ITストラテジスト午前II 選択式平成28年 秋期
問 3 / 25平成28年 秋期 午前II 問3
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。
【選択肢】
ア カテゴリ別に売れ筋商品のランキングを自動抽出し，リアルタイムで売れ筋情報を発信する。
イ 顧客情報から，年齢，性別などの人口動態変数を用い，“20代男性”，“30代女性”などにセグメント化した上で，各セグメント向けの商品を提示する。
ウ 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。
エ 野球のバットを購入した人に野球のボールを勧めるなどあらかじめ用意されたルールに基づいて，関連商品を提示する。
IPA公式正解：ウ 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。
【IPA公式解説】正解は選択肢【ウ】です。
協調フィルタリング（Collaborative Filtering）は、多くのユーザの購買履歴や評価履歴データを蓄積し、行動パターンの類似した他のユーザが好んでいる商品を推薦する手法です。
・ア：ランキング推薦です。
・イ：デモグラフィック推薦です。
・ウ：正解です。顧客同士の行動履歴の類似度に基づく協調フィルタリングです。
・エ：ルールベース推薦（またはアソシエーション分析）です。
AIによる解説
■ 本問の核心・解法のポイント
レコメンド手法の分類：
・協調フィルタリング（Collaborative Filtering）：『あなたと好みが似ている人Bが買った商品』を推薦（選択肢ウ★）
・コンテンツベースフィルタリング：『あなたが以前買った商品と特徴が似ている商品』を推薦
・ルールベース：『Aを買ったらBを勧める』の静的ルール（選択肢エ）
よって正解はウ★。
本番形式・制限時間付きで演習する
平成28年 秋期 午前II（全25問・40分）を実戦演習モードで解き、合否判定を受けられます。