機械学習は、増え続けるデータをもとに、事業戦略の判断やより正確な予測、関連性の推定を行うための、重要なツールです。機械学習の中でも、最も幅広く活用されているアプリケーションはレコメンデーションエンジンです。スケーラブルな機械学習ライブラリであるMahoutは、レコメンデーションの生成とデータの扱いをシンプルなものにしてくれます。本講演では、より構築が簡単なレコメンデーションエンジンのデザインと、そのイノベーティブな実装方法を活用した場合の利点を紹介します。2014年7月8日に開催されたHadoop Conference Japan 2014での講演資料です。