小説投稿サイトにおけるレコメンドエンジンは、作品の膨大さとユーザー嗜好の複雑性に対応するため、複数のアルゴリズムを組み合わせたハイブリッドモデルで設計される必要があります。

3.1 主要なレコメンドアルゴリズムとその特性

3.1.1 協調フィルタリング（CF）：ユーザー嗜好の相関に基づく提案

　協調フィルタリング（CF）は、ユーザーの嗜好や購買行動、レビューなどの行動履歴をもとに、コンテンツを尺度としてユーザーの嗜好や行動を数値化し、その相関関係からコンテンツのレコメンドを行う代表的な手法です 。CFには、データセット全体から類似ユーザーを探すメモリベースと、潜在因子モデルを学習するモデルベースの2種類が存在します 。  

　CFは、読者の行動履歴に基づいて「似た好みを持つ他の読者が高評価した作品」を提案することで、読者自身が認識していない潜在的なニーズや、ジャンルを超えた「作風の類似性」を発見し、予期せぬ良質な出会いを創出する役割を担います 。  

3.1.2 コンテンツベースフィルタリング（CBF）：小説の作風・特徴に着目した提案

　コンテンツベースフィルタリング（CBF）は、作品そのものの特徴に着目したレコメンド手法です 。小説コンテンツにおいては、作品の言語特徴、プロット構造、テーマ、設定の複雑性などのメタデータを自然言語処理（NLP）によって解析し、ユーザーが過去に楽しんだ作品と似た特徴を持つ作品や、似た作風を持つ作家の新刊を提案するために利用されます 。  

　CBFは、データが少ない新規作品や新規ユーザーに対して推薦が困難になるCFの弱点である「コールドスタート問題」を補完する上で不可欠です。ユーザーが内容を気に入っていたとしても、絶版作品をレコメンドしても意味がないため 、CBFは特に新しい、類似の作風を持つ作品を発見するエンジンとして機能します。  

3.2 AIによる作品評価指標の確立と定量化

　粗製乱造を根本から排除し、真に質の高い作品を評価するためには、PV数や単純な「いいね」評価を超えた、客観的な品質評価指標（Q-スコア）をAIにより確立する必要があります。

　先行研究では、小説の作風について、定量的な評価（例：プロ級が76〜80点、プロ上位級が80〜90点）が可能であることが示唆されています 。この知見に基づき、AIは、小説の文章の密度、物語の構造的な一貫性、展開の論理的な整合性、および文章表現の洗練度といった要素を解析し、客観的なQ-スコアを算出します。  

　PVに依存しないこのQ-スコアを推薦アルゴリズムに組み込むことで、低品質だがPVが多い作品の露出を抑制できます。これにより、熱意を持って時間をかけて質の高い執筆を行う作家（例：「自分の作品をちまちま書いていこうと思います」といった作家 ）が、瞬間的なPV競争に巻き込まれることなく、正当に評価されるエコシステムが構築されます。これは、質の高いコンテンツを優先するプラットフォームの戦略的要件です。  

3.3 システム性能評価基準の採用：精度と効率性の確保

　推薦システムの導入は、継続的な性能測定とチューニングが不可欠です。ウェブ小説のようにコンテンツが飽和している環境では、単純な適合率では不十分であり、推薦リストの上位にどれだけ適切なアイテムを配置できたかを測る高度な指標を採用する必要があります。

　具体的には、上位配置の腕前を測るMAP@5（平均適合率）や、「上位5件の中に1件でも当たりがあれば勝ち」とみなすHit Rate@5といった指標を厳格に採用します 。読者は通常、推薦リストの最初の方しか見ないため、AIがユーザーが最も望む作品をリストの最上部に提示する能力（MAP@5）は、発見の効率性を最大化する上で極めて重要となります 。これらの技術指標をビジネス目標（LTV向上）に直結させ、定期的なオフライン評価を行うことで、システムは継続的な改善サイクル（MLOps）の中で最適化され、運用の厳格性が保たれます。