SNSの友達探しを賢く！AIの新しい「友達推薦」技術

皆さんが普段使っているSNS。「友達かも？」とか「この人も知ってるかも？」といった表示、あれってどうやってできてるか考えたことありますか？実は、AIが私たちの人間関係のつながりを分析して、おすすめしてくれるんです。でも、SNSには何億、何十億というつながり（エッジと言います）があるので、AIにそれを全部覚えさせて、素早くおすすめを出すのは、これまでの技術だとちょっと大変でした。

そこで今回、研究者たちが「もっと効率的に、もっと賢く友達をおすすめできないか？」ということで、新しいAI（グラフニューラルネットワーク、略してGNN）の技術を開発しました。この技術を使えば、ものすごくたくさんの人がつながっている、巨大なSNSのデータでも、AIがサクサク動いてくれるようになるんです。

この新しい技術のポイントは、大きく分けて二つあります。「マルチハッシュID埋め込み」と「時間的隣接サンプリング」という、ちょっと専門的な名前がついていますが、それぞれがすごいんです。

まず「マルチハッシュID埋め込み」というのは、一人ひとりのユーザーを識別するための情報（ID）を、AIが覚える方法を工夫したものです。普通なら、たくさんのユーザーのID情報を全部覚えるために、すごく大きなメモリーが必要になります。でも、この新しい方法だと、なんとID情報を覚えるためのメモリーを98%以上も減らせるのに、友達をおすすめする精度はほとんど落ちないんです。これは、たくさんの人が使うSNSサービスを運営する上で、コンピューターの負担を大きく減らせる、とっても嬉しいニュースですよね。

次に「時間的隣接サンプリング」です。人間関係って、時間とともに変わっていきますよね。昔は仲が良かったけど今は疎遠になったり、逆に最近知り合って急に仲良くなったり。AIが友達をおすすめする時も、こうした「時間の流れ」を考慮できると、もっと的確な推薦ができます。この「時間的隣接サンプリング」は、まさにその時間の変化をうまくAIが学習できるようにする技術なんです。これまでのAIだと、この時間の変化をうまく捉えるのが難しかったのですが、この新しい技術でその課題をクリアしました。

つまり、この二つの技術を組み合わせることで、SNSはもっと賢く、もっと速く、私たちにぴったりの友達候補を見つけてくれるようになる、というわけです。皆さんのSNSライフが、これでさらに豊かになるかもしれませんね。