関心のあるトピックをAIがクラウドから集めてくれるグーグルのKeenは機械学習版のPinterest

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Area 120というGoogle(グーグル)の社内インキュベータから、関心のあるトピックをAIがクラウドから集めてくれる、Keenというサービスが登場した。いわばGoogleアラートの改良版だ。ただしGoogleアラートがGoogle検索の結果をメールで通知するだけなのに対して、Keenは機械学習と人間の判断を組み合わせ、トピックをキュレーションする専用ページを作ってくれる。

ユーザー興味を抱いている個々のトピックはKeenと呼ばれる(頭の回転が速いことを指す形容詞から取ったのだろう)。

共同創業者のC.J. Adams(C.J. アダムズ)氏によれば、ヒマな時間にぼんやりスマホを眺めて画像や記事を延々とブラウズしていることに気づいたことがこのプロジェクトのアイデアのきっかけだったという。アダムズ氏は同じ時間を使うなら自分が興味を持つトピックについて学ぶほうがずっとよいと考えた。つまり深く知りたいと思っていたテーマや学びたかった技能などだ。

このアイデアを発展させるためにアダムズ氏はGoogleの同僚4人を誘った。またPeople and AI Research(PAIR、人間とAI検索)チームの協力を得て作ったのがKeenだという。「人間とAI検索」は人間の活動を中心としてそれを助ける機械学習に焦点を当てたテクノロジーを開発しているチームだ。

KeenはウェブとAndroidで公開されており、利用するにはGoogleアカウントでログインして調べたいトピックを入力すればよい。アダムズ氏はリリースノートでパン焼きバードウォッチングタイポグラフィなどの例を挙げている。

キーワードを入力するとKeenは関連するトピックを提案してくれる。「犬の訓練」と入力すると、「犬の訓練教室」「犬の訓練本」「犬の訓練のコツ」「犬の訓練ビデオ」などが提案されるので適当なものがあればクリックするとそのテーマでKeenが作成される。

後でKeenを開くと興味に合致したコンテンツの画像がピンボードとして表示される。「犬の訓練」の例では、下の画像のように各種記事、YouTube動画、キュレーションされた役に立つソースのリストから、犬の訓練用おやつ製品のAmazonリンクなどが収集されている。

作成されたトピックについてサービスはGoogle検索と機械学習で新たなコンテンツを発見、収集する。ユーザーがKeenにコンテンツを追加、内容を整理すればKeen側からのレコメンデーションも精度もアップする。

使用感はPinterestのAI自動化版といったところだ。

Keenでトピックが作成されたらコンテンツを追加、削除できるのはもちろん、他のユーザーがコレクションを閲覧、編集できるよう共有するオプションもある。コレクションは公開することも、非公開にすることもできる。また新しいコンテンツが追加されたときメールで通知を受け取ることもできる。

実はGoogleアプリのニュースフィードは似たようなテクノロジーを使っている(The Verge記事)。ニュースフィードの場合、ユーザーの検索履歴とユーザーが興味も持っていると入力したテーマを組み合わせて収集された最新ニュースその他の情報がGoogleアプリのホーム画面に配信される。ただしKeenは検索履歴にはタッチせず、ユーザーが直接入力したトピックだけに基づいてコンテンツを収集するという。

またニュースフィードがそのタイトルどおり最新の情報に焦点を当てているのとは異なり、Keenはトピックに関する有用な情報を発表時期によらずに収集する。これは記事だけでなく、イベント、ビデオ、製品カタログなどの関連情報も含まる。

しかしGoogleログインで認証される同社のサービスである以上、収集されたデータは同社と共有される。もちろんKeenも他のGoogleサービスと同様に、同社のプライバシー約款が適用される。

現在のKeenはグーグルという大企業のインキュベータから生まれたばかりのプロジェクトではあるが、インターネットのパーソナル化の一つの方向を示して示しているといえる。テクノロジー企業は、以前から  ユーザーが興味を持つコンテンツを供給することがサービスに対してポジティブなイメージを与え、エンゲージメントを高め、セッションの長さやリテンション率をアップすることに以前から気づいていた。

しかし十分に注意を払わないと、パーソナル化はユーザーにいつも似たような情報を提供、有力な反対意見が出てもそれを伝えることができないといった弊害も起こしやすい。これはユーザーの世界観を狭くするだけでなく、バイアスを強化するフィルターバブル (The Wall Street Journal記事)や同意見だけを集めてくるエコーチェンバー(Cambridge Core記事)などの好ましくない副作用をもたらす。 アルゴリズムに基づいた記事推薦は奇矯なコンテンツを検索しているユーザーを危険な迷路に送り込みいっそう過激化させてしまう(The NewYork Times記事)リスクがある。極端な場合、過激化したユーザーがテロリストになるYahoo News記事)ことさえある。

Keenの場合も機械学習と人間の専門家をペアにするほうが賢明だろう。 しかしKeenではユーザー本人と(もし招待した場合は)友人や家族を以外に人間によるレイヤーは存在せず、AIテクノロジーが情報を集めてくる仕組みだ。

このことは現在のAIシステムに充分な知識を持った人間の専門家のキュレーションが必須であることを示しているが、Keenについていえば野心の範囲を今少し狭くして特定のトピックの情報収集に特化したほうがいいのかもしれない。

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カテゴリー:人工知能・AI

タグ:Google 機械学習

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(翻訳:滑川海彦@Facebook