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、ECサイトやアプリが、一人ひとりの行動履歴と属性をもとに「この人が関心を持ちそうなもの」を選び出し、画面に並べる中身を利用者ごとに変える仕組み。推し方は2系統あり、行動の似た他人が買った実績から当てる協調フィルタリングと、商品側の属性や特徴語の近さから当てる内容ベースフィルタリングに分かれる。
最終更新：2026-10-06
この語が出る過去問を解く →背景
店頭では店員が客の様子を見て薦められたが、無人のECでは全員に同じ棚を見せるしかなく、扱い品目が増えるほど利用者は選びきれなくなる。品揃えの多さがそのまま選びにくさになるという逆説を、行動データで一人ずつ棚を組み替えることで解いたのがこの仕組みである。STのシラバスは経営戦略の実現に必要なデータ活用の推進を求めており、その代表的な適用先にあたる。
具体例
Amazonの「この商品を買った人はこちらも買っています」は協調フィルタリングの典型で、Spotifyが曲の音響的な特徴から近い曲を薦めるのは内容ベースに近い。新商品や入会直後の会員は履歴が無く精度が出ないコールドスタート問題があるため、人気順や属性ベースの推薦と組み合わせて立ち上げる。
試験での引っ掛け
2方式の取り違えが最頻出で、協調フィルタリングは商品の中身を解析せず、内容ベースは他人の行動を使わない。効果は売れ筋をさらに売ることではなく、埋もれていた商品に販路を与える点にあり、ロングテールと結び付けて問われる。推薦の偏りが利用者の視野を狭めるフィルターバブルも論点になる。
関連用語
出た過去問
出典：平成28年度 秋期 ITストラテジスト試験 午前Ⅱ 問3（IPA）
レコメンデーション（お勧め商品の提案）の例のうち，協調フィルタリングを用いたものはどれか。
正解：顧客同士の購買行動の類似性を相関分析などによって求め，顧客Aに類似した顧客Bが購入している商品を顧客Aに勧める。
要点：協調フィルタリングは行動が似た利用者の購入商品を勧める
協調フィルタリングは、購買履歴や評価が似ている利用者同士をグループとみなし、似た利用者が買った（高く評価した）商品を推薦する手法である。商品の中身を分析するのではなく、利用者の行動パターンの類似性だけを手掛かりにする点が特徴で、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という提示の基礎になっている。
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。