レコメンドとは・AI関連用語集

レコメンドとは、意味や概念を詳しく解説

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レコメンド

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レコメンドとは、ネットワークを利用した通販サイト等で、過去のデータから利用者の目的に相応しい商品やサービスを推薦する手法。これには購入履歴のみならず似た傾向のある利用者や類似した商品などといった情報も活かされており、EC(ネット販売)サイトには必須のシステムといえる。

おススメ例えばお店に服を買いに行った時、店員さんから話しかけられるのが苦手という方は多いのではないだろうか。気になるものは自分でじっくり見て決めたい、コミュニケーションを取るのが心底得意じゃない、というのもあるかもしれないが、その裏には「特に必要のないものを流されて買ってしまうのではないか」「本当に信じていいのだろうか?」といった不安や猜疑心も覗く。

実際、こちらが購入を決めるまでに欲しい情報は似合うかどうかだけではない。手持ちの服と合わせられるか?いつも着ている服と同じ系統か?なども重要な判断材料となる。

その点、レコメンドはアルゴリズム解析に基づく商品の推薦であり、画面上でじっくり確認できるのでその場の雰囲気に流される心配もない。気が向いた時に気になったものだけを購入することが可能という点では、消費者にとっても利点が大きいと言える。

レコメンドの代表的な方法としては

・クロスセル……関連商品を薦め、ついで買いを狙う
・アップセル……よりグレードの高い商品を薦め、購入単価アップを図る

といったものがある。

AIでは、似た商品を購入している人の購買履歴から推薦する協調フィルタリングと購買履歴から購入商品を類推し推薦するコンテンツベースフィルタリングが代表的なアルゴリズムとして活用されている。どちらかだけのリコメンドでは毎回同じような商品を推薦することになりかねないので、ハイブリッドで活用されるのが一般的だ。

ネット通販である以上、レコメンドにも「実物を事前に確認できない」「手軽すぎて次々注文してしまう危険性がある」といったデメリットはあるが、買い物を有意義にしていくれるという観点でみればメリットの方が大きい。購買商品を予測して推薦することも可能な段階にあり、どこまで進化を遂げ、ショッピングや商品選びをどう豊かにしてくれるのか期待したいところだ。

AI用語解説:×AI編集部監修

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