1
00:00:17,422 --> 00:00:19,239
こんにちは 
クリスチャン・ラダーです

2
00:00:19,239 --> 00:00:21,465
私たちが始めた
OkCupidは

3
00:00:21,465 --> 00:00:24,502
現在アメリカで
最大手の出会いサイトです

4
00:00:24,502 --> 00:00:25,949
他のスタッフの
多くと同様

5
00:00:25,949 --> 00:00:27,296
私も数学専攻で

6
00:00:27,296 --> 00:00:28,524
私たちは恋愛への

7
00:00:28,524 --> 00:00:29,887
分析的アプローチで
知られています

8
00:00:29,887 --> 00:00:32,037
私たちは マッチング・アルゴリズムと
呼んでいますが

9
00:00:32,037 --> 00:00:33,588
これは ２人の人が

10
00:00:33,588 --> 00:00:36,481
デートすべきかの判断を
助けるものです

11
00:00:36,481 --> 00:00:38,765
これが私たちの事業の
中心にあるものです

12
00:00:38,765 --> 00:00:40,572
アルゴリズムというと
何かかっこよくて

13
00:00:40,572 --> 00:00:43,047
みんな何かすごいもののように
口にしますが

14
00:00:43,047 --> 00:00:44,758
実際のところは

15
00:00:44,758 --> 00:00:47,817
段階を追って問題を
機械で解く手順ということで

16
00:00:47,817 --> 00:00:49,949
別にすごいものとは
限りません

17
00:00:49,949 --> 00:00:51,802
このビデオでは

18
00:00:51,802 --> 00:00:53,657
私たちのアルゴリズムが

19
00:00:53,657 --> 00:00:55,660
どのようにできているのかを
説明します

20
00:00:55,660 --> 00:00:57,386
アルゴリズムは
なぜ重要なのか？

21
00:00:57,386 --> 00:00:59,255
そもそもこのビデオは
なぜ存在するのか？

22
00:00:59,255 --> 00:01:01,867
注意して欲しいのは
私が

23
00:01:01,867 --> 00:01:05,029
「段階を追って解く」
と言ったことです

24
00:01:05,029 --> 00:01:07,061
コンピュータが
段階を追った処理に向いているのは

25
00:01:07,061 --> 00:01:08,470
知っていると思います

26
00:01:08,470 --> 00:01:09,808
アルゴリズムがなければ

27
00:01:09,808 --> 00:01:12,603
コンピュータは高価な
漬け物石に過ぎません

28
00:01:12,603 --> 00:01:15,210
コンピュータは
身の回りの至る所にあり

29
00:01:15,210 --> 00:01:17,523
それはすなわちアルゴリズムが
どこにでもあるということです

30
00:01:18,515 --> 00:01:20,267
OKCupidの
背後にある数学は

31
00:01:20,267 --> 00:01:21,811
ごく簡単なものです

32
00:01:21,811 --> 00:01:22,629
足し算

33
00:01:22,629 --> 00:01:23,687
掛け算

34
00:01:23,687 --> 00:01:25,340
それにルートを
少し使うくらいです

35
00:01:25,340 --> 00:01:27,611
このアルゴリズムの設計で
難しいのは

36
00:01:27,611 --> 00:01:29,715
人が惹かれ合うという

37
00:01:29,715 --> 00:01:31,212
不可解な現象を

38
00:01:31,212 --> 00:01:33,810
要素に分解し 機械で
扱えるようにすることです

39
00:01:33,810 --> 00:01:36,360
人のマッチングをする上で
まず必要なのは

40
00:01:36,360 --> 00:01:38,382
アルゴリズムが使うための
データです

41
00:01:38,382 --> 00:01:40,412
人からデータを手早く得る
最良の方法は

42
00:01:40,412 --> 00:01:41,747
単に聞いてみることです

43
00:01:41,747 --> 00:01:44,166
それで OkCupidでは
ユーザーに質問することにしました

44
00:01:44,166 --> 00:01:46,834
「いつか子供が欲しいですか？」

45
00:01:46,834 --> 00:01:48,754
「歯磨きを日に何度しますか？」

46
00:01:48,754 --> 00:01:50,227
「怖い映画は好きですか？」

47
00:01:50,227 --> 00:01:53,514
それに「神を信じますか」のような
大きな質問もあります

48
00:01:53,514 --> 00:01:54,608
多くの質問は

49
00:01:54,608 --> 00:01:56,951
２人が同じような
答えをする時

50
00:01:56,951 --> 00:01:59,052
相性が良いと
考えられます

51
00:01:59,052 --> 00:02:01,051
例えば ２人がどちらも
怖い映画が好きな場合

52
00:02:01,051 --> 00:02:02,684
１人は好きで
もう１人は嫌い

53
00:02:02,684 --> 00:02:03,843
という場合よりも

54
00:02:03,843 --> 00:02:05,115
おそらく相性が
良いでしょう

55
00:02:05,115 --> 00:02:06,110
しかし もし質問が

56
00:02:06,110 --> 00:02:08,489
「場の中心になるのが好きですか？」
ならどうでしょう？

57
00:02:08,489 --> 00:02:10,949
付き合っている２人が
どちらも中心にいたいタイプだと

58
00:02:10,949 --> 00:02:13,068
大きな問題がありそうです

59
00:02:13,068 --> 00:02:14,367
それで私たちは

60
00:02:14,367 --> 00:02:15,684
それぞれの質問に対して

61
00:02:15,684 --> 00:02:17,581
もう少しデータを
取ることにしました

62
00:02:17,581 --> 00:02:20,332
自分自身についての
答えだけでなく

63
00:02:20,332 --> 00:02:23,038
相手に望む答えも
聞くことにしたんです

64
00:02:23,038 --> 00:02:24,207
これはうまくいきましたが

65
00:02:24,207 --> 00:02:26,291
さらにもう１つの要素が
必要でした

66
00:02:26,291 --> 00:02:28,835
ある種の質問は 他の質問よりも
多くのことを教えてくれるからです

67
00:02:28,835 --> 00:02:30,695
たとえば政治的な質問である

68
00:02:30,695 --> 00:02:34,589
「本を燃やすのと国旗を燃やすのとでは
どちらがより悪いか？」のような質問は

69
00:02:34,589 --> 00:02:37,207
映画の好みなどより
重要な意味を持つかもしれません

70
00:02:37,207 --> 00:02:39,387
あらゆる質問を
同様に扱うのは問題があるので

71
00:02:39,387 --> 00:02:41,605
もう１つデータを
付け加えました

72
00:02:41,605 --> 00:02:43,440
OkCupidが聞く質問ではすべて

73
00:02:43,440 --> 00:02:44,642
自分にとっての重要性を

74
00:02:44,642 --> 00:02:47,163
「どちらでもよい」から「必須」まで

75
00:02:47,163 --> 00:02:49,089
指定することができます

76
00:02:49,089 --> 00:02:50,564
これで各質問について

77
00:02:50,564 --> 00:02:52,692
アルゴリズムに使えるものが
３つあることになります

78
00:02:52,692 --> 00:02:54,068
１ 自分の答え

79
00:02:54,068 --> 00:02:56,362
２ 付き合う相手に望む答え

80
00:02:56,362 --> 00:02:57,196
２ 付き合う相手に望む答え

81
00:02:57,196 --> 00:02:58,781
２ 付き合う相手に望む答え

82
00:02:58,781 --> 00:03:02,327
３ その質問の重要度です

83
00:03:02,327 --> 00:03:03,702
これらの情報を元に

84
00:03:03,702 --> 00:03:07,128
OKCupidは２人の
相性の良さを判断でき

85
00:03:07,128 --> 00:03:09,458
アルゴリズムが
データから答えを算出します

86
00:03:09,458 --> 00:03:10,912
具体的な例で

87
00:03:10,912 --> 00:03:13,472
あなたと 別の誰かBさんの
相性が良いかを

88
00:03:13,472 --> 00:03:15,581
どのように判断するのか
見てみましょう

89
00:03:15,581 --> 00:03:16,819
相性度は

90
00:03:16,819 --> 00:03:19,214
２人とも答えた
質問を元に求めます

91
00:03:19,214 --> 00:03:22,388
この共通の質問の集まりを
Sと呼ぶことにしましょう

92
00:03:22,388 --> 00:03:24,072
話を簡単にするため

93
00:03:24,072 --> 00:03:26,434
Sはたった２つの
質問からなることにして

94
00:03:26,434 --> 00:03:28,310
それを元に相性度を
計算してみます

95
00:03:28,310 --> 00:03:30,144
その２つの質問の
１つは

96
00:03:30,144 --> 00:03:32,349
たとえば「散らかし屋さんですか？」で

97
00:03:32,349 --> 00:03:34,399
答えの選択肢は

98
00:03:34,399 --> 00:03:35,618
「散らかし屋」

99
00:03:35,618 --> 00:03:36,398
「ふつう」

100
00:03:36,398 --> 00:03:38,172
「きれい好き」
だったとします

101
00:03:38,172 --> 00:03:39,875
あなたは「きれい好き」で

102
00:03:39,875 --> 00:03:42,581
相手にも「きれい好き」
であることを望み

103
00:03:42,581 --> 00:03:45,202
この問題はとても重要
だったとしましょう

104
00:03:45,202 --> 00:03:46,498
あなたは超きれい好きで

105
00:03:46,498 --> 00:03:47,292
自分だけでなく

106
00:03:47,292 --> 00:03:48,406
相手にも
きれい好きなことを

107
00:03:48,406 --> 00:03:49,248
強く求めています

108
00:03:49,248 --> 00:03:51,015
Bさんは少し違います

109
00:03:51,015 --> 00:03:53,539
彼自身は「きれい好き」ですが

110
00:03:53,539 --> 00:03:55,171
相手は「ふつう」でかまわず

111
00:03:55,171 --> 00:03:56,430
相手は「ふつう」でかまわず

112
00:03:56,430 --> 00:03:58,748
彼にとって この問題は
あまり重要ではありません

113
00:03:58,748 --> 00:04:00,308
２番目の質問に
移りましょう

114
00:04:00,308 --> 00:04:01,896
前に質問例として挙げた

115
00:04:01,896 --> 00:04:03,653
「場の中心になるのが好きですか？」で

116
00:04:03,653 --> 00:04:05,231
選択肢は「はい」か「いいえ」です

117
00:04:05,231 --> 00:04:06,407
あなたの答えは「いいえ」で

118
00:04:06,407 --> 00:04:08,235
相手にも「いいえ」であることを望み

119
00:04:08,235 --> 00:04:10,862
この問題はあまり
重要でなかったとします

120
00:04:10,862 --> 00:04:12,419
Bさんの方は 
自分が「はい」で

121
00:04:12,419 --> 00:04:14,087
相手には「いいえ」を望み —

122
00:04:14,087 --> 00:04:16,492
なにしろ自分が中心でいたいので —

123
00:04:16,492 --> 00:04:19,334
そして この問題は彼にとって
まあまあ重要だったとします

124
00:04:19,334 --> 00:04:21,716
それでは計算してみましょう

125
00:04:21,716 --> 00:04:22,855
まずはじめに

126
00:04:22,855 --> 00:04:24,376
コンピュータを使うので

127
00:04:24,376 --> 00:04:26,892
「まあまあ重要」とか
「とても重要」のような概念に

128
00:04:26,892 --> 00:04:29,041
数値を割り当てる
必要があります

129
00:04:29,041 --> 00:04:31,335
コンピュータはすべて
数字で計算するからです

130
00:04:31,335 --> 00:04:33,743
OkCupidではこんな重み付けを
することにしました

131
00:04:33,743 --> 00:04:35,858
「どうでもよい」は 0点

132
00:04:35,858 --> 00:04:38,307
「あまり重要でない」は 1点

133
00:04:38,307 --> 00:04:40,393
「まあまあ重要」は 10点

134
00:04:40,393 --> 00:04:42,426
「とても重要」は 50点

135
00:04:42,426 --> 00:04:46,353
「必須」は 250点です

136
00:04:46,353 --> 00:04:48,852
つぎにアルゴリズムは
簡単な計算を２つします

137
00:04:48,852 --> 00:04:52,161
１つはBさんが あなたにとって
どれくらい満足のいく人かで

138
00:04:52,161 --> 00:04:56,238
これはBさんが取り得る点数のうちの
何点を取ったかということです

139
00:04:56,238 --> 00:04:57,948
最初の質問

140
00:04:57,948 --> 00:04:59,947
散らかし屋かどうかは

141
00:04:59,947 --> 00:05:01,578
あなたにとって
とても重要で

142
00:05:01,578 --> 00:05:04,041
Bさんは正しく答えたので
50点になります

143
00:05:04,041 --> 00:05:06,217
２番目の質問は
あまり重要でなかったので

144
00:05:06,217 --> 00:05:07,558
１点分の価値しかなく

145
00:05:07,558 --> 00:05:09,176
Bさんは間違った
答えをしました

146
00:05:09,176 --> 00:05:12,392
だからBさんの点数は
50/51となり

147
00:05:12,392 --> 00:05:14,023
98%の満足度です

148
00:05:14,023 --> 00:05:15,220
これはかなり良い点数です

149
00:05:15,220 --> 00:05:16,832
次にアルゴリズムが見るのは

150
00:05:16,832 --> 00:05:18,918
あなたが どれくらいBさんを
満足させるかということです

151
00:05:18,918 --> 00:05:20,768
Bさんは散らかし屋の
質問には１点

152
00:05:20,768 --> 00:05:22,353
Bさんは散らかし屋の
質問には１点

153
00:05:22,353 --> 00:05:24,745
場の中心の質問には
10点を設定しました

154
00:05:24,745 --> 00:05:27,156
満点は 1 + 10 = 11 点で

155
00:05:27,156 --> 00:05:29,264
あなたは２番目の質問で
希望に合っていたので

156
00:05:29,264 --> 00:05:30,617
10点を取りました

157
00:05:30,617 --> 00:05:32,611
あなたの点数は10/11で

158
00:05:32,611 --> 00:05:35,240
Bさんにとっての
満足度は91%です

159
00:05:35,240 --> 00:05:36,117
悪くありません

160
00:05:36,117 --> 00:05:38,286
最後のステップとして 
この２つのパーセントの数字から

161
00:05:38,286 --> 00:05:40,454
２人の相性度を計算します

162
00:05:40,454 --> 00:05:42,747
アルゴリズムは
２つの値を掛け合わせて

163
00:05:42,747 --> 00:05:44,500
n 乗根を求めます

164
00:05:44,500 --> 00:05:46,792
ここで n は質問の個数です

165
00:05:46,792 --> 00:05:49,401
今の場合 質問の数は

166
00:05:49,401 --> 00:05:51,507
２つだけだったので

167
00:05:51,507 --> 00:05:54,093
相性度は 98% × 91% の 2 乗根で —

168
00:05:54,093 --> 00:05:58,154
相性度は 98% × 91% の 2 乗根で —

169
00:05:58,154 --> 00:06:00,304
94% となります

170
00:06:00,304 --> 00:06:03,194
94% があなたと
Bさんの相性度です

171
00:06:03,194 --> 00:06:04,921
あなた方が付き合った時に

172
00:06:04,921 --> 00:06:06,305
予想される幸福度を

173
00:06:06,305 --> 00:06:08,259
得られているデータを元に
数学的に求めた値です

174
00:06:08,259 --> 00:06:09,981
なぜこのアルゴリズムでは

175
00:06:09,981 --> 00:06:12,284
２つの点数の平均を取らずに

176
00:06:12,284 --> 00:06:14,530
掛け算して累乗根を
求めているのか？

177
00:06:14,530 --> 00:06:16,689
一般にこのような式は
幾何平均と呼ばれ

178
00:06:16,689 --> 00:06:17,791
広い幅のある

179
00:06:17,791 --> 00:06:19,486
異なる性質の値を
組み合わせる

180
00:06:19,486 --> 00:06:20,861
優れた方法なんです

181
00:06:20,861 --> 00:06:23,164
つまり恋愛の相性には
ぴったりということです

182
00:06:23,164 --> 00:06:24,248
広い範囲の

183
00:06:24,248 --> 00:06:26,206
たくさんの異なる
データがあります

184
00:06:26,206 --> 00:06:27,156
映画だとか

185
00:06:27,156 --> 00:06:28,006
政治

186
00:06:28,006 --> 00:06:29,201
宗教

187
00:06:29,201 --> 00:06:30,395
その他あらゆることです

188
00:06:30,395 --> 00:06:32,336
直感的にも これは
意味のあることです

189
00:06:32,336 --> 00:06:34,918
互いに50%の満足度の２人は

190
00:06:34,918 --> 00:06:36,332
0%と100%の２人よりも

191
00:06:36,332 --> 00:06:39,180
相性が良いと言えるでしょう

192
00:06:39,180 --> 00:06:40,927
恋愛は相互的である
必要があるからです

193
00:06:40,927 --> 00:06:43,687
誤差に対応するために
若干の補正をすれば完了です

194
00:06:43,687 --> 00:06:45,410
たとえば今の場合だと

195
00:06:45,410 --> 00:06:47,234
質問の数が少なすぎる

196
00:06:47,234 --> 00:06:48,811
という問題がありました

197
00:06:48,811 --> 00:06:50,371
OkCupidが
２人を引き合わせる場合

198
00:06:50,371 --> 00:06:52,234
今説明したような
手順を辿ります

199
00:06:52,234 --> 00:06:54,484
まずみんなの答えを
データとして集め

200
00:06:54,484 --> 00:06:56,929
本人の選択と
相手への希望を

201
00:06:56,929 --> 00:06:59,740
単純な数学的方法で
付き合わせていくんです

202
00:06:59,740 --> 00:07:02,453
この 現実の世界の現象を

203
00:07:02,453 --> 00:07:04,947
マイクロチップが理解できる形に
変える能力は

204
00:07:04,947 --> 00:07:05,942
今の時代

205
00:07:05,942 --> 00:07:08,565
最も重要なスキルだと思います

206
00:07:08,565 --> 00:07:10,919
人に対して文章を使って
物語るように

207
00:07:10,919 --> 00:07:13,665
コンピュータに対しては
アルゴリズムを使って物語るのです

208
00:07:13,665 --> 00:07:14,921
言語を学べば

209
00:07:14,921 --> 00:07:16,381
物語を語れるようになります

210
00:07:16,381 --> 00:07:18,768
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その役に立てば幸いです