ユーザーの心を掴むヒントは“ハイパー・パーソナライゼーション“にあり
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"AmazonはItem-to-item collaborative filtering（アイテムベースの協調フィルタリング）というレコメンデーション・エンジンを生み出したことでも有名"
インターネットの検索はとても便利ですが、ユーザーに能動的な行動を促します。もう少しはっきり言うと「メンドクサイ」ですよね。今やAmazonもYouTubeもspotifyも行動すればするほどログがたまって「次はコレをどうぞ」と受動的な行動を促される。コレは楽で気持ちいいものです。一度ここにはまってしまうとログのたまってないメディアで行動する方にスイッチできなくなるのだ、どんどんロックインされてしまいますね。「ああ、結局レコメンデーションのことでしょ」と思う人は、まだ事の本質を掴んでいないかも知れません。
様々な情報処理が自動化されている昨今では、これぞ「人工知能」だと人に思わせる領域は、究極のところパーソナライゼーションという価値に向かっていると言っても過言ではありません。
しかし、従来の"マーケティング理論"や、実験心理学や脳科学は、平均値の科学なので、やっていることはパーソナライゼーションと真逆。ある集団内に共通の平均的な特徴をいかに統計的に捉えるかというアプローチが主流です。個性的なデータ点は"外れ値"として除外対象ですらあります。
私がいつも言っているように、これは"マーケティング"（敢えて和訳すれば「市場（マーケット）で売れて儲かる為の活動」）ではなく、個に対する"マッチング"です。
様々なデータから、どんなタイプがあるかというある種離散的な（時には連続的な）特徴づけを行いつつ、ある対象の個人に対してそれらの特徴の組み合わせを行い、その個人ならではの特徴を見い出す、または"創発"し喚起する、ということができれば、この記事が言うような"ハイパーパーソナライゼーション"が実現するのかもしれません。
そしてパーソナライゼーションには個人情報や様々な（推定された）属性情報が必要になりますが、その利用のされ方や保護の法的な取り扱いは、国によって微妙に違うようです。（米国では遺伝子は個人情報だが脳画像は違うなど）
Facebookで話題になっているように、こうした情報は国際的な政治介入や、カウンターインテリジェンス、サイバーセキュリティ、テロ対策にも関わる重要な問題でもあります。日本では不正アクセス禁止法や憲法改正にも関わる問題です。
参考
ブランドではなく「消費者」がブランドのする時代に
https://newspicks.com/news/2037628/今手元に資料が出せないが、確か数年前のガートナー社の調査ですら、パーソナライズされた商品だったら、多くの人がより高い値段を払っても良いと回答していたと記憶している。
ただし、パーソナライズするためには全数のデータが必要である。しかも詳細に渡るデータを扱えば扱うほどその精度は上がって行くはずである。どこまでのデータを消費者がこういったパーソナライズを実現させるために差し出すか？昨今の個人情報の取り扱いと含めて行く末が気になる。
