分野ごとのマッチングのモデルをもつ (モデルの例)

分野ごとのマッチングのモデルの例として、Amazon Machine Learningを使った「機械学習」に関する技術的な課題の登録フォームのサンプルを例にあげます。

まずは、「課題」が下記の４つのいずれに該当するかユーザに選択してもらいます。

1. AMLの操作や設定として正しいか教えてほしい：

2. AMLのエラーが発生したので解決策を教えてほしい:

3. 学習結果は出るがその結果がおかしいので理由を教えてほしい:

4. 学習結果が妥当か評価してほしい：

つまり、マッチングの「モデル」として、Amazon Machine Learningを使った機械学習の技術的な課題として４つの分類をもっています。

ユーザがこの４つの分類のいずれかを選択すると、それぞれの分類に対応した入力フォームが表示されます。それぞれの入力フォームは、その分類の課題であれば、回答するために必要な情報をすべて入力してもらえるように項目が用意されています。

この例でいえば、「2. AMLのエラーが発生したので解決策を教えてほしい」であれば、具体的にどのような「設定」をした結果として、具体的にどのような「エラーメッセージ」が表示されたのかを入力する項目が用意されていますが、「1. AMLの操作や設定として正しいか教えてほしい」であれば、エラーメッセージの入力欄や設定ファイルの入力欄はなく、かわりに、質問の対象画面を入力する欄が用意されています。

このように、提示してもらう必要のある情報が異なるパターンだけの分類に分けて、まずはユーザにそのいずれかであるかを選択してもらった上で、必要な情報をぬけもれなく入力してもらうことのできる入力フォームを分野ごとに用意することにより、Web上でのマッチングを効率良く確実なものとします。