総合演習：推薦システム構築レポート

=== エグゼクティブサマリー ===

■ 課題
現行の人気ランキング推薦: CTR 3%、CVR 1.2%
全ユーザーに同じ推薦 → パーソナライズ不足で機会損失
推定: 月間800万円の売上向上余地

■ アプローチ
LightFM + Two-Towerのハイブリッド推薦システム
データ: MovieLens/H&Mデータで検証、NDCG@10=0.18（ランキング比+120%）

■ 期待効果
- CTR: 3% → 5%（+67%）
- CVR: 1.2% → 1.8%（+50%）
- 月間売上増: +500万円（年間6,000万円）
- 客単価向上: +8%（関連商品推薦効果）

■ 投資対効果
- 開発費: 800万円
- 年間運用費: 300万円
- ROI: 445%
- 回収期間: 2.2ヶ月

=== テクニカルレポート ===

■ アルゴリズム比較
| モデル | NDCG@10 | Hit Rate@10 | Coverage |
|--------|---------|-------------|----------|
| 人気ランキング | 0.08 | 0.25 | 0.05 |
| 協調フィルタリング | 0.12 | 0.35 | 0.15 |
| LightFM | 0.16 | 0.42 | 0.45 |
| Two-Tower | 0.15 | 0.40 | 0.50 |
| ハイブリッド | 0.18 | 0.48 | 0.55 |

選定: ハイブリッド（LightFMの精度 + Two-Towerの速度とカバレッジ）

■ コールドスタート対策
Phase 1: 人気+デモグラフィック（行動データなし）
Phase 2: コンテンツベース（5件未満の行動データ）
Phase 3: ハイブリッド（5件以上の行動データ）
オンボーディング: 初回登録時に5カテゴリの嗜好を質問

■ 特徴量
ユーザー: 年齢、性別、購入頻度、平均単価、カテゴリ嗜好ベクトル
アイテム: カテゴリ、価格帯、ブランド、説明文埋め込み、人気度

■ 評価
時系列分割（5ヶ月学習+1ヶ月テスト）で検証
5-Fold交差検証: NDCG@10 = 0.18 ± 0.02

=== 運用・エージェント提案 ===

■ AIエージェント
LangGraphベース対話型推薦エージェント
ツール: 嗜好抽出、履歴取得、推薦生成、理由生成、フィルタ、比較
ユースケース:
1. 「カジュアルな服を探して」→ 嗜好抽出→推薦+理由
2. 「もう少し安いのは？」→ 価格フィルタ→絞り込み結果
3. 「1番と3番を比較して」→ 比較表+おすすめ

■ A/Bテスト計画
仮説: CTR +15%以上
期間: 3週間、各群50,000ユーザー
成功基準: p<0.05 かつ CTR相対+10%以上

■ 探索・活用
epsilon=0.15、新規ユーザーは0.3
Thompson Samplingで不確実アイテムを優先探索
カテゴリカバレッジ > 50%を維持

■ 導入スケジュール
Phase 1（1ヶ月）: モデル構築・オフライン評価
Phase 2（2ヶ月）: エージェント開発・A/Bテスト
Phase 3（3ヶ月）: 段階的展開（10%→50%→100%）
Phase 4（4ヶ月〜）: 継続的改善・モニタリング