AIレコメンドエンジンカオスマップ-2021年度版を公開- EC、アパレル、旅行事業者やマーケティング担当者必見！

最終更新日:2024/04/04

AIポータルメディア「AIsmiley」は、レコメンドサービスをまとめた「AIレコメンドエンジンカオスマップ2021年度版」を公開します。掲載数は合計で67サービス。

◇AIレコメンドエンジンカオスマップ

レコメンドエンジンとは？

レコメンド（レコメンデーション）エンジンとは、一般的には以下のような説明がなされています。

・ECサイトやWEBページ内での行動からユーザーの好みを分析し、関連する商品をピックアップし、新たな購買意欲を掻き立てるプログラム

・ECサイトや情報サイトなどで、訪問したユーザーの閲覧履歴や購入履歴をもとに、関連性のある商品やコンテンツ情報を提示するシステム

このように、レコメンドエンジンとは、ECサイトなどのWebサイト上でマーケティングの補助ツールとして用いられるエンジンを指します。このレコメンドエンジンは、「ビッグデータ」というキーワードとともに2000年以降、注目を集めるようになりました。レコメンドエンジンを用いる最大の価値は「膨大なデータの分析」だと言えるでしょう。ECサイトで当たり前の存在となった「おすすめ商品」なども、膨大なデータ処理を可能にした最新のAI技術のイノベーションの一つであると言えるでしょう。

AIsmileyでは、AIレコメンドエンジンの活用領域はECやWebサイト上だけではないと考えています。例えば、情報検索やFAQなどといった、膨大な情報から欲しいものをピックアップしてくれる機能も数ある情報の中から欲しいものを抽出するというフィルター機能を果たしており、一つのレコメンドの形であるといえます。そういった観点から、本カオスマップでは、レコメンドエンジンの手足となる画像解析やチャット、ポップアップ＆バナー、メッセージ・メール配信などのレコメンドツールに加え、FAQやマッチングなどの情報フィルタリング系のレコメンドサービスも多数掲載しております。レコメンドエンジンをご検討されている方は、より具体的な導入イメージの参考資料としてご利用ください。

AIレコメンドエンジンカオスマップ作成の背景

AIsmileyでは、これまでAIサービスの機能や価格を比較検討できる「AIチャットボット比較表」や「画像認識AIカオスマップ」などをはじめとした、AI導入を検討している企業のために製品情報を提供してきました。今回の「AIレコメンドエンジンカオスマップ 2021年度版」もAIの導入を促進するべく、AI企業各社の公開情報を基にAIsmileyが独自の視点で取りまとめたものです。導入の用途に合わせ7つのレコメンドカテゴリに分け、全67製品をマッピングし提供します。

レコメンドエンジンの動向

やはり、レコメンドが最も活用されているのは、ECやWebサイトのコンバージョン向上のためであるといえます。昨今、AmazonやZOZOTOWNなどのECモールをはじめとしたオンラインでの販売活動はみるみる広がっており、圧倒的にネットショッピングの領域は拡大していると言えます。現在では専用のECサイトだけでなく、ブログなどにも広告として商品のバナーが出てくるなど、商品レコメンドのUIはさらに多様化を見せております。

レコメンドの手法

昨今のオンラインストアの隆盛のなかで、わたしたちはほとんどの商品をマウスのクリックひとつで購入できてしまう訳ですが、運営者は効率的に利益を出すため、数ある商品をそれぞれの顧客に提案しコンテンツを事前にフィルタリングしなければなりません。それには、お客様の属性や閲覧履歴、行動ログなど、様々なデータを基にレコメンドエンジンが用いられております。ここでは、用いるデータの種類やルールによって異なるレコメンドエンジンのレコメンド商品探索手法をご紹介します。

1. アイテムベースレコメンド
商品名や商品説明などの情報を元に、今見ている商品と類似性の高い商品を抽出し紹介します。「関連アイテム」がこれにあたります。

2. 協調フィルタリング
そのお客様の行動履歴や購買履歴を分析し、同じような行動をするお客様が良く見ている、買っている商品を紹介します。
「この商品を見た人(買った人)ははこんな商品も見ています(買っています)」と表示されます。

3. パーソナライズドレコメンド
お客様の行動履歴を基にお客様の嗜好性を分析し、リアルタイムでそのお客様が好みそうな商品を紹介します。
「あなたへのおすすめ商品」が該当します。

4. ルールベースレコメンド（キャンペーンレコメンド）
サイト運営者が紹介したい商品を、運営者が定めたルールに従って紹介します。
「ピックアップアイテム」のように表記されます。

5. 画像、音声解析レコメンド
顧客の用意した画像や音声を解析し、その特徴を基に類似のものを紹介します。「似ているアイテム」がこれにあたります。ファッションサイトでは、画像から類似アイテムをレコメンドしてくれます。音声解析の分野では、Spotifyなどのアプリに搭載されているレコメンド機能は曲の信号を解析して類似度を学習し、より個人の好みに合った曲をレコメンドします。