【個人開発 #1-2】レコメンドシステムを作ってみた vol.2　〜画面イメージ・DB設計・処理の流れ〜

作りたいシステム

忙しい人のためのギフト提案型AI「AiSAP!(エイサップ)」

忙しい社会人のために、AIが可能な限り素早く（ASAP: As Soon As Possible）、最適なギフトを提案してくれるWebサービス。

画面イメージ

画面イメージはこんな感じです。
ドロップダウンで条件を選択して検索ボタンを押下すると、ランキングされた商品一覧が表示されます。

DB設計

ER図はこんな感じです。

• 商品テーブル：商品情報を管理。商品1つにつき1つのIDを付与。
• 受け取り手テーブル：受け取り手の情報を管理。受け取り手のパターンは検索条件のパターン数だけ存在するため有限なので、IDではなくタイプという形で振り分け。
• 評価テーブル：各商品が各受け取り手タイプにどれだけクリックされたかを管理。「商品Aは20代の彼女の誕生日プレゼントとして5回クリックされた」といった感じ。
  
  
  
  処理の流れはこんな感じです。

1. 【ユーザ】検索条件（受け取り手の情報および商品の予算）を選択し、検索ボタンを押下。
2. 【システム】選択された受け取り手の情報が、受け取り手テーブルに登録されている受け取り手タイプのうち、どれに該当するかを特定。
3. 【システム】選択された商品の予算に該当する商品を抽出。
4. 【システム】推薦アルゴリズムが、評価テーブルを元に商品のランクを算出。
5. 【システム】ランク上位の商品を出力して画面に表示。
6. 【ユーザ】表示された商品のうち、気になる商品をクリック。
7. 【システム】クリックされた情報を評価テーブルに登録。

次回は「推薦アルゴリズム」の中身について、詳しく解説していきます！