お節介機能の考察

スマートフォンやAIの発達によって、これまで受動的な機能から能動的な機能が追加されつつある。このシステムの古典的な例がレコメンドシステムである。Amazonでは購入者の購買履歴を分析して、その購入者が次に欲しいと思うような商品を自動で宣伝してくる。

スマホはより多くの情報をユーザーから収集し、その行動を分析することができる。前述のeコマースの購買履歴から検索履歴、生体情報まで様々で膨大な量のデータが日々収集されている。この情報を元にユーザーが次にする行動をレコメンドしてくる、例えば運動をしよう、イベントに参加しよう、次はこれを買ったらいかがでしょうなど。

このレコメンド機能は商業的な側面から利用が進んでいるが、ユーザーにとってもより最適な行動を勧めてくれる便利な機能でもある。その反面このレコメンドが過ぎると、迷惑メールのように煩わしくなる。ユーザーが欲しいのは、本当に必要な情報だけであり、どれだけノイズを削減できるかがレコメンド機能の鍵になりそうである。