リクルート住まいカンパニーは、東京大学大学院工学系研究科総合研究機構松尾豊准教授の研究グループ、株式会社経営共創基盤の三社共同研究にて、住宅購入検討者向けの新しい推薦アルゴリズムを開発した。

　不動産は購入金額が高く、検討期間が長い商品のため、購入検討者には、複数回にわたる不動産ポータルサイトへの訪問を通じ、徐々に購入への決意を固めてもらうことが重要になる。今回の研究では、1回目のサイト訪問時点で最も関心が高い物件を提示するよりも、あえて異なった他の物件の閲覧を通すことで最終的な購買意欲の促進につながることを明らかにし、その知見を基に新しい推薦アルゴリズムを開発した。

　不動産ポータルサイトにおいて、購入確度の高い検討者は、対象物件の詳細が記述してある資料をウェブ上、または電話を通して請求する傾向があることが知られている。一見CV率の低い物件が、検討者が購入意思を固める上で重要な働きをしていることから、開発したアルゴリズム（上図イメージ）では、検討者の過去のサイト閲覧履歴をもとに、次の訪問（Second Action）だけではなく、その次の訪問（Third Action）時の閲覧行動まで仮定した上でCV率が最大になるような物件を推薦するものとなっている。

　このアルゴリズムの精度を検証するために、オフラインテストを実施した結果、単純にSecond Action時にCV率が最も高い物件を提示することに比べ、最大で約4倍CV 率が上昇する物件の閲覧パターンがあることが判明したという。

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