先日、こんなニュースがありました。

もしかしたら、
あなたもその1人かもしれません。

世界には無数の
ストリーミングサイトがあります。
その中で、なぜネトフリは
トップになれたのでしょうか？

ただ、コンテンツが良いだけではありません。
そこには視聴者の「好き」をピッタリ当てる
ある仕組みがあったのです。

1. 番組表がないのに、お客様が迷わない理由

なぜ、Netflixは飽きられないのか？
その秘密は「レコメンド（おすすめ）」
システムにありました。

写真出典：Shutterstock

現在同サービスには常時7,000本
以上の番組があります。

普通のTVのように番組表も作れません。
いちいち検索するのは大変です。

そこでユーザーの80％（2018年統計）は
Netflixが提示してくる「おすすめ」に
頼っています。

とはいえ、「おすすめ」機能自体は
他の動画配信サービスでは当たり前です。

Netflixが際立って違うのが、
「参照する対象」です。

Netflixは、当人のデータだけではなく
【似たような好みを持つ他の視聴者】の
データも参考にしているのです。

たしかに、好みの似た他者の視聴行動
（視聴履歴・評価履歴・時間帯
デバイス・スクロール行動など）は
そのまま当人の未来の視聴行動に
当てはまる確率は大きいといえます。

Netflixは、こうした比較をもとに
約2,000以上の好みのグループを作り、
約1,300パターンの「レコメンド（おすすめ）」を
ユーザーに提示してきます。

その象徴が、番組のサムネイルです。

写真出典：Shutterstock

好みが似たユーザーが過去にクリックした
パターンを分析し、1本の番組につき
数千はあるビデオフレームから、
最も興味を引きそうなものを表示するのです。

Netflixはこうしたアルゴリズムの研究を
レンタルビデオサービスだった
20年前から研究してきました。

そして、シリコンバレーの本社では
現在も数百人のエンジニアが
改善を加えています。

しかも、こうしたアルゴリズムは
私たちユーザーが使えば使うほど
機械学習され、より精度があがっていく
いくのです。

Netflixから離れられなくなるのも
うなずけますよね。

2.「自分は誰か？」の答えは、「自分は誰に似ているか？」を考えると、浮かんでくる

いかがでしたか？

世界中の人の
「好き」を探るこのやり方は
実は私たちの人生にも応用できます。

「自分はどんな人間か？」
「あなたはどんな人間か？」

人生にはこのような問いかけが
しばしば起こります。
とはいえ、漠然として端的には
答えられないのが現実です。

そこで、ネトフリ式に
問いかけ方を変えてみます。

すべての物に陰影があるように
私たちの認識は、
「比較」の中で生まれます。

そのため、私たちは
一つの物の特徴から共通した
別の物の特徴を見いだせる
「類推」の力があります。

もし、自分の夢や目標に迷ったら
このように自問してみましょう。

それだけで、あなたの脳は
フル回転して、答えを探しますよ。

本日もお読みいただき
ありがとうございました。

このような問いかけで
自分の未来への検索力を
高めることができます。
さらにそれを日々記録すると
大きな力に変わります。

その最良のツールが世界初
「予定」ではなく「夢」を
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