世界には戦争や孤独死、自殺といった大きなイシューがあります。人々は人種や国、社会、格差、さまざまな「違い」に直面し、どこかに答えを見つけようともがき、苦しむ。その一端がこのような問題として現れているのかもしれません。
わかりあいーーこの大きな問題に立ち向かう時、私たちの味方になってくれるのはお互いを思いやる心です。しかし、これは「誰もがわかりあえる」という考えではなく、わかりあえる人同士がちゃんと出会えることで、みんなの願いがつながる世の中を目指す、ということにほかなりません。
そしてこのプロセスに、私たちはテクノロジーで挑戦したいと考えています。
AIでわかりあう人と人
今、世の中の流れとしてTikTokのように、機械学習を駆使した独自のアルゴリズムによって極めて精緻なコンテンツ・レコメンドを実現し、ユーザーがアクティブにサービスを利用できる環境を提供している例が出てきています。つまり、マッチングへの利活用です。
実は今、私が開発に携わっているライブ配信プラットフォーム「Mirrativ」でも、AI（機械学習）を活用したコミュニケーション強化検証の一環として「ゲーム画面の推定」という施策を実行したことがありました。
これは配信画面から何のゲームをしているのかを推定し、タグを自動設定するもので、配信時に設定を忘れた（間違った）ユーザーさんのゲームタイトルが自動設定されることにより同じゲームを好きな視聴者さんに見つけてもらいやすくなる、というシンプルな検証例です。
小さな一歩ですが、この延長上に人と人がつながるメカニズムの「答え」があると感じています。
わかりあうための実現に必要なもの
では、もっと多くの人たちを繋ぐためには何が必要なのでしょうか。その一つにやはりデータがあります。Mirrativは現在1000万人規模のユーザーIDを保有しており、極めてユニークなコミュニティとそのコミュニケーション履歴が蓄積されています。
例えばMirrativでは視聴者10人以下の配信が8割を占めており、双方向性や熱量の高い、小さなコミュニティが無数に存在しています。また、配信者160万人、ゲームの画面、配信中の音声、視聴者や履歴、コメントなどなど、ずっとつながり続けたことで蓄積されたこれらのデータは「わかりあい」の解明を助けてくれることになるでしょう。
一方、ナマモノかつ変化が多いゲーム映像配信とコミュニケーションには、膨大なデータ転送及び解析の高速化とコストの削減、そして、学習を最小限に抑えた柔軟な運用体制の構築という難題もあり、技術的にも非常にチャレンジングかつ、エキサイティングな領域であることも事実です。
さいごに
人と人とのつながりは奥深いものです。私が新卒で入社したミクシィのSNSやゲームもしかり、最近の短尺動画、位置情報をオープンにしてどこかにきっかけを見つけようとするサービスなど断片的な情報で人はコミュニケーションをとるようになってきました。Mirrativは逆に配信を通して「ずっとつながっている状況」を作り出して、新たなコミュニケーションのあり方を見つけようとしています。
つながりはどこかで必ず、人と人との間に「わかりあい」を作ってくれます。このお互いを思いやる気持ちが世の中に溢れることで、世界が少しでもよくなってくれればと思っています。
＜参考情報＞
本稿はライブ配信プラットフォーム「Mirrativ」に新設されたAI技術部のAIアドバイザーに就任した長谷直達氏によるもの。チームに参加したい方はこちらからコンタクトされたい
本稿は、イスラエル・テルアビブを拠点に事業展開している、
