ネットフリックスのアルゴリズムが最も価値のある資産となった理由====================================================== Quartz · Ethan Swope / Bloomberg via Getty Images Jackie Snow 2026年2月23日（月）午後7:00 GMT+9 4分で読む この内容について： * StockStoryトップピック NFLX +2.17% _この記事の一部は、Quartzの会員限定の週末ブリーフニュースレターに最初に掲載されました。Quartzの会員は限定ニュースレターやその他の特典にアクセスできます。__こちらから登録してください__._ ネットフリックスは自社の推奨エンジンに90秒を与えています。これは、平均的な加入者が興味を失い、競合に流れるまでにブラウジングする時間だと研究で示されています。その間に、同社のレコメンデーションシステムは何千ものカタログから魅力的なコンテンツを提示しなければなりません。正しく機能すれば、加入者は留まり続けます。誤ることが多ければ、解約されてしまいます。 2016年、ネットフリックスが約8000万人の加入者を持っていた頃、同社の経営陣はこのアルゴリズムによるマッチングを年間10億ドルの顧客維持価値と評価していました。10年後、ストリーミング大手は世界中で3億2500万人の加入者を抱えています。ネットフリックスはその数字を公表していませんが、計算上、推奨システムはエンターテインメント業界で最も価値のあるソフトウェアの一つとなっています。 今や、ネットフリックスはウォーナー・ブラザース・ディスカバリーの830億ドルの買収を追求しています。ハリウッドを発明した100年の歴史を持つスタジオであり、ストリーミングの支配を築いたアルゴリズム的アプローチは、古い体制を完全に飲み込もうとしています。 ネットフリックスはあなたを見抜くことを学んだ--------------------------------- 同社の初期のレコメンデーションシステムは、スター評価—映画を見た後にユーザーが述べた意見—に頼っていました。しかし2017年、ネットフリックスはそのアプローチを放棄し、より明らかにするものへと移行しました：行動データです。 実際にクリックした内容。タイトルを放棄するまでの視聴時間。視聴する時間帯や使用デバイス。スキップしたコンテンツ。これらの暗黙のフィードバックは、明示的な好みよりもはるかに価値が高いことが判明しました。人々の表明する趣味は、信頼できる語り手ではないのです。 現在、ネットフリックスは年間数百億のこれらのマイクロインタラクションを記録し、それらを相互に連結したアルゴリズムに入力しています。これにより、ほぼすべての視聴体験の要素が個人化されます。同じ映画でも、あるユーザーにはロマンスを強調したサムネイルが表示され、別のユーザーにはアクションを前面に出した画像が表示されることもあります。 ホームページの行の順序も、あなた専用に計算されています。裏側では、「タグ付け」チームがすべてのタイトルを観察し、詳細な属性—例えば、キャストが多人数か、宇宙を舞台にしているか、強い女性主演がいるか—を割り当てています。これらの情報は機械学習システムによって、視聴者を何千もの「趣味コミュニティ」に分類するために使われます。 このアプローチの効率性により、批評家たちはこれを「アルゴリズム映画」と呼ぶ新たなエンターテインメントのカテゴリーを生み出しました。これは、親しみやすくデータで検証された要素を組み合わせて、できるだけ広い観客に訴える映画です。 ストーリー続く Netflixの3億2000万ドルのSF大失敗作『The Electric State』を思い浮かべてください。批評家たちはこれを、スピルバーグ風の子供時代の冒険、マッドマックスの荒野、レトロフューチャリズムの美学の融合と評しました。また、Ryan Reynolds主演の作品も自動再生で頻繁に登場し、そのタイトルから内容をほぼ予測できるものです：『Tall Girl』『Murder Mystery』『Red Notice』。 これらの作品は、業界の情報筋が「誰も置き去りにしない簡単に追えるストーリービート」を持つと述べることが多いです。Netflixと協力する脚本家には、キャラクターが何をしているかを宣言させるような指示が出されることもあり、スマホをスクロールしながら視聴している観客もついていけるように工夫されています。 サウンドミックスは平坦で、VRヘッドセットから壊れたスマホの画面まで、さまざまな環境に対応できる必要があります。照明は明るく低コントラストに保たれ、Netflixでのリラックス状態から目を覚まさせない工夫が施されています。 ネットフリックスの幹部は、データからコンテンツを逆エンジニアリングしていることを否定し、共同CEOのテッド・サラドスは、「70％は直感で、30％はデータに基づいている」と述べています。 しかし、同社の影響力は自社制作だけにとどまりません。世界中の配信モデルは、地域ごとのライセンスではなく、全世界の権利を求めるものであり、これにより独立系映画の資金調達方法が変わっています。従来の、個別市場で配信権を事前販売するシステムは、ほぼ崩壊しています。 残されたのは、最も作られる可能性の高い映画が、最も推奨されやすい映画になるシステムです。 AIの加速はすでに始まっている----------------------------------- そのシステムは今も進化し続けています。現在、ネットフリックスは生成AIをそのアルゴリズムの基盤に重ねています。同社はすでに、ショーのフレームの中から最も効果的なプロモーション画像を選択したり、個別のアートワークを生成したり、視覚効果を支援したりするために機械学習を利用しています。 ネットフリックスはこれらのツールを、人間のストーリーテラーを補助するものであり、置き換えるものではないと位置付けています。しかし、ウォーナー・ブラザースの買収が成功すれば、同社は新しい物語を創るだけでなく、アルゴリズムが関与する前に作られた古い作品のライブラリも支配することになります。 それには、『カサブランカ』も含まれます。この映画は、撮影現場で何度も書き直され、結末も撮影の数日前まで未完成でした。この種の創造的な混沌は、リスクを最小化し、完了率を最大化するシステムでは生き残るのは難しいでしょう。 しかし、アルゴリズムはあなたに再生ボタンを押させるために、90秒の猶予を持っています。 利用規約とプライバシーポリシー プライバシーダッシュボード 詳細情報
Netflixのアルゴリズムが最も価値のある資産になった理由
ネットフリックスのアルゴリズムが最も価値のある資産となった理由
Quartz · Ethan Swope / Bloomberg via Getty Images
Jackie Snow
2026年2月23日（月）午後7:00 GMT+9 4分で読む
この内容について：
NFLX
+2.17%
この記事の一部は、Quartzの会員限定の週末ブリーフニュースレターに最初に掲載されました。Quartzの会員は限定ニュースレターやその他の特典にアクセスできます。こちらから登録してください.
ネットフリックスは自社の推奨エンジンに90秒を与えています。これは、平均的な加入者が興味を失い、競合に流れるまでにブラウジングする時間だと研究で示されています。その間に、同社のレコメンデーションシステムは何千ものカタログから魅力的なコンテンツを提示しなければなりません。正しく機能すれば、加入者は留まり続けます。誤ることが多ければ、解約されてしまいます。
2016年、ネットフリックスが約8000万人の加入者を持っていた頃、同社の経営陣はこのアルゴリズムによるマッチングを年間10億ドルの顧客維持価値と評価していました。10年後、ストリーミング大手は世界中で3億2500万人の加入者を抱えています。ネットフリックスはその数字を公表していませんが、計算上、推奨システムはエンターテインメント業界で最も価値のあるソフトウェアの一つとなっています。
今や、ネットフリックスはウォーナー・ブラザース・ディスカバリーの830億ドルの買収を追求しています。ハリウッドを発明した100年の歴史を持つスタジオであり、ストリーミングの支配を築いたアルゴリズム的アプローチは、古い体制を完全に飲み込もうとしています。
ネットフリックスはあなたを見抜くことを学んだ
同社の初期のレコメンデーションシステムは、スター評価—映画を見た後にユーザーが述べた意見—に頼っていました。しかし2017年、ネットフリックスはそのアプローチを放棄し、より明らかにするものへと移行しました：行動データです。
実際にクリックした内容。タイトルを放棄するまでの視聴時間。視聴する時間帯や使用デバイス。スキップしたコンテンツ。これらの暗黙のフィードバックは、明示的な好みよりもはるかに価値が高いことが判明しました。人々の表明する趣味は、信頼できる語り手ではないのです。
現在、ネットフリックスは年間数百億のこれらのマイクロインタラクションを記録し、それらを相互に連結したアルゴリズムに入力しています。これにより、ほぼすべての視聴体験の要素が個人化されます。同じ映画でも、あるユーザーにはロマンスを強調したサムネイルが表示され、別のユーザーにはアクションを前面に出した画像が表示されることもあります。
ホームページの行の順序も、あなた専用に計算されています。裏側では、「タグ付け」チームがすべてのタイトルを観察し、詳細な属性—例えば、キャストが多人数か、宇宙を舞台にしているか、強い女性主演がいるか—を割り当てています。これらの情報は機械学習システムによって、視聴者を何千もの「趣味コミュニティ」に分類するために使われます。
このアプローチの効率性により、批評家たちはこれを「アルゴリズム映画」と呼ぶ新たなエンターテインメントのカテゴリーを生み出しました。これは、親しみやすくデータで検証された要素を組み合わせて、できるだけ広い観客に訴える映画です。
Netflixの3億2000万ドルのSF大失敗作『The Electric State』を思い浮かべてください。批評家たちはこれを、スピルバーグ風の子供時代の冒険、マッドマックスの荒野、レトロフューチャリズムの美学の融合と評しました。また、Ryan Reynolds主演の作品も自動再生で頻繁に登場し、そのタイトルから内容をほぼ予測できるものです：『Tall Girl』『Murder Mystery』『Red Notice』。
これらの作品は、業界の情報筋が「誰も置き去りにしない簡単に追えるストーリービート」を持つと述べることが多いです。Netflixと協力する脚本家には、キャラクターが何をしているかを宣言させるような指示が出されることもあり、スマホをスクロールしながら視聴している観客もついていけるように工夫されています。
サウンドミックスは平坦で、VRヘッドセットから壊れたスマホの画面まで、さまざまな環境に対応できる必要があります。照明は明るく低コントラストに保たれ、Netflixでのリラックス状態から目を覚まさせない工夫が施されています。
ネットフリックスの幹部は、データからコンテンツを逆エンジニアリングしていることを否定し、共同CEOのテッド・サラドスは、「70％は直感で、30％はデータに基づいている」と述べています。
しかし、同社の影響力は自社制作だけにとどまりません。世界中の配信モデルは、地域ごとのライセンスではなく、全世界の権利を求めるものであり、これにより独立系映画の資金調達方法が変わっています。従来の、個別市場で配信権を事前販売するシステムは、ほぼ崩壊しています。
残されたのは、最も作られる可能性の高い映画が、最も推奨されやすい映画になるシステムです。
AIの加速はすでに始まっている
そのシステムは今も進化し続けています。現在、ネットフリックスは生成AIをそのアルゴリズムの基盤に重ねています。同社はすでに、ショーのフレームの中から最も効果的なプロモーション画像を選択したり、個別のアートワークを生成したり、視覚効果を支援したりするために機械学習を利用しています。
ネットフリックスはこれらのツールを、人間のストーリーテラーを補助するものであり、置き換えるものではないと位置付けています。しかし、ウォーナー・ブラザースの買収が成功すれば、同社は新しい物語を創るだけでなく、アルゴリズムが関与する前に作られた古い作品のライブラリも支配することになります。
それには、『カサブランカ』も含まれます。この映画は、撮影現場で何度も書き直され、結末も撮影の数日前まで未完成でした。この種の創造的な混沌は、リスクを最小化し、完了率を最大化するシステムでは生き残るのは難しいでしょう。
しかし、アルゴリズムはあなたに再生ボタンを押させるために、90秒の猶予を持っています。
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