AIが変える商品検索！ECサイトのレコメンドエンジン最新動向｜Blog｜株式会社トライム

はじめに

ECサイトで商品を探すとき、「こんな商品もおすすめ」「あなたにぴったり」などの表示に助けられた経験はありませんか？
こうした提案は、AIによるレコメンドエンジンの働きによるものです。2025年現在、この技術はますます進化し、個別最適化が進むことでユーザー体験が大きく向上しています。

本記事では、AIを活用した商品検索・レコメンドの仕組みと、EC業界における最新動向をわかりやすく解説します。

✅ レコメンドエンジンとは？基本の仕組み

• ユーザーの閲覧履歴・購入履歴から類似傾向を分析
• コンテンツベース vs 協調フィルタリングの違い
• AI（機械学習／ディープラーニング）導入で何が変わった？

✅ ECサイトにおけるAIレコメンドの最新事例

• Amazon：パーソナライズの極致
• 楽天市場：レビュー傾向＋属性別レコメンド
• ZOZOTOWN：AIスタイリストが商品を提案

✅ レコメンドエンジンの導入で得られる3つの効果

1. CVR（コンバージョン率）の向上
2. 回遊性・滞在時間のアップ
3. 関連商品の販促強化による客単価UP

✅ 中小ECでも導入しやすいレコメンドツール

• Probance（プロバンス）：機械学習型マーケオートメーション
• NaviPlusレコメンド：中〜大規模EC向け定番
• ZenClerk（ゼンクラーク）：チャットボット型×レコメンド

✅ 導入時に押さえておきたいポイント

• 商品データの精度と分類（タグ・属性）がカギ
• A/Bテストでレコメンド配置の最適化を
• 「精度」より「納得感」が重要なケースもある

✅ 今後の展望：生成AIとハイブリッドレコメンド

• 生成AIでユーザーのニーズを文章化し、検索と連携
• 「話しかけるだけで商品提案」型UIの登場
• テキスト×画像×感情分析を組み合わせたマルチモーダル対応

まとめ

AIを活用したレコメンドエンジンは、今や大規模ECだけの技術ではなく、中小規模のサイトでも手軽に導入できるものへと進化しています。ユーザーの「迷わない買い物」を実現するためにも、今後ますます重要な存在となるでしょう。

あなたのECサイトでも、AIレコメンドの導入を検討してみませんか？