顧客情報があるほうが、強化学習は適しているんだ？
強化学習は、状態と行動の関係を学習するための手法であり、顧客情報がある場合にも適用することができます。顧客情報を利用することで、より細かい顧客の好みや特性を考慮してレコメンドを行うことができます。
例えば、顧客の属性情報（年齢、性別、地域など）や購買履歴、クリック履歴などを利用して、顧客の状態を表現することができます。この状態情報を利用して、顧客ごとに最適なレコメンドを行うことが可能です。
また、顧客情報を利用することで、顧客の行動パターンや好みをより正確に把握し、それに合った戦略を学習することができます。これにより、より効率的なレコメンドを行うことができる可能性があります。
ただし、顧客情報がない場合でも、商品情報や受注情報を利用して、一般的な傾向や人気のある商品を推奨することができます。強化学習は顧客情報を活用することでよりパーソナライズされたレコメンドを提供することができますが、顧客情報がない場合でも有用なアプローチとなります。