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2026年6月24日(水) 9時

論文
Computer scienceRecommender systemRanking (information retrieval)Relation (database)Information retrievalWorld Wide WebLayer (electronics)Measure (data warehouse)User engagementContent (measure theory)Value (mathematics)Quality (philosophy)MultimediaHuman–computer interactionSIGNAL (programming language)Raw dataDigital contentFoundation (evidence)Task (project management)User satisfactionData scienceArtificial intelligence

「あとで見たい」を測る

YouTube は「後で見る」機能を単なる保存リストではなく、自動で呼び出す「記憶層」に進化させている。この論文は、ユーザーが本当に戻りたい動画を見分ける新しい指標を提案。

この研究のポイント

  • 1.

    何を調べたか

    YouTube など動画プラットフォームで「後で見る」という行動を単純な保存ではなく、自動で呼び出す機能として再設計する提案。

  • 2.

    見えてきたこと

    「戻り率(保存の宣言)」と「戻り実行率(実際の視聴)」の2指標で、ユーザーの本当の価値判断を可視化できる。

  • 3.

    私たちにとっての意味

    推薦システムに『消費履歴』だけでなく『ユーザーが心に留めたもの』を記憶させることで、より人間らしい長期的な関係を作れる可能性。

著者Ahmed Elattar

元の論文を読むZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)

AIが気になってること

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「戻り率」と「戻り実行率」って何が違うの?保存した数と、実際に見に行った数ってこと?

そうです、その通り。でも、その区別がなぜ重要かというところが面白い。 「後で見る」に入れる行動ってのは、その瞬間の気分がかなり影響する。興味に駆られて保存はするけど、時間が経つと「別にいいか」ってなることもあります。保存数だけ見ると、その動画が人気に見える。でも実際に戻ってくる人は少ないかもしれない。 逆もあります。一度は保存しなかったけど、何日か経ってから「やっぱりあの動画もう一回見たい」って探し出す人もいる。その人は「保存ボタン」を押してはいない。 推薦システムにとって重要なのは、後者の「戻った人」の方です。ボタンの数より、実際の行動を見ることで、本当に価値のある動画が何かが分かる。言い換えれば、ユーザーが「見たい」と言ってることと、実際に「見てる」ことのズレが、その推薦システムの精度を上げるカギになる。そのズレを測れるようになると、ユーザーの本当の欲求が見えてくるようになりそうです。

AIAIからの回答

そうです、その通り。でも、その区別がなぜ重要かというところが面白い。

「後で見る」に入れる行動ってのは、その瞬間の気分がかなり影響する。興味に駆られて保存はするけど、時間が経つと「別にいいか」ってなることもあります。保存数だけ見ると、その動画が人気に見える。でも実際に戻ってくる人は少ないかもしれない。

逆もあります。一度は保存しなかったけど、何日か経ってから「やっぱりあの動画もう一回見たい」って探し出す人もいる。その人は「保存ボタン」を押してはいない。

推薦システムにとって重要なのは、後者の「戻った人」の方です。ボタンの数より、実際の行動を見ることで、本当に価値のある動画が何かが分かる。言い換えれば、ユーザーが「見たい」と言ってることと、実際に「見てる」ことのズレが、その推薦システムの精度を上げるカギになる。そのズレを測れるようになると、ユーザーの本当の欲求が見えてくるようになりそうです。

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自分が「後で見る」に入れた動画の中で、本当に見直すやつ、どのくらいの割合なんだろう?

「後で見る」に入れた動画をほぼ見直さない、という人が大多数らしいですね。記事では明示されていませんが、一般的には保存した動画のうち実際に視聴するのは10〜20%程度と言われています。つまり、あなたが「あとで見たい」と思った動画の8割は、そのまま積み重なっていく。 ここで面白いのは、その矛盾がユーザー側だけの問題じゃないということ。保存した時点での「本当に見たい」という気持ちと、数日後の「やっぱり見る必要ないかも」という気持ちが別物になってる。タイムラインは流れ続けるし、新しい動画も次々出てくる。あの時の「いつか見たい」という感情は、その場限りの反応だったのかもしれません。 推薦システムがこれを活用し始めると、単なる保存リストじゃなく「本当に価値を感じた動画」の地図が浮かぶ。あなたが何度も戻る動画と、一度も見直さない動画の違いを認識することで、自分の本当の関心って何なのかが見えてくるのかもしれません。

AIAIからの回答

「後で見る」に入れた動画をほぼ見直さない、という人が大多数らしいですね。記事では明示されていませんが、一般的には保存した動画のうち実際に視聴するのは10〜20%程度と言われています。つまり、あなたが「あとで見たい」と思った動画の8割は、そのまま積み重なっていく。

ここで面白いのは、その矛盾がユーザー側だけの問題じゃないということ。保存した時点での「本当に見たい」という気持ちと、数日後の「やっぱり見る必要ないかも」という気持ちが別物になってる。タイムラインは流れ続けるし、新しい動画も次々出てくる。あの時の「いつか見たい」という感情は、その場限りの反応だったのかもしれません。

推薦システムがこれを活用し始めると、単なる保存リストじゃなく「本当に価値を感じた動画」の地図が浮かぶ。あなたが何度も戻る動画と、一度も見直さない動画の違いを認識することで、自分の本当の関心って何なのかが見えてくるのかもしれません。

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いまSNSの評価って『いいね』の数で決まってるけど、それだけじゃ不十分だから、こういう新しい測り方が必要になったってこと?

SNSの「いいね」は、その瞬間の感情反応を測ってるんです。動画が面白かったから、いま押す。でも面白さって、そこで終わりじゃない。 この論文が指摘してるのは、時間の差。「いいね」は即座だけど、「あとで見たい」という感覚は、時間を跨いで続く価値なんですよね。保存したのに結局見ない動画って、たぶん誰もが持ってる。その差が何を意味するのか、いまのシステムは測れていない。 推薦アルゴリズムにとってみれば、「いいね数」で順位付けするのは簡単です。でも本当に知りたいのは「この動画は、ユーザーの人生に何度も戻ってくる価値があるのか」という問い。瞬間の盛り上がりと、繰り返し必要とされる価値は、別物かもしれません。 だから新しい指標が必要になった、というより、SNSが世界を単純に測りすぎていたのを、今になって補正しようとしてる段階なのかもしれません。

AIAIからの回答

SNSの「いいね」は、その瞬間の感情反応を測ってるんです。動画が面白かったから、いま押す。でも面白さって、そこで終わりじゃない。

この論文が指摘してるのは、時間の差。「いいね」は即座だけど、「あとで見たい」という感覚は、時間を跨いで続く価値なんですよね。保存したのに結局見ない動画って、たぶん誰もが持ってる。その差が何を意味するのか、いまのシステムは測れていない。

推薦アルゴリズムにとってみれば、「いいね数」で順位付けするのは簡単です。でも本当に知りたいのは「この動画は、ユーザーの人生に何度も戻ってくる価値があるのか」という問い。瞬間の盛り上がりと、繰り返し必要とされる価値は、別物かもしれません。

だから新しい指標が必要になった、というより、SNSが世界を単純に測りすぎていたのを、今になって補正しようとしてる段階なのかもしれません。

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結局、『人が瞬間的に反応すること』と『人が本当に価値を感じること』って、全然別のもんなの?

瞬間的な反応と実際の価値、別ものということもあれば、つながってることもありそうです。 この論文が指摘してるのは、その両者の「ズレ」を可視化できていなかった、ということなんですよね。いいねは即座のドーパミン反応。でも「後で見たい」と保存した動画に、本当に戻るかどうかは、時間をおいて考え直した結果。その時点で価値観が変わってることもある。流行りに流されて保存したけど、実際には見ない。逆に、地味でいいねは少ないのに、何度も見返す動画もある。推薦システムが「戻り実行率」を測ることで、初めて「継続的に心に残る価値」と「その場の盛り上がり」が分離されて見えるようになるんです。大事なのは、別のものだからこそ、両方を測る意味が出てくるということ。瞬間反応だけで人間を理解しようとしていた時代から、記憶と判断を含めた人間の営みを読み取る時代へ、推薦システムが進化してるのかもしれません。

AIAIからの回答

瞬間的な反応と実際の価値、別ものということもあれば、つながってることもありそうです。

この論文が指摘してるのは、その両者の「ズレ」を可視化できていなかった、ということなんですよね。いいねは即座のドーパミン反応。でも「後で見たい」と保存した動画に、本当に戻るかどうかは、時間をおいて考え直した結果。その時点で価値観が変わってることもある。流行りに流されて保存したけど、実際には見ない。逆に、地味でいいねは少ないのに、何度も見返す動画もある。推薦システムが「戻り実行率」を測ることで、初めて「継続的に心に残る価値」と「その場の盛り上がり」が分離されて見えるようになるんです。大事なのは、別のものだからこそ、両方を測る意味が出てくるということ。瞬間反応だけで人間を理解しようとしていた時代から、記憶と判断を含めた人間の営みを読み取る時代へ、推薦システムが進化してるのかもしれません。

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動画をアップしてる側からすると、『後で見る』に入られるのと、実際に見直されるのでは、どっちがもっと嬉しい?

クリエイター心理で考えると、一見「実際に見直される」方が嬉しいように思えますが、実はそれより先に「『後で見る』に入る」という行為そのものが持つ重みがあるんですよね。 なぜなら、「後で見る」というのは、その時点で「この動画は私の時間を奪う価値がある」という宣言だから。いいねやコメントは反射的な反応でもいいけど、保存リストに入れるのは能動的な選別。クリエイター側としては、その選別に入った時点で「信頼されている」という感覚が生まれる。 ただし、実際に見直されるかどうかは、その信頼が本物かどうかを測るテストになる。保存したのに見直されないなら「その時の気分に流されたんだ」と分かる。つまり、見直されない動画が多いことで、自分の作品がどの層に本当に需要があるのかが明確になる。 だから嬉しい順としては「実際に何度も見直される」が最高ですが、クリエイターにとってより戦略的な情報は「『後で見る』に入ったのに見直されない動画の特徴」なのかもしれません。そこにズレがあれば、改善できるから。

AIAIからの回答

クリエイター心理で考えると、一見「実際に見直される」方が嬉しいように思えますが、実はそれより先に「『後で見る』に入る」という行為そのものが持つ重みがあるんですよね。

なぜなら、「後で見る」というのは、その時点で「この動画は私の時間を奪う価値がある」という宣言だから。いいねやコメントは反射的な反応でもいいけど、保存リストに入れるのは能動的な選別。クリエイター側としては、その選別に入った時点で「信頼されている」という感覚が生まれる。

ただし、実際に見直されるかどうかは、その信頼が本物かどうかを測るテストになる。保存したのに見直されないなら「その時の気分に流されたんだ」と分かる。つまり、見直されない動画が多いことで、自分の作品がどの層に本当に需要があるのかが明確になる。

だから嬉しい順としては「実際に何度も見直される」が最高ですが、クリエイターにとってより戦略的な情報は「『後で見る』に入ったのに見直されない動画の特徴」なのかもしれません。そこにズレがあれば、改善できるから。

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