レコメンド機能とは？仕組み・種類・導入メリットと活用事例を解説

ECサイトやアプリで、ユーザーに最適な商品を提案したいが、どうすればいいか分からない...

B2Bデジタルプロダクト企業のプロダクトマネージャーやエンジニアの多くが、「レコメンド機能」という言葉は聞いたことがあるものの、具体的にどう実装し、どんな効果があるのか分からないと感じています。「どのアルゴリズムを選べばいい？」「導入コストはどれくらい？」「本当に効果があるのか？」といった疑問は尽きません。

この記事では、レコメンド機能の仕組みから種類、導入メリット・デメリット、活用事例まで、B2B SaaS・EC企業のプロダクト担当者向けに分かりやすく解説します。

この記事のポイント:

• レコメンド機能はユーザーの行動履歴をもとに最適な商品・コンテンツを自動提案する機能
• 協調フィルタリング、コンテンツベース、ハイブリッド型の3種類のアルゴリズムがある
• CVR176%向上、顧客単価110%向上などの導入効果が報告されている
• SaaS型ツールなら月額数万円から導入可能、最短1週間で実装できる
• 効果測定にはCVR、顧客単価、ページ閲覧数、サイト滞在時間などの指標を活用

1. レコメンド機能が注目される背景

(1) パーソナライゼーションの重要性

B2B SaaS企業やEC事業者にとって、ユーザー体験の向上は競争優位性を確立する重要な要素です。しかし、すべてのユーザーに同じコンテンツや商品を提示しても、関心度は人それぞれ異なります。

パーソナライゼーション、つまりユーザーごとに最適化されたコンテンツを提供することが、現代のデジタルサービスにおいて求められています。レコメンド機能は、このパーソナライゼーションを自動化し、ユーザーごとに最適な商品・コンテンツを提案する仕組みです。

(2) ECサイト・デジタルサービスでの競争優位性

ECサイトでは、膨大な商品の中からユーザーが欲しい商品を見つけるのは困難です。レコメンド機能により、ユーザーの閲覧・購入履歴をもとに「あなたにおすすめの商品」を提示することで、以下のような効果が期待できます：

• クロスセル効果: 関連商品を提案し、購入点数を増やす
• CVR向上: ユーザーが欲しい商品に早くたどり着き、購入につながる
• 顧客単価UP: 複数の商品を購入することで、一回あたりの購入金額が増える
• 回遊率改善: サイト内での閲覧ページ数が増え、滞在時間が延びる

これにより、競合他社との差別化を図り、売上向上が見込めます。

2. レコメンド機能の基礎知識

(1) レコメンド機能とは何か

レコメンド機能とは、ユーザーの行動履歴（閲覧・購入・検索等）や属性データ（年齢・性別・地域等）に基づき、最適な商品・コンテンツを自動的に提案する機能のことです。

代表的な提案例:

• 「この商品を見た人は、こんな商品も見ています」（協調フィルタリング）
• 「あなたへのおすすめ」（パーソナライゼーション）
• 「関連商品」（コンテンツベース）

これらの提案により、ユーザーは自分が興味を持ちそうな商品を効率的に発見できます。

（出典: GENIEE SEARCH「レコメンド機能とは？仕組みから導入するメリットを解説」、2024年）

(2) レコメンドエンジンの役割

レコメンドエンジンとは、レコメンド機能を実現するシステム・ツールのことです。以下のような役割を担います：

• データ収集: ユーザーの行動ログ、商品データ、属性データを収集
• データ分析: 機械学習アルゴリズムでユーザーの嗜好を予測
• レコメンド生成: ユーザーごとに最適な商品リストを動的に生成
• 表示: サイト上でレコメンドを適切な位置に表示

レコメンドエンジンは、SaaS型のツールを導入する方法と、自社で開発する方法があります。

(3) B2B SaaS・ECにおけるレコメンド活用

B2B SaaS企業やEC事業者では、以下のような場面でレコメンド機能が活用されています：

EC業界:

• 商品詳細ページで「関連商品」を表示し、購入点数を増やす
• カート画面で「一緒に購入されることが多い商品」を提案
• トップページで「あなたへのおすすめ」をパーソナライズ表示

メディア・動画配信:

• 記事ページで「関連記事」を表示し、回遊率を改善
• 動画視聴後に「次に見る動画」を自動提案（Netflix等）

B2B SaaS:

• プロダクト内で「次に試すべき機能」を提案し、ユーザー活性化
• ブログ記事で「関連するホワイトペーパー」を提案し、リード獲得

このように、業種を問わずレコメンド機能は幅広く活用されています。

3. 主要アルゴリズムの種類と仕組み

(1) 協調フィルタリング（ユーザーベース・アイテムベース）

協調フィルタリングは、ユーザーの行動履歴（閲覧・購入データ）を分析し、類似ユーザーや類似商品をもとにレコメンドする手法です。

ユーザーベース:

• 「あなたと似た行動をしているユーザーが購入した商品」を推奨
• 例: AさんとBさんが同じ商品Xを購入→Aさんが購入した商品YをBさんにレコメンド

アイテムベース:

• 「この商品を購入した人は、こんな商品も購入しています」
• 例: 商品Xと商品Yがよく一緒に購入される→商品Xを見ているユーザーに商品Yをレコメンド

メリット:

• データ量が多いほど精度が向上
• ユーザーが明示的に評価していない商品も推奨できる

デメリット:

• 初期段階ではデータ不足により精度が低い
• 新商品や新規ユーザーへの対応が難しい（コールドスタート問題）

（出典: SILVER EGG TECHNOLOGY「レコメンドとは？基本の仕組み・活用・導入方法」、2024年）

(2) 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、商品の属性情報（商品名、カテゴリ、ブランド、色、サイズ等）をもとに類似商品をレコメンドする手法です。

仕組み:

• ユーザーが閲覧した商品Xの属性を分析
• 商品Xと類似した属性を持つ商品Yをレコメンド
• 例: 「赤いスニーカー」を見たユーザーに「赤い靴」や「スニーカー」をレコメンド

メリット:

• 新商品でも属性データがあればレコメンド可能
• ユーザーの嗜好が明確な場合に高精度

デメリット:

• 属性データの整備が必要（カテゴリ、タグ付け等）
• ユーザーが明示的に評価した商品以外の提案が難しい

(3) ハイブリッド型

ハイブリッド型は、複数のレコメンドロジック（協調フィルタリング＋コンテンツベース等）を組み合わせた高度なレコメンド手法です。

特徴:

• 各手法の長所を組み合わせ、短所を補完
• 協調フィルタリングの「データ不足問題」をコンテンツベースで補う
• より高精度なレコメンドが可能

多くの商用レコメンドツールは、ハイブリッド型を採用しています。

(4) AIと機械学習によるレコメンド精度向上

2024年時点では、AIと機械学習技術の進化により、レコメンド精度が大幅に向上しています。

最新トレンド:

• リアルタイムパーソナライゼーション: ユーザーの行動をリアルタイムで把握し、その場で最適な提案を実現
• 画像認識・音声解析: 画像や音声データを解析し、動画・音声コンテンツへのレコメンド対応が進化
• オムニチャネル対応: 複数チャネル（Web、店舗、アプリ）のデータを一元管理し、一貫した顧客体験を提供

（出典: LISKUL「【2025年最新版】レコメンドエンジンおすすめ17選を比較！選び方も紹介」、2025年）

4. レコメンド機能の導入メリットとデメリット

(1) メリット：CVR向上・顧客単価UP・回遊率改善

レコメンド機能の導入により、以下のような効果が報告されています。

具体的な導入効果:

• CVR（コンバージョン率）176%向上: ユーザーが欲しい商品にたどり着きやすくなる
• 顧客単価110%向上: 関連商品の提案により、購入点数が増加
• 月間注文件数7-8%向上: レコメンド経由の購入が増える
• サイト滞在時間・ページ閲覧数UP: ユーザーの回遊率が改善される

（出典: Jitera「【事例あり】レコメンドとは？機能の仕組みやメリット・デメリットを徹底解説」、2024年）

ただし、効果は業界・商品特性・サイト規模により異なるため、事例の数値は参考値として、自社での検証が推奨されます。

(2) デメリット：導入コスト・初期精度・運用負荷

レコメンド機能にはデメリットもあります。

主なデメリット:

• 導入コスト: SaaS型ツールでも月額数万円〜、独自開発なら数百万円〜のコストが必要
• 初期精度の低さ: データ蓄積が少ない初期段階では精度が低い
• 運用負荷: データのメンテナンス、精度改善のチューニングが必要
• 過度な表示: レコメンドが多すぎるとユーザー体験を損ねる可能性がある

導入前に、自社のデータ量・予算・運用リソースを確認することが重要です。

(3) 効果測定の指標（CVR・顧客単価・滞在時間）

レコメンド機能の効果を測定するには、以下の指標を活用します。

主要KPI:

• CVR（コンバージョン率）: レコメンド経由の購入率を測定
• 顧客単価（客単価）: レコメンド経由の購入金額の平均
• ページ閲覧数（PV）: レコメンドクリック後の回遊ページ数
• サイト滞在時間: レコメンド利用ユーザーの平均滞在時間
• レコメンド経由の売上比率: 全売上に対するレコメンド経由の割合

導入前後でこれらの指標を比較し、効果を定量的に評価することが推奨されます。

5. 活用事例と導入方法

(1) EC業界の事例（洋服の青山、CVR176%向上等）

EC業界では、レコメンド機能が広く活用されています。

代表的な事例:

• 洋服の青山: レコメンド機能導入により、顧客単価が向上し、クロスセル効果を実現
• ある企業: CVR176%向上、顧客単価110%向上という顕著な効果を報告
• ECサイト全般: 「関連商品」「この商品を見た人は〜」などのレコメンドが標準機能に

（出典: Jitera「【事例あり】レコメンドとは？機能の仕組みやメリット・デメリットを徹底解説」、2024年）

(2) メディア・動画配信の事例（Netflix等）

メディアや動画配信サービスでも、レコメンド機能が重要な役割を担っています。

代表的な事例:

• Netflix: 視聴履歴をもとに「次に見る動画」を自動提案し、視聴継続率を向上
• ニュースサイト: 記事ページで「関連記事」を表示し、PVと滞在時間を改善
• 動画配信サービス: ユーザーの好みに応じて動画をパーソナライズ表示

これにより、ユーザー体験が向上し、サービスの継続利用率が高まります。

(3) 主要レコメンドツール比較

レコメンド機能を導入するには、SaaS型ツールを活用する方法が一般的です。以下のような主要ツールがあります。

主要レコメンドツール（一部）:

• NaviPlusレコメンド: EC向け、1,700サイト以上の導入実績（NaviPlus公式サイトより）
• さぶみっと！レコメンド: EC向け、クリック課金型で導入しやすい
• アイジェント・レコメンダー: EC・メディア向け、AIによる高精度レコメンド
• LogrecoAI: メディア向け、記事の回遊率改善に特化

（出典: アスピック「レコメンドエンジンの比較11選。タイプ別にツールを紹介」、2024年）

料金体系や機能は各ツールで異なるため、複数ツールの無料トライアルで比較検討することが推奨されます。最新の料金や機能は公式サイトで確認してください。

(4) 導入ステップ（ツール選定→実装→効果測定）

レコメンド機能の導入は、以下のステップで進めます。

導入ステップ:

1. 目的の明確化: CVR向上、顧客単価UP、回遊率改善など、達成したい目標を設定
2. ツール選定: 自社の業種・規模・予算に合ったレコメンドツールを比較検討
3. データ準備: 商品データ、ユーザー行動データを整備
4. 実装: タグ設置やAPI連携で、サイトにレコメンド機能を組み込む（最短1週間程度）
5. 効果測定: CVR、顧客単価、ページ閲覧数などのKPIを導入前後で比較
6. チューニング: データ蓄積に応じて、レコメンドロジックや表示位置を最適化

SaaS型ツールを利用すれば、技術的な知識が少なくても比較的短期間で導入できます。

6. まとめ：レコメンド機能でユーザー体験を向上させる

レコメンド機能は、ユーザーの行動履歴をもとに最適な商品・コンテンツを自動提案する仕組みです。協調フィルタリング、コンテンツベース、ハイブリッド型の3種類のアルゴリズムがあり、自社の商品特性やデータ量に応じて選択します。

次のアクション:

• 自社のビジネス目標（CVR向上、顧客単価UP等）を明確にする
• 3〜5社のレコメンドツールの無料トライアルで比較検討する
• 小規模に導入してデータを蓄積し、効果を測定する
• 効果が確認できたら、本格的に展開してチューニングを続ける

レコメンド機能を活用することで、ユーザー体験が向上し、B2B SaaS・EC企業の成長を加速できます。

※この記事は2024-2025年時点の情報です。ツールの機能や料金は変更される可能性があるため、導入時は各社公式サイトで最新情報をご確認ください。