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レコメンデーションの専門企業、株式会社ALBERT（アルベルト、本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：上村崇、以下ALBERT）は、独自のレコメンデーションの分類方法であるACKマトリクスを改訂いたしました。

レコメンデーションの分類には多くの誤解があります。レコメンドシステムには「コンテンツベースフィルタリング *1」と「協調フィルタリング *2」の2種類がある、「ベイジアンネット」と「協調フィルタリング」があるという様な説明がなされることが多いのですが、実際にECサイトで採用され実績を上げているほとんどのシステムは、このどれにも当てはまらない「アクションアソシエーション型」が主流です。
この様に混沌としたレコメンデーションを、体系的に分類し整理したものがACKマトリクスで、一般的なインターネット検索やリアルの推薦も含め、情報マッチングの方法論を包括的に取り扱うことが特徴です。

※図1参照：http://www.news2u.net/incidental_dsp.php?id=1&rid=NRR200838276

レコメンデーションを行なうには、必ず何らかのデータ（商品データや履歴データ、対象者のデータ等）や知見が必要であり、またレコメンドを受けようとしている対象者が特定されているかいないかという視点も重要です。ACKマトリクスは、この点に着目し、レコメンドに用いる対象者データを次の4つに分けました。
　　(1) 対象者が起こしたアクションデータ（クリックや注文など）
　　(2) 対象者の履歴データ（過去の閲覧履歴や購買履歴）
　　(3) 対象者の申告データ（アンケートデータや申告データ）
　　(4) その他（対象者を特定しない）

現在、ECサイトで用いられるレコメンドシステムの大半が(1)のアクションデータを用いています。即ち、ログインして個人を特定しなくても、ある商品をクリックすると「この商品を買った人はこの商品も買っています」というレコメンドが、それにあたります。もう一つの視点として、レコメンドに用いる対象者以外のデータを、以下の3つに分けました。
　　ａ）モノ属性（商品属性データ情報のデータベース）---Attribute
　　ｂ）人ベース（消費者の行動履歴データ）---Consumer
　　ｃ）ナレッジベース（専門家や店員などの知識）---Knowledge

この4×3の組合せによって、12種類のマトリクスができ、ほぼ全てのレコメンド方法は、このマトリクスで説明ができます。協調フィルタリングは、自分の購買行動や商品に対する評価が似ている人を定義し、その人が持っていて自分が持っていないものをレコメンドする方法なので、(2)対象者の履歴データとｂ）人ベースのデータを用いてレコメンドしている「履歴アソシエーション型」ということになります。
たとえば、一般の検索エンジンは、検索したいコトバを申告することで、そのコトバに関連する情報をデータベースから抽出するマッチング行為と言えるので、(3)の申告データをａ）を用いて提示する「ニーズインプット型」に分類されます。
一方、複雑系と言われる「ベイジアンネット」や、「相関分析」「バスケット分析」などは、分析・解析手法の名称であって、レコメンド方法という分類とは、異なったレイヤーにあるもので、それぞれのデータをどの分析・解析手法を用いてレコメンドシステムに組み込むかは、それぞれの設計者にゆだねられているわけです。


*1 コンテンツベースフィルタリング
対象者が過去に購買、利用した商品の特徴を抽出し、その特徴に類似した商品を推薦する方式で、モノ属性と対象者の履歴を用いる。対象者が過去に利用したコンテンツと内容が類似したコンテンツを高い精度で推薦することが可能だが、比較的狭いカテゴリの範囲での推薦になりがちなので、意外性（セレンディピティ）が低いという課題がある。広義の意味でACKマトリクスのA-2、A-3、A-4全体を指すこともあるが、狭義ではA-3のディープナレッジ型を指す。

*2 協調フィルタリング
対象者が過去に購買、利用した商品の評価や履歴データを用い、その対象者に似た評価や購買をする人をグループ化し、その人々の購買履歴に基づき商品を推薦する方式。似たような特徴を持つ人や、過去の購買履歴が似ている人は同じようなものを好むという仮説に基づいている。C-3の履歴アソシエーション型の一種。C-2のアクションアソシエーション型を協調フィルタリングと呼ぶこともあるが、これは間違い。協調フィルタリングは対象者に似た人を定義し、その人々が持っているがその対象者が持っていない商品を推薦する方式。モノ属性を用いないため、カテゴリを横断した意外性（セレンディピティ）のあるコンテンツを推薦できると言われている。


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【株式会社ALBERT】
「レコメンデーションの専門企業」として2005年7月に設立。
ニーズに応える推薦エンジン『Bull's eye』、必ずヒットするあいまい検索『ファジィスペックサーチ』のほか、見た目と感性で商品を選ぶ『イメージセレクトサーチ』、画像で探せる感性検索『るいじしゃく』、履歴を使った推薦を安く簡単に導入できる『おまかせ！ログレコメンダー』、個人の履歴からパーソナライズして推薦『ターゲット！ログレコメンダー』等をECサイトやメーカーダイレクトサイトに提供しています。またBtoC向けには、レコメンドエンジン・感性検索・類似画像検索システム『SUDACHI』を用いたショッピングポータルサイト『見つかる.jp』を運営。消費生活における意思決定の支援、悩み・迷いの解決を目指しています。


【会社概要】
社　名　　：　株式会社ALBERT
所在地　　：　東京都渋谷区代々木2-22-17
　　　　　　　TEL:03-5333-3703／FAX:03-5333-3723
設立日　　：　2005年7月1日
資本金　　：　3億1,400万円
代表者　　：　代表取締役社長　上村 崇
事業内容　：　レコメンドエンジン、感性検索システムの開発・提供
　　　　　　　　・レコメンデーションテクノロジーを用いたITソリューションの提供事業
　　　　　　　　 ショッピングサーチ「見つかる.jp」の企画・運営
　　　　　　　　・インターネット広告事業
　　　　　　　　・コンテンツ提供事業

U R L　　 ：　http://www.albert2005.co.jp/

運営サイト：　見つかる.jp　http://mitsukaru.jp/


〜本リリースに関するお問い合わせ先〜
株式会社ALBERT（アルベルト）　　広報担当：佐藤めぐみ
〒151-0053　東京都渋谷区代々木2-22-17
TEL：03-5333-3703／FAX：03-5333-3723
Email：press@albert2005.co.jp

関連URL：http://www.albert2005.co.jp/technology/index.html#ACK

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業種	サービス業

図1.ACKマトリクス（ALBERTオリジナル・レコメンデーションの分類）