【簡単解説】小学生が夢中になるYouTube！おすすめ機能の秘密とは？

解説の前に少し説明します。「機械学習」というのは、AI（人工知能）の中の技術の一つです。簡単に言うと、コンピュータが自分で「学んで」、人間がいちいち指示をしなくても、自動で仕事をしてくれる技術です。YouTubeの「おすすめ機能」は、この「機械学習」を使って作られています。

YouTubeの「おすすめ機能」についても少し説明しますね。YouTubeのおすすめ機能は、ユーザー（YouTubeを使っている人）の興味がありそうな動画を、コンピュータ（AI）が見つけて、教えてくれる機能です。例えば料理の動画を見ている人には、他の料理の動画をおすすめし、ゲームの動画を見ている人には、他のゲームの動画や最新ゲームの動画などをおすすめします。一度動画を見始めると、興味のある動画がどんどん出てくるので、ついつい見続けてしまうのです。では、この仕組みがどのようにできているのかを見ていきましょう。

まず、従来のおすすめ機能では、他のユーザーの行動と比較する「協調フィルタリング」という方法を使っていました。例えば、AさんとBさんが数学の動画を見て勉強し、Bさんが他に物理や化学の動画も見ていた場合、Aさんにも同じような動画をおすすめするというものです。この「協調フィルタリング」という方法は1990年代に登場し、1990年代後半にAmazonなどのオンラインショッピングサイトやNetflix（当時はDVDレンタルサービス）が採用していました。しかし、ユーザーやコンテンツの数が増えるとおすすめを分析するのにかなりの時間がかかってしまいます。その後、発展して「Matrix Factorization（行列分解）」を使ったおすすめ機能が使われるようになりました。難しい用語なので、簡単に説明だけすると膨大な情報から特徴をうまく保持し、計算しやすいように情報を分解することを言います。ただ、この方法もユーザーやコンテンツ（動画や商品）の数が少ないと予測が難しくなるなど、様々な問題がありました。

では、「動画に関する様々な情報」とは何のことか、もう少し詳しく見てみましょう。YouTubeで動画を見るとき、まず何の動画を見たいか言葉を入れて検索しますね。たとえば「音楽」と検索すると、たくさんの音楽に関連する動画が表示されます。この「検索した言葉」（検索履歴）をコンピュータが覚えます。そして、実際に再生した動画（再生履歴）も記録します。その動画を最後まで見たのか、途中でやめたのかなどの行動パターンもコンピュータは覚えます。また、その動画のチャンネルを登録したかどうかなども記録します。ユーザーの行動だけでなく、動画の情報（タイトル、説明文、タグ）についてもコンピュータは記録します。

さて、ユーザーの検索履歴、再生履歴、行動パターン、動画の情報など「動画に関する様々な情報」を記録し、どのように活用したのか。この情報の種類だけでもたくさんありますが、ユーザーの数と動画の数が増えれば、その情報量は膨大なものになりますね。そこで登場するのがディープラーニング（深層学習）という方法です。また新しい言葉がでてきましたが、これも機械学習技術のうちの一つです。簡単に説明すると、「コンピュータ自身がたくさんのデータを見て、どうすれば正しい答えを見つけられるかを学ぶ方法」です。ディープラーニングはたくさんのデータを分析するのが得意なので、さきほどのたくさん集めた情報を使い、ユーザーの複雑な行動パターンを学習していきます。

いかがだったでしょうか。普段何気なく使っているサービスの裏側を知ることで、学んだプログラミングの知識がより深まるきっかけになれば嬉しいです。小学校やプログラミング教室でプログラミングを学んだものの、「実際にどこで役に立つの？」と感じている方も多いかもしれません。プログラミングは、サービスを作るための「手段」に過ぎませんが、コンピュータを使ったサービスを作るには、プログラミングやコンピュータの知識が欠かせません。そして、より良いサービスを作り出すためには、何よりも「創造力」が大切になってきます。当教室では、子供たちが“タイムレスな陳腐化しないスキル”を身に付けられるよう、創造する活動に重点を置いたプログラミング授業を行っております。体験会をご希望の方はお気軽にお問い合わせください。また、当教室の受講生の作品もYouTubeに投稿していますので合わせてご覧ください。最後までご一読頂き、ありがとうございました。