セグメント vs AI
アテンション・エコノミー（関心を競う経済）の世界では、ユーザーのアテンションを得るためにそのユーザーの嗜好（しこう）や傾向に合った情報やコンテンツが選択的に送られます。
その意味では、サービスが「個別化（personalized）」され、個人の尊重によりかなう世界が到来したと考えることもできそうです。「その人」が読まないであろう情報は事前にフィルタリング（濾過＜ろか＞）され、情報が「その人」に合わせて絞り込まれる。個人にしてみれば「これは便利だ」ということになります。
しかし、ここで言う「個別化」の意味には細心の注意が必要です。AIは、「その人」を見ているわけではない。実際には、「セグメント」と呼ばれる、共通の属性をもつ集団を見ています。筆者について言えば、AIにとって、私が「40代×男性×大学勤務×○○在住×収入○○……」というセグメントαに分類できるかが重要で、私が「山本龍彦である」ということ――私の固有性――には関心がない。単純化して言えば、AIは、セグメントαに分類される者が、どのような行動をとりやすいかを見ているのです。
もちろん、データの品質が良く、その量も豊富であれば、セグメントはどんどん細かくなっていき（より詳細な分類が可能となり）、予測精度も爆発的に上がります。けれども、いくら仕切りが細分化されようと、AIによる評価は「集団（セグメント）」ベースでなされているという事実を否定することはできません。集団は、集団なのです。
いくらセグメントの仕切りが細かくなっても、「集団」は「集団」に過ぎない（写真：shutterstock）
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したがって、このセグメントに反映されないその個人の属性や能力、その個人を取り巻く具体的な事情や環境、人間関係は捨象される運命にあります。セグメントαに分類される者は確率的・統計的に読まないであろうコンテンツでも、実際の個人は読むかもしれない。さらに、その偶然的な出合い（セレンディピティ）によって、考え方が変わったり、人生が劇的に変わったりすることがあるかもしれません。しかし、AIはそんなことには興味がない。「So what？」です。
私は、大学時代の卒業論文で、遺伝情報のプライバシーという、まだヒトゲノム計画も終了していない1990年代当時からすると、ぶっとんだテーマを選びました。そのことが、後の研究者人生にも大きく影響したのですが、それは、ある百貨店の書店でたまたま新書のコーナーに立ち寄り、そこでたまたま遺伝情報に関する本が目に入ってきたことがきっかけでした。
おそらく、AIが当時の私をプロファイリングしても、遺伝情報に関する本をレコメンドしなかったと思います。憲法のゼミに所属するお堅い（？）法学部生で、ゲノム技術にほぼ関心のない人物が、genetic informationに関する書籍にアテンションを向け、それを購入する確率はとても低いからです（現在は遺伝情報保護に関する問題は法学の重要論点ですので、それがレコメンドされる可能性はあるでしょう）。
もし、当時の私がアテンション・エコノミーの世界に生きていたならば、「憲法に興味のある男子法学部生」というセグメント（集団）に分類され、憲法9条に関する厳（いか）めしいコンテンツばかりがフィードされて、今とは全然違う大人になっていたかもしれません（鳥海さんとこのような本を書くこともなかった？）。
からの記事と詳細 ( AIは人を「共通の属性」でしか見ない サービス個別化の罠 - 日経ビジネスオンライン )
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