レコメンデーション
意味・解説
顧客の過去の行動データや好みを分析し、その人が関心を持ちそうな商品や情報を個別に提案する仕組み。レコメンデーション。
パーソナライズの代表的な手法。ECサイトの「この商品を買った人はこんな商品も…」や、動画配信の「あなたへのおすすめ」などが該当する。主に「協調フィルタリング」や「コンテンツベースフィルタリング」といったAIアルゴリズムを用いて、購買意欲を高め、売上の最大化を図る。
くわしく
「デジタルの世界にいる、あなたの趣味を熟知した『凄腕の店員さん』によるおすすめ提案」のことです。
1.メリット:
ユーザーにとっては「探す手間」が省け、企業にとっては「ついで買い」を促せる相利共生の関係を築けます。
2.最新技術:
近年は深層学習（ディープラーニング）を用いることで、ユーザー自身も気づいていなかった潜在的な好みを言い当てるほど精度が高まっています。
例文
精度の高いレコメンデーション機能を導入した結果、ECサイトの成約率が大幅に向上した。
過去問での出題状況
直近29回分の過去問（全2,900問）を解析した結果、2回登場しています（出題された年度: 2年度）。
出典: 本サイト独自集計（問題文および全選択肢テキストからの用語出現頻度・2026年6月時点）
同義語: レコメンド, 推薦システム
分類: デジタルマーケティング / AIの応用