【メッセージ募集】

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【今回の内容】

みんな大好きなネトフリ・スポティファイがビッグデータによってどのように進化していったのかを語りながら、ビジネスでレコメンドエンジンを実装する考え方を学ぶ

私たちは次から次へとおすすめされる番組や音楽に夢中になってしまうことがよくありますが、その裏には各サービスの独自のレコメンドロジックが隠れています。NetflixとSpotifyは、個々のユーザーにパーソナライズされた推薦を提供するために膨大なデータを活用しています。今回は、それぞれのプラットフォームがどのようにしてユーザーの好みやライフスタイルに応じた体験を提供しているのか、徹底解説します。

＜今日の質問＞

-レコメンド機能が開発された背景を教えてください

-どのような変遷をたどって現在の様な洗練されたシステムに育ったのか

-Netflixなど、それぞれのサービスで特徴的なところはありますか？

-このようなアルゴリズムはどのような考え方に基づいて設計されているのですか

-実際にどのようにでーたが分析されてアルゴリズムが完成しているのですか

-これらの考え方を一般的な業務に応用する手法はありますか

【出演者】

■久米村隼人

ベネッセ、マクロミル、リクルート、日本経済新聞など複数の企業にて、データを活用する15の新規事業を創出。2018年に大企業のデータ活用支援・新規事業立ち上げ支援を行うFACTORIUMを設立し、70以上のDXプロジェクトを支援。2019年にデータサイエンススタジオDATAFLUCTを設立し、4年間で30以上のAIサービスをローンチ。これまで責任者としてローンチした新規事業は35を超える。

大阪府立大学大学院工学研究科修了、早稲田大学大学院商学研究科修了

■DJ Nobby

キャリア26年目のラジオパーソナリティ。経済ニュースパーソナリティとしてフォロワー10万人を超えるVoicyチャンネルを個人で運営する傍ら、ラジオ番組「週刊Nobbyタイムズ」「DJ Nobby's Tokyo LIVE!!」のパーソナリティ、ポッドキャスト「ながら日経」の土曜パーソナリティなどを務める。

大学卒業後はラジオパーソナリティと並行してシティバンク・エヌ・エイ、東京金融取引所、プルデンシャル生命、メットライフ生命に勤務。銀行・証券・保険の3分野に精通し、特にコンプライアンス分野のデータ分析に強みを持つ。

DATAFLUCTウェブサイト

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