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Tag Archives: AIレコメンデーションシステム

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AI・オートメーション 小売
小売 • Eコマースを支えるレコメンデーションAI

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 [...]