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Day4 インスタの「おすすめ」はなぜ当たる？

luagate/5day-challenge/day4-instagram-recommendDay4 - レコメンド17 枚体験・イベント
スライド103触れる図解124レッスンの導入6

上から下へ、全 17 枚そのまま並べています。

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Day4 インスタの「おすすめ」はなぜ当たる？

5日チャレンジ - 思考

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目次

Day4 の流れ

今日の内容

１　おすすめの正体

２　データと特徴量

３　レコメンドアルゴリズム

４　体験コードとクイズ

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Day4 - レコメンド

1

おすすめの正体

3
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Day4 - レコメンド

なぜピッタリのものが出てくるのか

AIがあなたの行動を学習して、好みを予測しています。

  • あなたの「いいね」「滞在時間」「検索」を記録
  • 似ている人と同じ投稿をおすすめ
  • 反応があればさらに似たものを提示
  • これを高速に繰り返している
4
4
Day4 - レコメンド

おすすめが決まる4ステップ

行動データからおすすめが表示されるまで。

行動を記録
特徴量を計算
モデルが予測
上位を表示
5
5

Day4 - データ

2

データと特徴量

6
6
Day4 - データ

特徴量とは

機械学習のモデルが使う「入力データの特徴」です。

特徴量

予測に使う観察可能な要素。滞在時間・いいね・投稿タグなどが該当する

・行動履歴 (いいね・閲覧時間)

・投稿属性 (タグ・時間・場所)

・ユーザー属性 (年齢・地域)

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7
Day4 - データ

収集されるデータの例

あなたが無意識にしている行動がすべてデータになります。

滞在時間
  • 何秒見たか
  • 最後まで見たか
インタラクション
  • いいね / 保存
  • シェア / コメント
関連性
  • フォロー関係
  • 他の人との共通点
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Day4 - アルゴリズム

3

レコメンドアルゴリズム

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Day4 - アルゴリズム

2つのレコメンド方式

代表的な手法を比べてみます。

協調フィルタリング

  • 似た人が好きなものを推薦
  • Amazonの「よく一緒に買われる」
  • データが多いほど精度向上

コンテンツベース

  • 投稿の中身を分析して推薦
  • ハッシュタグや画像の類似度
  • 新規ユーザーにも効く
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Day4 - アルゴリズム

簡易レコメンドを書いてみる

・好みのタグに一致する投稿を点数付けします。

python
user_likes = ["猫", "カフェ", "旅行"]

posts = [
    {"id": 1, "tags": ["猫", "かわいい"]},
    {"id": 2, "tags": ["カフェ", "旅行"]},
    {"id": 3, "tags": ["筋トレ"]},
]

def score(post):
    return sum(1 for t in post["tags"] if t in user_likes)

ranked = sorted(posts, key=score, reverse=True)
for p in ranked:
    print(f"投稿{p['id']} スコア={score(p)} タグ={p['tags']}")
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Day4 - アルゴリズム

レコメンドシステムの全体像

データ収集、学習、推論の3つの処理が連携しています。

1. ユーザー行動

いいね・滞在時間・検索などを記録する

2. ログDB

膨大な行動データを蓄積する

3. 機械学習モデル

データから好みのパターンを学習する

4. フィード配信

スコアの高い投稿を順番に表示する

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Day4 - アルゴリズム

Instagram上の1日の投稿数

膨大な投稿の中から、あなたに合うものだけが届きます。

5 億件/日43210
0.6億件/日
1億件/日
1.3億件/日
1.5億件/日
1.7億件/日
2016年
2018年
2020年
2022年
2024年

出典: Meta公表推定値

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Day4 - まとめ

4

体験コードとクイズ

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Day4 - まとめ
クイズ

クイズタイム

今日の内容を確認しましょう。

似た好みの人が気に入ったものをおすすめする方式は？

A
コンテンツベース
B
協調フィルタリング
C
ランダム表示
D
時系列順
15
15
Day4 - まとめ
答え

クイズの答え

似た好みの人が気に入ったものをおすすめする方式は？

A
コンテンツベース
B
協調フィルタリング
C
ランダム表示
D
時系列順

正解は2番目の「協調フィルタリング」です。

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おすすめは魔法ではない。行動データ・特徴量・アルゴリズムの積み重ねでできている。

— 5日チャレンジ Day4

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