2章推薦システムのプロジェクト

本章では、推薦システムのプロジェクトをどのようなチームやプロセスで進めていくかについて解説します。

2.1 推薦システム開発に必要な3つのスキル

データサイエンティスト協会が公開しているデータサイエンティストに求められるスキルセット(参考:2021年度スキル定義委員会活動報告 2021年度版スキルチェック&タスクリスト公開、<a href="https://www.datascientist.or.jp/symp/2021/pdf/20211116_1400-1600_skill.pdf" class="link">https://www.datascientist.or.jp/symp/2021/pdf/20211116_1400-1600_skill.pdf</a>)

図2-1 データサイエンティスト協会が公開しているデータサイエンティストに求められるスキルセット(参考:2021年度スキル定義委員会活動報告 2021年度版スキルチェック&タスクリスト公開、https://www.datascientist.or.jp/symp/2021/pdf/20211116_1400-1600_skill.pdf)

一般社団法人データサイエンティスト協会(https://www.datascientist.or.jp/)では、データサイエンティストに求められるスキルセットとして、「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」の3つのスキルが必要であると定義しています。推薦システム開発においてもこれら3つのスキルが重要で、どれか1つも欠かすことができません。以下では、具体的になぜこのような3つのスキルが必要なのかを見ていきます。

ビジネス力

まずは、ビジネス観点から推薦システムを導入することで何を期待したいのかを定義することが大切です。場合によっては、推薦システムがいらなかったり、人気度順の推薦だけで事足りたりします。具体的には、推薦システムを導入することで、ユーザーのどの行動の変容を期待するのかといったKey Goal Indicator(KGI)やKey ...

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