プロダクト企画 なぜそのレコメンドは外れるのか?N1インタビューで解像度を上げる方法 この記事の3行要約 データやアルゴリズムだけで作り込んだたレコメンドシステムは、ユーザーの真の文脈を理解できず、的外れな提案になりがちである N1インタビューを通じて「なぜそれを選んだか」という定性的な情報を得ることで、初めてユーザーに響く... 2025.04.12 2025.09.13 プロダクト企画ユーザーリサーチ
プロダクト企画 文系PdM向けに、レコメンドシステムでよく使うオフライン評価指標を解説 この記事で得られること レコメンドシステムのオフライン検証で必ず名前が挙がる 7 指標(Precision / Recall / F1 / MAP / NDCG / Hit Rate / Coverage)を、文系出身のプロダクトマネージャ... 2025.04.27 2025.05.04 プロダクト企画生成AI