こんばんは，ゴドーです。
近くの病院を探すとき，Google検索で出てくるレビューを参考にすることがあります。
レストランの口コミのように件数が多いわけではありませんが，大体の雰囲気は掴めますね。
ポジティブな口コミばかりならば良いですが，ネガティブな投稿もそれなりにある場合はどうするか。
ブレが大きい病院は避けるのも一手ですが，コメントの内容を読んでみるというのも悪くありません。
レビュアーが良いと思っている点や悪いと感じた点が，自分の価値観にとってどうなのかを判断して，感性が近いレビュアーの評価を信じればよいでしょう。
地域のレビューでは，しばしば同じひとが複数の施設に対してレビューをしていることもありますね。
もし，様々なレビュー情報の中から，自分の価値観に近いレビュアーが見つかれば，その人の評価を信じていけば，かなりハッピーになれそうです。
とはいえ，あらゆる施設に対してレビューをしているひとはそうそういなさそう。
ここはより統計的に，自分の感性に近いひと達のグループを，機械的に検出してもらいたいところです。
例えば，様々な施設を利用する度に，その施設に対する評価を入力していきます。
そのようなデータが多数集まれば，大規模データの中から各自の価値観に近いグループをクラスタリングして，満足度が高くなりそうな施設を特定できたりしないでしょうか。
「あなたと同じようなひとは〇〇を良いと言っています」ということですね。
Amazonなどで「この商品を買ったひとは〇〇も買っています」のようなサジェストが出てくることもありますが，どうもイマイチ。
大体同じような商品をオススメしてくるので，わざわざオススメされる意義が薄いように感じます。
僕が期待しているのは，本を買ったら日用品を勧めてくるようなシステム。
自分の潜在的な趣向をプロファイリングして，もっと先回りしてオススメしてほしいと思います。
技術的な困難さもありそうですが，実現すればマーケティングに大きな力を発揮しそうですし，利用するユーザ側にとってもありがたいでしょう。
敏腕秘書のようなAIアシスタントが登場する日を楽しみにしています。
それでは，また。
/ゴドー
