「レコメンド」は、人や物事を推薦する、推奨するといった意味で使われるカタカナ語です。似たような表現に「リコメンド」がありますが、意味は同じなのでしょうか？
ここでは「レコメンド」の意味や英語表記の他、使い方と例文、学習機能レコメンドアルゴリズムについて解説します。この機会にビジネスやサイト運営に欠かせない「レコメンド」について、理解を深めてみてください。
「レコメンド」の意味とは？
「レコメンド」の意味1「推薦する」「推奨する」
「レコメンド」は英語の「recommned」のことで、意味は「推薦する」また「推奨する」となります。つまり、人に物事をすすめたり、良いものであることを第三者に推薦することを「レコメンド」といいます。
「レコメンド」の意味2「そうすべきだと助言する」
また「レコメンド」には、相手にそうすべきだと助言したり、そうした方が良いということを提言するという意味もあります。
英語のレコメンドには「勧告する」という意味もありますが、「押しつけがましく薦める」といったニュアンスはあまりありません。どちらかと言えば相手の趣向や目的を知った上で、「そうすることが好ましい」「そうすることを推す」といった意図で用いられます。
「レコメンド」と「リコメンド」は同じ意味
「レコメンド」と似たような言い回しに「リコメンド」があります。「レコメンド」は、英語の「recommend」を言葉として放つ時に耳に入る、実際的な発音です。そのため「レコメンド」も「リコメンド」も同じ意味となります。
「レコメンド」の使い方と例文
「レコメンド」はビジネスアクションの1つ
「レコメンド」は、普段はあまり意識しないものの、実際は日常的に行われている「ビジネスアクション」の一つでもあります。
たとえば、家電量販店に掃除機を買いに行くと「何を探しているのか」「どのような掃除機を求めているか」を尋ねられるのが一般的です。希望する機能やブランド、予算などを伝えた後に「この掃除機はいかがでしょうか？」と薦めてくれることでしょう。これがまさに「レコメンド」です。
「レコメンド」は、相手の状況や求める内容を理化した上で、「そうすべきである」と薦めることです。場合によっては、迷ったり悩んだりしている相手に対して適切にアドバイスする、といったニュアンスが含まれることもあります。
「レコメンド」を「押しつけ」という意味で使わない
「レコメンド」とは、基本的に人に物事や商品、サービスなどを薦めたり、推薦することを意味します。そのため、「レコメンド」を「人に何かを押し付ける」「強引に納得させる」という意味で使うのは誤りとなります。
「レコメンド」は、あくまで「推奨止まり」です。たとえば、相手に「おすすめのサービスはこれです」「これがあなたにピッタリの商品です」と提言することを意味します。もちろん、脅迫的に押し付ける行為に対して「レコメンド」という表現を使うのは、不本意であると言えます。
「レコメンド」は取引や商談でよく使われる
「レコメンド」は、ビジネスシーンでも欠かせないカタカナ語の一つです。たとえば、取引や商談の際に、おすすめの商品やサービスなどに対し「わが社のレコメンドは〇〇です」「レコメンドする〇〇はこちらです」と薦めたりします。
また、ビジネスシーンで「レコメンド」という表現を使うのは、取引や商談だけではありません。その他、カウンセリングや医療現場など、助言やアドバイスが求められるビジネスでは欠かせない表現の一つとなります。
「レコメンド」と「一押し」の使い分け方
「レコメンド」と似た言い回しに「一押し」があります。「一押し」とは、数多くある物事や人などの中から最も薦めるもの、つまり「最もレコメンドするもの」という意味で使われます。
「レコメンド」と「一押し」が異なる点は、「レコメンド」は数的に複数ある一方で、「一押し」は一つであることです。しかし、相手にとって利益が高かったり、得をしたりする場合は、むしろ「レコメンド」より、「一押し」使うことが多くあります。
「レコメンド」を使った例文
- 今月のレコメンド商品は、寒い冬を快適に過ごすことができる小型ヒーターです
- カウンセラーとしてレコメンドしますが、まず専門医に相談してみてはいかがですか
- 何を購入数か迷った時は、店員にレコメンドしてもらうことにしている
「レコメンドアルゴリズム」の種類とは？
「レコメンドアルゴリズム」とはサイトで活用する学習機能
学習機能で注目される「レコメンドアルゴリズム」とは、一般的なインターネットのウェブサイトやECサイトなどで使う、あるルールに基づいたアルゴリズムのことです。そして「レコメンドアルゴリズム」にはいくつかの種類があります。
「ルールベースレコメンド」は最もシンプルな情報に基づく
「ルールベースレコメンド」とは、サイトに訪れた人の「行動」や「属性」などをベースにルール化されたアルゴリズムです。たとえば、「この商品を買った人には、この商品をレコメンドする」「サイト内でこのページを訪れた人には、このサービスをレコメンドする」といったものを指します。
「レコメンドアルゴリズム」は、作業的に最もシンプルなものとなりますが、興味をもってサイトを訪れる人やリピート購入をする人に対し、求める商品やサービスに関連した情報を漏れなく送ることができます。
一方で「ルールベースレコメンド」は、企業が推奨したい商品やサービスが主体となる傾向が強いという特徴があります。各ユーザーや各訪問者に対して、よりカスタマイズされたアルゴリズムを求める場合は、次で紹介する「コンテンツベースレコメンド」が必要となることがあります。
「コンテンツレコメンド」とは内容や属性を付加したもの
「コンテンツレコメンド」とは、内容（コンテンツ）や属性を分析し、情報として付加されたアルゴリズムのことです。つまり、購入者やユーザーに対し、より需要の高い内容やコンテンツを推奨することができるレコメンド機能を指します。
たとえば、ジューサーとフライパンを購入した人はキッチン用品に興味があったり、キッチン関連の商品を求めていると推測されます。この場合は電子レンジやキッチンナイフセットなど、キッチン関連の商品をレコメンドすることができるでしょう。購入者のコンテンツを分析し、より属性の高いものをレコメンドするのが「コンテンツレコメンド」です。
「ベイズ理論」とは統計学を用いたアルゴリズム
「ベイズ理論」という伝統的な統計学を使った「レコメンドアルゴリズム」もあります。これは「ベイズの定理」をもとに、少ないデータを使って「レコメンドを事前分布をする」というものです。
「ベイズ理論」は専門的な数式が使われた高精度な「レコメンドアルゴリズム」となりますが、現代ではより効果的なレコメンド機能も導入され始めています。
まとめ
「レコメンド」とは英語の「recommend」のことで、主に「推奨する」「推薦する」という意味を持ち、加えて「助言する」「アドバイス」といったニュアンスを含むカタカナ語です。また「リコメンド」は、英語で話す際の実際的な発音をカタカナにしたもので、同じ意味となります。
「レコメンド」はビジネスでは欠かせないアクションの一つで、学習機能の「レコメンドアルゴリズム」は、ECサイトやオンラインショッピングの場面で活用されています。
