Netflixはより良い推奨のために機械学習とAIをどのように使用していますか？

Netflixは、米国とカナダを拠点とする約7,400万人の加入者と、2億人の世界的な加入者を擁し、ストリーミング分野のリーダーです。

Netflixは、映画レンタルサービスとして1997年に設立されました。 以前はDVDを郵送で顧客に出荷していましたが、2007年にオンラインストリーミングサービスを開始しました。 残りは歴史です。 現在、同社の時価総額は2,000億ドルをはるかに超えており、長い道のりを歩んできました。

彼らの驚異的な成功の背後にある秘密は何ですか？

革新できると言う人もいれば、最初だったからといって成功したと言う人もいます。 ただし、Netflixの成功の背後にある最大の理由は、競合他社よりも先にMLを活用し始めたことを知っている人は多くありません。

世界のトップ大学（修士、エグゼクティブ大学院プログラム、ML＆AIの高度な証明書プログラム）からオンラインで最高の機械学習認定を取得して、キャリアを迅速に追跡します。

しかし、Netflixがどのように機械学習を使用して業界で前進してきたかについて話す前に、まず機械学習に慣れましょう。

機械学習とは何ですか？

機械学習とは、データと経験を通じて自動的に改善されるコンピューターアルゴリズムの研究を指します。 彼らはタスクを実行し、人間の介入を必要とせずに自分で実行から学びます。

機械学習は、画像認識、音声認識、スペルチェック、スパムフィルタリングなど、私たちの日常生活に数多くのアプリケーションを持っています。

Netflix以外にも、機械学習を使用して運用を強化している企業や組織はたくさんあります。 これらには、Amazon、Apple、Google、Facebook、Walmartなどが含まれます。

機械学習はNetflixでどのような影響を及ぼしますか？

Netflixのインフラストラクチャで機械学習がどれほど深く実行されているかを知って驚かれることでしょう。 ユーザーエクスペリエンスからコンテンツ作成まで、機械学習はNetflixのほぼすべての側面で果たす役割があります。

機械学習の影響は、Netflixの次の分野で見つけることができます。

Netflixホームページ

Netflixを開くと、最初にホームページが表示され、視聴した番組とNetflixが視聴を推奨する番組が表示されます。

Netflixがどの番組をあなたに勧めるべきかをどのように決定するか知っていますか？

ご想像のとおり、彼らは機械学習を使用しています。

Netflixは、「レコメンデーションエンジン」と呼ばれるMLテクノロジーを使用して、あなたや他のユーザーに番組や映画を提案します。 名前が示すように、レコメンデーションシステムは、利用可能なデータに基づいてユーザーに製品やサービスを推奨します。

Netflixには、世界で最も洗練されたレコメンデーションシステムの1つがあります。 彼らのレコメンデーションシステムがあなたにショーを提案するために考慮するもののいくつかは次のとおりです。

1. 選択したジャンル（アカウントの設定時に選択したジャンル）。
2. あなたが見た番組や映画のジャンル
3. あなたが見た俳優や監督。
4. あなたと同じような趣味を持つショーや映画の人々が見ています。

Netflixがどの番組を推奨するかを決定するために使用する他の要因はおそらくたくさんあります。 彼らの目標は、できるだけ長く画面にとらわれないようにすることです。

サムネイル

番組や映画で表示されるサムネイルは、親友がホームページをスクロールしたときに表示されるサムネイルとは限りません。

Netflixは機械学習を使用して、クリックする可能性が最も高いサムネイルを判別します。 ショーや映画ごとに異なるサムネイルがあり、MLアルゴリズムは常にユーザーと一緒にそれらをテストします。

クリック数が最も多く、関心が最も高いサムネイルは、クリック数が少ないサムネイルよりも優先されます。

機械学習により、Netflixは、すべての番組や映画にパーソナライズされた自動生成サムネイルを提供できます。 選択したサムネイルは、クリックされる可能性が最も高いことを確認するために、ユーザーの好みと視聴履歴によって異なります。

たとえば、Riverdaleには、深刻な謎のサムネイルとロマンチックなサムネイルの2つのサムネイルを含めることができます。 表示されるものは、最も好むジャンルによって異なります。 サムネイルをクリックすると、番組や映画を見る機会が増えます。 これが、Netflixが最も必要なサムネイルの表示に重点を置いている理由です。

ストリーミング品質

あなたがショーを見ているとき、起こり得る最悪のことは何ですか？ バッファリング。

使用するストリーミングサービスに関係なく、バッファリングは大きな問題になる可能性があります。 バッファリングのため、人々は数秒待った後すぐにプラットフォームを終了する傾向があります。 Netflixはこの問題をよく知っています。

バッファリングは顧客の体験を台無しにし、Netflixが貴重な時間を取り戻すことを困難にする可能性があります。 さらに、顧客はプラットフォームを切り替えて、Hulu、Amazon Prime、HBO MAX、Disney+などの競合他社のプラットフォームで何かを見始める可能性があります。

彼らはこの問題に対処するために多くのソリューションを実装しており、その1つが機械学習です。

機械学習により、加入者によるサービスの使用状況を注意深く監視できます。 これらのアルゴリズムは、ユーザーの表示パターンを予測して、ほとんどの人がいつサービスを使用し、この数が最も少ないかを判断します。

次に、この情報を使用して、ビューアに最も近い地域サーバーをキャッシュし、それらのユーザーがサービスを使用するときにバッファリング（または最小限のバッファリング）が発生しないようにします。

ショー（または映画）の場所

Netflixは、映画や番組を表示するための単なるストリーミングプラットフォームではありません。 彼らは制作会社でもあります。 独自のコンテンツを作成することで、収益と収益性を高めることができます。

これまでのところ、この戦略は驚くほどうまく機能しています。何年にもわたって、Netflixのオリジナルコンテンツの量が大幅に増加したからです。 2019年には、 2,769時間のオリジナルコンテンツを作成しました。これは、前年より80％多くなっています。

すべてのショーには撮影場所が必要です。 Netflixは機械学習を使用して、特定の番組や映画に最適な撮影場所を決定します。

彼らは機械学習アルゴリズムを使用して、乗組員とキャストのコストとスケジュール、射撃要件（都市、砂漠、村など）、天気、許可を取得する可能性、およびその他の多くの関連要素をチェックします。 機械学習により、これらの多数の要因をすばやく確認して分析し、適切な撮影場所をすばやく見つけることができます。

創造性

おそらく、Netflixでの機械学習の最大の用途は、コンテンツの作成です。 ほとんどの制作会社とは異なり、Netflixはハイテク企業として機能します。 彼らは、少数の作家やコンテンツ作成者の創造性だけに基づいてコンテンツを作成するのではありません。 代わりに、機械学習アルゴリズムを使用して市場調査を実施し、特定の市場セグメントに最も適したコンテンツのタイプを見つけます。

MLアルゴリズムは、市場のトレンドを先取りし、すべての人のための番組や映画を作成するのに役立ちます。 彼らのアプローチは、米国のストリーミングプロバイダーからのトップ10の最も人気のあるオリジナルビデオシリーズのうちの8つがNetflixによるものであるため、彼らを実質的に助けました。

彼らの研究は、彼らがさまざまな市場セグメントに浸透するのに役立ちます。 たとえば、10代の若者のコンテンツの好みは、夫婦のそれとは大幅に異なります。 徹底的な市場調査とMLの実装を通じて、Netflixは多様な視聴者ベースのコンテンツ要件をうまく満たすことができます。

秘密が明かされる

これで、Netflixの驚異的な成功の背後にある秘密がわかりました。 彼らは、ビジネスのほぼすべての手段で、機械学習やデータサイエンスなどの最新テクノロジーを使用しています。

これにより、競合他社に先んじて、より優れたユーザーエクスペリエンスを提供できます。 それが、彼らが米国で最大のストリーミングサービスプロバイダーである主な理由です。

Netflixとその機械学習の使用についてどう思いますか？ どの機械学習アプリケーションが最も興味をそそられましたか？

習得したすべてのスキルを使用して、他の競合するプラットフォームでもアクティブになり、スキルをテストして、さらに実践的になることができます。 このコースの詳細に興味がある場合は、機械学習とAIの理学修士のページを確認し、キャリアカウンセラーに相談してください。