コンピュータはベストセラーを予測できるか

　本書は全文解析という技術がベストセラー予測に（高い確率で）使える、と主張する。原稿を読み込んでイケそうかどうかを判断し、あるいはイケるように、著者とともに推敲していくのが編集者の仕事だが、ほとんどの編集者は、そんな仕事がコンピュータに勤まるとは思っていないし、そもそもそれがベストセラーにつながるとも思っていないだろう。

　「ベストセラー」は著者、ファン、テーマ、それに社会のムードといった得体の知れないものの関係で決まると考えられているが、不確実性を前に決断するのはギャンブラーのセンスが必要で、編集者に求められる忍耐強さや厳密さと一致しない。

　しかし、もしかすると「原稿」の中にベストセラーの可能性を（高い確率で）読み取るアルゴリズムがある、としたらどうだろう。アマゾンを中心としたマーケティング・アルゴリズムのほかに、クリエイティブ系のアルゴリズムが成立し、両者を総合した第3のモデルが生まれる可能性もある。

　コンピュータに本を読ませる全文解析の技術は、デジタル人文学の中でも地味な分野で、これまでビジネスには最も遠いと考えられてきた。そんなものが出来たら編集者の仕事も奪われかねないので、車の運転以上に「コンピュータに出来てほしくない」仕事にランクされるだろう。しかし、問題は事実と根拠で、アルゴリズムが人間（著者、編集者、出版社）に役立つものなら普及には時間がかからないと思われる。

○参考記事
Yes, Machine Learning Can Help Predict a Bestseller, By Neil Balthaser, Digital Book World, 07/20/2016
Full text examination by computer is very unlikely to predict bestsellers, By Mike Shatzkin, The Shatzkin Files, 06/27/2016


※当記事は「EBook2.0 Magazine」からの転載記事です。


鎌田博樹（EBook2.0 Magazine）