「あなたにおすすめの商品」のからくりとは？--ECサイトのレコメンド技術を考える（2）
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回は、レコメンド技術の歴史を振り返り、ネットマーケティングの変化やレコメンドソリューションの低価格化によってこの技術が再び注目されていることを説明した。今回は、レコメンド技術の種類について解説しようと思う。 ECサイトでよく用いられるレコメンデーションには、「人気商品ランキング」、「閲覧・購入履歴」、「あなたにおすすめの商品」といった3タイプがある。人気商品ランキングなら、数多く購入されている商品のランキングをトップページなどに表示し、閲覧・購入履歴であれば、Cookieから過去の履歴を基に「最近チェックした商品」として表示する。しかし、「あなたにおすすめの商品」となると、データを整理し、複雑のロジックから的確なものをレコメンドしなく
レコメンデーションの虚実（1）〜認知限界をどう乗り越えるのか (1/2) - ITmedia アンカーデスク
【新連載】レコメンデーションの虚実（1）～認知限界をどう乗り越えるのか：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） ネット情報増大と認知限界 インターネットの情報は、今や洪水のようになっている。この洪水の中からどのように有用なコンテンツやデータをすくい上げるのかは、インターネットにおける最も重要なテーマだ。この問題を解決するアーキテクチャとしては検索エンジンが長く定番だったが、情報のオーバーロード（過負荷）が起きている中で、検索エンジンだけでは対応しきれなくなった。 つまりはネットの情報の総体が、人間の認知能力をはるかに超えてしまっているということだ。これを「認知限界」という。認知限界というのはもともと、1978年にノーベル経済学賞を受賞したアメリカの経営学者、ハーバート・アレクサンダー・サイモンが企業などの組織を説明するために使った言葉である。外の世界がどんどん複雑になってく
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データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
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