ユーザーの「文脈」を理解するTransformerレコメンド：行動シーケンス分析でCVRを劇的に改善する技術設計
従来の協調フィルタリングに限界を感じているPM・データサイエンティストへ。Transformerモデル（SASRec/BERT4Rec）を用いてユーザーの行動シーケンスを分析し、CVRとUXを向上させる次世代レコメンドシステムの設計と実装の勘所を解説します。
キーワード解説
Transformerモデルによるユーザー行動シーケンスに基づいた関連表示最適化
Transformerモデルによるユーザー行動シーケンスに基づいた関連表示最適化とは、ユーザーの過去の行動履歴（閲覧、クリック、購入など）の「並び」を深層学習モデルであるTransformerを用いて分析し、次に興味を持つであろうアイテムを高精度で予測・表示する技術です。これにより、従来の協調フィルタリングでは捉えきれなかった行動の文脈や時間的推移を理解し、関連商品表示の精度を飛躍的に向上させ、顧客体験とコンバージョン率（CVR）の改善に貢献します。関連商品表示の高度な手法の一つとして位置づけられます。
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Transformerモデルによるユーザー行動シーケンスに基づいた関連表示最適化とは
Transformerモデルによるユーザー行動シーケンスに基づいた関連表示最適化とは、ユーザーの過去の行動履歴（閲覧、クリック、購入など）の「並び」を深層学習モデルであるTransformerを用いて分析し、次に興味を持つであろうアイテムを高精度で予測・表示する技術です。これにより、従来の協調フィルタリングでは捉えきれなかった行動の文脈や時間的推移を理解し、関連商品表示の精度を飛躍的に向上させ、顧客体験とコンバージョン率（CVR）の改善に貢献します。関連商品表示の高度な手法の一つとして位置づけられます。