レコメンドとは？仕組み・種類・B2B活用事例を解説

レコメンドが注目される理由：パーソナライゼーションの重要性

「サイトの訪問者は多いのに、購入率が低い」「ユーザー一人あたりのページビュー（PV）を増やしたい」——B2Bデジタルプロダクト企業のマーケティング担当者の多くが、こうした課題を抱えています。近年、ユーザー体験の向上と購買率アップを両立する手法として、「レコメンド」が注目を集めています。

この記事のポイント:

• レコメンドはユーザーの行動データに基づいて最適な商品・コンテンツを推薦する仕組み
• 協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッド型など複数のアルゴリズムが存在
• ASP型とオープンソース型の2つの導入方法があり、目的と予算に応じて選択可能
• ピーチ・ジョンは平均購入単価が15%向上、リコージャパンはB2B営業支援に活用（2024年8月全国展開）
• 2024年5月にAmazon Personalize v2がリリースされ、精度が最大9%向上、推奨範囲が最大1.8倍に拡大

(1) ユーザー体験向上と購買率アップの両立

レコメンドは、ユーザーが興味を持ちそうな商品やコンテンツを自動的に提案することで、ユーザー体験を向上させると同時に、購買率やPVの増加につながる手法です。Salesforce公式ブログによると、ECサイト、動画配信サービス、SNS、マッチングアプリなど幅広い分野で活用されています。

(2) 生成AI時代における検索とレコメンドの役割

2024年5月にリリースされたAmazon Personalize v2では、精度が最大9%向上し、推奨範囲が最大1.8倍に拡大しました。DevelopersIOの記事によると、生成AI時代においても検索とレコメンドの重要性は変わらず、むしろAIによる精度向上により、さらに効果的なパーソナライゼーションが可能になっています。

レコメンドの基礎知識：定義・仕組み・表示形式

レコメンドの基本的な概念と仕組みを理解しましょう。

(1) レコメンドとは：ユーザーに最適な商品・コンテンツを推薦すること

レコメンド（recommend）とは、特定の製品やサービス、コンテンツなどを個々のユーザー・顧客に推薦することを意味します。日本語では「おすすめ」「推奨」と表現されます。Salesforce公式ブログでは、検索・行動履歴にもとづいて、ユーザーにおすすめの商品を提案する機能を「レコメンドエンジン」と定義しています。

(2) レコメンドとリコメンドの違い：英語発音 vs ローマ字読み（意味は同じ）

「レコメンド」と「リコメンド」はどちらもrecommendが元で、意味は同じです。英語のネイティブ発音が「リコメンド」、ローマ字読みが「レコメンド」という違いだけで、実務上はどちらを使っても問題ありません。

(3) レコメンドエンジンの仕組み：データ収集→分析→提案

Rtoasterの解説によると、レコメンドエンジンは以下の流れで動作します。

レコメンドエンジンの基本フロー:

1. データ収集: ユーザーの行動データを収集
2. データ分析: 収集したデータをアルゴリズムで分析
3. レコメンド提案: 分析結果に基づいて最適な商品・コンテンツを提示

(4) 収集するデータ：閲覧履歴・購買履歴・検索キーワード・デモグラフィック情報

レコメンドエンジンが収集・分析するデータは以下の通りです。

収集されるデータ:

• 閲覧履歴: どのページをどのくらい見たか
• 購買履歴: 過去にどの商品を購入したか
• 検索キーワード: どのようなキーワードで検索したか
• デモグラフィック情報: 年齢、性別、地域などの属性情報

これらのデータを組み合わせることで、ユーザーにとって最適な商品提案が可能になります。

(5) 表示形式：「この商品を見た人はこちらも見ています」など複数パターン

レコメンド機能の表示形式には、以下のような複数のパターンがあります。

代表的な表示形式:

• 「この商品を見た人はこちらも見ています」
• 「この商品を買った人はこちらも購入しています」
• 「あなたへのおすすめ」
• 「閲覧履歴に基づくおすすめ」

(6) 主要な用語解説

レコメンド関連の主要用語:

• レコメンド: 特定の製品やサービスを個々のユーザーに推薦すること
• レコメンドエンジン: 行動履歴に基づいておすすめ商品を提案する機能
• 協調フィルタリング: ユーザー間の行動データの類似性を基に商品をレコメンドする手法
• コンテンツベースフィルタリング: 商品の属性にフォーカスし、属性の似た商品を紹介する仕組み
• ハイブリッド型: 協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリングを組み合わせた手法
• ASP型: ベンダーが提供するレコメンドシステム（導入後すぐ使用可能、低コスト）
• オープンソース型: 一般公開されているソースコードを基に自社開発するシステム（フルカスタム可能）
• クロスセル: 関連商品を提案して追加購入を促す手法
• アップセル: より高価格・高機能な商品を提案して購入単価を上げる手法

レコメンドアルゴリズムの種類と特徴

レコメンドには複数のアルゴリズムが存在し、それぞれ特徴があります。

(1) 協調フィルタリング：ユーザー間の行動データ類似性を基にレコメンド

協調フィルタリングは、「似たような行動をしているユーザーは、似たような商品を好む」という前提に基づくアルゴリズムです。Rtoasterの解説によると、ユーザー間の行動データの類似性を分析し、他のユーザーが購入した商品をレコメンドします。

協調フィルタリングの特徴:

• ユーザー数が多いほど精度が向上
• 新規ユーザー・新商品には推薦が難しい（コールドスタート問題）

(2) コンテンツベースフィルタリング：商品属性の類似性を基にレコメンド

コンテンツベースフィルタリングは、商品の属性（カテゴリ、価格帯、色、サイズなど）に着目し、属性の似た商品を紹介する仕組みです。

コンテンツベースフィルタリングの特徴:

• 新商品でも属性が明確であれば推薦可能
• ユーザーの過去の嗜好に偏りがちで、意外性のある提案が難しい

(3) ハイブリッド型：協調とコンテンツベースを組み合わせた主流手法

Rtoasterの記事によると、現在は協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリングを組み合わせたハイブリッド型が主流になっています。それぞれの手法の弱点を補い合い、より高い精度のレコメンドが可能になります。

(4) その他のアルゴリズム：7種類のアルゴリズムが存在

GENIEE SEARCHの解説によると、レコメンドアルゴリズムには協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリング以外にも、計7種類のアルゴリズムが存在します。企業の目的や扱う商材によって最適なアルゴリズムを選択することが重要です。

(5) AIレコメンド：機械学習によるリアルタイム最適化

AIレコメンドは、機械学習により精度が向上し、リアルタイムで最適化される点が特徴です。2024年5月にリリースされたAmazon Personalize v2では、精度が最大9%向上し、推奨範囲が最大1.8倍に拡大しました。

レコメンドシステムの導入方法とプロセス

レコメンドシステムを導入する方法とプロセスを見ていきましょう。

(1) ASP型とオープンソース型の違い：手軽・低コスト vs フルカスタム

SILVER EGG TECHNOLOGYの解説によると、レコメンドエンジンの導入方法には2種類あります。

ASP型の特徴:

• 導入後すぐ使用できる
• コストを安く抑えられる
• カスタマイズの自由度は限定的

オープンソース型の特徴:

• フルカスタムが可能
• 自社の戦略に合わせた細かい調整ができる
• 開発コストと時間がかかる

(2) 導入プロセス6ステップ：要件定義→ベンダー選定→データ連携→レコメンド設定→運用・AI学習→効果測定と改善

SILVER EGG TECHNOLOGYの記事によると、レコメンドシステムの導入は以下の6ステップで進めます。

導入プロセス:

1. 要件定義: 自社の課題と目的を明確化
2. ベンダー選定: ASP型かオープンソース型か、どのツールを選ぶか決定
3. データ連携: 既存システムとのデータ連携を設定
4. レコメンド設定: アルゴリズムや表示形式を設定
5. 運用・AI学習: データ蓄積とAI学習を進める
6. 効果測定と改善: 定期的に効果を測定し、設定を改善

(3) 2024年の最新ツール：Amazon Personalize v2（精度9%向上、推奨範囲1.8倍）、makeshop byGMO公式アプリ

2024年の主要な動きとして、以下のツールが注目されています。

2024年の最新動向:

• Amazon Personalize v2（2024年5月リリース）: 精度が最大9%向上、推奨範囲が最大1.8倍に拡大
• makeshop byGMO（2024年4月）: レコメンドエンジン公式アプリの提供開始

※料金や機能は各社公式サイトで最新情報をご確認ください。

(4) 導入時の注意点：要件定義の重要性、データ品質の確保、継続的な運用・改善

レコメンドシステムを導入する際の注意点は以下の通りです。

導入時の注意点:

• 要件定義の重要性: 自社の戦略に合わせたカスタマイズが必要。要件定義が不十分だと期待した効果が得られない
• データ品質の確保: データ収集・分析の品質が低いと、レコメンドの精度が低くなりユーザー体験を損なう可能性がある
• 継続的な運用・改善: 導入後の運用・改善を継続しないと、AI学習が進まず効果が頭打ちになる

レコメンドの活用事例：B2CとB2Bでの成功事例

実際にレコメンドを活用して成果を上げている企業の事例を紹介します。

(1) B2C事例：ピーチ・ジョン（平均購入単価15%向上）、メルカリ（購入率向上）

B2CのECサイトでは、以下のような成功事例があります。

ピーチ・ジョン:

• レコメンド機能の導入により、平均購入単価が15%向上
• 1人あたりの平均PVも上昇

メルカリ:

• 協調フィルタリングの導入により購入率が向上
• ユーザー体験の改善にも貢献

これらの事例は、診断クラウドの記事で紹介されています。

(2) B2B事例：リコージャパンのSFA/CRM（2024年8月全国48拠点展開）

B2Bでもレコメンドは活用されています。リコージャパンは2024年8月、自社開発のAIレコメンド機能を搭載したSFA/CRMシステムを全国48拠点に展開しました。営業担当者が顧客に最適な商品やサービスを提案する際に、AIレコメンドが支援する仕組みです。

リコーグループの公式リリースによると、営業活動の効率化と提案品質の向上を実現しています。

(3) その他の活用シーン：ECサイト、動画配信サービス、SNS、マッチングアプリ

Salesforce公式ブログによると、レコメンドは以下のような幅広い分野で活用されています。

レコメンドの活用シーン:

• ECサイト: 関連商品の提案によるクロスセル・アップセル
• 動画配信サービス: 視聴履歴に基づく作品推薦
• SNS: ユーザーが興味を持ちそうな投稿・アカウントの推薦
• マッチングアプリ: 相性の良い相手の提案

(4) 2024年の実証実験：NTTドコモ・JR東日本「もりおかめぐり」（AIレコメンドによる旅行体験提案）

2024年7月、NTTドコモとJR東日本はAIレコメンドによる旅行体験提案アプリ「もりおかめぐり」の実証実験第2弾を実施しました。ユーザーの嗜好に基づいて観光スポットを提案する仕組みで、今後の観光・旅行業界でのレコメンド活用が期待されています。

まとめ：レコメンド導入の判断基準とチェックリスト

レコメンドは、ユーザー体験の向上と購買率アップを両立できる有効な手法です。ただし、導入には適切な要件定義とデータ品質の確保、継続的な運用が必要です。

レコメンド導入の判断基準:

• 商品・コンテンツ数が多く、ユーザーが選択に迷いやすい場合
• ユーザーの行動データが十分に蓄積されている、または今後蓄積できる場合
• クロスセル・アップセルによる購入単価向上を目指す場合
• パーソナライゼーションによるユーザー体験向上を重視する場合

次のアクション:

• 自社の課題と目的を明確化する（要件定義）
• ASP型とオープンソース型のどちらが適しているか検討する
• 複数のレコメンドエンジンを比較し、無料トライアルで試す
• 導入後は効果測定を定期的に行い、継続的に改善する

レコメンドは、B2CだけでなくB2Bでも活用が広がっています。自社の目的と予算に応じて最適な手法を選び、ユーザー体験の向上と事業成長を目指しましょう。

※この記事は2024年12月時点の情報に基づいています。レコメンドエンジンの機能や料金プランは更新される可能性があるため、導入を検討する際は各社公式サイトで最新情報をご確認ください。