# レコメンドエンジンって何？ こんばんは、エンジニアのうちでまったり、 青少無粧ラジオのニューブルーです。 この番組は、エンジニアだからお伝えできることや、 日々気になったことなど、楽しくITを学べるチャンネルです。 聞きに来てくださってありがとうございます。 今日は、今更聞けないIT用語シリーズになります。 世の中にあふれているIT用語ですとか、 英語のよくわからない略称、 難しいと思って避けてしまいがちな単語などなど、 この放送を聞いて、 皆さんがITでものをもっと身近に感じてもらえれば嬉しいです。 また、本シリーズではハッシュタグがありますので、 そちらからこのシリーズの放送も聞いていただければと思っております。 ということで、今日はタイトルにもあります通り、 福袋の秘密を握るレコメンドエンジンというのを お話ししていこうと思っております。 レコメンドエンジン、正式にはレコメンデーションエンジンだと思うんですけど、 12月からもうすでに福袋を応募された方は いらっしゃると思うんですけど、 私も通常放送でお話しした通り、スタバンの福袋を当たりまして、 その後、同時に応募していたカルディの方も、 コーヒーのプレミアム福袋もですし、 食品の福袋も当たりまして、今年は3つ。 あと、ヨドバシカメラのやつですね。 が当たってはいいなと思っているんですが、 これはこの放送が公開される頃にはもう分かっていると思うんですけど、 また明日の放送でちょっと触れていようかなと思っております。 ということで、福袋とレコメンドエンジン、 何が関わってくるのかみたいな疑問を持たれている方も いらっしゃるかと思うんですが、その辺りも ちょっと含めてお話ししていこうかと思っております。 まず、レコメンドエンジンって何っていうお話なんですが、 レコメンドエンジン、レコメンデーションエンジンですが、 一言で言うと、ユーザーの行動や興味に基づいて、 最適な、一言じゃない気もしますけど、 最適な商品やコンテンツの予想を提案するシステムです。 予想と提案をしてくるシステムになります。 これって結構皆さん、ECサイトですね、 ショッピングサイト、Amazonですとか、 いろんな楽天ですとか、あとは動画サービスとか、 Amazonプライムですとか、 Netflixとか見ている方はお分かりと思うんですけど、 あなたへのおすすめみたいなメニューがあるのご存知ですよね。 そこに表示されるものって、 どうやって選んでいるのかっていうのを、 レコメンドエンジンを使って選んでいるんですけど、 その辺りのお話をしていこうと思っております。 ちなみにですけど、ボイシーも実は このレコメンドエンジンを使っているようでして、 でも、あなたへのおすすめみたいなのを、 放送とかパーソナリティとか、 あなたへのおすすめのパーソナリティはこれだ、 みたいなのを取り入れたらいいと思うんですけど、 ボイシーさんがどこでレコメンド機能を 使っているのかっていうと、 どうやらレコメンドじゃないのかもしれないですけど、 ただカウントアップしててあれなのかもしれないですけど、 再生アプリの一番上にカテゴリが並んでいると思うんですけど、 あれどうやら普段聴いている、 もしかしたら聴いているジャンルの再生回数ですとか、 なんかの順番に表示されているだけかもしれないですけど、 一番簡単なレコメンド機能ですよね。 再生している回数で順位付けをして、 それのカテゴリを表示するのはレコメンドじゃないと 言えばないかもしれないですけど、 一番簡単なおすすめの表示方法かなと思うんですけど、 それに先ほど言ったようにボイシーさんもアプリの トップページにあなたのおすすめはこのパーソナリティです、 みたいな感じでこの放送ですとか、そんな感じもAIで放送の中を文字化、テキスト化できるようになったので、 そこからAIどんどん使っていけばこのレコメンド機能、 あなたへのおすすめのパーソナリティさんみたいなメニューが もうそろそろできるかもしれないですよっていうお話でした。 ということで本編というかちょっと話しましたが、 レコメンドエンジンについてお話していこうと思います。 # 福袋のワクワク感をITで分析する 福袋のワクワク感をITで分析するというチャプタータイトルにしているのですが、この福袋には2つの重要な、売る側として重要な2つの要素があるのをご存知でしょうか。 1つ目が中身の秘密というかランダム性ですね。それともう1つはお得感ですね。 お得感というのは過去のデータに基づいた期待値というか、そんな感じになります。 このレコメンドエンジンはこの期待値のほうですね。 それのどういうふうなものを入れたらいいのかというそこの部分に関わってきます。 これをちょっと2つ大きく分けてお話ししていこうと思うんですけど、 まず1つ目は福袋の中身ですね。それは過去の購買データから予想されております。 これ絶対いろんなお店がそうやっているかどうかは分からないですけど、 レコメンド機能を使えばこういうことができますよみたいなお話になっています。 福袋って中身、有名なもの、大ヒットしたトレンドになったものですとか、 あとは在庫処分が多いと思われるので、1個世代落ちとか、世代というか人と前の世代のものとか、 そういう在庫として残っているものですよね。この2つを組み合わせることによって作られております。 なので、店側からすると在庫処分をしたいんですけど、 とはいえ人気のない材から在庫になっているというものを入れてしまうと、 売ってそれを開けた時に喜びが少なくなるので、できる限り大ヒットした商品、 売れた商品だけど残っているものとかという意味で片落ち品がよく入ってたりもするんですけど、 そのあたりの組み合わせ、どうやってどれを入れたらいいかというのを考えるときに、 レコメンドエンジンは必要なのは、私たちが今まで使った購買データが必要になってきます。 この購買データをうまくレコメンドエンジンで考えることによって、 福袋の中身をどんなものに入れたらいいのかという感じになっております。 レコメンド機能なので、例えば福袋を買う人ですね。 福袋を買うあなたとしましょう。 あなたがいろんな福袋があるリストのところにやってきたときに、 その中でどれを買うだろうかって考えると、 レコメンド機能としては過去にその人が、あなたがその同じサイトでどんな商品を買ったのかとか、 その商品のジャンルは何だったのかっていうのを分析して、 この人にはこのジャンルの福袋がおすすめですよみたいな感じになっていたりとか、 それで特になければ、同じジャンルがなかったら、 もう一つの方法としては、 例えば他の人ですね。 他の人で、例えばこのブランド、とあるブランドを買っている人、 とあるブランドの服を買っている人は、 セットでこのブランドのバッグとか、 そういういろんな小物を買っていますよっていうのが、 全世界的にそのサイトの購買データとして残っているって考えると、 その相関関係というか、その辺りで分析して、 そうすると、あなたにおすすめする福袋というか、 商品はどれなのかみたいなことを考えて分析するということを行います。 なのでこのレコメンドエンジンによって、 このデータを分析して、この福袋の中にこれを入れとけば、 一般的により多くのお客さんが満足してくれるだろうという予想をするという形で、 期待値の一番最適解というか、 一番誰しもが喜んでもらえるいい地点というか、 この商品を入れときなさいみたいなのを考えるのに、 レコメンド機能が購買データを基にして使えるのかなというお話です。 もう一つが、福袋が売れる仕組みは予想と提案になりますというお話です。 これも先ほどと同じような感じになるんですけど、 福袋とかいろんな販売ページに先ほどと同じように、 何かを買った人にはこれがおすすめですよとか、 あなたにおすすめなのはこれですよとか、 というレコメンドエンジンによるパーソナライズという個別最適化と言われますけど、 あなたにとって一番いいものはこれですよという、 一番最初に先ほど1個前のチャプターでお話ししました、 あなたへのおすすめはこれですという、 そこの仕組みがこのレコメンドエンジンによるパーソナライズの動きになっています。 これは本当に先ほどと同じことを言っているような感じになりますが、 あなたが過去に買った物とか、いろんな行動を買わなくても、 実はこういうジャンルの商品をずっと見ているなとか、 そういう情報もデータとして残っているので、 そこからこの人だったら、 例えばこのブランドの福袋を買う確率が高いとか、 このジャンルの福袋を買う確率が高いとか、 いろんなものを予想して提案してくる、 ちょっと福袋と言っていますが、 本当にECサイトとかで、 あなたにおすすめはこれですという表示されるのは、 その辺りから感じになっております。 そういうことで、この2つのことを使うことによって、 ECサイトを使っている企業としては、 誰にどの商品を、どの福袋を、 そしてまたさらに、いつ提案したらいいのか、 みたいなのも実はあるようで、 例えば、あなたが夜に買い物をいっぱいして、 夜に買う商品はこれですよとか、 朝に買う商品はこれですよとか、 時間帯によってもおそらく変わってきたりとか、 すると思うんですけど、 そういうのもいろんな購買データとして残っていて、 そこからレコメンドエンジンによって、 いろいろ提案がなされるという形になっています。 ということで、あなたへのおすすめって、 なんかちょっと、 いや、よく分かってるねっていう、 全然分かってないなみたいな時もありますけど、 でも楽しく、いろいろ自分のこと分かってもらえてるなと思って、 普通に検索したりとか、 ザッピングして見に行くより、 もっとあなたのおすすめって結構開いちゃうんじゃないかなと、 私も結構開いて、 そこから商品を漁ったりとかもしているので、 結構楽しい期待感を煽ってくれる、 演出というか機能なのかなと思っております。 # まとめ ということで、まとめに入っていきます。 レコメンドエンジンは、ユーザーの過去の行動データに基づき、 最適な商品やコンテンツですとか、そういうものを提案するシステムになります。 これは、福袋とか商品の売れ行きを最大限にする、 そういう設計をしてきます。設定系というか、提案をしてきますし、 あなたにとって、パーソナライズされている、あなたにとって最適な商品ですか、 福袋はどれなのか、という提案をしてくる、この2つのことをしてきますよ、 というお話をさせていただきました。 ということで、このレコメンドエンジンを使うことによって、 おそらくレコメンドエンジンがない時って、お店の人がどうだろうな、 レコメンドエンジンと同じことを人間が一生懸命頑張って考えて、 福袋というものが出来上がっていたりとかしていると思うんですけど、 そういう昔からのことをどんどんデータに基づいて、 レコメンドエンジンというシステムを入れることによって、 どんどん進化させていったというお話になります。 ということで、今更聞けないIT用語、 今日は福袋の秘密を握るレコメンドエンジンというお話をさせていただきました。 今日のこのお話が、皆さんのIT用語の知識を深めて、 日々の生活に役立つヒントになったら嬉しいと思っております。 それでは今日も適当にまったりお過ごしください。 ありがとうございました。 # おまけ：冬こそ運動する理由 はい、ということでおまけになります。 今日のデイリートークテーマ、冬こそ運動する理由ということで、はい、運動しません。 またなんかこの運動系を私に聞かれてもって感じなんですが、 昔は結構スポーツとかもやってたんですけども、 最近はやっぱりパソコンで開発する方が楽しくなってしまって、動かない人間になってしまったんですけど、 なので専門的なこととか、冬だから運動しましょうみたいなお話はあまりできなくて、 何を話せるかなと思ったんですけど、 まあ、とはいえですよね。 運動しなくても運動するときがあるので、 そういうときにもし怪我をしないようにということで、 準備運動の大切さをちょっと語ろうかなとか思ったりしております。 本当に急な運動をするとよくあるアキレス腱ですとかハムストリング、 この2つは一番よく怪我するという、いろんなところで耳にしたり目にしたりすると思うんですけど、 やっぱりこの2つ一番重要だと思うので、 足は念入りに運動する前は準備運動、 伸ばしたり、ひねったりといった方法がありますけど伸ばして準備運動を欠かさずして、 で、ちゃんと問題なくなったと思ったら、 ちゃんとした運動をしたらいいのかなと思います。 特に冬に関しては、やっぱり寒さというのがプラスで入ってくるので、 筋肉とかもひちじこまってしまっていると思うので、 そのあたりよく揉んだりして熱を持たせるというか、 暖かくして大丈夫なようにストレッチして準備運動を欠かさずにやってもらえたらなと、 本当に専門家でどっかの一般人がただ喋ってますが、 エンジニアとして何か準備運動的なことを考えたときに、 外でパソコン作業することってほぼほぼないと思うんですけど、 冬とか寒いときにパソコンを触る人に一番大事なのは指なんで、 たまにね、昔あったんですけど、 本当に寒い中パソコンを触ろうとすると、 全く指が動かなくなってめっちゃミスタイプをするんですけど、 何があったかなと思い出したんですけど、 サーバーとかのサーバールームって夏でも、 冬とはいかないかもしれないけど、 すんごい冷房が効いてるんですよね。 パソコンってやっぱり熱を持ってしまうと、 熱暴走とかで壊れたりとかよくないので、 パソコンがサーバーがあるサーバールームっていう部屋は、 もうガンガンにエアコンが効いていて、 どうやって熱を冷やすかっていう形になるので、 サーバーの近くだったらサーバーの熱もあって、 まあまあ言っても寒いですけど、 それとは関係ない部分に行くと本当に寒いので、 本当に夏でも上着がいるぐらいなところなので、 その中でサーバーのメンテナンスとかは、 今はほぼリモートでできるのであれなんですが、 昔は本当に実機の前で、 実機にパソコン、キーボードとマウスを挿して、 モニターをつなげて手作業をするみたいな、 今でもまだあるときはあるんですけど、 そういうときがあったので、 本当にそういうときはずっと指を動かしっぱなし、 パソコン使ってないのに動かしっぱなしで、 指が冷えないようにっていうのをずっとやってたな、 って思い出したのです。 運動じゃないですけど、 冬の運動というか、 冬はいっぱい動きましょ、 寒くならないように動きまくりましょうっていうお話でした。 変な感じの、 運動関係のトークテーマを話せることがないかったんですけど、 ちょっとお話しさせていただきました。 最後まで聞いていただきありがとうございました。 # おわりに 最後までお聞きいただきありがとうございました。 当チャンネルでは今更聞けないIT用語シリーズ、 今日やったようなやつですね。 というので身近でよく聞くIT用語だけど、 何それみたいになるような用語を 誰にでも分かる形でお話しさせていただいております。 またプレミアム放送もやっております。 プレミアム放送では公開できない プライベートなお話ですとか、 一般放送よりも先に情報を公開するなど、 プレミアムの方だけの限定放送をやっております。 ぜひ興味のある方は登録いただければと思っております。 トップページから月額100円ですので、 気兼ねなく登録いただければと思っております。 その他各種SNSでも発信活動を行っておりますので、 ぜひフォローいただければと思っております。 それでは今日も適当にまったりお過ごしください。 ありがとうございました。