カヤックの共同創業者ポール・イングリッシュがポッドキャスト発見アプリ「ムーンビーム」をリリースした。

ポッドキャストのダウンロード数は昨年急増し、Kayakの共同創業者でテクノロジー起業家のポール・イングリッシュ氏も熱心なリスナーになりました。しかし、ポッドキャスト好きの人なら誰でも、ポッドキャストを見つけるのが難しいことを知っています。Apple PodcastsやSpotifyといった人気ストリーミングアプリでさえ、充実した検索ツールが不足しています。そのため、先週Spotifyがポッドキャスト検索アプリ「Podz」を買収したことは、新しい番組をより簡単に見つけたいという業界の高まるニーズを裏付けるものでした。

Englishは本日、機械学習と人間によるキュレーションを融合させ、パーソナライズされたおすすめを表示するポッドキャスト発見アプリ「Moonbeam」をリリースしました。これは、ユーザーが好みそうなコンテンツをニュースフィード形式で配信するPodzの取り組みに似ているように思えるかもしれません。しかし、Moonbeamはさらにクリエイターフレンドリーなプラットフォームを構築することで、ポッドキャストのホストが自分の番組のクリップを選んでアプリで紹介できるようにしています。また、ファンは番組を気に入った場合、クリエイターにチップを送ることもできます（Moonbeamは手数料を徴収しませんが、ポッドキャスターにとっては厄介なアプリ内課金が発生するというデメリットは依然として存在します）。

「Podzは発見のための一つのアプローチですが、この問題に取り組むには多くの人が必要だと思います」とイングリッシュ氏はTechCrunchに語った。「MoonbeamとPodzの違いの一つは、人間の編集者がいることです。」

イングリッシュ氏は、洗練された検索アルゴリズムのおかげで広く普及したTikTokにインスピレーションを得ました。エンジニアとして、彼はInstagramやTwitterなどのアプリを趣味で頻繁に再設計していました。しかし、ポッドキャストに興味を持つようになると、TikTokのように機能するが、新しいポッドキャストを見つけるのに役立つアプリを作りたいと考えました。TikTokの「おすすめ」ページに相当するアプリのBeamセクションでは、数分程度のクリップがユーザーに提示されます。これらのクリップへのインタラクションに基づいて、アルゴリズムはユーザーがどのようなポッドキャストを視聴したいかを学習します。

「機械学習は、友達よりもあなたにぴったりのコンテンツを見つけてくれます。例えば、あなたと同じように面白いユーモアのセンスを持つドイツ人を見つけるかもしれません。それは、あなたの親友とは少し違うかもしれません」とイングリッシュ氏は言います。「機械学習はユーザークラスタリングが中心で、あなたと同じようにMoonbeamと交流したユーザーを見つけます。あなたと同じものを好むユーザーを見つけたら、Moonbeamで彼らが聴いている番組を共有できます。」

しかし、Moonbeamのようなアプリの難しいところは、使う人が増えれば増えるほど、アプリは良くなる一方だということです。まだ初期段階ですが（公平を期すために言うと、このアプリは今日リリースされました）、ポッドキャストのおすすめの多くは、比較的定着している番組からのものです。しかし、ポッドキャストは数多く存在するため（すべての番組がNPR制作というわけではありません！）、課題は「This American Life」を発掘することではなく、大手制作スタジオの支援がなければポッドキャスト業界で成功できないかもしれない新進気鋭のクリエイターを見つけることです。だからこそ、TikTokはクリエイターにとって非常に価値のある存在なのです。一夜にしてバイラルセンセーションを巻き起こすことは十分に可能です。もしポッドキャスターのために、そのような機能を備えたアプリがあったらどうでしょうか？

Moonbeamは2週間ごとにソフトウェアアップデートをリリースする予定で、リスナーがお気に入りのポッドキャスト制作チームと交流できるツールを複数導入する予定です。その最初の機能は、既にアプリ内に実装されている「ティッピング」です。まもなく、ファンやポッドキャスターは独自のクリップを作成し、アプリで共有できるようになります。現時点では、ポッドキャストのホストはMoonbeamのウェブサイトにアクセスして自分の番組を登録し、クリップを作成できます。Headlinerのようなアプリと比べると操作は少しぎこちないですが、十分に機能します。