ビッグデータからおすすめ化粧品　学生がアイデア競う

　企業や研究機関などに蓄積されている「ビッグデータ」（膨大な情報）を活用したサービスのアイデアを競う学生コンテストが９月２２日、東京・渋谷で開かれた。大賞には、口コミサイトの投稿を分析し、最適なおすすめ商品を選ぶシステムを提案した早稲田大のチームが選ばれた。

　コンテストは、「Ｊｕｂａｔｕｓ（ユバタス）」という国産の解析ソフトを活用してもらうことを目的に、ＮＴＴソフトウェアイノベーションセンタが企画した。「Ｊｕｂａｔｕｓ」は、誰もが無料で改良を加えられるデータ解析のオープンソースソフトウエア（ＯＳＳ）。データ解析の専門技術がない研究者でも扱える操作性と、１日で数十億件を分析できる応答の速さなどが特徴。東京や京都などから参加した大学生、院生の６チーム１２人が発表し、独創的なアイデアを競った。

　大賞の「ユーザーの潜在的な好みを反映した美容品レコメンド」は、早稲田大学先進理工学部４年の杉浦太樹さん、松林祐さん、望月駿一さんが発案した。化粧品サイトに投稿された商品レビューを用いて、投稿者自身も気付かないおすすめ商品を提示することができるという。投稿で使われている「ぴかぴか」「安い」などの表現を解析し、同じ表現を使っている投稿者と、同じ表現で評価されている商品を結びつけた。