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Flickrのファウンダー、Catrina Fake、ユニークな意思決定エンジン、Hunch.comを公開

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検索エンジン業界では誰もGoogleと正面切って対決しようとはしない。MicrosoftでさえBingを通常の検索エンジンであるにもかかわらず、「意思決定エンジン」と呼んでいる。しかし今日(米国時間6/15)、一般公開されたHunchは、実際に意思決定エンジンと呼んでもよいだろう。このサイトの目的は一つ―Q&Aを繰り返しながらユーザーの意思決定を助けることだ。

Hunch〔予感、勘、直感などの意味がある〕は、部分的には(AardvarkMahalo Answersのような)最近流行のQ&Aサイトだ。こういったGoogleとはまったくアプローチが異なる検索スタートアップはYahoo Answersの成功に触発されたところが大きい。しかしHunchはYahoo Answers以上のものを目指している。Hunchの共同ファウンダーで最高製品担当役員のCaterina Fakeは Flickrの共同ファウンダーであり、FlickrがYahooに買収された後、Yahoo Answersにかかわってきた。Fakeは「Yahoo Answersは正しい答えになっていない」と言う。

Fakeによれば、Yahoo Answersの問題点は、大部分の回答が質が低いことだ。たった一つでも良い回答があれば、それがトップに表示される。しかしこのシステムは、同様の質問が何千回も行われ、回答されているのに、ある質問に良い回答があったことから何も学ばない。集合知は、そもそも知を蓄積できなくては機能しない。そこでHunchは、シンプルで直接的な方法で知識を蓄積し、ユーザーが利用するたびに賢くなっていくようなシステムを目指している。

先週の金曜、私はFakeにHunchが目指すものについて詳しく話を聞いた。ユーザーはHunchに新たな質問を入力することができる。同時に既に入力された質問を検索することもできる。ユーザーの質問に対してHunchが逆に一連の質問をする。これは多肢選択式で、ユーザーの回答によって順次枝分かれして最適な回答が導かれる。このQ&AはHunchのユーザーコミュニティー(現在4万のベータ・ユーザーが参加している)によって作成される。誰でもユーザー側からの質問に適切に回答にするための逆質問を作成することができる。これは多くのユーザーが少しずつ投稿してWikipediaの記事の細部を改善していくプロセスに似ている。あるいはFlickrの写真を見ているユーザーがタグを付加して使い勝手を改善するのと同じだ。一人一人としてはほんのわずかの努力でも積み重なれば成果は大きい。

たとえば、「私はコンバーティブル〔幌つき〕車を買ってもよいだろうか?」という質問で、 ユーザーに対して適切な回答を準備するための一連の逆質問をみてみよう。「コンバーティブル車のために余分の支出をする用意があるか?」、「住んでいる場所の天候は?」、「自動車盗難の発生率は?」、「車内によく貴重品を投げだしておくか?」、「自分にとって貴重な帽子、スカーフを着用することが多いか?」 これらの質問にすべて答えるとHunchからの回答が表示される。回答は単純にイェス、ノーの場合もあれば、お勧めのブログのようにリストになる場合もある。

回答が表示された後、ユーザーはその回答に満足しているかどうかをHunchに伝える。Hunchシステムには回答を導くためのアルゴリズムだけでなく、質問選択アルゴリズムも用意されており、これは登録ユーザーに合わせて最適化される。理屈ではユーザーがHunchを利用すればするほどシステムはユーザーの好みを学び、より適切な逆質問ができ、したがって最適な最終回答ができるようになるはず。何かややこしいプロセスのように思えるかもしれないが、要するに、ユーザーは一連の簡単な質問に答えていくだけでよい。質問が表示されたら一番合っているとおもう答えをクリックする。ゲームのようなものだ。最後にユーザーの質問に対する回答が表示される。

FakeはHunchに登録されている質問のテーマのほぼ40%は広告ないしアフィリエイト・リンクの販売によって収益化できるものと期待している。たとえばユーザーが「どのカメラを買ったらよいか?」と質問した場合、その回答がNikon D80だったら、Amazonへのアフィリエイトがリンクが表示される。もちろん、他のビジネス・モデルも検討されている。

また、サードパーティ-のウェブサイトがHunchの回答提供アルゴリズムを利用して独自のQ&Aセクションを作成することも可能だ。たとえば通販サイトのデベロッパーはHunch APIを利用して、独自の商品推薦エンジンを作成することができる。 フライフィッシング用具の通販をしているBob’s Bait And Tackleであれば、ユーザーに一連の質問をして最適の釣り用具を推薦することができるだろう。すべてのQ&Aセッションの結果はHunchのデータベースに蓄積される。ユーザーの利用が増えれば増えるほどHunchシステムは賢くなっていくものと期待されている。

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(翻訳:Namekawa, U)