はじめに

AI技術の進展により、ECサイトや動画配信サービスなど、多くの場面で「レコメンド（推薦）」の仕組みが使われるようになってきた。
G検定では、こうした推薦システムに関連する用語や手法も頻出のテーマの一つとなっている。

今回は、G検定で実際に出題された問題を例に、「協調フィルタリング」という概念について解説していく。
問題文の読み解き方とともに、なぜ正解がその選択肢なのか、他の選択肢が誤りである理由も明確にしていこう。

Contents

協調フィルタリングとは？

協調フィルタリング（Collaborative Filtering）とは、ユーザーの過去の行動や評価履歴をもとに、他のユーザーとの類似性を見つけて推薦を行う手法だ。
ECサイトなどで「この商品を買った人はこんな商品も買っています」と表示される仕組みの多くがこれに該当する。

ポイントは、「ユーザー同士の嗜好の類似性」に注目すること。
商品の特徴そのものではなく、ユーザーの行動履歴からパターンを抽出し、似た行動を取った人が好んだアイテムを提示するというアプローチだ。

実際のG検定で出題された問題を見てみよう。

以下の文章を読み、(●)に最もよく当てはまる選択肢を選べ。

ECサイトなどでは、顧客が好みそうな商品を推薦するために、従来の機械学習やディープラーニングを組み合わせた活用が進んでおり、顧客の行動履歴などの情報を元に類似性などを関連付ける「(●)フィルタリング」が活用されている。

正解は「3. 協調」

問題文には「顧客の行動履歴」「類似性」というキーワードが含まれている。
これは、商品やサービスの特徴そのものではなく、「ユーザーの行動パターン」に着目して推薦を行うことを意味する。

協調フィルタリングは、まさにこの「ユーザー間の嗜好の類似性」をもとに商品を推薦する手法だ。
そのため、(●)に最も適した言葉は「協調」となる。

選択肢	説明	誤りの理由
傾向	一般的なパターンや方向性を示す用語	文脈として曖昧すぎ、特定の推薦手法の名前には該当しない
内容	コンテンツの特徴や情報そのものを指す	これは「内容ベースフィルタリング」に関係するが、問題文は「行動履歴」に焦点がある
類似	類似性を指す抽象的な単語	文意には沿っているが、フィルタリング手法の名称としては不十分

特に「内容」との違いは重要だ。内容ベースフィルタリングは、商品の属性情報（ジャンル、成分、出演者など）をもとに類似する商品を推薦する。
一方、協調フィルタリングは、「ユーザーの行動」からパターンを導く手法で、根本的なアプローチが異なる。

ユーザーAがあるTシャツとスニーカーを購入し、ユーザーBが同じTシャツを買っていた場合、システムは「Bもスニーカーに興味を持つかもしれない」と判断し、推薦を行う。

NetflixやYouTubeでは、ユーザーが再生した動画の履歴をもとに、他の視聴者の傾向と照らし合わせて動画を推薦している。
「似た動画を見た人はこれも見ている」という論理だ。

Spotifyでは、プレイリストや再生履歴を解析し、好みに合いそうな楽曲を推薦する。
協調フィルタリングの技術がこの推薦システムを支えている。

完璧な手法ではない。たとえば、「新規ユーザーには推薦ができない」という問題（コールドスタート問題）がある。
また、評価データが極端に偏っている場合、推薦結果の精度が低下するリスクもある。

こうした課題に対処するため、最近では「ハイブリッド型」の推薦システムが使われている。
これは、協調フィルタリングと内容ベースフィルタリングの両方を組み合わせた手法だ。

G検定では、推薦システムに関する基本的な知識が問われる問題も出題される。
今回取り上げた問題では、「協調フィルタリング」という言葉の意味と、他の選択肢との違いを理解しておくことが重要だった。

✅ 協調フィルタリングとは？ → ユーザーの行動履歴をもとに、他ユーザーとの類似性を活用して推薦を行う手法
✅ 内容ベースとの違い → 協調は「ユーザー」に注目、内容ベースは「商品」に注目
✅ 実務活用 → ECサイト、動画配信、音楽サービスなどで広く利用されている

G検定に合格するためには、単に正解を覚えるだけでなく、「なぜその選択肢が正しいのか」という理解が欠かせない。
今回のように実際のユースケースに照らして考えることで、知識の定着も深まっていくはずだ。