レコメンデーションシステム又はレコメンデーションエンジンは、人工知能の活用事例の一つだと思われています。Eコマースの急成長の下で、小売業者は多くの見込み顧客を獲得するための有益な方法を探しているようです。その背景には、AIを搭載するレコメンデーションシステムは注目が集まっています。本記事では、小売 • Eコマースの販売を促進させるAIレコメンデーションシステムを徹底に解消します。
1.AIを搭載するレコメンデーションシステムとは?
AIレコメンデーションシステムとは、マシンラーニングアルゴリズムを活用して、顧客の行動を予測したうえで、適切な商品をユーザーに推奨する技術です。伝統的なレコメンデーションの場合は、一般的に同じのレコメンドが多くの人に送られます。例えば、一度でも口紅を販売するウェブサイトへ閲覧すると、本人が好きかどうかわからないが、人気の口紅が推奨されます。つまり、伝統的なレコメンデーションシステムは顧客にパーソナライズできません。しかし、AIを活用するレコメンデーションは、データを分析したアルゴリズムを通じて個別化されるコンテンツを創造できます。
2.AIレコメンデーションシステムの種類
AIレコメンデーションシステムは多くのアルゴリズムを使用しますが、アルゴリズムによって推奨した結果が違います。レコメンデーションシステムには3つの種類に分けられます：コンテンツベースのレコメンデーションシステム、協調フィルタリングのレコメンデーションシステム、ノーレジベースのレコメンデーションシステム。
- コンテンツベース：このレコメンデーションシステムは、ユーザーのプロファイルを活用してレコメンドを出す技術です。推奨される商品は、過去にユーザーが気になったまたは購買した商品と類似します。このAIレコメンデーションシステムは、事前に提供された資料からデータを引き出します。例えば、ワンピースを推奨したのは、性別や年齢など、様々な要素に依存します。このように、コンテンツベースのはキーワードを元にして結果を下します。
- 協調フィルタリング：協調フィルタリングを活用したAIのレコメンデーションシステムは、ユーザーと商品の関係を基づいて結果を提供します。対象者の行動や嗜好などと同じのユーザーが選択した商品を、対象者に推奨する技術です。
- ノーレジベース：このシステムは、商品ごとの知識だけではなく、幅広い分野の知識を使用してレコメンドを出す技術です。更に、協調フィルタリングより優れたところは、使用された知識は、類似点/共通点だけではありません。例えば、カバンを買った顧客は、カバン用の洗剤を推奨されるかもしれません。
3.AIレコメンデーションシステムのプロセス
ユーザーに最適なおすすめを与えるために、AIを搭載するレコメンデーションシステムは次の通りのステップを行います。
3.1.ステップ1：データ取得
AIを活用するレコメンデーションシステムは、明示的な方法（Expiixit methods）と暗黙的な方法（Implicit methods）の組み合わせでユーザーのデータを取得します。
明示的な方法の例：
- オブジェクトの評価を要求する
- オブジェクトグループを最高から最低までランク付けする
- 二つのオブジェクトをユーザーに提示した上で、どちらのほうが好きかという質問を表す。
- ユーザーにアピールするオブジェクトのリストを作成する
暗黙的な方法の例：
- オンラインストアでユーザーが検索または閲覧する商品を監視する
- オンラインにおけるユーザーの行動を記録する
- ユーザーのコンピューターに表示されるコンテンツの内容を追跡する
- ユーザーのソーシャルネットワークを分析して、嗜好の特徴を引き出す
システムが十分にデータを取得すると、ユーザーの心を引ける、関連性の高いレコメンドを提供することは可能です。
3.2.ステップ2：データ蓄積
一般的に、システムが取得するデータが多いほど、提供レコメンドが改善されます。したがって、アルゴリズムがより適切かつ魅力的なコンテンツを創造するには、より多くのデータを集める必要があります。
3.3.ステップ3：データ分析
コンピュータビジョンでアイテムを見つけるために、様々な分析方法を使用してアイテムをフィルタリングする必要があります。ユーザーのデータを分析するために必要な時間に応じて、次のシステムを区別する場合があります。
- リアルタイム分析（Real-time analysis)：データが作成されると、高速なAIレコメンデーションシステムはレコメンドを提供します。
- ほぼリアルタイム分析(Near-real-time analysis)：スピードを重んじるが、レコメンドをすぐに取得しなくてもいい場合、この分析を推奨します。例を挙げれば、Netflixはほぼリアルタイム分析を使用することで、顧客にパーソナライズされるコンテンツを提供しました。
- バッチ分析(Batch analysis)：この分析方法には、数時間または数日かかることがあります。かなりの量のデータを取得した後だけで、レコメンド（例えば：毎日のEメールなど）を提供します。
3.4.ステップ4：データフィルタリング
最後のステップはデータをフィルタリングすることです。レコメンデーションシステムが使用しているアルゴリズムによって、フィルタイングの結果が違います。
4.AIレコメンデーションシステムのメリット
4.1.カスタマーエクスペリエンスの向上
明らかなことは、顧客の需要や嗜好などを満たす商品のレコメンデーションが顧客の満足度を向上させることです。ある調査結果では、顧客の91％は顧客の嗜好などに適切する商品を提供するブランドを選択する傾向があります。顧客ごとに適切な商品を提供すること、つまりパーソナライゼーションは小売業者にとって重要です。しかし、インターネットが顧客の接点を多くなる時代で、伝統的なレコメンデーションエジンは、オムニチャネルにおける全ての顧客にパーソナライズされる買い物体験を提供するわけではいけません。一方、AIを搭載するレコメンデーションシステムは膨大なデータを分析して、顧客がどの商品に気になるかをより正確に見つけることができます。
4.2.売上の向上
ある調査結果によれば、オンラインショッピングをする回答者の92％は、購買意思決定を下すために、パーソナライズされるレコメンドに影響されました。その中で、過半数は商品を買うことになりました。広告に多額の費用をかける代わりに、AIを活用するレコメンデーションシステムを導入するだけで、売上を大幅に伸ばす可能性が高いです。
4.3.Eコマースのサポート
AIを活用するレコメンデーションシステムは、ユーザーにリーチするための効果的な方法たと見なされます。多大なデータを分析することで、顧客が買おうとする商品を判定して予測すると、顧客のニーズに応える商品を自動的に推奨してくれます。また、顧客はレコメンデーションシステムを活用して欲しい商品を素早く見つけます。例えば、小売業者は、他の顧客が好きな商品をハイライトして、ユーザーの画面に提示させられます。結果としてコンバージョンレートおよび注文数の向上は多くの小売業者が得られます。
5.VTIグループ
VTIは、AIなどのような先端技術やリテールのノウハウを活用することにより、デジタルトランスフォーメーションと事業成長に向けたソフトウェア開発のワンストップソリューションをご提供いたします。また、Odooの公式パートナーとしてOdooのEコマースシステムをはじめとするOdooのサービスを提供いたします。特に、MagentoやOdooなどのEコマースプラットフォームに関する経験が豊富な人材を持つ、小売企業にカスタマイズされるオンライン・ショップを構築するのをサポートします。
6.小売企業に向けるEBOOK
小売企業が2023年のビジネス戦略や投資戦略を策定できるように、「2023年日本の小売企業動向」を我々の研究チームが執筆しました。資料の詳細情報はこちらです。ぜひご覧ください。
まとめ
上記にお話したように、小売 • Eコマースを支えるレコメンデーションAIを紹介いたします。AIなどのような先端技術に関してご質問があれば、ご遠慮なくお問い合わせください。
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