この記事の要点
- バイトダンスは2012年、探していない人にも情報が届く推薦アルゴリズムで創業した。フォロー関係によらず内容で表示が決まる設計が無名の投稿者に機会を与え、その構造はスカウトの問題とも重なる。
- 探す人から、探さない人へ
- フォロー関係を、前提にしない
- アルゴリズムが、社会に与える影響
- スカウトへの示唆
バイトダンスは、人が探さなくても情報が届く仕組みを作った会社です。2012年、張一鳴が北京で創業しました。
検索は「探す人」が前提です。バイトダンスが作ったのは、探していない人にも届ける推薦の仕組み。この技術をニュースから動画へ適用したものがTikTokです。
Founded2012年推薦アルゴリズム
Shift探す→届く情報接触の前提が変わる
Designフォロー不要内容で表示が決まる
Chapter 01年表バイトダンス(TikTok)の歩み
2012北京で創業張一鳴がニュースアプリ「今日頭条」を公開
2012〜推薦アルゴリズムで利用が拡大検索せずに興味に合う記事が届く
2016「抖音(Douyin)」を公開短尺動画。推薦を動画に適用
2017国際版「TikTok」Musical.lyを買収して統合
2020年代世界で利用者が急増米国などで規制の議論も
現在非上場で世界有数の評価額EC・広告へも拡大
Chapter 02転換探す人から、探さない人へ
検索エンジンは強力ですが、何を探せばよいか知っている人にしか使えません。知らないものは検索できない。
推薦アルゴリズムは、行動から興味を推定して先に出します。自分が興味を持つと知らなかったものにも出会える。これが情報接触の前提を変えました。
探す人に応えるのが検索、探さない人に届けるのが推薦。後者のほうが、接触できる人の数は圧倒的に多い。検索と推薦
これはスカウトの構造そのものです。転職を考えていない人に届けるという行為は、推薦アルゴリズムと同じ問題を扱っています。
Chapter 03設計フォロー関係を、前提にしない
従来のSNSは、フォローした相手の投稿が流れる仕組みでした。人間関係が表示を決める。
TikTokは違います。誰をフォローしているかに関係なく、内容の評価で表示が決まる。
無名の人にも機会があるという設計が、大量の投稿者を集めました。実績より内容で評価される仕組みは、候補者の評価にも示唆があります。
Chapter 04論点アルゴリズムが、社会に与える影響
推薦の精度が上がるほど、人は自分が好むものだけに囲まれます。視野が狭くなり、社会の分断が進むという指摘があります。
また、データの扱いをめぐって各国で規制の議論が続いています。技術の会社が、国家間の問題の中心になる時代を象徴する存在です。
Chapter 05応用スカウトへの示唆
スカウトの本質は、探していない人に届けることです。推薦アルゴリズムと同じ問題を扱っています。
精度が低ければ、それは迷惑な広告と同じになる。精度が高ければ、本人も気づいていなかった機会になる。何を根拠に、誰に、何を送るかの設計が、スカウトの質を決めます。
For Agentsこの物語を、面談でどう使うか
スカウトを設計するとき転職を考えていない人に届けるという点で、推薦アルゴリズムと同じ問題です。精度が低ければ迷惑になります。
候補者の評価基準を考えるとき実績(フォロワー)で見るか、内容の質で見るか。無名の人にも機会がある設計にできるかという論点です。
情報の偏りを扱うとき好むものだけに囲まれると視野が狭くなります。候補者に希望通りの求人だけを出すことにも同じ危険があります。
KEY POINTS
この記事のポイント
1転換探す人から、探さない人へ検索エンジンは強力ですが、 何を探せばよいか知っている人 にしか使えません。推薦アルゴリズムは、行動から興味を推定して先に出します。
2設計フォロー関係を、前提にしない従来のSNSは、フォローした相手の投稿が流れる仕組みでした。誰をフォローしているかに関係なく、内容の評価で表示が決まる。
3論点アルゴリズムが、社会に与える影響推薦の精度が上がるほど、人は 自分が好むものだけに囲まれます 。視野が狭くなり、社会の分断が進むという指摘があります。
この記事の情報源
- 各社の有価証券報告書・適時開示(沿革、業績、資本構成など)
- 企業の公式サイト(沿革、会社概要、代表メッセージ)
- 創業者・経営者が登場した公開インタビューおよび寄稿
- 新聞・経済メディアの報道
確かめられていないこと創業当時の社内の詳しい経緯や、公表されていない数値については、一次資料で裏づけられないため記載していません。本文中の「〜と語られる」「〜とされる」という表現は、関係者の証言や報道にもとづくもので、公式に確認されたものではありません。
よくある質問
A2012年に張一鳴が北京で創業した中国のテクノロジー企業です。推薦アルゴリズムを軸にニュースアプリやTikTokを展開しています。
A検索は何を探せばよいか知っている人にしか使えませんが、推薦は行動から興味を推定して探していない人にも届けられます。
Aフォロー関係ではなく内容の評価で表示が決まるため、無名の投稿者にも機会があります。
A精度が上がるほど自分の好むものだけに囲まれ、視野が狭まり社会の分断が進む可能性が指摘されています。
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執筆・編集: THE AGENT 編集部
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