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AIレコメンドエンジンは、ECサイトやSNS、ストリーミングサービスなどネット上で展開されるあらゆるビジネスに利用され、それぞれのユーザに適した情報を表示するシステム技術の一つです。 AIレコメンドエンジンを活用すれば、これまでのデータを取得・分析し、これからの事業展開の予測が容易になります。 今後、新規にネット上でのビジネス展開を検討する際には、AIレコメンドエンジンの仕組みやメリットなどの把握が大切です。
本記事では、AIレコメンドエンジンの概要・利用するメリットなどを解説します。 また、導入の成功事例も紹介しますので、導入を検討する際の参考にしてください。
レコメンドエンジンとは？仕組みや機能・ツールを徹底比較
AIレコメンドエンジンとは、ユーザの過去の行動や好みをAIを活用し分析し、その結果をもとにユーザに最適なコンテンツ・製品・サービスなどを自動で提案するシステムです。
機械学習やデータマイニングの技術を用いて、大量のデータをリアルタイムで処理し、個々のユーザにパーソナライズされたレコメンドを行います。
≫≫ レコメンドとは？機能の仕組みから導入するメリットを解説
≫≫ レコメンドエンジンとは？仕組みや機能・ツールを徹底比較
AIレコメンドは、4つの仕組みで設計されています。ここでは、以下4つの仕組みについて解説します。
協調フィルタリングは、ユーザ間の類似性を活用してレコメンドする手法で、主にユーザの購入履歴・閲覧履歴などのビッグデータを利用して分析します。 同じような行動を取る他のユーザのデータを参考にして、パーソナライズドされたレコメンドを実現できる点が特長です。
協調フィルタリングには、大きく分けて以下の二つのアルゴリズムがあります。
協調フィルタリングのメリット・デメリットは以下の通りです。
協調フィルタリングの活用メリットは、機械学習アルゴリズムによる利益・顧客ロイヤルティの最大化を期待できる点です。 一方で、状況によっては適切なレコメンドが難しく、コストが高くなるデメリットがある点も注意しておきましょう。
ルールベース・レコメンドは、事前にレコメンドするルールや条件を決めてから、ユーザに対して適切なコンテンツや商品をレコメンドします。 レコメンド対象を判定するためのルール・条件をまずは人が決定し、その後のデータ収集でツールを用いる場合もあります。
ルールベース・レコメンドのメリット・デメリットは以下の通りです。
ルールベース・レコメンドは、実装が容易で適切なコンテンツや商品をプロモーションできるメリットがありますが、担当者によるルール指定のため、拡張性や個々のユーザにマッチした商品提案の幅に限界があるなどのデメリットもあります。 デメリットを解消するために、適宜ABテストを行いルール・条件を最適化していく運用が必要です。
≫≫ レコメンドシステムとは？7種類のアルゴリズムと選び方を解説
コンテンツベース・フィルタリングは、商品・サービスに焦点を当てて、ユーザの購買・閲覧履歴を基にユーザが好むアイテムの特徴を抽出し、その特徴を持つアイテムを推薦するシステムです。 例えば、音楽のストリーミングサービスでユーザが特定の曲を何度も聴いている場合、そのアーティストの他の曲や似たジャンルの曲などをレコメンドできます。
コンテンツベース・フィルタリングのメリット・デメリットは以下の通りです。
コンテンツベース・フィルタリングは、ユーザに即したアイテムを多数レコメンドでき、新規アイテムのレコメンドにおける行動履歴のデータがない課題「コールドスタート問題」を起こしにくいシステムです。 ただし、アイテムの特徴が複雑だと適切なレコメンドが難しくなり、ユーザに新しい商品や情報の発見を促しづらいデメリットもあります。
ハイブリッド・レコメンデーション・システムでは、複数のアルゴリズムを組み合わせ、各アルゴリズムの長所を活かし短所を補完することで、より高精度でパーソナライズされたレコメンドを行います。 組み合わせられるアルゴリズムは、協調フィルタリングとコンテンツベース・フィルタリングです。
単一のアルゴリズムではなく、ハイブリッド・レコメンデーション・システムを採用するメリット・デメリットは以下の通りです。
ハイブリッド・レコメンデーション・システムは、高精度なレコメンドが実現できる手法ですが、導入・利用が難しい側面もあります。
AIレコメンドを利用すれば、以下のメリットが得られます。 それぞれのメリットについて解説します。
近年では、一つのECサイトやストリーミングサービス内で提供される商品・サービスが膨大な数となり、ユーザが自力で検索することが難しい場合があります。 そのような場合にAIレコメンドを導入すると、ユーザが求めている最適な商品・サービスを運営側から複数紹介できるようになります。
特に、機械学習アルゴリズムを用いるレコメンドエンジンであれば、学習により自動的かつ効果的にレコメンド可能です。
AIレコメンドは、目的の商品よりも上位モデルを購入してもらう「アップセル」と、いわゆる「ついで買い」に誘導する「クロスセル」と呼ばれる手法の成功率を上げられます。 自然な形でユーザに目的の商品・サービス以外のものをレコメンドできるため、ユーザに嫌悪感を抱かれにくい点が成功率を上げられる大きな理由です。
また、アップセル・クロスセルの成功率を上げられると売上目標に対し新規ユーザ獲得にかけるコストを抑えられるため、ローンチ当初のWebサイトでも売上が上がりやすくなります。
AIレコメンドは、主に以下のビジネスモデルで活用できます。 それぞれの活用シーンについて解説します。
ECサイトにAIレコメンドを導入すれば、ユーザに関心のある商品を効果的にレコメンドできます。 主な活用シーンは以下の通りです。
ECサイトでAIレコメンドを導入すると、顧客ロイヤルティの向上と並行して利益の最大化が目指せます。
AIレコメンドをストリーミングサービスに導入すれば、ユーザの満足度を向上させられるため、顧客ロイヤルティの向上が見込めます。 主な活用シーンは以下の通りです。
ストリーミングサービスにおいて、AIレコメンドの活用は視聴時間やエンゲージメントを増加させるための重要なツールといえます。
転職・不動産・旅行などの紹介サービスサイトでAIレコメンドを導入すると、ユーザが求めている情報を提供しやすくなり、利用率の増加が期待できます。
主な活用シーンは以下の通りです。AIレコメンドは、業種・業態にかかわらず各種サービスサイトで活用が可能です。
AIレコメンドは多くの企業に活用されており、実際に高い効果を発揮しています。 ここでは、以下の4つの企業の成功事例を紹介します。
ワインの販売を行っているエノテカ株式会社では、「エノテカ・オンライン」と名づけられたECサイトを展開しています。 エノテカ・オンラインでは以下のAIレコメンドを導入し、成功をおさめています。
上記2つのレコメンドに加え、収集したデータをダイレクトマーケティングにも活用した結果、売上を1.5倍に伸ばせました。
ファッションECサイトであるZOZOは、GoogleのRecommendations AIをベースにAIレコメンドエンジンを開発しました。 開発から実装までのフローは以下の通りです。
Recommendations AIはZOZOのビジネスモデルと親和性が高く、その利点を活かしたAIレコメンドが実装できています。
動画ストリーミングサービスのNETFLIXの躍進にとって、AIレコメンドの影響は大きいといわれています。 NETFLIXでは、強化学習のアルゴリズムの一つである「文脈バンディット」を使い、レコメンドする作品のサムネイルをパーソナライズし、ユーザへおすすめ表示しています。
ユーザごとに個々の視聴履歴に応じて強調するテーマや俳優を変え、レコメンドの成果を最大化できたのがユーザ数の増加につながりました。 また、アルゴリズムの精度の向上を目指し、協調フィルタリングを導入したり、5段階評価などの評価基準をアルゴリズムなどに追加したりする施策を実施しています。
EXest株式会社は、国内旅行におけるアクティビティプランを提供する事業者と、日本を訪れる外国人観光客のマッチングの支援を行っています。 現状は専任スタッフが手動で旅行者のニーズにあわせたプランを選定していますが、これをAIレコメンドにより自動化する実証実験を開始しました。
AIレコメンドを活用できれば、観光業に関する膨大なデータを瞬時に分析し、ユーザが求める最適な情報を提供できる点が期待されています。
AIレコメンドは、ネット上で展開されるさまざまなサービスの運用を効率化し、顧客ロイヤルティの向上に役立ちます。 もはやAIレコメンドの導入は必須といっても過言ではないでしょう。 信頼性が高く、運用費用も抑えられるAIレコメンドエンジンを選定するようにしましょう。
売上順やPV順など画一的なロジックだけでなく、独自のロジックによりユーザの好みにパーソナライズされた商品提案が可能なツールを導入すれば、行動データが蓄積されていない立ち上げ直後のサービスでも効果を発揮しやすくなります。
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GENIEE SEARCH編集部（X：@BST_hoshiko）
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監修者：森本 葉月
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