2013-05-03 Gunosyのレコメンドエンジンの仕組み解説 何てことはない、結論はこれだ 手品も種明かしされれば簡単なものだ。 Gunosyのしくみも、難しい説明は一切不要。下の画像を見てください。 Gunosyで配信されてくる記事の全てが、前日のはてなブックマークのカテゴリ別ホットエントリーだ。 つまりは「はてなブックマークの再編集サービス」に過ぎない。 それ以上でもそれ以下でもない。みんなが夢を見ているような夢のAI（人工知能）システムとは程遠いのだ。 もともと、なんでニュースが1日〜2日遅れなのか疑問だった。 1日1回配信だからと言ったって、人が書いてるんじゃないんだからもっと早く出来るでしょうに。 しばらく使ってみて、更に不思議になった。 「全部前日以前に読んだことのある記事だ」って。 これで怪しさに気づいた。記事がはてブで片っ端からホットエントリーになっていたから。 決め
PCでのGunosy利用画面。個人の興味関心に応じたコンテンツが並ぶ。サービスコンセプトは「あなたに合った記事を毎日おとどけします」 Web上には大量のコンテンツがある。毎日発信されるニュースも膨大だ。この膨大な情報の中から自分が読みたいものを拾い出すにはそれなりの検索能力や情報選別能力と、ある程度の量を読む労力が必要となる。しかし、その技術と労力をカットして、誰もが自分の関心のあるニュースだけを集めて手軽に読める環境を作ってくれるサービス。それがレコメンドサービス「Gunosy」だ。 Gunosyは、TwitterやFacebookへの投稿内容や「いいね!」など、本人から発信される嗜好情報を分析し、情報の選別に利用する。この仕組みを作り、2011年10月にGunosyをスタートさせたのは、当時、東大大学院生だった3人の青年だ。公開後、Gunosyは順調に利用者数を増やし、2012年11月
こんにちは。グループ情報部の池田（@mashiike）です。 今年も06/25・06/26にAWS Summitが開催されました。 現地に行ったのは06/25だけでした。06/26はライブ配信を視聴するのにとどめました。 AWS Summit 2026 は、何となくエンジニアリング観点では、以下のような共通課題をクリアした年なんだなと感じました。 LLM/Agentの管理自体はエンジニアがやるので良いのだけど、 効率化したいその業務に関するスペシャリストは他にいて、 スペシャリスト自身でプロンプトの管理を出来るようにしたい。 そのような管理をすることで、更新サイクルを早くしてAIのタスク精度を向上させて、AIの活用促進を進めたい。 というところに課題を感じている人が多いようでした。 それに対して、 そんな課題に対して、我々は次のように解決を試みました。 <<ここに具体的なアプローチ>> こ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
