# レコメンデーション ここでは、Wantedly のプロダクトにおける推薦システムについて紹介します。 ## 推薦システムってなに？ 推薦システムは、ユーザーの好みや行動傾向に基づいてどのコンテンツを提示するかを制御する技術を指し、オンラインショッピングや映画・音楽のストリーミングサービスなど、さまざまなサービスで使われています。例えば、Amazon の「お客様におすすめの商品」や Netflix の映画推薦などがイメージしやすいと思います。 [推薦システム実践入門(オライリー・ジャパン、2022年)](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119663/)によると、推薦システムは「複数の候補から価値のあるものを選び出し、意思決定を支援するシステム」と定義されています。複数の候補から価値のあるものを選び出すだけでなく、それをユーザーに適切に提示するところまでが推薦システムになるため、データ基盤や機械学習、バックエンド、フロントエンドなど多くの技術領域によって成り立っています。 ## なぜ推薦システムが必要なのか サービスにたくさんの魅力的なコンテンツがあっても、ユーザーがそのコンテンツに出会うことがなければ決して価値は生まれません。ユーザーが成功体験を得られるよう、次のような課題を解消するために推薦システムが必要となります。 * 膨大な選択肢: サービス内に存在するアイテムは膨大な量にのぼり、ユーザーがその中から自身のニーズに合致したものを見つけ出すことは困難である * 自己理解の難しさ: ユーザーは自身のニーズを完全に理解できておらず、それはコンテキストや時間によっても変動する ## Wantedly Visit で使われている推薦システムの一例 * ユーザーへの募集の推薦（例：募集一覧の募集の並び順） * 採用担当者への候補者の推薦（例：スカウト一覧の候補者の並び順） * ユーザーへのユーザーの推薦（例：ユーザープロフィールの「あなたの知り合いかも」枠） ## Wantedly Visit の推薦システムの概略 Wantedly Visit における推薦システムの概略図を以下に示します。 ![](/files/oVf4fdtgcIobcAYywCwF) ### 話を聞きに行きたい * Slack: [#visit\_recommendation](https://wantedly.slack.com/archives/CA0PVDX98) ### もっと知りたい * --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.wantedly.dev/fields/data/recommendation.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.