推薦システムの仕組み
22 個のAIプラットフォームから最適解を選ぶ透明なプロセスを解説します。
プロセス概要
1. プロファイル分析
6問で目的・スキル・予算・環境を把握
2. マッチスコア算出
タグスコア + ボーナス + シナジーを総合
3. パーソナライズ推薦
上位5件と明確な理由を提示
タグベースのマッチングシステム
AI ファインダーの核心は精密なタグマッチングシステムです。各AIプラットフォームは特性を表すユニークなタグを持ち、あなたの回答もタグに変換されます。
タグマッチングの仕組み
6つの質問で選択した各オプションは特定のタグに紐づいています。例えば『コード作成』を選ぶと'code-generation'タグが、『使いやすさ』を選ぶと'ease-of-use'タグが収集されます。これらのタグが各AIプラットフォームのタグと比較され、マッチスコアが算出されます。
タグのカテゴリ
コア機能
高テキスト生成、コード生成、画像作成、音声処理などAIの主要機能
プラットフォーム特性
中開発者向け、エンタープライズ向け、マルチモーダル対応など
利用環境
中Web、モバイル、API、オフィス連携などの利用シーン
予算
低無料、低価格、中価格、プレミアムなどの価格帯
スコア計算方式
単純なタグ一致数ではなく、多層的なスコア計算で正確な推薦を実現しています。
スコアの構成要素
基本マッチスコア
ユーザータグとプラットフォームタグが一致すると、タグの重みに応じてスコアが加算されます。コア機能タグ（例：code-generation）は15-20点、環境タグ（例：mobile）は6-8点の重みがあります。
特化ボーナス
各プラットフォームには得意分野があります。GitHub Copilotはコーディング関連タグに、Midjourneyは画像生成タグに特化ボーナスが適用されます。これにより、特定分野で強みを持つプラットフォームがより高いスコアを獲得します。
シナジーボーナス
関連タグが同時にマッチすると追加スコアが付与されます。例えば開発関連タグ（development、code-generation、api-access）が3つ以上マッチすると、シナジーボーナスが適用され、総合的な開発環境を提供するプラットフォームが有利になります。
制約ペナルティ
必須要件を満たさないプラットフォームにはペナルティが適用されます。例えば『自分のPCのみ』を希望しているのにクラウド専用サービスの場合、スコアが減点されます。
最終スコア計算
最終スコア = (基本マッチスコア + 特化ボーナス + シナジーボーナス - ペナルティ) × 正規化係数。このスコアは0-100に正規化され、マッチ率として表示されます。
パーソナライズロジック
同じ回答の組み合わせでも、全体的なプロファイルによって推薦結果が変わることがあります。
ユーザータイプ分類
テスト結果に基づき、7種類のユーザータイプ（メイカー型、アイデア型、整理型、探究型、安全志向型、自然表現型、気軽型）のいずれかに分類されます。この分類は推薦説明に反映され、なぜそのプラットフォームがあなたに合うのかを説明します。
コンテキストに基づく推薦
機能だけでなく、利用シーン（個人/仕事/創作）、スキルレベル、予算など全体的な文脈を考慮します。例えば同じ『画像生成』目的でも、プロのデザイナーにはMidjourney、一般ユーザーにはCanvaを推薦することがあります。
信頼性と透明性
AI ファインダーは正確で信頼できる推薦を提供するため、以下の原則に従っています。
データに基づく評価
各プラットフォームのタグと特性は、公式ドキュメント、実際の使用経験、ユーザーフィードバックを総合して定義しています。
定期的な更新
AIプラットフォームは急速に進化します。新機能、価格変更、サービス更新を反映してデータを定期的に更新しています。
偏りのない推薦
パートナーシップや広告収益の影響を受けません。推薦はあなたの要件とプラットフォームの特性のみに基づきます。
透明な結果
なぜそのプラットフォームが推薦されたかを表示します。マッチしたタグとスコアを確認でき、結果の理由をいつでも検証できます。
データ管理
正確な推薦のため、プラットフォームデータを体系的に管理しています。
プラットフォーム数
主要AIプラットフォームを継続的に追加中。
更新頻度
新機能、価格変更などを定期反映。
タグ数
細分化されたタグで精密なマッチングを実現。
推薦結果が実際の体験と異なる場合は、ディスカッションやお問い合わせからフィードバックをお寄せください。アルゴリズム改善に大変役立ちます。