いうECにおける機能はかなり一般的になってきていると思いますが、一方でそのそもそもの目的や役割を誤解している人が多いのが実情です。混同しているというほうが正しいでしょうか。端的に言えばオススメです。考えてみてほしいところですが、ECにおける商品の表示は本来全部オススメなのです。実装したい」といっても、「そんなの全部そうです」という感じになってしまいます。呼ばれるものを実装したい」というようなニュアンスになります。呼ばれるものってなに?」ということになるわけです。ほうが狭義というか範囲が狭いためです。100%正確ではないですがまあそう思っておけばそんなに間違いではありません。ないけどオススメではありえます。具体例を見ていくほうがわかりやすいですね。Aを買っている人はBも買っているというやつです。専門的な用語(?)を使うと、相関と呼ばれるものになります。ない典型的なオススメは「セール」です。特価というのは重要な購買の理由の一つなのは間違いありません。上客向けセールはパーソナライズされていなくもないので、100%正解ではないですが。基礎的な内容を解説してみます。手法と活用するデータ機械学習や集合知を使うためには、ユーザー(消費者)や商品のデータを使うことになりますが、パーソナライズということは商品よりもユーザーのデータのほうが重要ということになります。典型的でかつ重要なデータは、もちろん購買履歴です。特価よりは弱い気もしますが、パーソナライズのためには最強のデータの一つです。ところで購買履歴を使った相関としては、ユーザー相関よりも商品相関のほうが有効な事が多いです。AというユーザーとBというユーザーの相関よりも、Cという商品とDという商品の相関のほうが信憑性が高いということです。これをユーザーのデータではなく商品のデータとして考えるのは間違いです。商品に紐づくユーザーのデータ、と考えればわかりやすいかもしれません。(商品相関)は大変有効なのですが、注意が必要なのは「商品ジャンルによってかなり差がある」ということです。とある漫画を好きな人が好む別の漫画というのは、かなり似る傾向にあるというのは、容易にわかると思います。「Amazonが当初扱っていた商品は本、音楽、映画がメインだった」のです。実装した、と考えなければなりません。衝撃的だったために、手法が先走りというか独り歩きしてしまった感があります。手段ではなく、目的になってしまっているということですが、これはビジネスではありがちな間違いのパターンですね。実装したい」でなければならないということです。相性が良い商品ジャンルとの組み合わせがある、と思います。その理由の一つが、ECで扱う商品にはさほどメタ情報がない、というものがあります。記事のオススメであればベイジアンフィルターは有効ですが、それは記事にはワードという膨大なメタ情報があるためです。余談ですが当社は10年前にレコメンドエンジンを発表した際から、ベイジアンフィルターによるレコメンドロジックを搭載していました。私の知る限り日本では初で、周りから「面白いけど使いみちはあるのか」と言われたものです。ポピュラーになってきたと言えるでしょう。記事においてもワードを使ってベイジアンフィルターにかけるより、履歴で相関をかけるほうがうまくいくというか精度が高くなると思います。できないのでニュース記事として古くなってしまうという側面があるので、精度は落ちてもベイジアンフィルターのほうが良いという選択も十分にありえます。まとめると、購買履歴というパーソナライズにとってはとても役に立つデータがあり、商品相関というそれをものすごくうまく活用できる手法があり、特に本や映画のような個人の趣味嗜好がでやすいジャンルでは最高にうまくいく、ということです。10年前と違って今では、そうではないジャンルもかなりECで扱われるようになってきました。したらいいのか、については次回に続きます。top当社は、お客さまのウェブ体験を向上させ、当社のアクセスを分析するためにCookieを使用します。サイトを閲覧いただく際には、クッキーの使用に同意いただく必要があります。Cookieポリシーの詳細は右のボタンよりご覧ください。許可する拒否するCookieポリシ。