レコメンド機能に対するグローバルなアプローチ

Netflixは今年1月、新たに130ヵ国をサービス対象地域に加え、世界中の皆様に楽しんでいただけるサービスを開始することができました。このグローバル化に向けて、複雑さを増す技術的な課題に対しても、Netflixが一丸となって取り組み、解決してきました。

Netflixが提供しているレコメンド機能は、Netflix視聴体験の重要な位置を占めており、各メンバーが気に入る作品を素早く、簡単に探せるようお手伝いしています。Netflixでは膨大なデータを分析するアルゴリズムを駆使して、レコメンド機能を提供していますが、この機能のグローバル化には様々な課題がありました。本ブログ記事では、私たちが直面した技術的課題について、イヴ・レイモンドジャスティン・バシリコがさらに詳しく説明していますのでご一読ください。Netflixの十数部署の社員全員が一年にわたる努力と徹底的な調査の結果、世界中のNetflixメンバーが活用できるグローバルレコメンデーションシステムの開発と導入を実現しました。

このシステムの開発・導入の過程で、素晴らしい作品に国境はないということ、また世界中のメンバーがまだ気づいていない共通点がある、という2点の大きな発見がありました。たとえば、Netflixが個別のメンバーにパーソナライズされたオススメを生成する手法の一つに、類似する映画やドラマの好みを持つそのほかメンバーにあてはまるコミュニティやグループを特定した上で、そのコミュニティ内での人気作品に基づいてオススメを表示するという方法があります。Netflixのグローバルレコメンデーションシステムは、単一の国やカタログに絞ってメンバーの趣向や好みを特定するのではなく、最も関連性の高いコミュニティをグローバルな視点から探し、システムから得たそれらの知見を利用することで、各メンバーの居住国に関係なく、より魅力的な作品を提案します。

こうしたグローバルな知見を活用することには多大なメリットがあります。つまり、メンバーのいる場所に関わらず、自分の趣向に似た世界中のメンバーのデータを基に、パーソナライズされた精度の高いレコメンデーションを受け取ることができるわけです。この技術は特にメンバーが新興国や小規模な市場にいる場合に有効ですが、規模が大きく確立された市場でも、非常に細かく、好みにこだわるメンバーに対して質の高いサービスを展開することができます。

その好例がアニメです。Netflixが収集したデータを分析したところ、ある種のアニメを志向するメンバー層を特定することができました。以下はその代表例です。

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アニメ好きの人が最も多いのが日本なのは当然といえば当然ですが、アニメ好きの人のうち実際に日本にいるメンバーは10%以下に過ぎず、残りは世界各国に散らばっていることは特筆すべき点です。したがって、所在国に関係なく、アニメ好きのコミュニティに属するNetflixメンバー全員に対するオススメの質を大きく向上させるには、すべての国からデータを収集することが不可欠です。

Netlixのグローバルレコメンデーションシステムが世界中のメンバーにもたらすメリットのもうひとつの例が、食育や食品産業に関心を示す健康志向の高いコミュニティです。このグローバルコミュニティから高い評価を得た動画の例に、以下ようなものがあります。

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国別のメンバー数で見ると、このコミュニティに属す人の割合は実は比較的少数に過ぎません。そのため、ひとつの国のデータだけに頼ってしまうと (特にメンバー数の少ないサービスを開始したばかりの国など)、個々にパーソナライズされたレコメンデーションの質は低下してしまいます。国別の規模に関係なく、世界中のデータやグローバルな洞察力を利用することにより、Netflixのアルゴリズムは食に敏感なコミュニティに対してさらに正確で確実なレコメンデーションを表示することができます。

グローバルレコメンデーションシステムは、世界の国々や地域に特化したサービス向上に即した取り組みにも重要な意味を持っており、自分専用にパーソナライズされた質の高いサービスを全世界のメンバーへお届けするという世界共通の目標があります。Netflixのローカライズ業務はローカルコンテンツの拡充、ローカル言語の対応、支払い方法などが中心になっていますが、グローバルレコメンデーションシステムはこれとは別に、Netflixが構築するグローバルコミュニティの一員としてのメリットをメンバーの方々に余すところなく提供することにあります。

-カルロス・ゴメス=ウリベ

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