こんにちは、Yu_Seです。
Twitterアカウントをフォローされている方は既にアクセスされているかもしれませんが、ついに映画・ドラマ・アニメ・舞台を推薦する「レコメンド屋さん」を正式にリリース致しました！！
本来なら、7月下旬にリリースする予定だったのですが、本業が急遽忙しくなってしまってこちらにあまり時間を割けなかったり、想定外の箇所で開発が難航してスケジュール通りに進まなくて、リリースが本日8月27日となってしまいました。楽しみにして下さっていた方、リリース遅れまして申し訳ないです。。。
その分と言ってはなんですが、「レコメンド屋さん」の方は機能としてもデザインとしても高いクオリティで仕上がったと思っています！デルタ株が猛威を振るう最中、なかなか外出出来ない状況となっておりますが、映画・ドラマ・アニメレコメンド機能を使って「イマ」観たい作品を探して楽しみ、状況が戻ったら舞台レコメンドを使って観劇を楽しんでもらえたらと開発者は願っています。

以下が、「レコメンド屋さん」Webサイトへのリンクと、Twitter上で流した使い方・サービス説明動画です！

↓✨「レコメンド屋さん」Webサイトホーム画面✨

↓「レコメンド屋さん」使い方・サービス説明動画

【「レコメンド屋さん」とは？】

私のTwitterやnoteをフォローして下さっている方は既にご存知かもしれませんが、初めてこのnoteをご覧になっている方向けに、改めて「レコメンド屋さん」について説明したいと思います。
「レコメンド屋さん」とは、映画（10000作品以上）、ドラマ（1000作品以上）、アニメ（800作品以上）、舞台（上演中・これから上演予定の100作品前後）の中から、映画・ドラマ・アニメであれば「動画配信サービス」「ジャンル」「感情」などのフィルター、舞台であれば「ジャンル」「都道府県」「チケット上限価格」「上演中orこれから上演」のフィルターによって、条件に合った作品を絞り込み自動推薦（レコメンド）してくれるサービスです。レコメンド＝推薦という意味なのでシンプルに「レコメンド屋さん」と命名しました。
後で詳しく記載しますが、このサービスの一番の特徴は作品のジャンル分けをする際に機械学習モデル（俗に言うAI）を使っている点です。映画・ドラマ・アニメであればレビューサイトのFilmarksの感想データを、舞台であればCoRich舞台芸術！の公演情報データを元に、映画、ドラマ、アニメ、舞台それぞれで、74、54、13、12ジャンルに分類しています。
さらに、映画・ドラマ・アニメに関しては感想データから「作品から得られる感情」を軸にした分類もしています。こちらも詳細を後述したいと思います。

「レコメンド屋さん」の開発に至った経緯についても軽く説明します。
私は物凄く舞台を観ることが好きで、多くの人にもっと舞台の面白さを知ってもらいたいと日頃から思っていて、自分の持ち合わせているデータサイエンススキルとエンジニアリングスキルを活かして何か出来ないか考えていました。
そこで思いついたのがレコメンドでした。舞台作品はどんなに自分が面白いと思っていても必ずしも万人ウケする訳ではありません。その人その人の好きなジャンルや好みに合わせて舞台情報がレコメンドされたら、普段なかなか観劇に足を運びにくいお客さんも劇場へ行ってくれるんじゃないかと。そんなWebサービスだったら自分のスキルを使って実装出来ると思って開発を着手しました。
しかし、現在はコロナ禍真っ只中であり、なかなか観劇に行くことも容易い状況ではなく、いつ上演が中止されるか分からないご時世です。舞台レコメンドサービスをリリースしても、折角自分の好みに合うような舞台作品を見つけられたからと言って、劇場へ足を運びにくかったら意味がありません。
そこで、舞台だけではなく映画・ドラマ・アニメに関してもレコメンド機能として追加することで、おうち時間にも役立つようなサービスに方向転換して仕上げました。これによって、今は家で映画・ドラマ・アニメを探すために「レコメンド屋さん」を使って頂き、コロナが落ち着いたら舞台レコメンド機能を使って劇場で観たい舞台作品を探して頂ければと思いました。
また、映画・ドラマ・アニメ好きのユーザーにもこのサービスが知れ渡るようになることによって、今まで舞台と縁のなかったユーザーが「レコメンド屋さん」をきっかけとして、劇場に足を運んでくれるようになれば嬉しいという細やかな願いも込めてリリースしています。

【「レコメンド屋さん」の使い方】

ここでは「レコメンド屋さん」の使い方について紹介していきます。
Twitterの使い方動画では、例として「Amazon Prime VideoかNetflixで、猫に癒やされる映画が観たいとき」を挙げて説明していますが、noteでは「NetflixかU-NEXTで、ハラハラ・ドキドキするガン・カーアクションのメジャー映画を120分以内で観たいとき」について使い方を説明していきたいと思います。
「ガン・カーアクション」とは、説明するまでもないかもしれませんが、「ガンアクション」と「カーアクション」をミックスさせたジャンルで、「ガンアクション」は銃を使用したアクションジャンル、「カーアクション」は車やトレーラーを使用したアクションジャンルのことを指します。皆さんは、「ガン・カーアクション」と言われたらどんな作品を連想しますか。
どんな作品があるか調べるためにも、早速「レコメンド屋さん」で条件を入力して検索してみましょう！

まずは、「レコメンド屋さん」ホーム画面から「映画」ボタンをクリックします。

次に「動画配信サービス選択」ボタンをクリックして、「Netflix」と「U-NEXT」にチェックを入れます。

「ジャンル選択」ボタンをクリックして、大カテゴリに相当する「アクション」をクリックして、「ガン・カーアクション」にチェックを入れます。

「感情選択」ボタンをクリックして、「ハラハラ・ドキドキ」にチェックを入れます。

「有名度選択」ボタンをクリックして、「メジャー映画」にチェックを入れます。こちらの有名度のタグ付けは、Filmarksの映画レビューサイトのレビュー投稿数に基づいて付与しています。

「上映時間選択」ボタンをクリックして、「〜60分」「61〜90分」「91〜120分」にチェックを入れます。こうすることによって、120分以内の作品に絞り込むことが出来ます。

「製作国選択」ボタンと「製作年代選択」ボタンに関しては、「全て」にチェックを入れることによって、フィルタリングなしの条件を指定することが出来ます。
※ここを「未選択」のままにしておくと、ERRORが表示される仕様になっています。

「検索」ボタンを押すと、条件に合った作品が表示されます。一番トップに来た作品は、「ボーン・アイデンティティー」ですね！
たしかに、ハラハラ・ドキドキする「ガン・カーアクション」作品ではないでしょうか。縦にスクロールしていくと、他にも該当する作品がずらりと表示されています。
ここの作品の並び順は、今回選択している「ジャンル」と「感情」に該当するキーワードを感想に多く含む順となっています。

例えば、「ボーン・アイデンティティー」を「イマ」観たいと思ったら、作品のブロックのいずれか（画像やタイトル、詳細部分など）をクリックすると、Filmarksの該当作品のサイトにアクセス出来ます。

U-NEXTで「ボーン・アイデンティティー」を観たいと思ったら、Filmarksのサイトの「U-NEXT」をクリックすれば、動画配信サービス「U-NEXT」の「ボーン・アイデンティティー」視聴ページにアクセスすることができ、そこから今すぐに視聴を開始することが出来ます。

以上が、「NetflixかU-NEXTで、ハラハラ・ドキドキするガン・カーアクションのメジャー映画を120分以内で観たいとき」での「レコメンド屋さん」の使い方の手順でした。
この他にも、74ものジャンルと10の感情を選択出来るので、色々と条件を変えながら多くの作品に触れて頂ければと思います。
また、同様の手順でドラマレコメンド機能とアニメレコメンド機能も使えるので、ぜひ観たい作品を探してみて下さい。ドラマレコメンド機能には「動画配信サービス選択」「ジャンル選択」「感情選択」「有名度選択」「製作国選択」「製作年代選択」のフィルターが、アニメレコメンド機能には「動画配信サービス選択」「ジャンル選択」「感情選択」「有名度選択」「制作会社選択」「製作年代選択」のフィルターを用意しています。

舞台レコメンド機能は、当然ながら上演中もしくはこれから上演予定の作品を探すことになるので、探し方は上３つとは少し変わってきます。
「ジャンル」「エリア」「チケット上限価格」「上演中/これから上演」の4つのフィルターで絞り込むことが出来ますので、例として「東京エリアで上演中のお笑い・コメディ舞台が観たいとき」を挙げて使い方を説明していこうと思います。

まずは、「レコメンド屋さん」ホーム画面から「舞台」ボタンをクリックします。

次に「ジャンル選択」ボタンをクリックして、「コメディ・お笑い」にチェックを入れます。

「エリア選択」ボタンをクリックして、「関東」をクリックし「東京都」にチェックを入れます。

「チケット上限価格選択」をクリックして、ユーザーが予算的にいくらまでチケット代として支払えるかを選べます。他の項目は基本複数チェックが可能になっていますが、この選択ボタンだけは複数チェック不可のラジオボタンになっています。今回の条件では特に指定はないので「指定なし」をチェックします。

「上演中/これから上演選択」をクリックして、「上演中」にチェックを入れます。
そして、「検索」ボタンを押して該当作品を表示させます。

結果を見ていくと、なんとこんなご時世でも都内で「コメディ・お笑い」ジャンルの舞台が上演されていることが分かります。普段あまり劇場に足を運ばない人は、この「レコメンド屋さん」でコロナ禍でも演劇活動を続けいている人達が沢山いることを知って頂ければ良いかなと思っています。
そして、縦にスクロールしていくと一番下に「愛が世界を救います（ただし屁が出ます）」という作品があることが分かります（これは2021/08/27現在です）。脚本・演出があの有名な宮藤官九郎さんで、出演者には「あまちゃん」ののんさんや、Netflixドラマ「今際の国のアリス」などに出演していた村上虹郎さんがいます。結構著名人の揃った舞台作品です、この舞台の存在を知っていた人って一体どれくらいいるのでしょうか。私は知っていましたが、普段生活している人にとってはなかなか入ってこない情報なんじゃないでしょうか。

他のレコメンド機能同様に、観たいと思った作品のブロックのいすれかをクリックすると、舞台に関してはCoRich舞台芸術！のサイトへアクセスすることが出来ます。ここから公式サイトにアクセスしてチケット予約ページに辿ることが出来ます。

以上が舞台レコメンド機能の使い方です。いかがだったでしょうか。
「レコメンド屋さん」によって、Twitterでは情報収集できないような舞台作品情報を入手することが出来るんじゃないでしょうか。こんな具合で、様々な条件で舞台を検索して頂ければと思っています。

【「レコメンド屋さん」の特徴・新規性】

ここでは、一度書くことを後回しにしていた「レコメンド屋さん」のサービスとしての特徴や新規性について触れていきたいと思います。
動画配信サービスやジャンルなどフィルターで絞って作品を検索するサイトなんて、正直どこにでもありそうで新規性ないんじゃないかと思う人もいるかもしれません。しかし私は、正直どんな作品検索サイトよりもスマートで使いやすくて便利なWebサービスに仕上がったんじゃないかと自負しています。
では、どういった観点で「レコメンド屋さん」は優れているのかについて項目ごとにまとめたので紹介していきます。

他サービスでは見られない「レコメンド屋さん」の特徴・新規性は以下の項目です。

「レコメンド屋さん」の特徴・新規性

1. 機械学習モデル（俗にいうAI：人工知能）を用いて作品をジャンル分けしている。
2. 作品から得られる感情を軸に作品を絞り込める。
3. 動画配信サービスによって絞り込め、観たい作品を見つけてから3クリックで視聴開始が出来る。
4. 作品の有名度によってフィルタリング出来る。
5. 舞台をジャンル検索出来る唯一のWebサイトである。
6. 都度新しい作品が自動更新されてジャンル分けされ反映される。

1つずつ見ていきましょう。

1. 機械学習モデル（俗にいうAI・人工知能）を用いて作品をジャンル分けしている。

これは「レコメンド屋さん」というサービスの一番の特徴になるんですが、データサイエンティストである自分の強みを活かした要素となっています。むしろこの要素がないと、このサービスをリリースする意味がないと言っても良いくらい大事な特徴です。
以前noteで投稿した「映画・ドラマ・アニメ・舞台を推薦する「レコメンド屋さん」をリリースします！」や「データサイエンス×演劇　〜トピックモデルによる舞台のジャンル・特徴分け　PART1・2・3〜」の記事を読まれている方は既にご存知かもしれませんが、この機械学習モデルを使った作品のジャンル分けについて、ここでも軽く説明したいと思います。

俗にAIまたは人工知能と呼ばれる機械学習モデルですが、機械学習モデルといっても様々な種類が存在します。今回私が実装した機械学習モデルはトピックモデル（正式にはLDA：Latent Dirichlet Allocation）と呼ばれるもので、簡単に説明してしまうと作品の感想データに含まれるキーワードから自動でジャンルを生成して分類しているという点です。
例えば、映画「ラ・ラ・ランド」であったらミュージカル映画なので感想には「歌」「ミュージカル」「歌声」「美声」など、ミュージカルに関係してくるキーワードを沢山含んでいることが想定されます。それらのキーワードをトピックモデルと呼ばれる機械学習モデルが自動的に同じトピックだと判断して、それらのキーワードを集めて一つのまとまりを自動で形成し、作品にジャンルを振っていくといった感じです。少々難しい話になるので、こちらに関して詳しく知りたい方は「データサイエンス×演劇　〜トピックモデルによる舞台のジャンル・特徴分け　PART1・2・3〜」か「【技術者・エンジニア向け】「レコメンド屋さん」リリースにあたって」（今後投稿予定）を参照頂ければと思います。ここでは割愛いたします。

作品ジャンルは各作品に一つだけ割り振られるとは限らず、複数のジャンルが割り振られることもあります。というか、複数ジャンル持つ方が圧倒的に多いです。例えば先ほどの映画「ラ・ラ・ランド」であれば、ミュージカルというジャンルが割り振られるのは当然だと思いますが、その他にも「恋」「恋愛」といったキーワードも感想に含まれるので、「ラブストーリー」というトピックも形成され、ラブストーリージャンルとしても割り振られています。

ちなみに、このトピックモデル（正式にはLDA）ですがSmartNewsに応用されている技術と全く同じものであり、SmartNewsも世界中のありとあらゆるニュース記事にトピックモデルをかけてジャンル分けをしてニュースを配信しているという仕組みになっています。「レコメンド屋さん」ではそれを作品の感想に応用した形です。

また、映画・ドラマ・アニメに関してはFilmarksのレビューサイトの感想をそのままトピックモデルに読み込ませたのですが、舞台に関してはCoRich舞台芸術!の公演情報・感想データのみだとデータ量として少なすぎてモデルが作れなかったので、Toggeterの過去の舞台作品の感想データを収集して作成しています。こちらも詳しくは「データサイエンス×演劇　〜トピックモデルによる舞台のジャンル・特徴分け　PART1・2・3〜」にまとめていますので、興味ある方はご覧ください。

2. 作品から得られる感情を軸に作品を絞り込める。

何か作品を探したいとき、ジャンル軸で探したい場合もありますが、「心温まる」「考えさせられる」など作品から得られる感情を軸に探したいと思うことはありませんか。そこで思いついたのが感情選択というフィルターです。これはとある友人のアイデアを組み込んで実装しました。
ロジックとしては、作品の感想データから形容詞・動詞のみを抜き出して先程説明したトピックモデルを作成し、各作品ごとに「切ない」「かっこいい」「美しい・綺麗」「ハラハラ・ドキドキ」「考えさせられる」「騙される」「怖い・胸糞悪い」「心温まる」「可笑しい・笑える」「可愛い・キュンとする」の10の感情のいずれか（複数振り分けられる場合もあり）を割り振っています。

これによって、もちろん感情選択単体でのフィルタリングによる作品の絞り込みも可能なのですが、ジャンル×感情の掛け合わせによって今まで不可能だった作品検索が可能になると思っています。
例えば、映画・ドラマの作品ジャンルに「ゾンビ」というジャンルがありますが、その中でも「怖い・胸糞悪い」作品や「可笑しい・笑える」作品というものがあると思うんです。例えば、ゾンビ×怖い・胸糞悪いであれば、「バイオハザード」や「ワールドウォーZ」などが思い浮かぶと思います。しかし、ゾンビ×可笑しい・笑えるであれば、「ゾンビランド」や「ショーン・オブ・ザ・デッド」が思い浮かぶと思います。
このように、同じ作品ジャンルでも作品から得られる感情は様々だと思いますし、さらにそこで細分化して作品検索出来る点が、「レコメンド屋さん」の大きな強みとなっています。

3. 動画配信サービスによって絞り込め、観たい作品を見つけてから3クリックで視聴開始が出来る。

書いた通りですが、Amazon Prime VideoやNetflixといった動画配信サービスでフィルタリング出来て、「レコメンド屋さん」で作品を見つけてからたった3クリックで視聴開始まで辿り着いてしまうという手軽さです。これに関しては、「レコメンド屋さん」の使い方で説明しているのでイメージはついているかなと思います。
やはり観たい作品が探せても、その作品を観られる環境が整っていないと探しても無意味ですよね。ですので、動画配信サービスで絞れる、そしてたった3クリックで視聴開始出来てしまうという手頃さも、「レコメンド屋さん」の大きな強みだと思っています。

作品が視聴できる動画配信サービスって定期的に変わるけどどうなっているの？と疑問に思う人がいるかもしれません。ご安心下さい、作品に紐づく動画配信サービスは「レコメンド屋さん」の方でも定期的に自動更新して反映させるように既にプログラミングされています。私が手動で何か処理を施す訳でもなく勝手にやってくれます。
その自動更新のタイミングによっては、観られる動画配信サービスに誤りがあるかもしれませんが、私が1ヶ月以上テスト運用してきてそういった状況には1回も遭遇していないのでおそらく大丈夫です。

4. 作品の有名度によってフィルタリング出来る。

個人的には、このフィルターは何気に便利かなとも思っています。特に映画・ドラマ・アニメに詳しくない人にとっては、どの作品から手を出せばよいか分からなくなってしまうと思います。その際は、この「有名度選択」によって、「メジャー」をチェックして検索をかければある程度有名な作品だけをピックアップして表示してくれます。
逆に、有名な作品なんて観てきたよ！という通な人にとっては、「有名度選択」のフィルターを「マイナー」にチェックして検索をかけることで、あまり知られていないマイナーな作品ばかりを表示してくれます。

ではこの「有名度選択」のロジックについて少し説明したいと思います。
これは、Filmarksのレビュー投稿数を元にタグ付けをしています。ある投稿数を閾値としてそれ以上ならメジャー、それ以下なら準メジャー、さらにある閾値以下ならマイナーのように。勿論、映画、ドラマ、アニメでその閾値は異なります。
こちらに関しても、定期的に自動更新されるようになっているので、昔の作品でも何かをきっかけに一気に知名度が上がって投稿数が増えたみたいなことになれば、マイナーからメジャーに格上げされることもあります。

また、「有名度選択」フィルターを使ったちょっとした「レコメンド屋さん」の裏技も開発者本人から伝授しようと思います。
先程「動画配信サービス選択」の話がありましたが、同じAmazon Prime Videoでも会員であれば無料で視聴出来る作品と課金しなければいけない作品がありますが、その判別は現状「レコメンド屋さん」では実装されていません。というか技術的に不可能でした。
そこで「有名度選択」フィルターで「メジャー」を選択すれば、ある程度無料で視聴出来るものに絞り込まれることを確認しています。これは、先程述べた「有名度選択」がFilmarksのレビュー投稿数に基づいているということと関連するのですが、Amazon Prime Videoで会員なら無料で視聴出来るものはどうしても多くの人が視聴してレビューを投稿するので、それによって間接的に無料視聴のものが「メジャー」にタグ付けされがちになるからです。
正規な使い方として想定していませんでしたが、このような面白い裏技を発見しているのでぜひ試してみて下さい。

5. 舞台をジャンル検索出来る唯一のWebサイトである。

映画・ドラマ・アニメは結構ジャンルというものも確立されていてなんとなく雰囲気は掴めると思うのですが、舞台のジャンルはいかがでしょうか。少々イメージつきにくいのではないでしょうか。
舞台や演劇を検索出来るサイトは、CoRich舞台芸術!やカンフェティ、ローチケ、イープラス、ぴあなど沢山あると思いますが、舞台ジャンルで作品を検索出来る機能はおそらくなかったと記憶しています（違っていたらごめんなさい）。もちろん、ミュージカル、歌舞伎、オペラのような大カテゴリでの分け方は見たことがありますが、「家族・夫婦」「ミステリー」「殺陣」のような分かれ方はなされていなかった印象です。

「レコメンド屋さん」では、12ジャンルで舞台をジャンル分けしてレコメンドしています。これはおそらくWebサイト史上初めてのことじゃないかと思っています。
現在上演しているコメディ舞台を検索、殺陣舞台を検索、ラブストーリー舞台を検索、私は一度も聞いたことがなかったのでこれを機にジャンルで舞台を絞って作品探しをするということが流行ってくれれば嬉しいと思っています。

6. 都度新しい作品が自動更新されてジャンル分けされ反映される。

ラストの特徴は、「レコメンド屋さん」の表示内容は定期的に更新されるということです。舞台に関しては毎日、映画・ドラマ・アニメに関しては1ヶ月に1回自動更新されます。
たとえ新しい作品が出てきたとしても、その作品の感想データや作品情報データがあれば、勝手にトピックモデルにかけられてジャンル分け、感情振り分けされて結果が表示されます。ですので、これから「レコメンド屋さん」に掲載される作品数は舞台を除いて増える一方です。

さらに前でも触れた通り、既存の作品も動画配信サービスと有名度に関しては自動更新されるので、こちらも結果の出力のされ方が変わってくる場合があります。

この自動更新は全て既にプログラミング化されているので、私は何もせずとも勝手に「レコメンド屋さん」がせっせと仕事をしてくれることになっています。

【こだわったことと開発者の思い】

「レコメンド屋さん」をリリースするにあたり、取り入れた特徴や新規性の他に開発者である私がこだわったポイントがあるので、そちらについて触れていきたいと思います。

まず１つ目は、ユーザーが「レコメンド屋さん」の利用を通して、流行り廃りに寄らず自分のお気に入りとなる作品を沢山発掘出来るようなサービスとして仕上げたことです。
昨今は動画配信サービスで作品を観ることがほとんどだと思いますが、するとどうしてもAmazon Prime Videoオリジナルだったり、Netflixオリジナルだったり、「鬼滅の刃」とか「呪術廻戦」とか流行しているものが観られやすくなると思っています。それはそれで悪いことではないのですが、視聴される作品に広がりがないような感じがして味気ないような気がなんとなくしてしまうんです。
メジャーな作品、流行の作品は全作品の中でも氷山の一角であり、その背後にはなかなか陽の目を浴びることのない良作って沢山存在すると思うんです。そういった作品にも目が行き届くように、レコメンドされるようにサービスを開発しました。
「レコメンド屋さん」であれば、流行とかAmazon Prime Videoオリジナルとか関係なく、昔の作品から最近の作品まで幅広く表示されるので、埋もれていた作品を発掘することが出来ます。それはひょっとしたら、その人にとって一生忘れることのない素晴らしい作品の出会いにもなり得るんじゃないでしょうか。そういう良作の発掘を沢山後押し出来ればと思っています。

２つ目はレコメンド結果を表示させる時に、作品一つ一つのおおまかな情報が目に留まるようにUIデザインを設計した部分です。
作品をスクロールしていくと、基本的には画面に収まるのは一作品のみで、そこにタイトル、イメージ画像、上映時間、製作国、製作年代、動画配信サービス、ジャンル、感情、監督、出演者、あらすじといったワンセットの情報が表示されると思います。そうすることによって、初見の作品だったとしてもしっかりと作品の概要を把握出来るように設計しています。
一昔前であれば、TSUTAYA等で作品をレンタルして視聴することが主流だったと思います。あの頃は棚に沢山並べられている作品をじっくり手に取ることが出来ました。しかし、動画配信サービスだと一度に画面に表示される作品が多すぎて、初見の作品は目に入ってきてもどんな作品であるか分からないと思うんです。
「レコメンド屋さん」であれば、作品の概要がしっかりと目に留まるようになっているので、初見の作品も把握しやすく興味が湧きやすい設計になっているんじゃないかと思います。

３つ目は、敢えて作品のスコアを表示させないことによって、スコアの結果に依存しない形で作品に興味を持って頂こうと設計した点です。
FilmarksやCoRich舞台芸術!もそうですが、Amazon、食べログでもなんでも今のWebサイトでは商品やお店、作品に対してスコアや評価が数字で付いていることが多いです。ユーザーはそのスコアを頼りにアクションを起こすかどうか決める場合が多いと思います。どんなに興味の惹かれるイメージ画像、あらすじだったとしても、スコアが低かったら視聴しないと決めてしまうユーザーは多いのではないでしょうか。
しかし、個人的にはそれは勿体ないことだと思っています。作品はユーザーによっては好き嫌いが分かれて当然のものだと思っています、相性の合う人間と合わない人間がいるように。しかし、嫌いが多いからといってその作品に全く魅力がないということはないと思うんです。ある一部の人には非常に心打たれる作品だってあると思うんです。
スコアを「レコメンド屋さん」の内部で表示させることは簡単です。しかし敢えてスコアを表示させなかった理由としては、本当なら作品自体に興味を持つはずだった人がスコアが先に目に留まってしまったことによって、観たい作品リストから外れてしまうという状況を起こしたくなかったからです。
この思想に関しては賛否両論あるんじゃないかなと個人的には思っています。それでもスコアは大事で表示させて欲しいという依頼が来る可能性もあると思います。あまりにもそんな依頼が多かったら考えますが、個人的にはスコアに左右されない作品選びが出来たら幸いだと思っています。
そもそも「レコメンド屋さん」というサービスそのものの思想がレコメンドなので、ユーザーによって観たい作品は異なるということを前提として作っています。だからこそ、みんな面白いと思う作品は誰にでも薦められる、みんなつまらないと思っている作品は誰にも薦められないということはなくて、ユーザーによって作品の好き嫌いは異なるし、タイミングによっても観たい作品は異なるということを考慮して設計しています。

最後に４つ目としては、映画・ドラマ・アニメレコメンド機能に加えて、敢えて舞台レコメンドという機能も追加していることによって、舞台というものの存在がもっと検索しやすく多くの人の目に止まるような存在になって欲しいという願いを込めたことです。
というか、ここが「レコメンド屋さん」開発の出発点となっている上、過去のnoteやこの記事でも繰り返し述べてきていることだと思うので割愛しますが、切実に舞台というものの存在を多くの人に知ってもらって、足を運んでもらえるようになったらいいなと考えています。

【最後に】

非常に長文となってしまいましたが、「レコメンド屋さん」についていかがだったでしょうか。この記事では主に一般の方向けに「レコメンド屋さん」の開発背景と使い方、特徴、開発者のこだわりについて解説してきました。正直、「レコメンド屋さん」については皆さんに伝えたいことは山ほどあります。ただ、この記事で触れていない部分については、「レコメンド屋さん」開発の裏話だったり苦労したポイントだったり、機械学習モデルのアルゴリズムだったり、未経験者がWebサービスを作る秘訣だったりするので、どちらかというと技術者・エンジニアに向けた内容になると思うので、別途そちらは記事を投稿したいと思います。
また個人活動としては、この「レコメンド屋さん」のリリースがスタート地点となって、私が本当に達成したいと思っている演劇プラットフォームアプリ開発に繋がっていく予定です。こちらは過去の記事で少し触れたと思うのですが、詳しくは別記事でお伝えできればと思います。

それでは、「レコメンド屋さん」を使って「イマ」観たい作品を沢山探すことによって、作品との素敵な出会いが生まれることを開発者であるYu_Seは心から願っています！ぜひご活用下さい！！
ではでは失礼致します。

P.S.
「レコメンド屋さん」の方、もしサービスとして使えると思ったらぜひSNS等で拡散頂けると幸いです。Twitterでは、「レコメンド屋さん」専用のアカウントも開設しておりますので、もしよろしかったらフォローの方（100%フォロバします！）よろしくお願いします。