商品検索のエキスパートが精度向上に選んだ「人の目利き」 - (page 2)

――サーチズーム機能とは何でしょうか。

Yeogirl：サーチズーム機能は、検索結果をカテゴリーごとに分類して表示する機能です。Googleで検索した場合、キーワードに合致した情報を得ることができますが、その結果を分類して見ることができません。BECOME JAPANでは、検索結果をブログや購入ガイド、ユーザーの声、商品情報といったカテゴリーに絞って見ることができます。

　AIRは高度な学習システムを搭載していて、たとえば典型的なレビュー記事の例を設定しておくことで、新しい情報を発見したときに例を参照して情報を分析し、自動的にカテゴリーに振り分けていきます。

　サーチズーム機能によって、どんなメーカーがどんな機種を販売しているか、使い勝手などユーザーの評価はどうなのかという商品選びから、どこでいくらで販売されているのかといった価格比較、そして実際の購入まで、目的に合わせて必要な情報だけをチェックすることができます。

　このような製品に関する情報がアップデートされる頻度は、1日あたり1200万件にも及びます。BECOME JAPANでは、独自の製品検索技術によって、これらの情報を素早く、しかもダウンタイムなくデータベースに反映しています。情報は毎日更新しており、価格や販売元、ショップ、関連情報のほかに類似情報も蓄積しています。

――サイトの日本語化での苦労はありましたか。

Yeogirl：日本語環境への対応はそれほど問題ありませんでした。ただ、日本語の文章は英語と違って単語が区切られていないので、その区切りを見つけ出すのに苦労しましたね。この単語解析技術は日本で開発しました。

　また、同一ページ内にある必要な情報と、広告やコピーライトといった商品選びに不要な情報――私たちは「ジャンク情報」と呼んでいます――を区別することも大変でした。しかし、Becomeのコアテキスト技術を利用して不要情報にはインデックスをつけて排除し、重要な情報を抜き出しています。

――米国では写真を使って似た商品を検索するLike.comのようなサービスも出てきました。米国でのBecomeの状況はいかがですか。

Yeogirl：米国では現在、5000店舗のオンラインストアが扱う商品を網羅しており、1日あたりのサイト利用者数は約15万人、1カ月では約500万人となっています。売上の規模は公開していませんが、2006年度の売上高は前年度比450％増となりました。Becomeはショッピング業界でもっとも成長が速かった企業のひとつとされています。

　Like.comもBecomeのような商品検索や価格情報を提供していて、写真をベースとしたエンターテインメント性の高さが特徴ですね。ただ、Becomeはエンターテインメント性は重視しておらず、買うものを決めたりや価格を比べたりするための情報収集に重点を置いています。技術の本質も違うわけですね。このあたりで差別化は十分にできていると思います。

　また、Like.comは商品を色ベースで比較することができますが、Becomeでも米国では商品を色によって絞り込めるようにしています。この方向性は現時点では重視していませんが、ニーズが高いようでしたら充実させていこうと思っています。

――Yun氏はWiseNutの創業者の1人でもいらっしゃいますが、AIRにはWiseNutのシステムが活かされているのですか。

Yeogirl：WiseNutのシステムは2001年ごろに開発したもので、Googleのランキングシステムに近いものでした。もちろん、Googleとはまったく違う技術を使用していましたが、WiseNutとBecomeのシステムもまったく異なるものです。WiseNutはアルゴリズムに依存するシステムでしたが、Becomeは人間のフィードバックを重視しています。また、ショッピングに特化した技術になっています。

――収益はどこで上げているのですか。

Yeogirl：広告で収入を得ています。クリック数に応じて課金するクリック課金と、商品の売り上げに応じて課金する成果保証型課金の2つがあります。米国ではクリック課金を採用していますが、日本では成果保証型が中心です。しかし、これもクリック課金に変えていきたいと考えています。