この記事の監修者
株式会社ecbeing
五戸 建
ECサイト構築プラットフォーム「ecbeing」・BtoB専用ECサイト構築プラットフォーム「ecbeing BtoB」の製品開発責任者として、最先端のEC×AI活用の情報を発信。
EC 売上を伸ばす AI レコメンド入門
サクッと理解！本記事の要点まとめ
なぜ今、AIを使ったパーソナライゼーションが必要なのですか？
現代は商品や情報が溢れており、お客様は「自分に合うものを探す」ことに疲れを感じています。また、広告費の高騰により、新規顧客の獲得も難しくなっています。AIによるパーソナライゼーションは、まるで優秀な販売員のように一人ひとりに合った商品を提案し、顧客満足度と購買意欲を高め、サイトに来てくれたお客様一人あたりの売上を最大化するために不可欠な取り組みとなっています。
AIレコメンドとは、具体的にどのような仕組みなのですか？
AIレコメンドとは、お客様のサイト内での行動（どの商品を見たか、何を買ったかなど）をAIが学習し、その人の好みを予測して「次におすすめの商品」を自動で表示する仕組みです。これは、お客様の表情や会話から好みを察して商品を提案する、経験豊富な店舗スタッフの働きをデジタル上で再現するようなものです。AIは膨大なデータを基に、人間では気づけないような商品の組み合わせや関連性も見つけ出してくれます。
ECサイトのどのような場面でAIレコメンドは活用できますか？
トップページでの「あなたへのおすすめ」表示はもちろん、様々な場面で活用できます。例えば、商品詳細ページで「この商品とよく一緒に購入されています」と関連商品を提案したり、カートページで「送料無料まであと〇〇円」と買い足しを促す商品を提示したりできます。お客様の購買ステップに合わせて最適な提案をすることで、自然な形で買い物をサポートし、顧客単価の向上に繋げます。
AIレコメンドを導入すると、どのような効果が期待できますか？
大きく分けて「売上向上」と「業務効率化」の2つの効果が期待できます。お客様一人ひとりに最適な商品を提案することで、購入率や顧客単価が向上し、売上アップに直結します。また、これまで手動で行っていた関連商品の設定や、季節ごとの表示ルール更新といった作業をAIが自動化してくれるため、担当者はより戦略的な企画業務に集中できるようになります。
従来のランキング表示やルールベースの自動化と、AIレコメンドは何が違うのですか？
最大の違いは「誰に合わせているか」という点です。ランキングは「みんな」に人気の商品を見せる画一的な手法ですが、AIレコメンドは「あなた一人」の好みや行動に合わせて商品を個別提案します。また、人が設定したルールに沿って動く従来の自動化と異なり、AIは常に最新の顧客データを学習し続けるため、トレンドの変化にも自動で追随し、常に最適な提案を維持できる点が強みです。
EC 売上を伸ばす AI レコメンド入門
現代の EC 市場は、かつてないほどの競争環境にあります。このような状況下で、多くの事業者が直面する課題を解決し、持続的な成長を実現する鍵として「AI レコメンド」が注目されています。本稿では、AI レコメンドがなぜ今必要なのか、その仕組みや従来手法との違い、そして代表的な技術までを、初心者にも分かりやすく解説します。
なぜ今、AI レコメンドか？
EC 事業者が AI レコメンドの導入を急ぐ背景には、大きく二つの市場変化があります。それは「顧客獲得コストの高騰」と「顧客体験の質の低下」です。
第一に、Web 広告の競争激化やサードパーティ Cookie 規制の強化により、新規顧客の獲得単価（CPA）は上昇の一途をたどっています。少ないコストで大量のトラフィックを集める時代は終わり、いかにして来訪 1 回あたりの価値を最大化するかが、事業の収益性を左右する重要なテーマとなりました。一度サイトを訪れた顧客に対し、いかに多くの商品を魅力的に見せ、購入へと繋げるか。そのための強力な武器が AI レコメンドです。
第二に、品揃えの豊富さが必ずしも売上に直結しなくなった点が挙げられます。むしろ、過剰な品揃えは「選択のパラドックス」を引き起こし、顧客に “探すコスト” を強いてしまいます。似たような商品が延々と並ぶ中で、「どれが自分に合うのか分からない」「選ぶのが面倒だ」と感じた顧客は、購入をためらい、最終的にはサイトから離脱してしまいます。これは、事業者にとっては大きな機会損失です。
こうした課題に対し、AI レコメンドは、過去の人気ランキングや画一的なルールに頼るのではなく、その場の文脈（セッションの意図） をリアルタイムに読み解き、一人ひとりの顧客にとって最適な商品を提示します。まるで優秀な販売員が隣でサポートしてくれるかのように、迷いを減らすスムーズな導線を構築し、顧客の購買体験と満足度を向上させることができるのです。
AI レコメンドとは？
AI レコメンドは、顧客のクリックやカート投入、購入履歴といった行動データや商品属性（カテゴリ・ブランド・価格など） といった膨大なデータを機械学習モデルに学習させ、その時点の文脈に最も合う商品を予測・提示する仕組みです。
その進化は目覚ましく、従来型の固定ルールを中心とした仕組みから、セッションごとの文脈や時系列の変化といった、より動的な要素を捉える方向へとシフトしています。
- セッション文脈の具体例：ある顧客が「ランニングシューズ」をクリックし、次に「スポーツソックス」をクリックしたとします。ここまでは一般的な購買行動ですが、その直後に「防水機能付きのランニングパンツ」をクリックした場合、AI は「この顧客は雨天時のトレーニングを想定しているのではないか」という仮説を立てます。 この仮説に基づき、AI は直近の行動から推測される価格帯やブランドの嗜好、さらには在庫状況といったビジネス要件も踏まえ、膨大な商品の中から候補を数十〜数百に絞り込み、ゴアテックス素材のジャケットや防水スプレーといった、よりパーソナライズされた商品を提示します。
ポイント：ページごとの役割分担と事業要件の分離
優れた AI レコメンドは、表示されるページの目的に応じてその役割を柔軟に変えます。例えば、商品詳細ページでは「合わせ買い（クロスセル）」や「代替品」を、カートページでは「買い忘れ防止」や「送料無料まであと少し」を促す商品を提示します。 また、AI モデルが算出する「関連性」と、在庫・粗利率・販促対象といった事業要件は、最終的な配信時の制御で切り分けて管理するのが定石です。これにより、モデルの再学習なしに、ビジネス戦略の変更へ迅速に対応できます。
優れた AI レコメンドは、表示されるページの目的に応じてその役割を柔軟に変えます。例えば、商品詳細ページでは「合わせ買い（クロスセル）」や「代替品」を、カートページでは「買い忘れ防止」や「送料無料まであと少し」を促す商品を提示します。 また、AI モデルが算出する「関連性」と、在庫・粗利率・販促対象といった事業要件は、最終的な配信時の制御で切り分けて管理するのが定石です。これにより、モデルの再学習なしに、ビジネス戦略の変更へ迅速に対応できます。
何が従来法と違う？
AI レコメンドは、ルールベースや単純な履歴ベースの手法と比較して、多くの点で優位性を持っています。
| 観点 | ルール/履歴ベース | AI レコメンド |
|---|---|---|
| 文脈理解 | ページ単位や直近の履歴など点的・短絡的な解釈が中心 | 訪問全体の行動、時系列、季節性までを考慮した線的・面的な文脈解釈が可能 |
| コールドスタート | 行動データがない新規顧客や新商品への推薦が困難 | 商品メタデータや画像・テキストの類似性、人気傾向の補助により、データが乏しくても推薦を推定 |
| 最適化の対象 | CTR（クリック率）などの中間指標に偏りがち | CVR（購入率）、AOV（平均注文額）、LTV（顧客生涯価値）など、事業ゴールに直結する指標を直接最適化 |
| 運用負荷 | 季節やキャンペーンごとの手動ルール改修が多く、属人化しやすい | 自動再学習により常に最新の顧客動向を反映。運用は軽微なメンテナンスが中心 |
補足：AI と配信の役割分担の重要性
現場で安定した成果を出すためには、AI（モデル）＝関連性の創出、配信制御＝事業要件の反映という役割分担が極めて重要です。モデルは純粋に「顧客にとって最適な商品は何か」を追求し、ビジネスサイドは「どの商品を優先的に売りたいか」という商売のさじ加減を配信ロジックで制御します。この分離が、精度とビジネスインパクトを両立させる鍵となります。
現場で安定した成果を出すためには、AI（モデル）＝関連性の創出、配信制御＝事業要件の反映という役割分担が極めて重要です。モデルは純粋に「顧客にとって最適な商品は何か」を追求し、ビジネスサイドは「どの商品を優先的に売りたいか」という商売のさじ加減を配信ロジックで制御します。この分離が、精度とビジネスインパクトを両立させる鍵となります。
代表的な手法（ミニ解説）
AI レコメンドを実現する技術は多岐にわたりますが、ここでは代表的な手法を簡単に紹介します。
- 協調フィルタリング：「あなたと似た行動をとるユーザーは、あなたと似た商品を好むだろう」という考え方に基づく古典的な手法。多くのユーザーの行動履歴が必要で、データが少ないと精度が出にくい弱点がありますが、人気商品と組み合わせることで今でも実用的に使われます。
- 埋め込み（Embedding）： ユーザーや商品を、多次元空間上の座標（ベクトル）に変換する技術です。これにより、「似ている」という曖昧な概念を数値的に計算できるようになります。商品説明文や画像といった非構造化データも扱えるため、行動履歴のない新商品でも類似商品を特定し、推薦できる強みがあります。
- セッションベース・レコメンド： ログインしていない顧客でも、その訪問（セッション）内での直近の行動だけを分析し、“今の意図” を高速に推定します。プライバシー意識の高まりや Cookie 規制環境下でも有効なアプローチとして注目されています。
- 二段構成（Two-Stage Recommendation）： 実務における定石です。まず「候補生成（Retrieval）」段階で、数万〜数百万点の商品から関連性の高い数百点の候補を高速に絞り込みます。次に「ランキング（Ranking）」段階で、その数百点の候補を、より複雑な特徴量を使いながら精密に並べ替えます。この構成により、計算速度と推薦精度の両立を実現します。
まとめ
本稿で解説したように、AI レコメンドは、“関連性をつくるモデル” と、“商売のさじ加減を担う配信制御” の二段構えで、顧客の迷いを減らし、来訪価値を最大化するための強力な事業基盤です。
しかし、「AI レコメンドの重要性は理解できたが、自社で高度な仕組みを構築・運用するのは難しい」と感じる方も多いのではないでしょうか。
その課題を解決するのが、ecbeing が提供する AI 活用型レコメンドエンジン 「AiReco」 です。
「AiReco」は、本稿で解説したような AI による高度なレコメンドを手軽に実現します。お客様の行動ログや属性を AI が自動で学習し続け、「あなたへのおすすめ」や「似た商品」といったパーソナライズされた提案はもちろん、「この商品を買った人はこちらも見ています」といったクロスセル促進まで、多様なレコメンドタイプを標準搭載。常に売上を伸ばすための最適なアプローチを自動で実行します。
さらに、売上ランキングや新着商品といったビジネス要件に基づいた表示も柔軟に組み合わせることができ、まさに 「AI による関連性の創出」と「事業要件の反映」を両立させることが可能です。
AiReco の機能や導入メリットについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。あわせてご覧ください。
参考記事： ecbeing が提供する AI 活用型レコメンド「AiReco」
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