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KKBOXが大幅リニューアル、パーソナライズ機能強化でより直感的な音楽との出会いを実現

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定額制音楽配信サービスのKKBOXが、アプリを大幅にリニューアルした。

今回のリニューアルでは、KKBOXの理念“Connecting people with their shared passion of music”を元に、パーソナライズ機能の強化、対応デバイスの拡充、提供コンテンツの拡充およびUIをリニューアル。なお、今回のリニューアルは、日本国内だけでなく、KKBOXがサービス展開する台湾、香港、シンガポール、マレーシア、タイにおいても実施した。

パーソナライズ機能では、国立台湾大学などの専門機関との連携で開発した、独自のリコメンドシステム「Discover」を導入。使えば使うほど、自分好みのアプリに進化する。

また、これまで以上に様々なシーンで、KKBOXを楽しむための取り組みの一つとして、マルチデバイス化を推進。今回新たに、「Apple CarPlay」「Android Auto」を含む車載端末や、「Apple TV」「XBOX」などのリビングルームを演出するデバイス、ウェアラブルデバイスの「Apple Watch」「Android Wear」への対応を開始した。

なお、今回の大幅な機能追加や、対応デバイスの拡充に合わせ、ユーザーがより便利で快適に楽しめるように、直感的で視認性の高いカード型UIに変更。音楽のジャンルカテゴリも再構築し、楽曲分類の再編成、プレイリストの増強が行われている。

今回のリニューアル全体に際するコメント
KKBOX International (台湾) 代表 Izero Lee氏
KKBOXのコア・バリューは“音楽を手軽に、簡単に、かつ大いに楽しめるようにする”です。私たちはサービス開始当初からその想いを持ち続けています。そして、「コンテンツ」「リコメンデーション」「音楽体験」の3つの視点を重視しています。

KKBOX Japan 代表 八木達雄氏
“もっと音楽を身近に”そんな想いで今回サービスリニューアルを実施いたしました。
今後も私たちは、日常の様々なシーンやシチュエーションで音楽を楽しむ機会を多く作れるようチャレンジしていきます。

リコメンド機能「Discover」に関する専門機関のコメント
国立台湾大学 Chen Hongming氏
KKBOXは革新的で画期的なサービスです。今回の産学連携により、音楽にも、科学技術においても驚くべき成果を出すことができました。開発研究者の才能を育成するだけにとどまらない非常に大きな成果です。リコメンドシステムにおけるパーソナライズ機能の開発技術は、業界的にも非常に先進的なものですし、国際的に見ても注目に値するものです。

中央研究院 Yang Yixuan氏
リコメンドアルゴリズムの技術は向上し続けています。過去には「Matrix Decomposition(行列の分解)」と呼ばれるアルゴリズムが使用されていましたが、今回、採用したアルゴリズムは「Deep Learning」に基づいたものです。基本原理としては、ユーザーの嗜好を予測するにあたり、シェア履歴や似た傾向にあるグループのデータを使うというものです。これにより、個々のユーザーにより最適化されたリコメンドが可能になります。
「Deep learning」は近年、人工知能の分野で使用されている非常に人気のある方法です。この方法は、人間の脳の神経回路を模倣した「Neural Networks(ニューラルネットワーク)」の概念を使用するものです。今回の連携により、これまでの研究成果が、ユーザー嗜好予測の概念を一新するような大変良い結果をもたらすことができたと感じています。

国立政治大学 Ming-Feng Tsai氏
私たちが使用する「Deep learning」に基づいたリコメンドアルゴリズムは「Representation Learning(表現学習)」において新しい手法とされています。利点は高い柔軟性で、リコメンド分析モデルの中にデータを埋め込むことができます。楽曲、ジャンル、リスニングの回数、過去にユーザーがインプットしたミュージシャンの情報でさえ、分析要素として組み込むことができます。
よって、以前のアルゴリズムよりもより正確に、そしてより人間の思考回路に近いリコメンド結果を出すことができるようになります。今回のリニューアルにおいてはユーザー個々に応じて「再生履歴からのリコメンド」「オススメプレイリスト」「オススメアルバム」といった、多面的かつパーソナライズされたリコメンドができるようになりました。

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