データが足りなくてレコメンドできないコールドスタート問題
司会者: 「さて、次のテーマは『コールドスタート問題とコンテンツベースフィルタリング』！レコメンドの裏側で活躍するこの2人に話を聞きましょう。それではどうぞ！」
1. コールドスタート問題って何？
コールドスタート問題: 「どうも！俺はコールドスタート問題。データが足りなくて、レコメンドがうまくいかない状況を表してるんだ。」
観客: 「それってどういう状況なんですか？」
コールドスタート問題: 「例えば、新しいユーザーが来た時に、過去のデータがないから『何を勧めればいいか分からない！』ってなる感じさ！」
オチ: 「俺、AI界の『最初が肝心問題』だぜ！」
2. コンテンツベースフィルタリングって何？
コンテンツベースフィルタリング: 「こんにちは！俺はコンテンツベースフィルタリング。アイテムの特徴を使って、一人ひとりに合ったオススメを作るのが得意だよ！」
観客: 「どうやってオススメを作るんですか？」
コンテンツベースフィルタリング: 「簡単さ！例えば、ユーザーが『アクション映画』を好きなら、他のアクション映画を勧める。アイテムの特徴を分析して似てるものを探すんだ！」
オチ: 「俺、AI界の『趣味嗜好マッチング王』だ！」
3. コールドスタートとコンテンツベースフィルタリングの関係を例えるなら…
お題：初対面の友達作り
コールドスタート問題: 「新しい学校に転校したばかりで、誰も俺のことを知らない！何を話せばいいか分からない！」
コンテンツベースフィルタリング: 「大丈夫！君の持ち物や話題を見れば、共通の趣味を持つ友達を見つけられるよ！」
観客: 「なるほど、それなら友達ができそうですね！」
オチ: 「俺たち、AI界の『友達作り支援コンビ』だ！」
司会者: 「コールドスタート問題とコンテンツベースフィルタリングの解説、分かりやすかったですね！次回はレコメンドシステムの他の技術を深掘りしていきます！」
観客: 「ブラボー！」 🎉