マッチメイキング・レコメンデーションサービス

　マッチメイキングは, 同じ興味や目的を持ったインターネットの利用者を組織してWeb空間のコミュニティを自動的に形成するために, プロファイル情報に基づいて情報提供者と情報請求者を誘導するプロセスである.本稿では, マッチメイキングサービスを提供

レコメンデーションとは、電子商店などで、ユーザの好みを分析し、各ユーザごとに興味のありそうな情報を選択して表示するサービスのこと。簡単なところでは、Webサイトで顧客層ごとに異なるトップメニューを用意することもリコメンデーションサービスの一種といえる。ユーザの購買履歴やあらかじめ登録してもらった趣味などの情報から、似たような傾向を示している他ユーザの興味対象を表示するサービスや、オペレータがユーザの希望に対して個別に適切な情報を配信するサービスなど、高度なサービスも提供されている。ユーザにとっては自分の欲しい情報にすばやくアクセスできる可能性が高まる一方、提供企業にとっては顧客の商品購買率を高められるなど、双方にメリットが大きいサービスとして急速に普及が進んでいる。

■ レコメンデーション、リコメンデーション（recommendation）

レコメンデーションとは、顧客の好みを分析して、顧客ごとに適すると思われる情報を提供するサービスのことである。
あらかじめ登録された顧客の趣向に関する情報や、購買履歴などを参照して、それぞれの好みに合致すると思われる商品やサービスが紹介される。過去に同じ商品を購入したことのある他の顧客を似たような趣向の持ち主とみなし、その興味対象を紹介するサービスや、オペレーターが顧客の希望に則して個別に情報収集し配信するなど、高級なサービスも存在する。
顧客にとっては自分の好む情報に効率よくアクセスできる可能性が高めることができ、情報を提供する側にとっては顧客の購買率を高めることができる。顧客満足の向上と販売促進との双方を兼ねたサービスの手法として、急速に普及しつつある。

■ リアルタイムリコメンデーション

リアルタイムリコメンデーションとは、ユーザの情報を統計的に分析し、自動的に顧客の嗜好を予測するシステム。 　多くの顧客のアクセス履歴からユーザと似た嗜好を持つ履歴を抽出する「協調フィルタリング」、コンテンツに属性を付加して顧客の属性とコンテンツの属性を照合する「コンテンツベースフィルタリング」など、数種類のアルゴリズムがリアルタイムリコメンデーションを実現する方法として知られている。

■ 協調フィルタリング

協調フィルタリングとは、ユーザの嗜好を過去の行動という形で記録し、そのユーザと似たような行動を取っているユーザの嗜好情報をもとに、ユーザの嗜好を推測するシステム。 　リコメンデーションサービスを提供する際に使用される代表的な手法である。協調フィルタリングではユーザごとの嗜好情報が多く、ユーザの数自体も多い方が正確な推測が可能となる。

　⇒　BSC （バランスト・スコアカード）