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AIレコメンドエンジンとは?仕組みや活用事例をわかりやすく紹介

最終更新日:2024/02/01

実店舗で買い物をしていると、店員さんからおすすめの商品を紹介される機会が多々あるでしょう。これは今まで、インターネットショッピングでは得られない「実店舗ならではの接客」といえるものでした。しかし、近年はAIの発展によりECサイトなどでも「おすすめの商品」が提示されるようになってきているのです。

そんな、おすすめ商品の紹介を可能にしているのは、AIを搭載した「レコメンドエンジン」という機能が働いているからに他なりません。この「レコメンドエンジン」とは、どのような仕組みなのでしょうか。今回は、レコメンドエンジンの仕組みについて詳しくご紹介していきます。

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ECサイトの常識となりつつある「レコメンドエンジン」とは

レコメンドエンジンとは、ECサイトやWebサイトにおいて、ユーザーにおすすめ商品・コンテンツを表示するためのシステムのことです。

「レコメンド(recommend)」は、「勧める」「推薦する」といった意味を持つ言葉であり、おすすめの商品を表示することを「レコメンデーション」と呼びます。つまり、そのレコメンデーションを実現するシステムが「レコメンドエンジン」であるということです。製品によっては「リコメンドエンジン」と呼称するケースもあります。

レコメンドエンジンの仕組みと手法

インターネット上でショッピングを行っている際に、「この商品を購入した人はこんな商品も買っています」といった形で関連商品を紹介された経験がある方も多いのではないでしょうか。これはまさに、レコメンドエンジンによって「そのユーザーに適した商品の紹介」が行われているということです。

つまり、レコメンドエンジンを実装させればすべてのサイトで「レコメンデーション(おすすめ商品のピックアップ)」を導入できるわけですが、そのレコメンドエンジンにはいくつかのベースとなる技術が存在します。レコメンドエンジンの仕組みを知る上でも、これらのベースとなる技術を理解しておくことが大切です。

そのため、ここからはレコメンドエンジンの作り方の基礎知識について詳しく見ていきましょう。

ルールベースレコメンド

ルールベースレコメンドとは、「このような行動を取ったユーザーには、このような情報・製品を提供していく」といったルールを決めておくアルゴリズムです。

最もシンプルなレコメンドアルゴリズムであるため、比較的導入しやすい傾向にありますが、応用を利かせることはできません。そのため、より柔軟に対応できるレコメンドエンジンを構築したい場合には、ルールベースレコメンドだけではなく別のアルゴリズムも活用していく必要があるでしょう。

協調フィルタリング

レコメンドエンジンの仕組み1:協調フィルタリング|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

協調フィルタリングは、レコメンデーションにおいて最も一般的な技術といえるものです。アクセス履歴や行動履歴をもとに、「その商品を購入した人は、どのような商品を購入しているのか」を明らかにし、ユーザーにおすすめ商品として提示します。

たとえば、電動シュレッダーを購入したユーザーには「シュレッダーを購入したい」という目的があったことが予想できます。当然、その後同じ電動シュレッダーの商品ページを訪れるユーザーにも「シュレッダーを購入したい」という目的を持っていることが想定できるわけです。そのため、過去にその電動シュレッダーを購入したユーザーたちのアクセス履歴などを蓄積していくことで、「その電動シュレッダーを購入した人が次に購入を検討するのは何か」を明確にできるのです。

もちろん、おすすめ商品として表示されるまでは特に興味を持っていなかったユーザーでも、協調フィルタリングによって紹介されることで、「ついでに買っておこう!」というような気持ちにつながる可能性があります。そのため、さらなる売上の向上が期待できる機能といえるでしょう。

また、協調フィルタリングは、過去のユーザーのアクセス履歴や行動履歴を収集してデータ分析をするだけなので、管理コストを抑えられるというメリットもあります。ただし、メリットばかりというわけでもありません。

たとえば、レコメンドの精度を高めるまでのデータ蓄積期間が必要になるという点は、あらかじめ想定しておかなければならないでしょう。過去のデータがなければ、「その商品を購入した人たちの多くが購入している商品」を明確化できません。また、サイトによっては商品の入れ替わりが激しい場合もありますので、そのような場合にも都度データの蓄積が必要になるでしょう。

このような必要なデータが集まっていない状態で成果につながりにくい問題は「コールドスタート問題」とも呼ばれており、大きなデメリットとして知られている状況です。ただ、現在はこのデメリットを解消するための仕組みもすでに生まれています。それが以下で紹介する「コンテンツベース・フィルタリング」です。

コンテンツベース・フィルタリング

コンテンツベース・フィルタリングとは、「商品のカテゴリ」と「ユーザーの好み」の関連性をもとにレコメンドを行う仕組みのことです。事前に商品をカテゴリごとに分けておくことで、「そのカテゴリを選んだ人は、他にどのような商品を購入しているか」といったデータを収集していきます。

そのため、協調フィルタリングのようにデータの蓄積期間が必要なく、カテゴリ分けした時点でレコメンデーションをすることができるようになるのです。

ただし、コンテンツベース・フィルタリングの場合は、カテゴリを分析して分類するための手間がかかるため、サイト内の商品が多くなるにつれて労力が増してしまうというデメリットは否めません。また、カテゴリごとの分析が基本となるため、同じ商品ばかりおすすめ商品として表示されてしまいかねないという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

しかし、最近では協調フィルタリングやコンテンツベース・フィルタリングの持つ課題を解決するための技術も導入され始めています。それが、ハイブリッド・レコメンデーション・システムです。これは、異なるフィルタリング技術を組み合わせてレコメンデーションを行う仕組みのことで、最近ではアメリカのNetflix社などで使用されています。それぞれのレコメンドエンジンの弱点を補い合うことで、より精度の高いレコメンデーションができるわけです。

データが少ない場合にレコメンドがうまく反映されないという点は、レコメンデーションにおける大きな欠点の一つですが、その欠点を補う方法として「ベイズ理論」というものが存在します。ベイズ理論では、まず主観的な確率である「事前確率」を設定します。そして、新しいデータが加わるたびにデータの更新を行うことで、効率的に精度の高いレコメンデーションを実現できるようになるのです。

AIレコメンドの活用シーン

ECサイト

AIレコメンドエンジンの代表的な活用シーンとして挙げられるのが、ECサイトです。ECサイトにレコメンドエンジンを活用することで、検索中にブラウザを閉じてしまったユーザーにも詳細ページへの再訪問を促すことができます。

ユーザーにとっては、「一緒に購入されている商品」効率的に見つけ出すことができるようになり、関心の強い分野の関連商品を知る機会が多くなるメリットがあるのです。

プラットフォームサイト

Amazon、楽天、Yahooといったプラットフォームサイトでも、レコメンドエンジンは多く活用されています。閲覧した商品ページの滞在時間、購入履歴などをもとに、ユーザーが関心を持つであろう商品をレコメンドすることで、成約率向上に繋げているのです。

不動産物件紹介サービス

不動産物件紹介サービスでも、AIレコメンドエンジンは活用されています。ユーザーが閲覧している物件の間取図の特徴をAIが解析し、その間取りの特徴に類似した物件を表示していくというものです。これにより、ユーザーは自分の好みに近い物件をより簡単に見つけることが可能になります。

ストリーミングサービス

radiko、Netflix、プライムビデオ、Disney+、Huluといったストリーミングサービスでも、AIレコメンドエンジンは活用されています。閲覧中のコンテンツの下部に表示される「おすすめ」などは、まさにAIレコメンドエンジンによってパーソナライズされているものです。

人材マッチング

ビジネスパーソンの出会いをサポートする人材マッチングサービスでも、AIレコメンドエンジンは活用されています。あらかじめユーザーに必要な項目を入力してもらい、それをデータとして蓄積することにより、企業の求める人材に近いビジネスパーソンをレコメンド表示させることが可能になるのです。

Webメディア

Webメディアでも、AIレコメンドエンジンは活用されています。ユーザーが閲覧した記事の履歴をもとに、「あなたへのおすすめ」を表示させることで、よりユーザーの満足度を向上させることにつなげているのです。

AI レコメンドエンジン カオスマップ


AIsmileyでは、AIレコメンドサービスをまとめたカオスマップを公開しています。掲載数は合計で67サービスあり、それぞれ異なる機能を持つAIレコメンドサービスの特徴やメリットをイメージしながら比較検討していくことができますので、ぜひお気軽にご活用ください。

AIを活用したレコメンドエンジンがビジネスチャンスを広げるきっかけに

AIを活用したレコメンドエンジンがビジネスチャンスを広げるきっかけに|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

このようにレコメンデーションの精度が日々進歩しているのは、AIの「機械学習」によって素早くデータ収集・分析ができるからに他なりません。機械学習によってユーザーの購入履歴やアクセス履歴を学習することで、リアル店舗での接客のような「ユーザー一人ひとりに最適な商品の紹介」が可能になっているのです。

近年は、多くの人がインターネットでショッピングするようになり、もはや一般的な購入手段として認知されつつあります。とはいえ、実店舗でのショッピングと比較した場合、やはり「実際に商品を手に取って判断できない」という部分に不安を持たれていた方も少なくないでしょう。

しかし、レコメンドエンジンによってより適切なレコメンデーションができるようになれば、ユーザーが本当に必要としているものを的確に提示できるようになるのです。

ユーザーの満足度を高めて売上を向上していく上でも、「ユーザー一人ひとりに寄り添ったサービス」は欠かせません。サービスの品質向上を実現するレコメンドエンジンは、まさにビジネスチャンスを広げるきっかけにもなり得る存在といえるのではないでしょうか。

なお、以下のページでは、AIレコメンドエンジンを提供する企業とサービス内容を一覧でまとめています。AIレコメンドエンジンの導入を検討される際は、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

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