Amazonでお買いもの～考察～
Amazonってすでに購入したい商品が決まっているときは便利なんだけど、漠然と「マウスが欲しい」といったとき、探しずらい。例えばとりあえず、評価の高いものがいいなと思って、マウスのカテゴリで高評価を選択すると下記のような商品がずらずらと
スポンサー枠
まずは、スポンサー枠の表示。しかも、スポンサー枠の商品は「次のページでも常に表示される」しつこいぐらいにずっと表示される。逆に購入意欲がそがれてしまう。
商品紹介文がカオス
商品によって独自色が強すぎる。「エレコム マウス～」とメーカー名から「ワイヤレス マウス～」と始まったりとか。よくよく考えてみるとマウス選択してるのだから、マウスはいらないだろうとか。「令和３年」っていや、始まりが文学的すぎるとか、カッコも『』っていや、変なこだわりが。冷静に見るともう、なんだかカオス。リアル店舗でバイトがこんなポップ書いてたら、ふつーに注意されるだろと余計な想像をしてしまう。
突然別カテゴリの商品が登場
いや、マウスなんですけどね、それじゃない。。。リアル店舗でマウスコーナーにこれがあったらと余計な想像をしてしまう。ある意味、カオスなビレッジバンガード感を醸し出してる。
アマゾンおすすめが尖ってる
アマゾンおすすめが尖りすぎてる。なるほど、これがおすすめか。これをリアル店舗でおすすめされたら、間違いなく困惑してしまう。いや、「無線マウス トヨタ2000GT」これがいま、巷では流行っております。」家電芸人に紹介したい。
Amazon便利なんだけど、特定の商品が決まってないときは探すの悩むんですよね。結局、ググって、各メーカーのホームページで商品選んで、Amazonで検索してポチるという結果に。であれば、Amazonでなくて、いい気もしてきた。
WEB検索の未来 AI検索「Perplexity」の本当の凄さ
チャットＡＩの「ChatGPT」がサンデージャポンのテレビ番組でも紹介されるなど、世間をにぎわせていますが、その陰でにわかにAI検索エンジンPerplexityがネット上でひそかに話題になっています。
いや、控えめに言ってもちょっとこれもっとすごいことなのでは？、「ある意味、ChatGPTのAI越え」ではなくて、「ある意味、Google検索越え」検索といえばGoogle一強。しかし、YahooからGoogleに検索の歴史が移ったように、これをひっくり変えるゲームチェンジャーになりうるかもしれない。
普通の使い方
例えばラフに例えば天気を聞いてみる。
日本語にも対応しており、ChatGPTのようにアカウントの登録やログインも不要。しかも、回答のスピードも圧倒的に早い。英語を結果が表示される場合は「～日本語で。」と最後に語尾をつけないといけないのがいまいちだけど。普通の検索エンジンのように普通に結果返してくれる。ポイントは概要を文章で回答してくれて、ソースが表示されてリンクも貼られること。クリックすれば、ソースページに飛んでいける。これって普通に検索エンジン。しかも、だらだらソースも出てこない。
ちなみにChatGPTの結果は下記。このAI知識は2021年末(2023年2月現在)なんで、当然わからないとのご回答。
さらにおすすめのラーメン屋さんを聞いてみる。いや、もう雰囲気は完璧な検索エンジンじゃん。
ただ、ソースはあるとは言え、福岡に住んでないので、上記の情報が正しいかわからない。なので、答えが分かってるものを聞いてみる。
完全独習 統計学入門は入門用に自身もAmazonで探して購入した。Amazonの評価も高く、もちろん内容も入門書向けでわかりやすい。事実と一致している。
ネタ的な質問もそれなりに
ただの検索だけでなく、例えば下記のような半分ネタ的な質問もそれなりに回答してくれる。
いや、意外とちゃんと答えてくれてない？
Google先生
ちなみにGoogle先生、見慣れた結果。いや、そりゃ先生ですから、こっちのほうがわかりやすいんですけどね。長らく検索のトップを走り続けており、投資している額も全然違うので、比べるほうが酷ですが。
ただ、ようやくここにきて、検索の考え方を大きく変える技術が出てきたのは事実。しかし、YahooからGoogleへ覇権が移った時の状況が異なるのが、Googleも脅威と感じていること。Googleが一強が続くのか、あらたなゲームチェンジャーが数十年ぶりに登場するのか。
オライリーamazonレビュー数ランキング 2023年1月版
コンピュータ関連書籍といえばオライリー。例えば新しい言語などを学ぼうかと思いついたときにまずはオライリーから出版されている書籍探してみたりする。
そんなオライリーから出版されている書籍をちょっと切り口を変えてAmazonの評価から、名著を探してみる。単純に思いつくのが、アマゾン評価がいいものは間違いないだろうと、アマゾンからの購入時の普通の購買行動。アマゾンの評価計算も下記と通りにレビュワーの単純平均ではないと記載があり、アマゾンが正しく評価してみる、、、
ただ、やっぱりレビュー数が少ないもので星5つ中の4.4となっていても信頼できないのが心情というもの。なので切り口を変えて、レビュー数が100以上で評価が4以上の書籍をピックアップしてみた。ちなみにレビュー数や評価は2023年1月22日現在の値です。
１位 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
1位はレビュー数761で評価は☆4.4、今なおときめくAI入門。発売から名著と呼ばれていたが、発売日が2016年。Deep Learningが話題上がってもう6年も経つのか。レビューも今なお投稿があり、コンピューター関連の書籍はどうしても古くなると内容が陳腐化するが現役。
2位 リーダブルコード ―より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック (Theory in practice)
2位はレビュー数604で評価は☆4.5。1位でレビュー数は下回っているが、評価はこちらのほうが上。発売日は2012年と10年も前だが、こちらも今なお投稿があり、現役。私も持ってる。プログラマ１年目は必読してほしいと切に願う。
3位 Arduinoをはじめよう 第3版 (Make:PROJECTS)
3位はレビュー数411で評価は☆4.0。レビュー数1位と2位と比べると少し評価は低め。毛色は少し異なりArduinoで電子工作要素あり。PCだけに閉じられた世界でなく、実世界の湿度や温度をセンサーで取得してなんかしたいという人向け。いわゆる組み込み系で、手段はいろいろあるがこの手で何からやったらいいかわからんっていう場合にはArduinoは入門としておすすめ。
4位 Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
4位はレビュー数230で評価は☆4.3。1～3位とくらべると4位からレビュー数が200台にぐっと減る。例えば2022年7月発売の22世紀の民主主義 選挙はアルゴリズムになり、政治家はネコになる (SB新書) 新書 – 2022/7/6って発売半年経ってないのにレビュー数2057で、評価は☆4.3。技術書の著者や出版社はつらいと思う。日本語でアクセスできる書籍があることに感謝しかない。で、話戻してこちらも機械学習の本。
kenken on Twitter: "先ずは、データ分析・機械学習関連です。 どの書籍も本当に秀逸でした。 上段のオライリー3冊は、基礎を全てカバーできるので必読と思いますね
ツイート等でも機械学習の基礎としておすすめされてます。
5位 退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング
5位はレビュー数215で評価は☆4.3。Pythonを使った自動化処理の本、5位にランクインしたのが意外。この手の自動処理はプログラミング初心者がとりあえずやってみたい、それなりにプログラミングできる人はググって適当にしちゃうぜのイメージがあるが、書籍の価格は￥4070-。タイトルにもノンプログラマーもできる自動化処理プログラミングとある。初心者が手軽に払える金額でもないが、それなりに需要があるということか。今のところ、がっつりプログラミング的な書籍いまだ登場せず。
6位 ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
7位 ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編
6,7位は同時に紹介。6位はレビュー数214で☆4.6。7位はレビュー数138で☆4.4です。1位の続編で少し分野は異なるシリーズもの。すべて同じ著者でDeep Learningが注目されている背景もあるのでしょうが、今回はランク外となっている斎藤 康毅氏が他に執筆や翻訳した書籍も評価は高めなこともあり、信頼のおける執筆者。ただし、私は今だ読んでませんが。
ここまでのランキングで7ケのうち4ケが機械学習関連。今更ですが機械学習の注目度の高さを改めて感じさせられます。
8位 プロダクトマネジメント ―ビルドトラップを避け顧客に価値を届ける
次こそはがっつりプログラミング本が登場といいたいところですが、8位はプロダクトマネジメントの本。レビュー数は125で評価は☆4.4です。
9位 UXデザインの法則 ―最高のプロダクトとサービスを支える心理学
9位はレビュー数115で評価は☆4.4でデザインの書籍です。出版日は2021年5月ですが、出版日の割には他の書籍と比較して、レビュー数が多めです。また、評価も高い。新し目でレビュー数も多く、評価も高く内容も気になるところ、価格も￥1980-とオライリーの書籍の中ではリーズナブルなので購入してみたい。
10位 Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理
10位はレビュー数111で評価は☆4.2。Pythonでよく利用されるデータ分析ツールやライブラリの使用方法をざっと網羅した書籍です。NumPy(数値計算ライブラリ)、SciPy(科学計算ライブラリ)、pandas(データ分析ライブラリ)、Matplotlib(可視化ライブラリ)などPythonでデータ分析に利用するライブラリについてざっと解説をされています。
簡単なデータ分析の実例も数点あり、タイトルにあるようにPythonによるデータ分析入門として、主要ライブラリについてざっと概要を習得できます。
余談ですが、著者はpandasの開発者Wes McKinneyでpandas開発の背景なども少し記載あり。本書は私も持ってます。
11位 Web API: The Good Parts
最後に11位はレビュー数106で評価は☆4.4。この本ですが出版日がおよそ8年前の2014/11/21なんですね。WEBの技術書籍は流行り廃れが激しく、内容が8年も経てば陳腐化する中でいまだにレビューのコメントも高評価でついており、現役で売れ続けている、名著認定。
以上がオライリーのレビュー数100以上(2023年1月22日現在)の書籍ランキング。11冊大人買いしてみては？
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アソシエイトツールバー
アフィリエイトを行うにあたって、amazonアソシエイトツールバーにて生成できる各リンクの見た目は下記の通りになる。
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作者と出版社のリスト要素
<ul class="hatena-asin-detail-meta"> <li><span class="hatena-asin-detail-label">作者:</span> <a href="http://d.hatena.ne.jp/keyword/Jon%20Yablonski" class="keyword">Jon Yablonski</a> </li> <li>オライリージャパン</li> </ul>
書名の段落要素
UXデザインの法則 ―最高のプロダクトとサービスを支える心理学
<p class="hatena-asin-detail-title"> <a href="https://www.amazon.co.jp/dp/4873119499?tag=hatena-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" target="_blank" rel="noopener"> UXデザインの法則 ―最高のプロダクトとサービスを支える心理学 </a> </p>
Hello world!
ブログはじめました。これが初めての投稿となります。タイトルは特に意味はなくプログラミングをやったことがある人は良くご存じのタイトルです。特に主だった目的もないので、その時の気分で適当に書きたいことをつらつらと書いていこうと思います。
