YouTubeは米国時間4月26日、「iOS」および「Android」向けモバイルアプリで動作する機械学習エンジンを改良し、視聴者により優れたリコメンデーション(おすすめ)機能を提供できるようにした。デザインが刷新されたリコメンデーションシステムは、親会社のGoogleが検索結果に利用しているのと同じ種類のディープニューラルネットワーク(DNN、深層神経回路網)技術を基盤にしているが、これはYouTubeがパターンを見つけて、視聴者が訪問のたびに求める動画をよりよく知るのに役立つだろう。
YouTubeで製品管理担当バイスプレジデントを務めるJohanna Wright氏は、インタビューで次のように述べた。「われわれの目標は、YouTubeが本当にユーザーを理解していることを示す個人向けリコメンデーションエンジンを提供することだ。Googleには世界最高水準の機械学習があるので、われわれはこの目標を実現できる」
新しいYouTubeアプリは、ホームページで画像が大型化されて表示されるほか、強化された機械学習システムによりユーザーが次に視聴したい動画を予測できる。
特に大きな変更は、YouTubeが「Freshness」(新しさ)と呼ぶもので、リコメンデーションエンジンが過去1時間以内にアップロードされた動画を見つけて提供できる。この機能はまた、視聴者が登録しているチャンネルから、新たにアップロードされた動画をおすすめとして表示するのに役立つ。これを行うのは簡単なことではない。YouTubeには1分あたり400時間もの動画がアップロードされており、YouTubeは毎日、多くのユーザーに膨大な数の動画をおすすめとして紹介しているからだ。
YouTubeの戦略はモバイルファーストに注力していることから、Wright氏は、新しいシステムがYouTubeのデスクトップ向けウェブサイトに追加される時期について言及しなかった。
この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
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