以前は弊社のクライアントでしたが、今は仕事仲間＆飲み仲間となった有田さんという方がおられます。

その方は、以前勤められていた会社を辞めてから、US、日本のエンジェルから出資を受けて音楽レコメンデーションを行う「ZuKool Inc.」という会社を立ち上げておられます。

http://www.zukool.com/

音楽レコメンデーションとは、簡単に言ってしまうと「お勧め」です。普通、人はお気に入りの歌手やバンド、曲について、テレビやラジオなんかでたまたま知ったり、CDショップで視聴して気に入った、友達に薦められた、というような形で認知すると思います。

これに対して音楽レコメンデーションというのは、「あなたが気に入ると思われる音楽を紹介してくれる」サービスです。このやり方には二つのアプローチがあり、一つは「集合知」を使うもの、もう一つは「エンジン」を使うものです。

「集合知」はAmazonのサービスを想定してもらえればいいでしょう。「この本を買った人はこんな本も買っています。」というように、サービス側が薦めてくる曲ものに対して「好き」「嫌い」と入れていくことでチューニングが行われます。これには「Last.fm」」なんかがあります。

「エンジン」を使う場合には、音楽自体を解析して人の好みを見つけ出すというものです。これにはAI（人工知能）や人間（音楽の専門化）が使われており、ユーザーの操作としては非常に簡単ですが、大変複雑な理論で構成をされています。これには「pandra」なんかがあります。

この「エンジン」と「集合値」を比較した場合には、基本的には「エンジン」を使う方が優位性があります。それは「集合知」は、「誰かが評価しないとデーターベースに載らない」のですが、「エンジン」は音楽自体を解析するため「新曲であってもレコメンドが出来る」ためです。ただし、この前提には「エンジン」の優秀度が問題になりますが。

有田さんの「ZuKool Music」では、後者の「音楽レコメンデーション・エンジン」を使っているんですが、この「エンジン」がAIで出来ているため自動で解析が行われ且つ優秀で、非常に楽しいレコメンドが行われます。そのため、新たな音楽を発見する楽しみがあって、触っていると時間を忘れてしまいます。

また、昨日、レコメンデーション・エンジンのチューンナップと、解析データベースにアメリカ系インディーズの曲が約60万曲も追加が行われたようで、暫くは「ネットで自分の好きな音楽を探す」という新たな遊びにはまりそうです。