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なぜSNSばかり見ていると危険なのか?~エコーチェンバーとフィルターバブルが引き起こす意見の極端化~

7か月前

第14回 イベント・ピッチまとめ(1) My GPT(目安時間4分)

AIゲームにおける「パーソナライズされたプレイ体験」とは?

第15回 イベント・ピッチまとめ(2) Gigalogy Personalizer(目安時間5分)

ユーザーのニーズを的確に把握する!AI商品レコメンデーションの効果とは?

3か月前

第9回 わたしたちの使命と求められること2(読む時間の目安各3分)

オススメされた「Toppo ラム&レーズンサンド」を試してみた

1年前

第5回 将来に向けて際立つAIエキスパートの不足となるためのステップ(読む時間の目安各3分)

第8回 わたしたちの使命と求められること1(読む時間の目安各3分)

ギガロジー、noteはじめます。

第10回 JETRO ピッチナイトでのスピーチについて(読む時間の目安各4分)

タイムライン型の古き良きSNSは、おすすめショート動画型に駆逐されてしまうのか

noteの機械学習フローを共通化してレコメンデーションで成果をあげた話

第4回 なぜ企業がAI導入を進めてないかについて考えを巡らす(読む時間の目安各3分)

「レコメンデーション」の時代が終わる時

第1回 来日の経緯とAIに取り掛かるきっかけ (読む時間の目安各3分)

SNSのUIの変化で、「情報」との付き合い方が変わっていく。

ロングテール -「売れない商品」を宝の山に変える新戦略 (クリス・アンダーソン)

#30 Z世代とパーソナライゼーション

Netflixを支える推薦システムの裏側

これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門

推薦システムの国際学会RecSys2020の参加録

2万曲を一日で? | daily

レコメンデーション ITマーケティング用語

スマートシティ関連 情報共有

学びの種 #012「おすすめにしたがう」

レコメンドとかパーソナライズって『ダメな奴をどんどんダメにするしくみ』だけど…それで良いの?

Spotifyが採用している3つのレコメンデーションモデル

データドリブンなビジネスで押さえておきたい5つのポイント

AIからのオススメと、人間からのオススメは共存する

データ資本主義

“ファッションAI”は、別に貴方のファッションを決めません!

第1章 AIは驚異的に進歩したが、万能ではない

70億総レコメンデーション社会

「週5日つかうユーザーが70~80%」DeNAのオタク選抜がつくったニュースアプリ「ハッカドール」が驚異的なアクティブ率を保てる理由。 https://appmarketinglabo.net/hackadoll/ ちょっと古い記事だけどおもしろい

メモ帳に、関連するメモ帳を 出して欲しい…

ユニファイドコマースとオムニチャネル AI商品レコメンデーションのポイント

🛍️AI × パーソナライゼーション - 購買体験を向上させるレコメンド技術🤖

5か月前

e コマースレコメンデーションに関する 21 のヒント コンバージョンを増やす

レコメンデーションパターン 通販・オムニチャネルコマース

(2023.12.13)DeoVR の新しいレコメンデーション システム

クラスタリングを活用したレコメンデーションシステムの構築

1年前

商品のレコメンデーション(推奨)でCLVをアップする

第12回 AIを活用したパーソナライズ検索エンジンの紹介(読む時間の目安各3分)

第11回 ECサイトでAI を活用したパーソナライズされた検索エンジンについて(読む時間の目安各3分)

第7回 ワークショップ@スクラッチカフェ(読む時間の目安各3分)

第6回 Gigalogyが掲げるAIに関する大きなビジョン(読む時間の目安各3分)

第3回 AIエキスパートってなんだろう?どうしたらなれるの?(読む時間の目安各3分)

第2回 AIの活用を考え始める(読む時間の目安各3分)