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記者紹介

松本 直樹

株式会社Carat 代表取締役社長 同志社大学を卒業後、ソフトウェアテストを専業とするIT系ベンチャー企業に就職し、部署の立ち上げや子会社の立ち上げ支援などを兼任。キカガクOnlineでは機械学習を用いたビジネスを様々な視点から考察を行い、ビジネスパーソンにより分かりやすく機械学習の情報を届ける。

Twitterは世界的にはユーザー数が伸び悩んでいますが、日本では変わらず人気の高いSNSです。

nanapiなどを手掛けるけんすうさんもご自身のブログでTwitterについて、述べられていました。

そんなTwitterですが、機械学習を本格的に取り入れていくことを表明しており、今回はどういった取り組みをされていくのか解説していきます。

Twitterの特徴をおさらい

Twitterといえば、140文字で日常の些細なことから大きなニュースまで幅広いことをつぶやけるサービスです。

特徴をまとめるとこのような形です。
・匿名でアカウント作成が可能
・140文字以内でつぶやける
・フォローすると相手の投稿が見れる
・時間順にツイートがタイムラインを流れる

一番の特徴はたわいでもないことを自由に発信ができるという点でしょうか。

ちなみに以下の図の通り日本ではかなりのユーザー数を誇っています。

chart2
(参考:mixi, Twitter, Facebook 2010年12月最新ニールセン調査 〜 Facebook堅調に300万人超、ページビューも大幅増)

ではTwitterはどういった部分に機械学習を用いていくつもりなのでしょうか。

機械学習による投稿の優先順位を採用

Twitterは基本的に時系列順(投稿時刻の新しいものが一番上に来る)でタイムラインや検索結果上に投稿を表示していました。
ここに機械学習の技術を用いて、ユーザーにより最適な投稿を表示させようというものです。

Facebookは機械学習ではないのですが、元より時系列とエンゲージメント(いいねやコメントなどの数など)でタイムライン上の表示をしていました。

では、なぜTwitterが、今回このように機械学習を技術的に大きく取り入れ始め、ユーザーにはどういったメリットがあるのでしょうか。

ユーザーへのメリットとデメリット

機械学習を技術的に用いることによって、ユーザーへの最適な投稿の配信を行い、ユーザー体験や満足度を高めることができます。
ユーザーとしては見たい投稿が最新に来るので長いタイムラインを上下にスクロールする頻度が少なくなり使いやすくなります。
つまり、ユーザーエクスペリエンスが高まり、Twitterへの滞在時間やアクティブユーザー数などを増やすことができます。

ただ、少し見方を変えると、ユーザーにとってはTwitterが決定した最適と思われる投稿から順番に見られるため、非常に使いやすくなる反面、同じような内容に偏ってしますといったデメリットもあります。

このデメリットを避けるために、「ランダムに表示する記事」と「最適と思われる記事」をうまくハイブリットさせることが考えられます。
おそらくTwitterはこういった工夫もしっかりと考慮して、機械学習を利用したシステムを今後展開していくと思われます。

おわりに

Twitter社では上層部の離脱メンバーなどが多く報じられていますが、機械学習技術を駆使して、さらに盛り上がることに期待したいです。
特に日本では、Twitterがなくなると生活の一部が変わるという方もいるのではないでしょうか。
非常に多くのユーザーデータを持つTwitter。
今後の動きが楽しみです。