対話に検索を使わないという状態は、想像するのが難しいが、検索に代わるものの候補として推奨を考えるのは、それほど無理ではない。Diggのようなメジャーなサイトがすでに、推奨に相当力を入れている。それにまた、最近終わったばかりのNetflix賞のような例もある。Directed Edgeは、Web全体がそのようになることを望んでいるのだ。

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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa)）