大学の課題提出したもの。
集合知のデータから生み出されるサービスは、さまざまありますが、現在のところ、大きくわけて３つに分けられる。
1つ目は「どのようなページやワードが人気なのか"傾向"がわかるサービス（傾向分析）」。たとえば、「投稿データ」から分析した「トレンド解析」や「クエリーログ」から分析した「検索ワードランキング」といったサービスが「傾向分析」といえる。
２つ目としては、「ページやワードを分類するサービス（整理・分類）」。タグによるページや写真の分類、関連検索ワードなどがそうでしょう。
３つ目は、「個人を分析し、ページやサービスをレコメンドするサービス（個人分析）」です。「クリック履歴」から分析する「レコメンドシステム」などが挙げられる。
- 傾向分析
- 整理・分類
- 個人分析
だから、集合知からサービスを考える場合、集合知の種類を横軸に、この３つのカテゴリを縦軸にはめて考えるといいのではないか。
たとえば、「検索クエリログ」と「個人分析」を組み合わせた場合、ユーザが関心のある分野について、インターネット上で新たな動きがありそうだったら、お知らせしてくれるサービスが考えられる。検索クエリとクリック履歴を組み合わせ、「ページの分類」につかい、あるワードを調べてくるユーザがどのページに興味をもったかを蓄積し、検索の精度を上げることもできる。
さらに、集合知のデータ解析による「成果」と集合知を再び結びつけることで、新たなサービスを考えられると思います。「トレンド解析」や「検索ワードランキング」と、個々のユーザーの「クエリーログ」を結びつけ、個々のユーザーの性質を分類し、その分類をもとに、分析対象を「アーリーアドプターに限定した傾向分析」のようなサービスが実現可能ではないか。
また、未発見の集合知データや、「傾向分析」「整理・分類」「個人分析」以外のカテゴリを探し出すことも新しいサービスを生み出すことにつながると思われる。
