これまでわたしたちは、GoogleやAmazonで検索することに慣れ親しんできたが、
検索結果の順位は「多数決の原理」で決定することが知られている。
「より頻繁にアクセスされたウェブサイト」「より売れたDVD」が上位に来る。
一方で個人の嗜好は多種多様。気の利いた情報を求める人間にとって、検索は完璧にほど遠い。
下手なキーワードを入力しようものなら、興味のもてない結果が並ぶこともしばしばだ。

一方、KIBIT（キビット）にネットでものごとを探し出させる場合、
ユーザーはキーワードを与える代わりに「自分が参考にした書籍レヴュー」
「興味をもったブログ記事」などをあらかじめ教え込む。
するとKIBITはそれらの文章を「教師データ」とみなし、ユーザーがどのような趣向をもつかを「文脈から」解析する。
この過程を経たのちに宿泊する宿を探せと命令すれば、KIBITは世間の人気順に頼らず、
ユーザーが好みそうな結果をあれこれ提示してくれる。その塩梅を、UBICのCTO武田秀樹が語る。

衝撃的だったよな

TITはOKなのでKBTIT自体をNGワードにした模様

講義中にやかましいねん
何しに大学来とんのや