AIパーソナライズとは？仕組みやメリットから成功事例までを紹介

2025.04.03

近年、Webサイトにおける顧客体験を向上させるために、AIパーソナライズを導入する企業が増えています。AIパーソナライズとは、顧客のデータをAIが分析し、一人ひとりに合った最適な商品やサービスを提案する手法です。うまく活用することで、顧客満足度やリピート率の向上が期待できます。

本記事では、AIパーソナライズの仕組みや導入によるメリット、導入した企業の成功事例をわかりやすく解説します。
また、記事の後半ではAIによる高精度なレコメンドとパーソナライズな接客を実現する「GENIEE RECOMMEND（ジーニーレコメンド）」「GENIEE SEARCH（ジーニーサーチ）」についても紹介します。

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【目次】

AIパーソナライズとは？

「パーソナライズ」は、個々のユーザーの興味関心、行動履歴、属性情報などに基づいて、情報やサービスを最適化して提供する仕組みを指します。
パーソナライズを活用することで、以下のような施策が可能です。

ユーザごとのニーズに合わせた広告配信

商品のレコメンド

ニーズに合わせたコンテンツの表示　など

上記のような施策において、「AIパーソナライズ」では、AIが自動的に関連する情報を分析しリアルタイムで個別最適化を行います。

AIパーソナライズは、従来のルールベースのアプローチに比べ、膨大なデータを効率よく処理し、より精度の高いパーソナライズを実現できる点が特長です。

ここでは、このAIパーソナライズがマーケティングにおいて重要な理由と、パーソナライズの仕組みについて解説します。

AIパーソナライズが重要な理由

AIを活用したパーソナライズは、自分のニーズや好みに合った情報を求めるユーザーにとって利便性が高く、企業にとっては顧客満足度の向上に役立ちます。

また、個々の顧客に最適化された提案は、企業と顧客との信頼関係の構築に寄与し、競合との差別化を図る重要な手段となります。

また、AIによってパーソナライズされた接客はリピーターの獲得にもつながり、顧客との長期的な関係構築が可能になります。
AIがビッグデータを分析し、顧客の行動パターンや将来のニーズを予測すれば、効率的なマーケティング戦略が可能です。

今後のマーケティング戦略において、AIパーソナライズは欠かせない要素といえます。

AIパーソナライズの仕組み

AIパーソナライズの仕組みは、広告分野で特に活用が広がっています。パーソナライズ広告では、ユーザーの行動履歴や属性情報、興味関心などをもとに、個々のユーザーニーズに合わせた広告を配信します。

パーソナライズ広告では、AIが膨大なデータをリアルタイムで分析し、適切なタイミングで最適な広告をターゲットユーザーに提示します。

また、AIによるパーソナライズ広告は、顧客一人ひとりのニーズに応えるだけでなく、企業の広告効果を最大化し、コストの効果的な活用を可能にします。

AIパーソナライズ広告と混同されがちなマーケティング用語に「ターゲティング」があります。どちらも広告をユーザーの属性や興味関心に合わせる点では共通していますが、ターゲティングは、広告主があらかじめ設定した条件に基づいて広告の配信先を絞り込む手法です。

AIパーソナライズ広告は、個々のユーザーに最適な広告を自動的に配信する仕組みで、ターゲティングよりも利便性が高く効率的な手法といえます。

パーソナライズとは？意味や活用方法からメリットまでを解説

AIパーソナライズのメリット

AIパーソナライズを利用するメリットは以下の通りです。

この章では、これらのメリットについて解説します。

コンバージョンの改善

ユーザーの希望に沿ったサービスを提供できる

見込み客の獲得

コンバージョンの改善

AIを活用したパーソナライズのメリットは、顧客が求めている情報や商品を的確に提供して、コンバージョン（CV）率の向上を実現できる点です。

例えば、過去の購買履歴や閲覧履歴をもとにしたレコメンドは、顧客にとって魅力的な提案となり、購買につながる可能性が高まります。

また、AIによるパーソナライズは、ユーザーに適した情報への導線を提供することで、購買プロセスの無駄を省き、顧客がスムーズに購買行動を完了できる環境も提供できます。

顧客の円滑な購買行動をサポートすることで、カゴ落ちやサイト離脱を減少させ、最終的なコンバージョンを高められるため、AIによるパーソナライズはサイト改善において有効な手段といえるでしょう。

ユーザーの希望に沿ったサービスを提供できる

AIパーソナライズを活用すれば、企業はユーザーの具体的なニーズや好みに応じたサービスを提供できるため、顧客満足度やブランドへの信頼感を向上させられます。

また、顧客が自分のニーズに合ったサービスを受けられることで、関係構築が促進され、リピート率の向上も期待できます。さらに、サービスを提供した後に顧客から得られるフィードバックをAIが分析し、パーソナライズに反映することで、より精度を高められます。

見込み客の獲得

AIを活用したパーソナライズマーケティングは、潜在的なユーザーを効果的に引き寄せる手段としても役立ちます。例えば、特定のニーズを持つユーザーが求める情報を含んだ広告や、過去の行動データに基づいて最適化された提案を行うことで、新規ユーザーの興味を引きやすくなります。

また、AIがリアルタイムでデータを分析し、ターゲットユーザーごとに最適なタイミングで広告を配信すれば、スムーズな見込み客の獲得につながります。

AIパーソナライズは、新規顧客の獲得においても非常に効果的な戦略といえます。

BtoBとBtoCにおけるパーソナライズの違いとは

パーソナライズは、BtoBとBtoCで活用方法に違いがあります。
ここでは、BtoBとBtoCそれぞれのパーソナライズの活用方法の違いについて解説します。

BtoB取引の場合

BtoBマーケティングでは、見込み客の問題やニーズに合わせ、以下のようなコンテンツをパーソナライズし、提供すると効果的です。

ブログ

メール

ホワイトペーパー

オウンドメディア　など

BtoBの見込み客は、自社が抱える課題に対する具体的な解決策を求める傾向があるため、上記のような実際のビジネス上の成果を示せるコンテンツの提供が有用です。

また、既存の顧客に対してパーソナライズを活用すれば、アップセル・クロスセルの機会を得られるだけでなく、顧客満足度を向上させることも可能です。

BtoB取引におけるパーソナライズは、見込み客の信頼を得るだけでなく、既存顧客との関係を深化させるための重要な戦略といえます。

BtoC取引の場合

BtoCでは、個々の消費者の購入履歴や閲覧履歴を基にした商品レコメンデーションが広く利用されています。例えば、ECサイトではユーザーがサイトを訪れるたびに、その行動データを活用して最適な商品を提案する仕組みが一般的です。

また、一つの商品をカートに入れた際に「この商品を買った人はこんな商品も購入しています」などの追加提案を表示する手法も効果的です。

さらに、検索連動型広告やコンテンツレコメンデーションにおいても、ユーザーのWeb上での行動履歴を基にパーソナライズが行われています。

BtoBとBtoCではパーソナライズのアプローチが異なりますが、いずれの場合も顧客の行動やニーズを深く理解したうえで提案を行う施策が重要である点は共通しています。

AIパーソナライズの施策例4選

ここでは、AIパーソナライズの施策例を4つ紹介します。

パーソナライズ広告の配信

パーソナライズ動画の配信

SNSプラットフォームでのレコメンド

ユーザーに関連性の高いコンテンツのレコメンド

パーソナライズ広告の配信

パーソナライズ広告は、顧客の過去の行動データや嗜好に基づき、個別に最適化された広告を配信する手法です。特にデジタルマーケティングにおいて、パーソナライズ広告は顧客体験を高めるための重要な施策です。

パーソナライズ広告にAIによるパーソナライズを活用すれば、リアルタイムでデータを分析し、ユーザーごとに最適なタイミングと内容で広告を表示できます。

パーソナライズ広告は、顧客の期待に応えると同時に、企業の広告パフォーマンスを最大化する強力なツールです。

パーソナライズ動画の配信

パーソナライズ動画配信は、ユーザーの属性や視聴履歴をもとに、視聴する可能性の高い動画を提供する仕組みです。動画コンテンツは情報量が多く、内容を判断するのに時間がかかるため、ユーザーが自分の興味に合った動画を見つけづらいといった課題があります。

ユーザーに適した動画コンテンツをレコメンドする際に役立つ手法が、パーソナライズ動画配信です。AIによるパーソナライズであれば、AIがユーザーの過去の視聴履歴や興味関心を分析し、それに基づいた動画を自動的におすすめできます。

また、効果的にパーソナライズされた動画の配信はユーザー満足度を高めるだけでなく、サービスの利用継続率を向上させる重要な施策といえます。

SNSプラットフォームでのレコメンド

SNSプラットフォームでのレコメンド機能は、ユーザーの行動データや興味関心に基づき、関連性の高い投稿やアカウントをおすすめする仕組みです。

例えば、InstagramやFacebookでは、過去に「いいね」やコメントをした投稿の内容を分析し、ユーザーが興味を持ちそうな投稿や、フォローしていないアカウントをフィードや「おすすめ」セクションに表示するレコメンド機能を実装しています。

一方で、LinkedInのようなビジネス向けSNSでは、ユーザーの職務経歴やスキルセットをもとに関連する記事や専門家を推薦し、業界のトレンドや知識を効率よく得られる環境を提供しています。

SNSプラットフォームでのレコメンドは、ユーザーの満足度向上だけでなく、プラットフォームの継続的な成長にも役立つ点がメリットです。

ユーザーに関連性の高いコンテンツのレコメンド

コンテンツのレコメンド機能は、ユーザーの過去の行動データや興味関心に基づき、関連性の高いコンテンツを自動的に提示します。
コンテンツのレコメンド機能は、以下のような場面で活用されています。

プラットフォーム	概要
動画ストリーミングサービス	ユーザーが視聴した動画のジャンルや評価、再生時間を分析し、視聴されるの可能性が高い動画をレコメンド
ニュースサイト	ユーザーの閲覧履歴をもとに、関心を引きやすい記事をトップページに表示して、ユーザーの興味関心を維持

上記のようなレコメンド機能の活用により、ユーザーは自分にとって価値のあるコンテンツを効率的に見つけられるため、プラットフォーム上での滞在時間や再訪率が向上します。

また、AIを活用すれば、リアルタイムでデータを分析し、より正確でタイムリーなレコメンドが可能になります。ユーザーに関連性の高いコンテンツの提供は、ユーザー体験を最適化するだけでなく、ビジネスの成長や顧客ロイヤリティの向上にも寄与する重要な施策です。

パーソナライズドマーケティングとは？施策別の活用事例5選と注意点を解説

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GENIEE RECOMMENDは、独自のロジックでユーザーにレコメンドし、CV率の向上やクロスセルを促進できる支援ツールです。
GENIEE RECOMMENDのおもな強みは以下の通りです。

ユーザーの好みに合わせパーソナライズされた商品提案が可能

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AIパーソナライズの成功事例

ここでは、以下の企業におけるAIパーソナライズの成功事例について解説します。

1. Amazon
2. Netflix

Amazon

Amazonは、AIを活用したレコメンデーションエンジンを戦略的に導入し、その高い精度がビジネス成功の重要な要因となっています。

例えば、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」や「あなたへのおすすめ」などのレコメンドで、関連商品を的確にユーザーに提案しています。

Amazonが採用しているレコメンデーションエンジンは、多種多様な商品ラインナップを効率的にナビゲートできるため、思わぬ発見や追加購入を促す効果もある点が特徴的です。

また、レコメンドに活用しているユーザーデータは、メルマガやプッシュ通知などのマーケティングにも活かされています。Amazonは、レコメンドを活用した各チャネルにおけるシームレスな顧客体験の提供によって、ユーザーの購買意欲を高め、リピーターを増やす好循環を生み出しています。

Netflix

Netflixは、AIを活用してユーザーの視聴履歴や評価データをもとに、パーソナライズされたコンテンツを提供しています。
視聴者それぞれの好みを分析し、興味を持ちやすい映画やドラマを自動的にレコメンドする仕組みが、Netflixの強みの一つです。

Netflixが採用している高度なレコメンドエンジンによって、ユーザーは自分の好みに合った作品を簡単に見つけられるようになり、結果として視聴時間の増加や顧客満足度の向上を実現しています。

また、Netflixは作品のキービジュアル（サムネイル）や作品解説の表示方法をユーザーごとにカスタマイズするなど、より興味を引く工夫を行っています。

さらに、視聴傾向や評価の蓄積が多いほど、コンテンツ提案の精度が高まるAIパーソナライズの特性を活かし、視聴継続率の向上や解約率の低下につなげています。NetflixはAIパーソナライズを用いたレコメンドを効果的に利用することで多くのユーザーに支持されています。

AIパーソナライズの注意点

AIパーソナライズは多くのメリットや利益をもたらす技術・手法ではありますが、一方で以下の点に注意する必要があります。

注意点	概要
パーソナライズに用いるデータの質に注意する	AIは膨大なデータを学習して分析を行うが、データが不正確・不十分な場合、導き出される結果も誤ったものになりやすい
人的な判断を軽視しない	・現状、AIは全ての状況において常に最適解を出せるわけではない・特に、感性や創造性が求められるマーケティング領域では、担当者が状況を見極めたうえで判断を下す対応が不可欠
明確な目標設定を行う	目的やKPIが定まっていないまま導入を進めると、施策の効果を正しく測定できずにプロジェクトが頓挫するおそれがある
AI導入時のコストや運用負担の適切な評価	AIパーソナライズの導入・運用にはさまざまなコストがかかるが、費用対効果のバランスが崩れると運用が立ち行かなくなる