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レコメンド
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最終更新日: 2023/12/26

レコメンドとは?

レコメンドとは、インターネットのECサイトなどで、ユーザーの過去の購買履歴や閲覧履歴を、独自のアルゴリズムで解析して、お勧めの商品を表示する総称です。サイトへの訪問者が購入したり見たりした商品と関連性があり、購買意欲をかきたてるような商品を提案することで、顧客が欲しいと思う情報を探すのを手助けします。

レコメンドは機械学習とその処理環境の技術改革によって、関連商品の提案のほかにも、顧客のマウスの動作からAIが顧客の行動をリアルタイムで解析できるほどになりました。

人間によるレコメンドは、知識や経験が要求されるほか、その人個人の主観や好みが反映されてしまい、必ずしも適切とはいえないこともあります。その点、データに基づいて客観的に判断できるAIであれば、万人に向けてよりパーソナライズされたレコメンドシステムとすることが可能でしょう。

知識や経験を有したスタッフを育成するにはコストも時間もかかりますが、AIによるレコメンド機能は人材育成に比べて手軽に導入できるというメリットもあります。AIによるレコメンド機能は、リアル店舗にはないECならではの強みとなることでしょう。
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機能・用語解説

レコメンドサービス・企業一覧

NEW
株式会社オルツロゴ

AIソリューション(受託開発/PoC&コンサル) 株式会社オルツ

NVIDIA/デロイト トーマツ/キーエンスと連携|累計100億円の資金調達株式会社オルツが提供する「AIソリューション」は、独自開発した国産の大規模言語モデルとP.A.I.(パーソナル人工知能)を軸に、お客さま企業のAI活用と業務効率の改善を実現します。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
1,000万円~
※場合によっては、500万円~でもお受けする場合もあり
特になし
※開発における要件定義など、コンサルティングが発生する場合は、開発費用とは別に費用を頂戴する場合がございます。
なし なし
AX Partnersロゴ

AX Partners 株式会社Ballista

株式会社Ballistaが提供する「AX Partners」は、ビジネスと技術の両面に精通したプロフェッショナルがパートナーとなって起点となる成功体験を創出し、利益を生み出すDXが自律的に加速している状態を具現化するための、唯一無二のスキームを提供します。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
お問合せください お問合せください お問合せください お問合せください
ソーバル株式会社ロゴ

生成AI活用エンジニアリングサービス ソーバル株式会社

ソーバル株式会社が提供する「生成AI活用エンジニアリングサービス」は、お客様の課題を聞かせて頂き、生成AIを活用したシステム開発によって、課題解決を支援させて頂くサービスです。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
お問合せください お問合せください なし あり
株式会社Fixstars Amplifyロゴ

Fixstars Amplify 株式会社Fixstars Amplify

株式会社Fixstars Amplifyが提供する「Fixstars Amplify」は、生産計画・人員シフト・材料探索など、複雑な条件を考慮して目的に合う最適解を自動で瞬時に求めるサービスです。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
評価・検証用:無料
商用利用:月額10万円~
無料~ あり あり
Kurrant.aiロゴ

Kurrant.ai 株式会社イコヒー

Kurrant.ai は、存在すら知らなかった企業をレコメンデーションすることで、投資家が次のビッグディールを発見する支援をします。Kurrant.ai でチャンスを掴みましょう。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
投資家プラン:1名あたり月額50,000円
企業プラン:ご相談ください
なし Chrome拡張機能で一部体験可能 あり(14日間)
株式会社QuackShiftロゴ

伴走型AI/ LLMソリューション 株式会社QuackShift

Quackshiftは、テキスト情報や画像情報などのデータを活用し、AI導入を通じて現場の業務プロセス改善や新規価値創出を実現するスタートアップ企業です。AIサービス構築や社内サービス等に迅速にAI技術を組み込むことができます。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
70万円/月〜 なし なし あり
Conata(コナタ) ロゴ

Conata(コナタ) 株式会社フライウィール

フライウィールが提供する「Conata(コナタ)™️」は、経営課題をデータの力で解決するデジタルビジネスプラットフォームです。AIとシミュレーションによってデータドリブンな事業運営を実現します。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
お問合せください お問合せください なし なし
株式会社リベルクラフトロゴ

AI・データ活用コンサルティング・受託開発支援 株式会社リベルクラフト

AI開発・導入からビジネスコンサルティング、書籍出版まで幅広い領域での実績があるデータサイエンティストが、AI・データ活用に関して川上から川下までフルラインナップでご支援いたします。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
お問合せください お問合せください お問合せください お問合せください

AI suite(エーアイスイート) 株式会社NTTドコモ

AI suite(エーアイスイート)は、テキスト情報の解析に加えて音声・映像情報やヒトの知性・感性を踏まえた解析を可能にするさまざまなAI技術をプライベートAPIとしてご利用いただけるAIプラットフォームAPIサービスです。AIサービス構築や社内サービス等に迅速にAI技術を組み込むことができます。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
要件によって異なりますのでお問い合わせください 要件によって異なりますのでお問い合わせください なし 要件によって異なりますのでお問い合わせください
ソーバル株式会社ロゴ

AI・データ活用支援サービス(データサイエンス、AIエンジニアリング) ソーバル株式会社

ソーバル株式会社が提供する「AI・データ活用支援サービス(データサイエンス、AIエンジニアリング)」は、お客様の課題を聞かせて頂き、AIエンジニアリングとデータサイエンスによって解決する支援をさせて頂くサービスです。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
お問合せください 必要ありません なし あり

AIカスタマイズソリューション 株式会社スカイディスク

株式会社スカイディスクが提供する「AIカスタマイズソリューション」は、お客様との二人三脚による多種多様なソリューション実績があり、お客様のフェーズに合わせて AI実装までワンストップでサポートします。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
お問合せください お問合せください お問合せください お問合せください

AI生産スケジューラ 最適ワークス 株式会社スカイディスク

株式会社スカイディスクが提供する「AI生産スケジューラ 最適ワークス」は、AIが最適な生産計画をサクっと立案します! エクセル・手書きの手間から開放 月額5万円から利用できる

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
【アカウント/月額】
ライトプラン :50,000円
ベーシックプラン :150,000円
※1年契約プランの場合、すべて税抜き価格です。
※工場・現場ごとのアカウント発行を想定、1アカウントで複数ユーザーがご利用いただけます。
【初期設定サポート費用】
ライトプラン :90,000円
ベーシックプラン :150,000円
※1年契約プランの場合、すべて税抜き価格です。
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KPI最適化 株式会社 pluszero

株式会社 pluszeroが提供する「KPI最適化」は、サイト・アプリ運営や営業活動などにおける、顧客の動きを踏まえたアクションの最適化を支援します。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
お問合せください お問合せください なし なし

Third AI レコメンドアイ JTP株式会社

JTP株式会社が提供する「Third AI レコメンドアイ」は、画像認識 AI技術を活用して、お手元の写真などから類似または同一画像を検索して目的の商品を見つけ出すことが可能です。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
月額 500,000円〜 1,000,000円〜 お問合せください お問合せください

CRM Analytics 株式会社セールスフォース・ジャパン

株式会社セールスフォース・ジャパンが提供する「CRM Analytics」は、AIと分析を業務アプリに組み込みデータドリブンな意思決定を促進します!

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Sprocket 株式会社Sprocket

サイトの訪問者の行動を分析し、実店舗のような良質な接客をオンラインで実現するWeb接客プラットフォームと導入サイトに最適な企画・施策を実施するコンサルティングを提供しております。

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株式会社ブレインパッドロゴ

Rtoaster 株式会社ブレインパッド

顧客理解を深め、お客様一人ひとりの心に届く接客を実現。 独自のアルゴリズムやAIで、他にはない最高の顧客体験をお客様に提供できます。

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レコメンド機能比較表

製品名

AI・データ活用支援サービス(データサイエンス、AIエンジニアリング)

SpectA KY-Tool

Count-vox 〜人や物の数をカウント〜

MAI 〜人数・年齢・性別をAIが判定〜

機能

お客様の課題に対してAI・データを活用して解決する支援サービス

安全管理業務における危険予知の高度化・現場改善をAIがサポート

AIが人や物、特定の形状を認識し
リアルタイムに数をカウント

マーケティング用AIソリューションMAI 〜人数・年齢・性別をAIが判定〜

利用料金 お問合せください お問合せください お問合せください お問合せください
初期費用 必要ありません お問合せください お問合せください お問合せください
無料プラン お問合わせください
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お問合わせください
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レコメンドの機能・用語解説

AI・DX用語集
機能名・用語 解説
カゴ落ち ECサイトやネットショッピングにおいて、お客様が商品をカートに入れたまま放棄され、購入をしないでサイトから離脱してしまうこと。
クラウド型 サーバー上にシステムが置かれているタイプのことです。iPhoneやAndroidなどのスマホ、PC、タブレットなど、端末からインターネットを介してアクセス可能です。
購買動機 消費者が商品を購買するときの理由を指します。利便性や、必要性、外観やスタイルなどのニーズに分類されます。
データドリブン Webの分析ツールやマーケティング支援ツールなどを活用し得られた様々なデータから、企画立案や経営戦略・戦術などを行うことを指します。
CX(カスタマーエクスペリエンス) 顧客体験と呼ばれ、顧客との接点を持っている期間中の一連の顧客視点で得られる認識を指します。顧客視点で企業側が提供する価値について考えるプロセスからなります。
LTV向上 マーケティング用語で、顧客生涯価値 の向上を指します。ある企業にとって特定の顧客が将来にわたって寄与するキャッシュフローの現在価値を向上することいいます。
MA マーケティングオートメーションの略称で、マーケティング活動を自動化するツールなどがあります。
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レコメンドとは?

レコメンドとは、インターネットのECサイトなどで、ユーザーの過去の購買履歴や閲覧履歴を、独自のアルゴリズムで解析して、お勧めの商品を表示する総称です。サイトへの訪問者が購入したり見たりした商品と関連性があり、購買意欲をかきたてるような商品を提案することで、顧客が欲しいと思う情報を探すのを手助けします。

レコメンドは機械学習とその処理環境の技術改革によって、関連商品の提案のほかにも、顧客のマウスの動作からAIが顧客の行動をリアルタイムで解析できるほどになりました。

人間によるレコメンドは、知識や経験が要求されるほか、その人個人の主観や好みが反映されてしまい、必ずしも適切とはいえないこともあります。その点、データに基づいて客観的に判断できるAIであれば、万人に向けてよりパーソナライズされたレコメンドシステムとすることが可能でしょう。

知識や経験を有したスタッフを育成するにはコストも時間もかかりますが、AIによるレコメンド機能は人材育成に比べて手軽に導入できるというメリットもあります。AIによるレコメンド機能は、リアル店舗にはないECならではの強みとなることでしょう。

レコメンド機能

レコメンドの主な機能としては、「ルールベース」「協調フィルタリング」「コンテンツベース」「ハイブリッド」という4つの種類が存在します。それぞれがどのような機能なのか、詳しくみていきましょう。

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

協調フィルタリングは、レコメンド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、その後に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ドをすることができるようになるのです。

ハイブリット・レコメンド・システム

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・レコメンド・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ド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ドができるわけです。

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、レコメンド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ドを実現できるようになるのです。

レコメンドのメリット・デメリット

では、レコメンドを利用することで、どのようなメリットが得られるのでしょうか。また、どのようなデメリットが生じる可能性があるのでしょうか。メリット・デメリットを詳しくみていきましょう。

レコメンドのメリット

商品の購入率アップに繋げられる

レコメンドを活用すると、ユーザーの好みにマッチした商品をピンポイントでレコメンドできるようになります。そのため、商品の購入率を向上させることができるのです。

ECサイトの場合、特定の商品ページだけを閲覧して、「そのユーザーが本来購入したかった商品ページ」に辿り着かずに離脱してしまうというケースも少なくありません。しかし、レコメンドを活用すれば、「こちらの商品を見ている人におすすめの商品」といった形で、ユーザーが興味を持ちやすい商品をスムーズに紹介できます。これにより、ユーザーの離脱を防ぎつつ、購入率アップへと繋げていくことができるのです。

客単価がアップする

ECサイトにおいて、一度に複数の商品を購入するというケースは珍しくありません。たとえば、枕を購入したユーザーは、同時に枕カバーも購入することがあるわけです。

このような場合に、「こちらの商品を見ている人には、こちらの商品がおすすめです」といった形で関連商品をレコメンドすれば、多くのユーザーに複数の商品を購入してもらえる可能性が高まります。

ユーザーが興味を持ちやすい関連商品をスムーズに紹介することで、ユーザーの客単価アップに繋げられるというわけです。

滞在時間や閲覧数が増える

レコメンドの活用によって、ユーザーの好みにマッチした商品・コンテンツを紹介できるようになれば、ユーザーが短時間でサイトを離脱してしまうリスクを減らすことが可能になります。ユーザーの満足度を高めて、長く滞在してもらうことで、SEO対策としての効果も期待できるようになるのです。

検索エンジンからの集客力が高まれば、より多くのユーザーが訪問することになるため、長期的な売上アップにも繋げられるでしょう。

レコメンドのデメリット

商品数が少ないECサイトでは成果に繋がりにくい

レコメンドは、ユーザーごとにマッチした商品・コンテンツを紹介することが目的です。そもそも商品数が少ないECサイトでは、効果を発揮できないことがありますのでレコメンドの導入前に、必要性をしっかりと検討しておくことが大切になるでしょう。

データ数が少ないと精度が低下してしまう

レコメンドは、蓄積されたデータをもとに、最適な商品・コンテンツをおすすめする仕組みです。そのため、蓄積されたデータが少ない状態では、適切なレコメンドを行えません。導入後はどうしてもデータ数が少ない状況ですので、データが蓄積されるまでの間はレコメンドの精度が上がらない点を把握しておく必要があるでしょう。

また、閲覧が少ないコンテンツや購入頻度が少ない商品なども、データが蓄積されにくいことからレコメンドの対象とならないケースがあります。商品・コンテンツによってデータ蓄積量が異なるという点は、あらかじめ把握しておかなければなりません。

レコメンドの選び方

では、実際にレコメンドを導入する場合、どのようなポイントに着目して選んでいけば良いのでしょうか。ここからは、レコメンドの選び方について、詳しくみていきましょう。

導入目的を明確にする

導入前に目的を明確にしておくことで、レコメンドの検討から運用までの流れがスムーズになるでしょう。目的を明確にするためには、下記の2点をチェックしておきましょう。

・現存する課題を洗い出す
・KPI(目的達成の評価指標)を具体的に設定する

導入目的が明確でない場合、製品の選び方や効果評価の軸も揺らいでしまいます。まずはこれらの課題やKPIを整理し、導入目的を明確にすることが大切です。

自社サイトの規模に合った製品を選択

レコメンドを導入する際は、自社サイトの規模に合った製品を選択することが大切です。大量の商品を扱っているにもかかわらず、小規模ECサイト向けのレコメンドを導入してしまうと、効果を発揮することができません。

導入前に、自社サイトの規模をしっかりと把握した上で、最適なレコメンドを比較検討していくと良いでしょう。

スマホサイトについても検討する

最近のほとんどのサイトはPCだけではなくスマートフォンで見られることを前提としていますが、レコメンド導入においてスマートフォンサイトの検討が漏れてしまうケースがあります。また、スマートフォンサイトでの表示方法なども忘れずに検討しておきましょう。

他のツールと連携が可能か確認する

レコメンドは「MA」や「DMP」など他のツールやアプリケーションと組み合わせて使うことも想定されます。ツール同士の組み合わせによっては連携できない可能性もあるため、検討しているレコメンドと自社で使用しているツールが連携可能か、事前に確認しておきましょう。

※MAとは…Marketing Automation(マーケティングオートメーション)の略語で、マーケティング活動を効率的かつ効果的に行うために使用するツールの一般名。

※DMPとは…Data Management Platform(データ マネジメント プラットフォーム)の略語で、ユーザーの行動ログや広告配信データなどさまざまなデータを管理するためのプラットフォームの一般名。

料金を確認する

現在のレコメンドは、その大半が従量課金となっています。そのため、想定コストを検討する必要があるでしょう。あらかじめ、どの程度の商品・コンテンツを扱うのかを想定しておくことで、目安となる料金も明確にすることが可能です。

必要業務の確認・人員の確保をする

レコメンドを活用するには、商品情報の登録やレコメンド商品の表示方法の設定などさまざまな作業が必要になります。事前に必要業務の確認と人員の確保をしておくことで「レコメンドを導入したけれど、使いこなせない」といった事態を防ぐことができるでしょう。

レコメンド活用例

レコメンドは、さまざまな分野で積極的に活用され始めています。ここからは、レコメンドの活用例を詳しくみていきましょう。

ECサイト

ECサイトは、レコメンドが活用されているサイトの代表例です。特に掲載商品が多いサイトの場合、ユーザーが商品を探す手間が省け、関心がある分野の商品を知る機会を増やすこともできるため顧客満足度の向上に繋がります。また、アップセルやクロスセルの効果も期待できます。

※アップセルとは…顧客が現在持っている製品や検討中の製品よりも上位の製品を提案して購入してもらうこと。

※クロスセルとは…顧客が購入する製品の関連商品を組み合わせで提案して購入してもらうこと。

そんなECサイトの代表的な活用例としては、シルバーエッグ・テクノロジー株式会社が挙げられるでしょう。同社が開発・提供するAI(人工知能)技術を用いたリアルタイム・レコメンドサービス「アイジェント・レコメンダー」を、株式会社センプレデザインが展開する家具・雑貨・インテリアの通販サイト「SEMPRE.JP」に導入しました。

これに際し、所定のAI学習期間を経た2018年3月から1か月間、同社サイトを「レコメンド表示のあるサイト」と「レコメンド表示のないサイト」の2パターンに分け効果を比較するテスト(同時ABテスト)を行ったところ、レコメンド表示のあるサイトでは、無いサイトに比べ受注件数が約16.4%、売上が13.8%向上するという結果が得られています。

ニュースサイト

レコメンドはニュースサイトでも活用されています。「ユーザーの閲覧履歴」や「記事の関連度」をもとにおすすめ記事を提案できるため、記事の閲覧数やサイト内の回遊率向上に役に立ちます。

情報ポータルサイト

求人サイトや住宅情報サイトなどの情報ポータルサイトでも、おすすめ表示を目にしたことがある方は多いのではないでしょうか。掲載情報が多い情報ポータルサイトでは、ユーザーの求める条件に合った情報を探す難易度が上がるため、おすすめ表示機能があると便利です。また、企業にとってもマッチングの精度向上は成約率の向上などのメリットにつながるでしょう。

動画配信サイト

レコメンドを導入している動画配信サイトの代表的な例として、NetflixやYouTubeが挙げられます。動画配信サイトでは「ユーザーの閲覧履歴」や「動画の関連度」をもとにおすすめ動画を表示することで、ユーザーが知らないであろう動画などを提案することができます。その結果、閲覧回数の増加が期待できます。

小売業

全国で宅配ピザチェーンを展開する日本ピザハットでは、公式オンラインサイトであるピザハットオンラインに導入しているWeb接客シナリオに、SprocketのAIを活用しています。

SprocketのAIは、ユーザーごとに過去の行動データ(閲覧や購入データ)やアクセスした曜日・時間・デバイスなどのデータもとに、複数設定された接客パターンの中からそのユーザーに最適な接客パターンを判断し出し分けることができます。

日本ピザハットでは、ピザのトッピング追加を促すWeb接客シナリオにおいてAIに接客パターンを出し分けさせることによって、そうでないグループ(ユーザーグループを比率で分割して接客パターンを出し分けたグループ)と比較してトッピング追加率を110% 向上させることに成功しました。

レコメンド導入時に気を付けること

レコメンドはすでに導入しているサイトも多く、前述した効果が期待できるシステムです。しかし、いくつか気をつけておきたい点がありますのでご紹介します。

導入直後は最適なおすすめが表示されにくい

レコメンドは「ユーザーの閲覧履歴」や「購買履歴」をもとにおすすめを表示するため、ユーザーの「行動ログ」が蓄積できていない導入直後は、最適なレコメンドを表示させることは難しいでしょう。この点は、データが蓄積されるにつれて解決されていく問題ではありますが、精度の向上にしばらく時間がかかるということは留意しておくと良いでしょう。

ニッチな商品・案件はカバーしにくい

一部のユーザーにしか見られていないようなニッチな商品や案件は「行動ログ」が蓄積されづらく、最適なおすすめが表示されにくい傾向があります。ニッチな商品や案件もカバーしたい場合は、レコメンドの設計に行動ログ以外のデータを用いるなどの方法で、個別に対処することを検討しましょう。

レコメンドAI比較表付きeBook

アイスマイリーでは、「レコメンドAIを導入したいが、どのサービスが良いのかわからない」「導入にかかるコストを比較・調査したい」といった方に向けて、レコメンドAI比較表付きeBookを無料で配布しています。

本資料では、最新のカオスマップと合わせ、各サービスの特徴や料金・無料トライアルの有無などについてまとめており、レコメンドエンジン導入のヒントとしてご活用頂ける資料となっております。導入を検討される際には、ぜひこちらの「レコメンドAI比較表付きeBook」をご活用ください。

レコメンドAI比較表

レコメンドAI比較表付きeBookを無料でダウンロードする

AIレコメンドエンジンのカオスマップ

数ある「AIレコメンドエンジン」の中から、自社の課題や導入の目的にあった「AIレコメンドエンジン」を選び出すのは容易ではありません。そんな時に役立つのが、導入の用途別にセグメントされたAIレコメンドエンジンカオスマップです。
AIレコメンドエンジンカオスマップ

上記をご覧いただくと分かるように、AIレコメンドエンジンは大きく分けて7つにセグメントできます。この便利なカオスマップは、以下の「​​AIレコメンドエンジン​カオスマップを無料でダウンロードする」ボタンより無料でダウンロードできます。

お問い合わせ内容欄に「AIレコメンドエンジンカオスマップ」と記載の上、送信してください。

AIレコメンドエンジンカオスマップを無料でダウンロードする

レコメンド導入後の注意点・運用のコツ

レコメンドは、運用するうちにユーザーの「行動ログ」が蓄積されるため、運用期間の長さに応じて精度の向上が図れます。しかし、導入が終われば放置していて良いということではありません。導入後は、下記のポイントに注意して運用を進めていくと良いでしょう。

精度をモニタリングする仕組みを構築する

レコメンド導入直後は、ユーザーの「行動ログ」が蓄積されていないため、おすすめの精度は高くないことが予想されます。しかし、一定の期間を過ぎても精度が低い場合は、データ不足以外の要因が考えられます。このような問題に早く気がつくためにも、精度をモニタリングする仕組みを構築しておく必要があります。

精度改善の仕組みを構築する精度をモニタリングした結果、レコメンドの再設計が必要と判明した際に、実際に改善できる仕組みを構築しておきましょう。社内に人材がいない場合、レコメンドの納品後でも設計改善を依頼できるサービスがあるので、それを利用すると安心です。

AIsmiley編集部

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