検索エンジンというのはよく知られていますが、推薦エンジンについて６月１９日に日経産業新聞に掲載されていましたので紹介させていただきます。
インターネット上にある膨大な情報の中から、サイト利用者に合った商品情報などを自動的に選択、表示する「推薦エンジン」の開発競争が加速している。
サイジニア（東京・品川、吉井伸一郎社長）など国内ベンチャーが自社開発し、電子商取引（ＥＣ）サイトなどが相次ぎ導入を始めている。検索エンジンは米国勢が強いが、黎明（れいめい）期の推薦エンジンでは国内勢も健闘している。
サイジニアが推薦エンジン 個人行動で好み分析
精度を高める
推薦エンジンを活用した「おすすめ商品」の仕組みはＥＣサイト世界最大手のアマゾン・ドット・コムがサービス開始当初から採用している。数千万点の商品情報から利用者の好みに近い商品を自動表示することで購買確率が高まり、利用者を引き付けられる。
サイジニアはベンチャーリパブリック（東京・港、柴田啓社長）の商品比較サイト「coneco.net（コネコネット）」に自社開発の推薦エンジン「デクワス」を搭載した。
同社が扱う二十万点の商品情報から利用者の好みに応じて商品を推薦する。
推薦エンジン「デクワス」は、購入商品、閲覧履歴、閲覧時間などの情報から利用者一人ひとりの嗜好（しこう）を分析。
新たな利用者がサイトを訪問した場合、データベースから好みが似た人を選び出して、その人が買ったものや閲覧ページの情報から「おすすめ」を表示する。
従来の推薦エンジンはＡとＢという二つの商品を買った人が多い場合、新たに商品Ａを購入した人に商品Ｂを紹介するなど、商品同士の関連性に着目していた。この仕組みは人気商品の紹介には適しているが、個人の趣味が反映しやすいマニア向け商品の情報などは十分生かし切れなかった。
サイジニアは、北海道大学で複雑系工学の博士号を取得した吉井氏が昨年起業。
三菱商事系のベンチャー育成会社から出資を受けている。二月に米ＥＣサイトに搭載し、現在の導入サイト数は十一。進行中の受注案件が約五十件あり、今後拡大が進みそうだ。
以上、明日に続きます。
※推薦エンジン
ネット利用者の属性や好み、行動履歴などに基づいておすすめの商品やサービスを表示する技術。
米アマゾン・ドット・コムなどの電子商取引（ＥＣ）サイトが相次いで採用している。
ニュースサイトなどにも搭載が進んでおり、効率的に情報を得る技術として注目を集めている。