Step 1 確認クイズ
レコメンデーションの業務課題理解に関する確認クイズである。5問中4問以上の正解（80%以上）で合格となる。
Q1. 推薦の種類
協調フィルタリングの説明として最も適切なものはどれか？
- A) アイテムの属性情報（カテゴリ、説明文）に基づいて類似アイテムを推薦する
- B) ユーザーの行動パターンの類似性に基づいて推薦する
- C) ルールベースで特定の条件に合致するアイテムを推薦する
- D) ユーザーの人口統計情報のみに基づいて推薦する
正解: B) ユーザーの行動パターンの類似性に基づいて推薦する
解説: 協調フィルタリングは「似た行動をするユーザーは似た嗜好を持つ」という仮定に基づく。アイテムの属性情報を使うのはコンテンツベース推薦（A）であり、協調フィルタリングはアイテムの中身を知らなくても行動データのみで推薦できる点が特徴。
Q2. Cold Start問題
新規ユーザーに対するCold Start対策として最も不適切なものはどれか？
- A) 全体の人気ランキングをフォールバックとして表示する
- B) オンボーディングで好みのカテゴリを選択してもらう
- C) 過去のユーザーと同じ推薦モデルをそのまま適用する
- D) バンディットアルゴリズムで探索と活用を両立する
正解: C) 過去のユーザーと同じ推薦モデルをそのまま適用する
解説: 新規ユーザーには行動履歴がないため、既存ユーザーの行動データで学習した協調フィルタリングモデルをそのまま適用しても意味のある推薦ができない。人気ランキング（A）、嗜好収集（B）、バンディット（D）はいずれも有効な対策である。
Q3. フィルターバブル
フィルターバブルの長期的な影響として最も深刻なものはどれか？
- A) 推薦のCTRが即座に低下する
- B) サーバーの計算コストが増加する
- C) ユーザーの商品発見機会が減少しLTVが伸びない
- D) アイテムのメタデータが不足する
正解: C) ユーザーの商品発見機会が減少しLTVが伸びない
解説: フィルターバブルは短期的にはCTRが高く見えるが、長期的にはユーザーの視野が狭まり、新しいカテゴリの発見機会が失われる。結果として客単価の伸び悩みやユーザーの飽きにつながり、LTVが伸びない。
Q4. 推薦のビジネスインパクト
月間訪問者100万人、推薦枠CTR 3%、CVR 5%、平均注文額¥4,000の場合、推薦経由の月間売上はいくらか？
- A) ¥600万
- B) ¥6,000万
- C) ¥1,500万
- D) ¥1億2,000万
正解: A) ¥600万
解説: 推薦経由売上 = 訪問者数 x CTR x CVR x 平均注文額 = 1,000,000 x 0.03 x 0.05 x 4,000 = ¥6,000,000。推薦枠のクリック数は30,000、そのうち5%が購入で1,500件、1件あたり¥4,000。
Q5. 推薦の配置設計
ECサイトのカートページにおける推薦枠の最も適切な目的はどれか？
- A) 商品の発見率向上
- B) クロスセルによる客単価の向上
- C) サイト回遊率の向上
- D) 新規アイテムの露出
正解: B) クロスセルによる客単価の向上
解説: カートページはユーザーが購入直前の状態にあるタッチポイントである。この段階では「一緒に購入されている商品」「あと¥○○で送料無料」といったクロスセル推薦で客単価を向上させることが最も効果的。回遊率向上（C）はトップページ、商品発見（A）はカテゴリページが適している。
結果
- 4問以上正解（80%以上）: 合格。Step 2に進もう。
- 3問以下: Step 1のレッスンを復習してから再挑戦しよう。
推定所要時間: 15分