ちゃんと分類すれば推薦は不要

　今朝の日経新聞に推薦エンジンの記事が載っていた。記事によると推薦エンジンの分野では、日本のベンチャーが米国の大手に互して競っているそうだ。推薦エンジン（レコメンデーションエンジン）市場は、数年前に立ち上がってからなかなか拡大していなかったが、いよいよ盛り上がるのかもしれない。

　で、ふとひとつきほど前にTwitterで情報推薦を研究している方と議論したときに聞いた話を思い出した。

情報推薦のニーズの一つである「予想していないものに出会いたい」というニーズは、実はランダムに出すだけでもある程度実現できる

　このときは議論の前段階で、「検索するとき」「RSSリーダーを読むとき」「推薦されたものを見に行くとき」「参考資料を見るとき」でニーズが違うのではないかという意見がだされた。そして「推薦されたものを見に行くとき」には「予想していないものに出会いたい」というニーズがあるのではないかという話になって上記の意見が出たと記憶している。ただランダムで出すだけではニーズはある程度しか満たせないという事で、これは「予想しないものといっても、期待の範囲は限定されている」ことによるという別の人からの指摘があり納得した。

　でその後何となく思っているのは、分類がしっかりしていれば推薦には凝る必要はないのかもな（同分類内のものをランダム表示で事足りる）という仮説。

　逆の例になるが、推薦の一形態であるランキング表示でも、分類が無いとあまり効果がない例はある。Yahoo!が毎年発表している、よく使われた検索キーワードランキングは昔は分類なしにただ回数順にキーワードを並べているだけだった。インターネットウォッチの古い記事にあるように2002年の検索キーワードランキングは以下のようだったらしい。この並べ方だと、サービスと企業名が混在して結局何の事やらよく分からず、このランキングを見ても何のインスピレーションもわかない。
　これに対して最近のYahoo!の検索キーワードランキングは「人名」「テレビ」「ゲーム・アニメ」「スポーツ」というようにある程度のジャンルわけ（分類）がされるように改善されている。確かにこうして分類されると自分の興味のあるジャンルで他に流行っているものを見てみようかと思いやすくなり、推薦の効果が強くなる。

　推薦エンジン（レコメンデーションエンジン）のマーケットが盛り上がるなら分類エンジン（クラスタリングエンジン）のマーケットも一緒に盛り上がるかもしれない。