AIレコメンドの種類や導入方法、メリットや注意点を解説

「ECサイトの売上をもっと伸ばしたいが、商品ページの更新や手動でのおすすめ設定にはもう限界を感じている......」
日々業務を行う中で、このような悩みを抱えているEC担当者も多いでしょう。ユーザー毎の好みに合わせて常に最適な商品を提案してくれるAIレコメンドは、今やECの必須ツールとなりつつあります。しかし「協調フィルタリング」「コンテンツベース」など専門用語が多く、自社に合うシステム選びに迷う方も少なくありません。
本記事ではAIレコメンドの仕組みや種類、導入のメリットから注意点まで、専門用語を噛み砕いてわかりやすく解説します。

レコメンドエンジンはどういったものか、その種類や仕組み

レコメンドエンジンとはユーザーの行動履歴や商品属性などを分析し、ユーザーが求めている商品を予測して提示するシステムです。しかし、レコメンドシステムといっても、裏側で動いているアルゴリズムにはさまざまな種類があります。代表的なレコメンドエンジンの仕組みを見ていきましょう。

統計データから推測する協調フィルタリング

協調フィルタリングは、ユーザーの行動履歴を蓄積して統計的なパターンを見つけ出す手法です。「この商品を見た人は、こんな商品も買っています」のような提案で知られている、最も代表的なレコメンド手法の一つです。協調フィルタリングには、大きく分けて以下の2つのアプローチがあります。

【アイテムベース】

• 「商品Aを買う人は、商品Bも買いやすい」など、商品の相関関係を分析して関連商品をすすめる
• ユーザーの好みが変わっても商品の関連性は安定しているため、精度が比較的安定しやすいのがメリット

【ユーザーベース】

• 「XさんとYさんは行動パターンが似ている」とユーザーの行動履歴を分析し、Yさんが買ったものをXさんにもすすめる
• 計算量が大きくなる傾向があるが、意外な商品との出会いを創出できるメリットがある

協調フィルタリングは精度の高い手法ですが、新規ユーザーや新商品などデータが少ない場合には、レコメンドの精度が上がらない場合があります。

ユーザーの過去の行動から推測するコンテンツベースフィルタリング

コンテンツベースフィルタリングは、商品の属性情報とユーザーの好みを紐付けて推奨する仕組みです。ユーザー自身の行動を基準にするため、他ユーザーのデータが少なくても機能するのが特徴です。
コンテンツベースフィルタリングの仕組みの具体例としては、次のようなものが挙げられます。

• 商品A（「ナイキ」「赤い」「スニーカー」）を閲覧したユーザーに対し、同じ属性をもつ商品C（「アディダス」「赤い」「スニーカー」）をレコメンド

コンテンツベースフィルタリングは、独自の趣味嗜好をもつユーザーに対しても納得感のある提案ができる点がメリットです。一方、特徴が近いものが優先的に提案されるため、意外な商品の発見などは起こりにくくなります。

画像解析による類似のレコメンド

画像解析レコメンドはAIが商品画像から色・形状・質感・柄などの視覚的特徴を抽出し、特徴が似ている商品を提示する仕組みです。テキスト情報だけでは表現しきれないニュアンスを汲み取れるため、アパレルやインテリアなど感性が重視される商材で威力を発揮します。
言語化できない「なんとなくこの雰囲気が好き」などの直感的なニーズに応え、関連商品をスムーズに探せる点がユーザー側のメリットです。
画像解析レコメンドのECサイト運営者側における強みは、学習データを必要としない点です。登録したばかりの新着商品で十分な購買データがなかったとしても、画像さえあれば即座にレコメンド枠に表示できます。

最初から決めておくルールベースのレコメンド

ルールベースは、運営者側があらかじめ「この商品を見た人には、これを出す」というルールを手動で設定する手法です。AIによる自動学習ではなく人の意図を反映させる運用型のアプローチで、具体的な設定例は以下のとおりとなります。

• スマホを買った人には、必ず保護フィルムをすすめる
• キャンペーン対象商品閲覧時には、セットでお得な商品を出す

ルールベースのレコメンドは、売りたい商品を意図的にプッシュできる点がメリットです。一方で、設定に手間がかかるうえ、全ユーザーへ一律の提案となるため、個別最適化の点では弱くなります。

AIによるハイブリッド型が進化

近年主流となっているのは、単一のアルゴリズムではなく複数の手法を組み合わせたハイブリッド型のレコメンドです。技術の進化により、各アルゴリズムの得手・不得手をAIが自動で補完し、より高度な接客が可能になっています。
特に、次のようなAIレコメンドを組み合わせたハイブリッド型がECサイトで活用されています。

• ディープラーニングの活用
  複雑な特徴量を抽出し、より人間の感覚に近い「似ている」を判別して商品を提案
• リアルタイム学習
  ユーザーのたった今の閲覧行動を即座に解析し、興味・関心に合わせて表示内容を動的に変化
• LLM（大規模言語モデル）による紹介文の自動生成
  単に商品を並べるだけでなく、「なぜおすすめなのか」を示した個別の紹介文を自動生成し、ユーザー体験を向上

AIレコメンドシステムを導入するメリット

AIレコメンドシステムを導入する具体的なメリット4つを詳しく解説します。

購買率・客単価の向上

AIレコメンドシステムの導入で、購買率・客単価を同時に引き上げることが期待できます。ユーザーの潜在ニーズをAIが予測して提案することで、「欲しいものが見つからない」などの理由での離脱を防ぐことができます。具体的には、AIレコメンドの導入によって以下の施策が可能となり、購買率・客単価の向上を図れます。

【購買率（CVR）の向上】

• 行動履歴からユーザーの好みを分析し、購入確率の高い商品をトップに表示させられる
• 具体例：過去に北欧家具ばかり見ていたユーザーには、トップページで北欧雑貨を優先的に表示し、クリック率を高める

【客単価（AOV）の向上】

• カート投入時などに合わせ買いを提案したり、ワンランク上の商品を提案したりできる
• 具体例：デジタルカメラ購入時に予備バッテリーとSDカードをセットで提案し、1回の注文金額を最大化する

多くのECサイトで陥りがちな失敗は、似た商品ばかり提案してしまうことです。客単価を上げるためには、類似品だけでなくセット利用できる商品をいかにタイミングよく出すかが勝負です。
AIなら「この商品を買った人は、次にこれを買っている」などの相関関係を把握でき、人間では気づかない意外な組み合わせを提案できます。

顧客体験の向上

顧客体験の向上を図れる点も、AIレコメンドを導入するメリットです。AIレコメンドによる自分を理解してくれていると感じさせるパーソナライズされた接客は、顧客満足度を高めてくれます。
従来の画一的なランキング表示などとは異なり、AIは「その人だけ」の売り場を瞬時に構築できる点が魅力です。膨大な商品数の中からユーザーが見たい商品を即座に提示するため、ECサイトで探すストレスを大幅に削減できます。
また、「なぜこの商品がおすすめなのか」をAIがユーザーの文脈に合わせて生成してくれる点もAIレコメンドを導入する魅力です。「以前購入された〇〇と相性のよい、秋の新作トップスです」などのメッセージを添えて、実店舗のような接客を実現できます。

回遊率の向上

閲覧状況に応じた最適な関連商品を次々と提示して回遊率を向上させ、ユーザーの滞在時間を延ばせる点もメリットです。ユーザーが商品ページに到達しても、求めていたものと違えば即座に離脱してしまいます。しかし、AIレコメンドがサイト内のガイド役として代替案を提案できれば、ユーザーの離脱を防ぐことができます。
具体的には、「この商品を見た人は、こちらもチェックしています」などの導線を用意してユーザーをサイトの奥へと自然に誘導します。複数のページを回遊し、商品を比較検討してもらう時間を長くすることによってユーザーのブランド理解が深まる点も魅力です。
さらに、滞在時間が伸びてクリックやお気に入り登録などのアクションが増えれば、そのままAIの良質な学習データとなります。データが蓄積されるほどレコメンドの精度が向上し、次回の接客品質がさらに高まる好循環が生まれます。

余剰在庫の軽減

AIレコメンドを導入することにより、余剰在庫の軽減効果も期待できます。AIによる需給予測とレコメンド設定を組み合わせ、在庫リスクをコントロールすることにより、目標とする在庫回転率を実現することも可能になります。
ECサイトでは、売れ筋が一部の商品に集中してしまい、ニッチな商品の提案機会が少なくなってしまうケースが見られます。AIレコメンドは、このような見つけづらい商品を提案する役割も果たします。具体的には、在庫状況をルールとしてシステムに組み込み運用します。

• 欠品商品をレコメンド枠から自動的に外す
• 在庫過多の商品を意図的に露出強化する

手動で特集ページを作る手間をかけずとも、AIが「あなたにおすすめ」として自然な形で提案してくれるため、効率的な販売促進が実現します。ユーザーのニーズと在庫状況をマッチングでき、無理な値引き販売に頼らず適正価格で機会損失や廃棄ロスを削減できます。
ただし、在庫処分を優先しすぎてユーザーの関心と乖離した商品ばかりを表示するのは避けるべきです。顧客体験を損なわずに在庫を消化させるためには、ユーザー好みの商品8割に対して販売したい商品2割程度のバランスを目安にすると良いでしょう。

AIレコメンドシステムを導入するときの注意点

AIレコメンドシステムは便利な仕組みですが、導入すれば自動的に売上が伸びる魔法のツールではありません。システムの特性を理解せずに導入すると、「売上が伸びない」「運用コストが増大した」などの失敗につながるリスクがあります。
以下では、検討段階で必ず押さえておくべき4つの重要なポイントを解説します。

学習するデータに応じた精度になる

AIレコメンドの精度は、学習データの質と量が大きく影響します。特にAIレコメンドの導入直後はデータが不足しているため、期待どおりの精度が出ない期間が発生する可能性があります。
これは、十分なデータがない状態ではレコメンドの精度が上がらない「コールドスタート問題」と呼ばれ、AI活用における大きな課題です。
閲覧や購入などの行動データをもとに予測を行う場合、オープン直後のサイトや新商品に対しては的確なレコメンドができません。運用初期のデータ不足を補うため、画像解析レコメンドやルールベースのような、データ量に依存しない手法も併用する設計にしましょう。

プライバシーやセキュリティへの配慮

個人の行動履歴を利用するAIレコメンドにおいて、プライバシー保護への対応とセキュリティ対策が重要です。ECサイト内で勝手に自分の行動データを収集されていると感じさせると、サイトへの不信にもつながります。
また、Cookie規制によって従来のトラッキング手法が使えなくなり、ユーザーに関するデータを収集できないケースも増えています。AIレコメンドによるプライバシーやセキュリティの問題に対応するためには、次のような対策が必要です。

• レコメンド表示のために行動データを利用する旨をECサイトに明記して同意を得る
• ユーザーがレコメンド機能を拒否できる仕組みを用意する
• 外部データに頼らず、自社サイト内で取得したデータを中心に構築するCookieレス対応を進める

導入目的の明確化と効果測定

導入目的を明確に定めることが大切です。AIレコメンドを導入して失敗しやすいケースが、ECサイト内の商品点数が少ないパターンです。取扱商品が数十点〜100点程度の場合は、AIがなくてもユーザーは全商品を把握できます。
そのため、高機能なレコメンドエンジンはオーバースペックとなり、投資対効果が合わない可能性があります。AIレコメンドを導入する際は、以下の項目を中心に費用に見合った効果を得られるか確認しておきましょう。

• 数百点以上など商品数は十分にあるか
• 「直帰率を5%下げたい」など解決したい課題は明確か

また、AIレコメンドの精度を高めていくためには定期的に効果測定を行って設定を調整する必要があります。レコメンド経由の売上を計測するタグの設置やABテストの実施体制など、効果測定の環境が整っているかも事前に確認しておきましょう。

費用対効果を検討する

導入時の初期費用だけでなく、月額費用や学習データの調整にかかる運用コストを含めた総額で判断しましょう。AIモデルは一度作れば終わりではなく、ユーザーのトレンド変化や季節性に合わせて定期的な再学習やチューニングが必要です。AIレコメンドを運用する際に継続的にかかるコストとして、次が挙げられます。

• サーバー費用、月額ライセンス料などの金銭的コスト
• レコメンド枠の出し分け設定、精度低下時の原因調査とパラメータ調整、システム障害時の対応などの人的コスト

また、事前に運用作業を明確にし、担当者のリソースに問題がないかも確認しておきましょう。

AIレコメンド施策の具体例

AIレコメンドシステムの効果を最大化するには、単にツールを導入して終わりではなく、最新技術やオフラインデータと掛け合わせた運用が不可欠です。競合他社と差別化し、顧客に選ばれ続けるための具体的な活用施策を2つ紹介します。

【AIレコメンド施策1】生成AIによるパーソナライズ強化

生成AIをレコメンドエンジンに組み込むことで、実店舗で接客を受けているような対話形式の提案へと接客レベルを引き上げる活用方法があります。従来のような商品を列挙するタイプのレコメンドは、単純に商品画像を並べるだけでした。
しかし、生成AIを活用すると「なぜその商品がおすすめなのか」を瞬時に文章化して提示できるため、ユーザーの納得感を高められます。
具体的には、ユーザーの属性や過去の購入履歴などに基づき、次のようなパーソナライズされたキャッチコピーをAIが個別に生成します。

• 「〇〇様が先月購入されたネイビーのジャケットに合わせやすい、春色のスカーフが入荷しました」

また、生成AIを活用すれば従来のキーワード検索だけでなく以下のようにユーザーの悩みや状況をAIが理解して最適な商品の提案が可能です。

• ユーザー：「初心者でも1人で設営できて、秋のキャンプでも寒くないテントはあるか」とAIに質問
• AI：条件に合致するスペックの商品を抽出し、「設営時間15分以内で、断熱素材を使用したこちらのモデルが最適です」と回答付きで提示

【AIレコメンド施策2】AIレコメンドシステムとOMO戦略との連携

ECサイトと実店舗の顧客データを統合し、AIの学習データとして活用してチャネルを横断した一貫性のあるレコメンドを実現する方法もあります。たとえば、実店舗のPOSデータやアプリの行動ログをAIに学習させると次のように効果的なレコメンドをECサイト上で実施できます。

• 店舗での購入履歴を反映し、昨日店舗で買った靴をECで再度レコメンドしてしまうのを防いで代わりにシューケア用品を表示させる
• 店員の接客データを活用し、店舗スタッフが接客時に入力した好みのサイズ感や好き手な色の情報をECのレコメンドに反映させる
• ECでお気に入り登録した商品の在庫がある店舗の近くを通りかかった際、「近くの〇〇店に在庫があります」とAIが判断して通知を送る

AIレコメンドシステムを活用して接客の質を上げましょう

AIレコメンドシステムの導入を成功させ売上を最大化させる鍵は、学習させるデータの質にあります。AIは与えられたデータを処理するツールであり、整理されていないデータの分析や推測は難しくなります。
店舗とECのデータが分断されると、同一顧客への重複提案などが発生し、顧客体験を損ないます。そこで重要になるのが、ECサイトと実店舗のデータを統合するOMO基盤の構築です。もし、「AIレコメンドを入れたが、期待した成果が出ていない」などの課題があれば、システムの問題ではなくデータ管理の問題かもしれません。
このような課題の解決に寄与するのが、ECサイトと実店舗のデータをシームレスに統合管理できる基幹システム「Omni-Base for DIGITAL'ATELIER」です。「Omni-Base for DIGITAL'ATELIER」を導入すると、具体的には以下の項目を実現できます。

• 店舗での試着や購入データをEC側のAIレコメンドに即座に反映し、店舗で見てECで買う流れを加速させられる
• 全チャネルの在庫をリアルタイムで見える化し、AIが「店舗受取なら在庫あり」といった高度な提案を行えるようになる
• 店舗・ECのデータを一元管理できるため、管理工数が減って担当者の負荷を軽減できる

AIレコメンドの精度を底上げし、接客の質を高めるためには土台となるデータ環境の整備が不可欠です。ECサイトでAIレコメンドを効果的に機能させたい方は、ぜひ「Omni-Base for DIGITAL'ATELIER」をご検討ください。

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