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【2025年】レコメンドエンジンのおすすめ比較15選！機能やツールの選び方をご紹介
2024.08.07
レコメンドエンジンは、ユーザーの行動や興味に基づいて商品やコンテンツを自動的に提案するシステムで、ECサイトやWebサービスの売上や顧客満足度の向上に貢献します。
数多くのレコメンドエンジンが提供されている昨今、自社のニーズに合ったツールを選択する必要性が高まっています。
そこで本記事では、2025年最新のおすすめレコメンドエンジン15選を比較し、それぞれの特徴や選び方のポイントを詳しく解説します。
レコメンドエンジンの導入を検討している方や、自社に最適なツールを探している方は、ぜひ参考にしてください。
また、記事内ではレコメンド機能に優れたレコメンドエンジンの「GENIEE RECOMMEND（ジーニーレコメンド）」についても紹介します。
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【目次】
- そもそもレコメンドエンジンとは？
- レコメンドエンジンでできること
- レコメンドエンジンのタイプ
- レコメンドエンジンを導入する5つのメリット
- 【2025年最新】レコメンドエンジンのおすすめ比較15選
- レコメンドエンジンの選び方
- レコメンドエンジンの活用事例
- まとめ：売上向上に貢献するAI搭載のレコメンドサービスGENIEE RECOMMEND
そもそもレコメンドエンジンとは？
レコメンドエンジンは、ECサイトなどで事前に定めたルールやユーザーの行動にもとづき、おすすめの商品やコンテンツを提案するツールです。
AmazonなどのECサイトで表示される次のような情報は、レコメンドエンジンによるものです。
|
ツールによっては、おすすめ表示のほか以下のような機能を提供しているケースもあります。
| 機能 | 概要 |
| データベース | レコメンドの実施に必要なユーザーデータを蓄積・分析します。 |
| ランキング | 購入数や閲覧数が多い商品を表示します。 |
| リマインド | 特定のあるユーザーが過去に閲覧やカートに入れたにも関わらず、購入に至らなかった商品を表示します。 |
| メッセージング | 行動履歴にもとづくおすすめ商品など、各顧客に合わせてパーソナライズされたメッセージを送ります。 |
| レポート | 結果を集計し、購入単価やコンバージョン率などを分析します。 |
| ABテスト | 提案をパターンに分けて比較テストし、より効果が高いものを表示します。 |
レコメンドエンジンでできること
レコメンドエンジンは、主に以下のレコメンド機能をWebサイトに実装できます。
|
ここでは、上記の機能について解説します。
サジェストによるレコメンド
サジェストによるレコメンドとは、ユーザーが検索窓にキーワードを入力した際に、関連性の高い商品やおすすめの商品を、商品画像とともにリアルタイムで表示する機能です。
特に注目すべきは、ユーザーの入力キーワードに連動して、類似商品や人気商品が提示される点です。
キーワードの入力中にレコメンドを表示できれば、ユーザーが目的の商品を探している途中で関連商品に目を止め、「ついで買い」につながりやすくなります。
サジェストによるレコメンドは、単なる検索補助ではなく、ユーザーのニーズを先回りして提案することで、よりスムーズで満足度の高い購買体験を提供する有益な機能です。
ランキング形式レコメンド
ランキング形式のレコメンドは、ユーザーの行動データをもとに、人気の商品やコンテンツを視覚的にわかりやすくランキング表示する機能です。
ランキングをページ内に設置すれば、ユーザーは他のユーザーに人気のあるアイテムを一目で把握でき、購買意欲の向上やサイト内の回遊率向上が期待できます。
ランキングの生成に用いるデータの例は以下の通りです。
- ページ閲覧数（PV）
- 目標達成数（CV）
- クリック数 など
また、ランキングはデイリー、ウィークリー、マンスリーといった期間指定に加え、性別や年齢などの属性別でも作成可能なため、ターゲットに合った内容で作成できる点も特長です。
ランキング形式のレコメンドを導入する際は、自社の目的やターゲットユーザーに合わせた適切な指標や表示方法の選定が大切です。
カテゴリに基づくレコメンド
カテゴリに基づくレコメンドは、ユーザーが現在閲覧している商品と同じカテゴリに属する他の商品を提案する手法で、おもに「コンテンツベースフィルタリング」と呼ばれるアルゴリズムに基づいています。
例えば、ユーザーが「スーツケース」の商品ページを閲覧している場合、同じ「スーツケース」カテゴリに属する他のデザインやブランドのものをおすすめとして表示します。
カテゴリに基づくレコメンドは、ユーザーが特定のカテゴリに関心を持っていたり、複数の商品を比較検討したりしている場合に、選択肢を広げ購買意欲を高める施策として効果的です。
ただし、効果的なカテゴリに基づくレコメンドを実現するためには、商品情報の正確な分類や属性の設定が重要なので、導入前には商品データの整理やカテゴリ構造の見直しを行うようにしましょう。
行動履歴に基づくレコメンド
行動履歴に基づくレコメンドは、ユーザーの過去の行動データを分析し、他のユーザーの行動パターンと照らし合わせて、関連性の高い商品やコンテンツを提案する手法です。
行動履歴に基づくレコメンドでは、「この商品を見た人は、こんな商品も見ています」や「一緒に購入されている商品」などのユーザーにとって関連性の高いアイテムがレコメンドされます。
行動履歴に基づくレコメンドは、以下の2つの「協調フィルタリング」の仕組みを用いて行われます。
- ユーザーベース協調フィルタリング：特定のユーザーと似た嗜好を持つ他のユーザーの行動を参考にする手法
- アイテムベース協調フィルタリング：ある商品を購入したユーザーがほかにどんな商品を購入しているかを分析し、それをもとに関連性の高い商品を提案する手法
行動履歴に基づくレコメンドは、ユーザーの行動データが蓄積されるほど、精度の高いパーソナライズが可能です。
新規ユーザーや新商品に対しては十分なデータがないため、適切なレコメンドが難しいというデメリットもあるため、他のレコメンド手法と組み合わせて活用するとよいでしょう。
画像解析レコメンド
画像解析レコメンドは、商品の画像をAIが解析し、色や形状、素材などの視覚的特徴に基づいて、類似商品や関連アイテムを提案する手法です。
画像解析レコメンドは、特にファッションやインテリアなど、視覚的要素が購買判断に大きく影響する分野で効果を発揮します。
また、画像解析レコメンドは、コーディネート提案機能と組み合わせることで、ユーザーのショッピング体験をさらに向上させられます。
例えば、特定のトップスに合うボトムスやアクセサリーの提案により、ユーザーは簡単にトータルコーディネートができるようになります。
画像解析レコメンドは、ユーザーの視覚的な好みに基づいたパーソナライズされた提案を可能にし、ECサイトにおける顧客満足度の向上や売上増加に貢献する有効な手段の一つです。
画像音声解析レコメンド
画像音声解析レコメンドは、AI技術を活用して画像や音声データを解析し、その特徴をもとにユーザーに最適な商品やコンテンツを提案する手法です。
例えば、ファッションECサイトであれば、商品画像の色や形状、素材などをAIが解析し、類似したデザインの商品を「似ているアイテム」として提案します。
また、音楽配信サービスでは、ユーザーが好んで聴いている楽曲の音声データを解析し、テンポやジャンルの類似性をもとに、次の楽曲を提案します。
現在では、AI技術の進化により、画像や音声データの解析精度が向上し、よりパーソナライズされたレコメンドが可能となり、効果的なレコメンド手法の一つとなっています
レコメンドエンジンのタイプ
レコメンドエンジンで提案する商品などを決めるアルゴリズムは複数あります。
ここからは、レコメンドエンジンにおける以下の3つの代表的なアルゴリズムのタイプについて順に詳しく解説します。
|
協調フィルタリング
協調フィルタリングはもっとも主流なレコメンドエンジンのアルゴリズムです。
対象者が過去に閲覧・購入したアイテム情報をもとに、他ユーザーとの類似性やアイテム間の関係性を分析し、レコメンドを表示します。
協調フィルタリングは次の2種類に分類されます。
- アイテムベース：対象商品と同時に購入されやすいアイテムを表示
- ユーザーベース：対象者と同じアイテムを購入したユーザーの行動・購入履歴をもとにアイテムを表示
協調フィルタリングでは、ユーザーに対し思いがけない商品との出会いを演出することができます。
また、行動から興味や好みを分析し提案するため、高いマッチ率が期待できます。
ただし、導入初期段階などでデータが少ない場合には適切な提案が難しくなります。
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、ユーザーの好みのジャンルや属性と関連性が高いアイテムを提案します。
事前に以下のような情報をもとに、アイテムやコンテンツをグループ化し、対象ユーザーがどのグループに興味関心が高いかを分析します。
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コンテンツベースフィルタリングでは、対象者が興味を示すアイテムをベースに推薦するため、高い精度のレコメンドが期待できます。
一方で、アイテムやコンテンツのグループ化に手間がかかるといったデメリットもあります。
ハイブリッド型レコメンドエンジン
ハイブリッド型レコメンドエンジンは、複数のアルゴリズムを組み合わせたレコメンドを行います。
異なるアルゴリズムを組み合わせるため、単一で活用する際の欠点が補われ、より適したレコメンドが期待できます。
ハイブリッド型レコメンドエンジンは、AmazonやNetflixなどの大型サイトで利用されています。
レコメンドエンジンを導入する5つのメリット
レコメンドエンジンを導入する主なメリットは以下の5つです。ここでは、それぞれのメリットについて詳しく解説します。
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1.売上と収益の増加
レコメンドエンジンの導入は、売上と収益の増加につながります。
リアル店舗における販売員の役割を果たすレコメンドエンジンが、各ユーザーに適切な商品を提案できれば、購入確率の向上につながります。
豊富な商品ラインナップを取り扱うECサイトでは、ユーザーはどの商品が本当に欲しいのか、自分に合うのかが分からなくなり、結果購入に至らないといったケースも少なくありません。
また、特定の商品とあわせて多くのユーザーが購入するアイテムの提案も可能です。
パソコンを購入したユーザーに対して、マウスやUSBなどを提案すれば、クロスセルで売上や収益の増加が見込めます。
2.顧客満足度の向上
顧客満足度の向上もレコメンドエンジン導入のメリットの一つです。
レコメンドエンジンの適切な商品提案により、顧客はキーワード検索を行う必要がなく自分の欲しい商品を簡単に見つけることができます。
そのため、ユーザーの商品を探す手間やストレスを軽減し、顧客満足度の向上が見込めます。
3.顧客エンゲージメントの向上
レコメンドエンジンの導入により、顧客エンゲージメントの向上も期待できます。
レコメンドでユーザーに合う商品を提案することで、ユーザーはそのECサイトが「自分の好みを理解している」「欲しい情報が得やすい」と感じられ、サイトに対する信頼性の向上やリピーター化につながります。
ECサイトの平均リピート率とは？計算方法から6つの改善方法を徹底解説
4.離脱の防止
WebサイトやECサイトでは、いかにユーザーの離脱を防止しサイトに留まらせるかといった課題があります。
レコメンドエンジンはサイト離脱の防止にも役立ちます。
ユーザー個々の興味・関心に合わせた商品やコンテンツをリアルタイムで提案することで離脱を防止します。
特にコンテンツ配信サービスでは、ユーザーの閲覧履歴や視聴履歴をもとに、類似したコンテンツを提案して継続的な利用を促進しています。
レコメンドエンジンは、一人ひとりのニーズに応じた情報提供を可能にし、サイトの離脱を防ぐ有効な手段の一つです。
5.マーケティング施策の実施
レコメンドエンジンによるパーソナライズされた提案は、メールマーケティングでの活用においても開封率やクリック率の向上が期待できます。
実際に、パーソナライズされたレコメンドメールは、通常のメールに比べて開封率が26%、クリック率が14%、コンバージョン率が10%向上するというデータがあります。
また、AI技術を活用したレコメンドエンジンなら、ユーザーがメールを開封したタイミングで最適な商品の表示が可能です。
【2025年最新】レコメンドエンジンのおすすめ比較15選
ここでは、おすすめのレコメンドエンジン15選を紹介します。
| ツール名 | 機能 | 費用 | 特徴 | 会社名 |
| GENIEE RECOMMEND |
|
要問合せ | AIを活用した独自ロジックによるレコメンドが可能。マーケティングツールと連携しECサイトの課題解決が可能 | 株式会社ジーニー |
| さぶみっと！レコメンド |
|
初期費用：99,000円 月額費用： PV数に応じた従量課金制 39,000円～ |
サービス提供開始から10年以上、1,700サイトを超える導入実績あり | 株式会社イー・エージェンシー |
| ZETA RECOMMEND |
|
要問合せ | メールや広告配信、SNSなど外部のシステムにデータを連携できる | ZETA株式会社 |
| LogrecoAI |
|
要問合せ | AIレコメンドで高精度の提案が可能 | 株式会社Logreco |
| NaviPlusレコメンド |
|
要問合せ | 多様なロジックやコンテンツを活かすPDCA機能が実装されている | ナビプラス株式会社 |
| 楽レコ |
|
バリュープラン 初期費用：33,000円 月額費用：11,000円 スタンダードプラン 初期費用：55,000円 月額費用：22,000円 プレミアムプラン 初期費用：55,000円～ 月額費用：33,000円 |
関連商品の登録を自動化でき、作業時間を削減可能 | コロニーインタラクティブ株式会社 |
| KARTE |
|
要問合せ | オフラインやアプリ、Webのデータを統合し、レコメンドに活用できる | 株式会社プレイド |
| Rtoaster action+ |
|
要問合せ | 属性や行動・嗜好性など多様なデータを利用し、各顧客に最適でパーソナライズされた顧客体験を提供できる | 株式会社ブレインパッド |
| アクティブコアマーケティングクラウド |
|
要相談 | プライベートDMPで統合したデータを活用し、趣味・嗜好や行動・属性に応じたセグメントを柔軟に作成可能。パーソナライズされた商品やコンテンツのレコメンドによって購買率向上と機会損失の低減を実現。 | 株式会社アクティブコア |
| Conata（コナタ）レコメンドエンジン |
|
要問合せ | 最先端のAIと複数アルゴリズムを駆使し、高精度なパーソナライズを実現 | 株式会社フライウィール |
| EC RECOMMENDER |
|
エントリー：月額4,743円 ベーシック：10,000円／月 スタンダード：20,000円／月（50万PVまで含む） ※50万PV超過ごとに追加5,000円／月 |
小規模サイトから大規模サイトまで対応する次世代型のレコメンドサービスを構築し、高機能で複雑なレコメンドを使える | エクスプロージョン株式会社 |
| 救部隊レコメンド |
|
PV数に応じた従量課金制 月額11,000円～ |
EC-CUBE専用で気軽に導入できる | 株式会社イーシーキューブ |
| ヱヂレコ |
|
月額費用：35,000円〜 | 一般的な協調フィルタリングやテキスト解析などのアルゴリズムに加えて、画像解析やリアルタイム行動解析の技術を組み合わせたレコメンデーションエンジンを提供 | ヱヂリウム株式会社 |
| EC Intelligence |
|
初期費用 : 200万円〜 月額費用 : 10万円～ |
Google AnalyticsやさまざまなAPIと連携可能 | 株式会社シナブル |
| アイジェント・レコメンダー |
|
リクエスト従量型、成果報酬型 | 複数の機械学習技術を組み合わせ、顧客の行動をリアルタイムで反映した高精度レコメンデーションを実現 | シルバーエッグ・テクノロジー株式会社 |
GENIEE RECOMMEND
| 会社名 | 株式会社ジーニー |
| 費用 | 要お問い合わせ |
| 特徴 | AIを活用した独自ロジックによるレコメンドが可能。マーケティングツールと連携しECサイトの課題解決が可能 |
| 機能 |
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「GENIEE RECOMMEND（ジーニーレコメンド）」は、AIがユーザーの行動を学習・分析し、独自のロジックによってパーソナライズされたおすすめ情報を提供します。
長年にわたってサイト内の導線改善を支援してきた「GENIEE SEARCH」の技術とノウハウを活用し、検索データを連携した鮮度の高い高精度のレコメンドが実現可能です。
さぶみっと！レコメンド
出典：https://www.submit.ne.jp/recommend
さぶみっと！レコメンドは、1,700サイト以上の導入実績があり、幅広く活用されているツールです。
サービス提供開始から10年以上の実績を誇り、運営ノウハウも豊富です。
最短1週間でおすすめアイテムの表示を開始できるため、スピーディーな効果が期待できます。
| 会社名 | 株式会社イー・エージェンシー |
| 費用 | PV数に応じた従量課金制 月額39,000円～ |
| 特徴 | サービス提供開始から10年以上、1,700サイトを超える導入実績あり |
| 機能 |
|
ZETA RECOMMEND
出典：https://zeta.inc/cx/products/zr
ZETA RECOMMENDは、メールや広告配信、SNSなど外部のシステムにデータを連携できるツールです。
サイト内検索やレビュー、キュレーションなど、他のZETA製品と連携すれば、より高い効果を期待できます。
| 会社名 | ZETA株式会社 |
| 費用 | 要問合せ |
| 特徴 | メールや広告配信、SNSなど外部のシステムにデータを連携できる |
| 機能 |
|
LogrecoAI
出典：https://www.logreco.jp/
LogrecoAIは、導入から2ヵ月間無料で活用できるツールです。
基本的にはAPIリクエスト数による従量課金ですが、サブスクリプション型にも対応してくれます。
独自開発AIを搭載し、離脱率の改善やリピート率の向上、クロスセルの促進などが期待できます。
| 会社名 | 株式会社Logreco |
| 費用 | 要問合せ |
| 特徴 | AIレコメンドで高精度の提案が可能 |
| 機能 |
|
NaviPlusレコメンド
出典：https://naviplus.dgbt.jp/recommend.html
NaviPlusレコメンドは、多様なロジックやコンテンツを活かすPDCA機能が実装されているツールです。
レコメンド表示枠ごとに以下などのさまざまなデータを確認できます。
- クリック率
- CV率
- レコメンド利用者と非利用者のCV率/購入単価
AIによる自動最適化機能も実装されており、熟練したマーケティング経験者に依存しない運用を実現できます。
| 会社名 | ナビプラス株式会社 |
| 費用 | 要問合せ |
| 特徴 | 多様なロジックやコンテンツを活かすPDCA機能が実装されている |
| 機能 |
|
楽レコ
出典：https://www.luckrec.jp/index.html
楽レコは、関連商品の登録を自動化できるため、作業時間を削減可能なツールです。
業務効率化により、売上拡大に向けたコア業務に時間を活用できます。
プランが3つにわかれており、自社に合うプランを選択ができる点も嬉しいポイントです。
| 会社名 | コロニーインタラクティブ株式会社 |
| 費用 | バリュープラン 初期費用：33,000円 月額費用：11,000円 スタンダードプラン 初期費用：55,000円 月額費用：22,000円 プレミアムプラン 初期費用：55,000円～ 月額費用：33,000円 |
| 特徴 | 関連商品の登録を自動化でき、作業時間を削減可能 |
| 機能 |
|
KARTE
出典：https://karte.io/product/recommend/
KARTEは、オフラインやアプリ、Webデータを統合し、レコメンドに活用できるツールです。
各ユーザーのあらゆる行動をもとに、一人ひとりに合わせた情報を提供できます。
次のような複数チャネルでの活用で顧客とのコミュニケーションも可能です。
|
| 会社名 | 株式会社プレイド |
| 費用 | 要問合せ |
| 特徴 | オフラインやアプリ、Webのデータを統合し、レコメンドに活用できる |
| 機能 |
|
Rtoaster action+
出典：https://www.brainpad.co.jp/rtoaster/products/action/
Rtoaster action+は、属性や行動・嗜好性など多様なデータを利用し、各顧客に最適でパーソナライズされた顧客体験を提供できるツールです。
細かな設定が可能で、担当者に専門知識やスキルがない場合でも、充実したサポートを受けられます。
| 会社名 | 株式会社ブレインパッド |
| 費用 | 要問合せ |
| 特徴 | 属性や行動・嗜好性など多様なデータを利用し、各顧客に最適でパーソナライズされた顧客体験を提供できる |
| 機能 |
|
アクティブコア・マーケティングクラウド
出典：https://marketing.activecore.jp/service/recommend
アクティブコアのレコメンドエンジンは、Web・アプリ・メール・LINEなどあらゆるチャネルを横断し、ユーザー一人ひとりの行動や属性に応じた1to1パーソナライズを実現します。
また、アイテムだけでなく記事などのコンテンツレコメンドにも対応し、新規獲得からロイヤル化までを支援します。
多様なアルゴリズムを搭載し、管理画面から簡単に設定・分析・改善が可能なため、LINEやアプリでも最適な商品・情報を表示でき、効果的なマーケティングを1つのプラットフォームで実行できます。
| 会社名 | 株式会社アクティブコア |
| 費用 | 要相談 |
| 特徴 | プライベートDMPで統合したデータを活用し、趣味・嗜好や行動・属性に応じたセグメントを柔軟に作成可能。パーソナライズされた商品やコンテンツのレコメンドによって購買率向上と機会損失の低減を実現。 |
| 機能 |
|
Conata（コナタ）レコメンドエンジン
出典：https://www.flywheel.jp/conata/
Conata（コナタ）レコメンドエンジンは、最先端のAIと複数アルゴリズムを駆使したツールです。
顧客行動や商品情報を活用し、高精度かつパーソナライズされたおすすめ表示で、リピート購買やエンゲージメント強化などが期待できます。
ユーザー行動や在庫状況のリアルタイムな反映も特徴の一つです。
| 会社名 | 株式会社フライウィール |
| 費用 | 要問合せ |
| 特徴 | 最先端のAIと複数アルゴリズムを駆使し、高精度なパーソナライズを実現 |
| 機能 |
|
EC RECOMMENDER
出典：https://recommend.ec-optimizer.com/
エクスプロージョン株式会社が提供するEC RECOMMENDERは、小規模サイトにも対応した高機能レコメンドを月額4,743円～提供しています。
導入は簡単で、最短1週間で開始が可能です。
多彩なアルゴリズムと高いカスタマイズ性で、費用対効果が高く、クロスセルを実現します。
| 会社名 | エクスプロージョン株式会社 |
| 費用 | エントリー：月額4,743円 |
| 特徴 | 小規模サイトから大規模サイトまで対応する次世代型のレコメンドサービスを構築し、高機能で複雑なレコメンドを使える |
| 機能 |
|
救部隊レコメンド
出典：https://recommend.ec-99.com/
救部隊レコメンドは、気軽に導入可能で売上の10％増を期待できるEC-CUBE専用のツールです。
以下5つの表示形式を利用でき、組み合わせた商品提示も可能です。
・レコメンド
・売上（人気）ランキング
・閲覧履歴
・新着アイテム
・ピックアップ
管理画面ではレコメンド経由での売上を商品ごとに把握でき、運用改善のヒントを得られます。
| 会社名 | 株式会社イーシーキューブ |
| 費用 | PV数に応じた従量課金制 月額11,000円～ |
| 特徴 | EC-CUBE専用で気軽に導入できる |
| 機能 |
|
ヱヂレコ（ヱヂリウム株式会社）
出典：https://www-rec.edirium.co.jp/
「ヱヂレコ」は、データ解析やAIを得意とするヱヂリウム株式会社が提供しているレコメンドエンジンです。
アイテム画像を解析し、類似商品をおすすめする機能や複数のアルゴリズムを組み合わせるレコメンドで、CVの最大化を図ります。
| 会社名 | ヱヂリウム株式会社 |
| 費用 | 月額35,000円〜 |
| 特徴 | 一般的な協調フィルタリングやテキスト解析などのアルゴリズムに加えて、画像解析やリアルタイム行動解析の技術を組み合わせたレコメンデーションエンジンを提供 |
| 機能 |
|
EC Intelligence
出典：https://www.scinable.com/
EC Intelligenceは、ECサイトの売上向上に必要な機能を一つにまとめたクラウド型ソリューションです。
検索・レコメンド・メール配信の各エンジンを統合した、国内唯一のMA/CRMツール（株式会社シナブル調べ）で、Web・モバイル・アプリ・メール・オフラインといった多様な顧客接点を強化します。
少ないリソースでも効率的にマーケティングを展開し、収益の最大化を実現します。
| 会社名 | 株式会社シナブル |
| 費用 | 初期費用 : 200万円〜 月額費用 : 10万円～ |
| 特徴 | Google Analyticsや様々なAPIと連携可能 |
| 機能 |
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アイジェント・レコメンダー（シルバーエッグ・テクノロジー株式会社）
出典：https://www.silveregg.co.jp/service/recommender.html
アイジェント・レコメンダーは、シルバーエッグ・テクノロジー株式会社が提供するリアルタイムAIレコメンドエンジンです。
Webサイトやアプリを利用するユーザーの行動履歴をリアルタイムに解析し、一人ひとりの興味やニーズに合わせて最適な商品やコンテンツを自動的にレコメンドできます。
| 会社名 | シルバーエッグ・テクノロジー株式会社 |
| 費用 | リクエスト従量型、成果報酬型 |
| 特徴 | 複数の機械学習技術を組み合わせ、顧客の行動をリアルタイムで反映した高精度レコメンデーションを実現 |
| 機能 |
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レコメンドエンジンの選び方
レコメンドエンジンはさまざまなツールが提供されており、機能や費用感など自社に合うツールでなければ、期待する成果を得られない可能性があります。
ここでは、レコメンドエンジンを選ぶ際の以下のポイントについて詳しく解説します。
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自社に適したレコメンドタイプを選択
自社のビジネスニーズや目標を明確にし、適したツールの選択が重要です。
レコメンドタイプには、以下のようなレコメンド方法があるため、売上の増加や顧客満足度・ユーザーエンゲージメントの向上など、目標に応じて実現可能なエンジンを検討するとよいでしょう。
- 対象者の行動履歴に応じたレコメンド
- PVや購入数にもとづくランキング形式のレコメンド
- カテゴリに基づくレコメンド
- 画像解析によるレコメンド
- 検索結果に関連商品を表示
- サジェスト内レコメンド
データ処理と分析
レコメンドエンジンは、収集されたデータを処理し、パターンや傾向を分析した上で、ユーザーの嗜好や興味に基づいて個々のユーザーに適した提案を行います。
ただし、前述の通りデータ処理や分析する際のアルゴリズムには複数の種類が存在し、自社の目的に応じたアルゴリズムを採用できるツールを選択することが重要です。
カスタマイズと拡張性
レコメンドツールの導入を検討する際には、カスタマイズと拡張性の確認も重要です。
目的や状況、サイト規模に応じて必要な機能は変わります。
カスタマイズが可能で拡張性が高ければ、事業の成長や方針に合わせて必要なタイミングで必要な機能を追加できます。
また、外部ツールとの連携についての確認も欠かせません。
営業やマーケティングオートメーションツールと連携できれば、より多くの顧客に適切にアプローチしやすくなります。
評判と信頼性
レコメンドエンジンの提供元や開発者の評判・信頼性の調査も欠かせません。
ある程度の事業規模で提供実績を持つ企業のレコメンドエンジンであれば、安定性や信頼性が高く、培ったノウハウによる提案や適切なサポートが期待できます。
導入後に企業によるレコメンドエンジンの提供やサポートが終了した場合、再度新たなレコメンドエンジンの導入や、データの蓄積が必要です。
そのため、レコメンドエンジンのレビューや企業実績、業界での評判なども参考にした検討がおすすめです。
AIが搭載されているか
レコメンドエンジンの進化において、AI（人工知能）の搭載が大きな注目を集めています。
従来の手法では、蓄積された購買データや閲覧履歴に基づいた提案が主流でしたが、AIの導入により、以下にも対応できるようになっています。
- ユーザーの操作や感情の微細な変化にリアルタイムで対応
- 自然言語処理を活用した検索クエリの解析 など
これにより、AI搭載のレコメンドエンジンは、ユーザーの行動データをリアルタイムで分析し、個々の興味や関心に合わせた最適な商品やコンテンツを提案できるようになりました。
AI搭載のレコメンドエンジンは、従来の手法では実現が難しかった高度なパーソナライズやリアルタイムな提案を可能にし、ビジネスの成果を大きく左右する要素となっています。
AI搭載のレコメンドエンジンでおすすめのツールが「GENIEE RECOMMEND」です。
「GENIEE RECOMMEND」については次項で詳しく解説します。
AI搭載のレコメンドサービスならGENIEE RECOMMEND
競争が激化する現代では、多様なデータを活用して、より深くパーソナライズされたレコメンドを提供する必要性が高まっており、AIを搭載したレコメンドエンジンが必要不可欠となってきています。
そこでおすすめするサービスがAI搭載レコメンドエンジンの「GENIEE RECOMMEND」です。
GENIEE RECOMMENDは、AIを活用してユーザ一一人ひとりの行動や興味を学習・分析し、パーソナライズされた商品提案を実現するレコメンドサービスです。
独自のアルゴリズムにより、ユーザーのサイト内での行動や属性データ、商品データを総合的に解析し、最適なレコメンドを提供できる点が特長です。
例えば、商品ページ到達後に「よく一緒に購入される商品」を表示したり、カートページにもレコメンドを表示したりして、購入忘れの防止やクロスセルを促進します。
顧客体験の最適化と売上向上を実現するレコメンドサービスをお求めの方は、ぜひ一度下記のリンクからお問い合わせください。
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レコメンドエンジンの活用事例
「GENIEE RECOMMEND」は、ECサイトにおいて高精度なレコメンド表示を実現するAI搭載のレコメンドエンジンです。
商品名、カテゴリ、商品説明などのマスターデータと、検索キーワード、閲覧履歴、購入履歴といったユーザーの行動データを連携・解析して、ユーザーごとに最適化された商品提案を行います。
例えば、ユーザーが商品ページに到達した際には「この商品を見た人はこんな商品も見ています」といったレコメンドが可能となり、離脱リスクの軽減や、購買単価向上に貢献します。
また、カートページでは、「カート内商品と一緒に買われることが多い商品」を表示して購入忘れを防止します。
実際に、ある電気設備機器の通販サイトにおいて「GENIEE RECOMMEND」を導入した結果、コンバージョン数（CV数）が137.5%向上する成果が出ています。
また、ファッション系のセレクトショップでは、レコメンド経由のCV数がサイト全体の18.4%に達し、レコメンドを閲覧したユーザーのCVRはサイト平均の1.53倍になりました。
このことから、GENIEE RECOMMENDはECサイトにおける購買体験の質を高めるとともに、売上・CV率の改善に直結する効果的なサービスといえます。
まとめ：売上向上に貢献するAI搭載のレコメンドサービスGENIEE RECOMMEND
本記事では、レコメンドエンジンの概要から導入によるメリット、さらに2025年最新版のおすすめツール15選や選び方のポイントまでを詳しく解説しました。
レコメンドのタイプは、ルールベース型やユーザー・アイテムベース型、AIによる画像・音声解析型などさまざまです。
レコメンドエンジンによりユーザーの行動や興味に基づいて最適な商品・コンテンツを提案できれば、売上の増加や顧客満足度、エンゲージメントの向上が期待できます。
数多くあるレコメンドエンジンのなかでも、「GENIEE RECOMMEND」ならAIを活用した高精度なレコメンドが可能です。
商品名やカテゴリ、説明文などのデータだけでなく、ユーザーの検索キーワードや閲覧・購買履歴などの行動データも活用し、よりパーソナライズされた提案を実現できます。
AI搭載のレコメンドエンジンをお探しの方や売上向上や顧客体験の最適化を目指したい方には、以下のリンクから詳細をご確認ください
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「導線改善ツール」を導入して
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（X：@BST_hoshiko）
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