レコメンデーションとは？れこめんでーしょん
レコメンデーションとは、利用者の閲覧履歴や購買履歴、評価などをもとに、その人が関心を持ちそうな商品や情報を自動的に推薦する仕組みです。取扱商品数が膨大なネット通販において、利用者が自力では見つけられない商品との出会いを作り、購入単価と再訪率を高める狙いがあります。
最終更新：2026-10-10
基本情報を最短で暗記・合格する →背景
検索は、利用者が探したい言葉を思いつけて初めて役に立ちます。言葉にならない好みや、まだ知らない商品は、検索では出てきません。人手で一人ずつ薦めることもできないため、閲覧や購入の履歴といった利用者のデータから関心を推定し、見せる商品を自動で絞り込む手法が必要になりました。
具体例
代表的な方式が協調フィルタリングで、「あなたと購買傾向が似た人がこれも買っている」という関係から推薦します。ほかに、商品の属性が似たものを勧める内容ベースの方式、購買データの相関から「一緒に買われやすい組合せ」を見つける方式があります。
試験での引っ掛け
協調フィルタリングは商品の中身を解析していないため、利用履歴が乏しい新規利用者や新商品ではうまく推薦できません（コールドスタート問題）。また、推薦の偏りにより利用者の視野が狭まる副作用も指摘されます。
関連用語
出典・参考
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。