Pinterest、「Pinnability」を発表--機械学習により関連性の高いコンテンツを表示

　企業価値が110億ドルを超え、今も高くなり続けていると評価されるPinterestは、自らの価値を証明すべき時期に来ている。

　それを簡単に実現できそうな方法がある。適切なユーザーに対し、過去の傾向に基づいて適切なコンテンツが表示されるようにすることだ。それを実行すれば、PinterestのEコマースへの取り組みも活性化するはずだ。

提供：Pinterest

　Pinterestは社内の取り組みでこれを実現する道を選択し、米国時間3月20日、「Pinnability」を発表した。

　ユーザーのボードやフィードは既に300億本以上の「Pin」で満たされている。そうした現状でPinterestが目指しているのは、機械学習を通してそれらすべてのPinをより深く理解することだ。

　Pinnabilityは、ホームフィードの改善のために現在開発中の高度な機械学習モデルの総合的な開発コード名だ。

　Pinterestによると、Pinを使用するユーザーが増えれば増えるほど、関連性のあるコンテンツの表示とより充実した体験の提供という点で、Pinterestは各ユーザーにとってよりよいものになる可能性があるというのがPinnabilityの狙いだという。

　PinterestのソフトウェアエンジニアであるYunsong Guo氏は20日、Pinnability基盤と当初のトレーニングデータがユーザー（または「Pinner」）のホームフィードPinからいかに始まるかをブログ投稿でさらに説明した。

　「われわれのユニークなデータセットには、人間によってキュレートされたコンテンツが豊富に含まれるので、Pinとボード、ユーザー力学が、正確なPinnability予測に必要な情報的特徴を提供する」（Guo氏）

提供：Pinterest