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最終更新日: 2025年5月29日
目次
レコメンドエンジンとは
レコメンドエンジンとはWebサイトを閲覧している際に表示される、「この商品を見ている人は、こんな商品を見ています」といった「おすすめ」を自動生成するツールです。活用シーンはECサイトだけにとどまらず、情報サイトやブログ、不動産サイトなど多岐にわたります。
行動履歴やテキストマイニング、属性分析などさまざまな観点からAIがおすすめする商品(サービス)を選ぶため、ユーザーそれぞれのニーズに合ったものが表示されます。また特定の商品を必ず表示するよう設定するなど、企業の売りたい商品に焦点を当てることも可能です。
効果測定ができるレコメンドエンジンなら、レコメンドロジックのチューニングやコンテンツの修正などを通じて、Webサイト全体の改善に繋げられます。購買意欲やサイト回遊率の向上、PV数の増加など、Webサイトの収益を最大化するのに欠かせないシステムといえるでしょう。
レコメンドエンジンおすすめ11選
無料トライアルあり
特徴1 サイトやアプリのユーザー行動や施策効果をリアルタイムで解析KARTE(カルテ)は、「顧客を知る」ことに強みを持つサービスです。Webサイトやアプリの訪問ユーザーの行動や離脱の原因をファネルで分析したり、ユーザーを群で捉えて傾向を把握することが可能です。さらに、個々のユーザー行動まで深堀りにし、前後の文脈を把握したり、動画をリプレイして改善点を見つけることも可能です。特徴2 Web接客やレコメンド、ABテストなどノーコードのサイト改善分析にもとづいて、Web接客や商品レコメンドなどのパーソナライズ施策、ABテストなどをおこなえます。分析から施策実施まで1つのツールで直感的に操作できるので、プログラムが苦手な人でも簡単に設定ができます。また、これまでの成功事例を型化した300以上のシナリオやテンプレートを活用して確実な成果をあげることもできます。特徴3 メールやプッシュ通知などサイト外の接点もカバーするデータ連携KARTEはユーザーの行動や嗜好、フェーズにあわせ、柔軟に顧客をグループ化することができます。また、業界やビジネスモデルごとに蓄積された他社事例をシナリオテンプレートとして提供しており、すぐに自社サイトに対して実施することが可能です。また自社の課題にあわせて、カスタマイズすることでより高い効果が期待できるでしょう。
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特徴1 公開されたAIエンジンで自由に設定をカスタマイズできるオリジナルで開発した「ホワイトボックスAIエンジン」を搭載し、訪問ユーザーの行動やサイト上のコンテンツを分析します。ユーザー一人ひとりにマッチしたレコメンド表示を提供し、購買意欲の向上に役立てられるでしょう。AIエンジンの仕様が公開されているため自由にカスタマイズができ、自社に合わせたレコメンド結果が得られます。特徴2 コンテンツスコアを参照しWebサイトの改善に役立てられるユーザーの行動パターンやコンテンツをAIが自動でスコアリングし、Webサイトの価値を可視化します。サイト内の各コンテンツのスコアが一覧で把握できるため、どのコンテンツが弱いかが一目瞭然です。スコアリングによってWebサイトの改善が進み、業績の向上に繋がるでしょう。特徴3 誰にでも使える簡単な操作性導入は提供されたタグをWebサイト内に埋め込むだけです。誰にでも簡単に始められ、専門知識や面倒な設定は必要ありません。またレコメンド結果や類似度、コンテンツスコアなどのレポートがわかりやすくまとめられているため、効果的に運用できます。
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特徴1 関連商品だけでなく今売りたい商品も一緒におすすめ行動履歴と商品情報のテキストマイニング、運営者からの指定ルールを組み合わせた、ハイブリッド型レコメンドエンジンです。3つを組み合わせることで行動履歴だけではアプローチ不可能だった新商品やアクセスの少ないロングテール商品をレコメンドできます。今売りたい商品やスポットを当てたいものを効果的に表示でき、販売促進に繋がるでしょう。特徴2 色々な角度からの効果測定でレコメンドを改善クリック率や人気商品分析、販売機会損失などさまざまな効果測定機能で、サイトを改善します。効果測定結果に基づいてレコメンドのロジックをチューニングすることで、コンバージョン率の向上に繋がるでしょう。定期的にチューニングすればより精度が上がり、業績アップが実現します。特徴3 多業種に導入したノウハウで運用を継続的に支援これまでさまざまな業種のサイトに導入してきたノウハウで、レコメンドの表示箇所やデザイン、ロジックのチューニング方法などをサポートします。他社で効果の高かった事例を交えて提案されるため、施策の成功に高い期待が持てるでしょう。導入後も定期的なサポートが継続され、運用の負担を軽減します。
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特徴1 レコメンドメールでユーザーの再来訪を促進PVやCVに基づいたレコメンド機能やランキング機能、一人ひとりに合わせたコンテンツを表示するパーソナライズドレコメンド機能などを備えたレコメンドエンジンです。さらにユーザーの閲覧履歴から、ニーズに合った商品や新着商品のメール配信が可能です。各ユーザー別のおすすめメールで、サイトへの再来訪が期待できるでしょう。特徴2 最短1週間のスピード表示閲覧データの蓄積が少なくても精度の高いレコメンドが可能です。JavaScriptタグを埋め込むだけと導入が簡単なため、レコメンドエンジンの導入を急いでいる企業におすすめです。最短1週間でレコメンドを表示でき、すぐに効果を感じられるでしょう。特徴3 AI活用でより直接購入につながりやすいおすすめ商品を提示2023年3月にAIを活用したレコメンドにバージョンアップ。新しい3つの機能「CV予測レコメンド／テキストレコメンド／画像レコメンド」が追加されました。CV予測レコメンドでは、より直接購入につながりやすいおすすめ商品提示が可能となり、さらなる購入率アップにつなげられるでしょう。
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特徴1 企業にあわせたモデリングカスタマイズで収益向上につながるZETA RECOMMEND（ゼータレコメンド）はリアルタイムレコメンドと関連商品レコメンドで、売上の向上と顧客満足度アップを実現するマーケティングソリューションです。閲覧履歴からさまざまなデータを取得し、ユーザーごとにレコメンドをパーソナライズします。またモデリングカスタムが自由にできるため、企業の特色にあわせたレコメンドが可能になるでしょう。特徴2 メールやSNSなどの外部システムと連携できるメールやSNS、広告配信システム、DMPツールなどとデータ連携が可能です。分析にもとづいたレコメンドメールや広告を配信するなど、サイトへの集客を効率的におこなえるでしょう。また同社が提供するサイト内検索ツールやサイト内広告ツールなどと連携すれば、より顧客満足度がアップします。特徴3 既存サイトの入出力形式を保って導入可能既存のサイトの入出力形式をそのまま利用してレコメンド機能を導入できます。大幅な改修に伴うリスクを避け、導入作業の工数削減にもつながるでしょう。また既存のサイトへ導入できるため、導入費用が低く抑えられます。
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特徴1 独自設計のアルゴリズムと高性能AIですぐに効果を実感LogrecoAIは、商品を閲覧中のユーザーに、嗜好にあわせてAIがおすすめ表示するため、自動接客が実現します。独自設計のアルゴリズムと独自開発の高性能AIの働きで、導入直後から精度の高いレコメンドが可能です。すぐに効果を実感できるため、導入費用の早期回収が叶うでしょう。特徴2 掘り出し物レコメンドでユーザーへ気付きを提供関連商品の中から人気の高い順におすすめする「ベーシックレコメンド」のほかに、「ロングテールレコメンド」が使えます。あえて売れ筋アイテムを勧めず、掘り出し物を表示することでユーザーに新たな気付きを提供できるでしょう。特徴3 どんな業界や業種にも柔軟に対応可能レコメンドエンジンが活躍するのは、ECサイトだけではありません。情報系サイトや求職サイトなど、あらゆる商材に柔軟に対応します。どの業界や業種でも使えるため、自社にピッタリのレコメンドが実現します。
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特徴1 小規模サイトから大規模サイトまで対応可能EC RECOMMENDERは、テキストマイニングや機械学習、人力定義など複数のアルゴリズムを組み合わせて高精度なレコメンドができます。商品数が少なくても多彩なアルゴリズムでサイトの体裁を整えて表示し、サイトの活性化が可能です。小規模から大規模サイトまで幅広く対応し、効果的なレコメンドが実現するでしょう。特徴2 柔軟性が高く自社にあった機能にカスタマイズできる類似商品がない際の処理の仕方や、時間帯によるレコメンド商品の切り替えなど自由にカスタマイズ可能です。また閲覧数は多いのに販売数が落ちている商品をアラートで通知するなど、これまで自社サイトではできなかった表示が実現します。柔軟なカスタマイズ性で、より効果的な販売戦略が試せるでしょう。特徴3 月5,217円から22,000円までと選べるプラン価格は月5,217円から22,000円までとリーズナブルです。エントリープランは基本的な関連レコメンド機能のみですが、十分に役立てることができます。22,000円のプランではすべての機能に加えてカスタマイズが自由なので、月額料金を抑えたまま高機能なレコメンドエンジンが利用できます。
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特徴1 欠品商品の表示をストップし購買意欲を失わせない楽レコは、レコメンド管理を自動化し、売上アップと業務の効率化が叶うレコメンドエンジンです。在庫データを収集し、在庫切れの商品は自動でレコメンドへの表示をストップします。ユーザーの購買意欲低下を防ぎ、無駄なレコメンドの削減に繋がるでしょう。特徴2 時間のかかる関連商品の登録を自動化関連商品の登録は関連性をしっかりと考えて行うため、多くの時間を必要とします。しかし楽レコならシステムが自動で関連性を見つけて登録するため、手動の作業がゼロになります。作業時間の大幅な削減が実現し、空いた時間で売上向上の施策が打てるようになるでしょう。特徴3 ランキングページを自動で作成し回遊率をアップするカテゴリごとやウィークリーやマンスリーなど複数の形態のランキングを自動で作成可能です。サイトのログを自動で取得してランキング化するため、履歴の集計といった細かな作業が必要ありません。またランキングをまとめたページが作れ、サイト内の回遊率アップに貢献します。
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特徴1 コピペするだけで誰でも簡単に導入可能閲覧履歴から行動データを読み取り、ユーザーの嗜好に合った商品をおすすめ表示するレコメンドエンジンです。管理画面に生成されたタグを自社サイトへコピーペーストするだけなので、専門知識がなくても簡単に導入できます。面倒な設定や複雑な作業がいらず、必要な時にすぐに利用できます。特徴2 追加料金無しでPCとスマホのレコメンドを兼用できる同一ドメインなら、PCサイトとスマホサイトのレコメンドを共有することが可能です。レイアウトはそれぞれに適した表示に変更できるため、見ているユーザーのストレスになりません。レコメンドの兼用に追加料金は一切かからないので、スマホサイトの導入を検討している企業におすすめです。特徴3 売りたい商品を必ず表示させるレコメンドルールレコメンド時に必ず表示させたい商品を設定できます。全ての商品に対しての表示や特定の商品を閲覧している時など、柔軟にルール設定が可能です。売りたいアイテムを表示させるよう設定すれば、在庫削減や販売促進に効果的でしょう。
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特徴1 ページを構成するパーツを自動でパーソナライズteamLabRecommendは、ページを構成するパーツをパーソナライズし、ユーザーの好みにあわせたレコメンドを実現します。はじめは「同価格帯」や「特徴が似ている」といったさまざまな要素のパーツをランダムに表示し、ユーザーの行動から学習してニーズにあうパーツをおすすめします。一人ひとりにパーソナライズされたページにより、購買意欲の向上が期待できます。特徴2 タイミングの良いメール配信でサイトへの誘導率をアップメールの内容や送信タイミングを自動化できます。たとえば誕生日にあわせたクーポン配布や、カートイン後に未購入のユーザーへ翌日リマインドのプッシュ通知を送るなど、購買につながるタイミングでメール配信が可能です。ユーザーにあった内容と適切なタイミングによってメールの開封率が向上し、サイトへの再訪も促せます。特徴3 画像解析で見ている商品と似たものをおすすめディープラーニングでユーザーの見ている商品を画像解析し、似ている商品をおすすめします。視覚情報からのおすすめのため、たとえばファッションやアート、間取り図などに効果を発揮するでしょう。アパレルや家具、雑貨、不動産業での活用に適しています。
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特徴1 高機能エンジンでWebサイトのパーソナライゼーションを強化NaviPlusレコメンドは、行動履歴と訪問者導線、アイテム属性、訪問者属性を組み合わせてコンテンツの質を高める、高機能レコメンドエンジンです。行動履歴だけでは対応できない新着商品やロングテール商品を表示でき、レコメンドの偏りを無くします。高度なパーソナライズで、レコメンド効果が向上するでしょう。特徴2 複数のレコメンドロジックから効果が高いものを自動で選択管理画面からさまざまなロジックを選択し、効果測定が可能です。訪問者の行動情報から学習を繰り返したAIが、複数のロジックから効果の高いものを選んで表示します。マーケティングのノウハウが無くても効果的な施策が実現し、売上に貢献するでしょう。特徴3 外部ツールと連携し幅広くレコメンドを活用できるさまざまなツールと連携し、レコメンド活用の幅を広げることが可能です。たとえばデータフィード統合管理と連携してレコメンドアイテムのデータを広告に活用したり、メール配信システムとの連携でレコメンドコンテンツを配信したりできます。スムーズなツール連携で業務効率を向上させるとともに、レコメンド活用の幅を広げます。
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レコメンドエンジンの主な種類
幅広いECサイトで利用できるタイプ
一般的なレコメンドエンジンのタイプです。ECサイト内にレコメンド機能を挿入し、サイトを訪れた人へ関連商品や嗜好に合う商品をおすすめします。レコメンドエンジンは商品数が少ないと効果を発揮しにくいシステムですが、中には小規模サイトでも有効なアルゴリズムを実装しているものもあります。
特定のECサイトに付帯しているタイプ
ECサイト構築サービスの中の機能として、レコメンドエンジンが付帯しているタイプです。Shopifyはアプリストアからレコメンドアプリを取得し、ショップ内に簡単にレコメンド枠を設置できます。またEC CUBEには専用のレコメンドエンジン「救部隊レコメンド」があります。
ECサイト以外のブログやニュースサイトに利用できるタイプ
ニュースサイトやブログに設置し、おすすめの動画や他の人が読んでいる記事、ランキングなどを表示します。レコメンドによってサイト内の回遊率を高め、PV数の増加を促進します。
レコメンドエンジン導入のメリット
集客力と購入確率が向上する
レコメンドエンジンによってユーザーの求める商品やサービスが表示されるため、購入率の向上が期待できます。
欲しい物が決まっていない状態でサイトを訪問したユーザーにも好みの商品を提案できるので、「無かったはず」の売上を得ることが可能です。またレコメンドをクリックすることでサイト内を回遊することになり、集客率が向上するでしょう。
興味や関心を引き出しユーザー体験が向上する
レコメンドエンジンを導入すれば、ユーザーが知らなかった商品をおすすめすることができます。ランキングで人気の商品を知ったり、ユーザー属性から割り出されたレコメンドで新たな商品に触れたりする楽しさをユーザーに提供可能です。
またさまざまなアルゴリズムによってユーザーが求める商品をレコメンドするため、サイトへの信頼を得ることも可能でしょう。
関連商品のレコメンドで顧客単価が向上する
ユーザーが商品を購入する際に、購入商品と一緒に使えるものを提案することで顧客単価を上げることが可能です。
「この商品を見ている人には、こちらの商品もおすすめです」と表示すると、追加購入が見込めます。たとえば洗濯洗剤を購入しようとしているユーザーに柔軟剤をレコメンドすれば、ついで買いを促進できるでしょう。
ユーザー体験の向上でリピートユーザーの獲得に繋がる
「欲しい物が提案される」「買い物の楽しさを味わえる」といったユーザー体験の向上で、リピートユーザーの獲得に繋がる可能性が高くなります。
またカートインした未購入商品へのリマインドや、前回の訪問から一定期間経過したタイミングでおすすめメールやクーポンを配信することで、再訪を促せるでしょう。リピートユーザーの獲得は売上の維持に繋がるため、大きなメリットとなります。
レコメンドエンジンの選び方
自社の業務内容に適した機能が揃っているか
レコメンドエンジンの多くはECサイト向けに作られているため、情報サイトやブログ、Webコンテンツなどを取り扱う場合は、対応可能かを確認する必要があります。またアパレルやインテリア・雑貨業界などのECサイトでは、画像を解析し類似商品をレコメンドする機能があるとよりユーザーの好みに近いおすすめができるでしょう。
レコメンド機能以外にも効果測定機能やランキング、メール配信など企業によって必要な機能は異なります。自社の業務内容にとって必要な機能は何かを考えて選ぶと良いでしょう。
同規模や同業界での導入実績があるか
検討しているレコメンドエンジンが自社に合うかどうかを見極めるためには、自社と同規模や同業界での導入実績が豊富かどうかを調べると効率的です。ほとんどのレコメンドエンジンは、商品数やアクセス数が多いほど効果を発揮する傾向にあります。
もし自社の規模で効果がちゃんと出るか不安な場合は、自社と同規模企業の導入実績が豊富なレコメンドエンジンを選びましょう。
操作方法は分かりやすいか
簡単に導入できるのはもちろん、レポートの見やすさやチューニング方法が分かりやすいかが大切です。タグを自社サイトに挿入するだけで導入するシステムなら、誰にでも簡単に導入できます。また導入後にレコメンドの精度調整をする「チューニング」が管理画面から簡単にできたり、AIが自動で行ってくれると業務負担を大幅に減らせるでしょう。
「さぶみっと！レコメンド」や「Logreco」のように無料トライアル期間が設定されている製品なら、導入前に操作感を試せるためおすすめです。
外部システムと連携し業務を効率化できるか
高機能なレコメンドエンジンには、MAツールやCRM、Web接客ツールなどと連携できるものが少なくありません。外部システムとレコメンドを連携することで、より顧客満足度を高め売上の向上に繋がります。またレコメンドエンジンにメール配信機能がない場合でも、メールソフトと連携すればリマインドやレコメンドメールが送れるものもあります。
ただし全ての外部ツールと連携できるわけではないため、もし連携させたいツールが決まっている場合は対応の可否を確認しましょう。
利用料金が想定する予算に見合っているか
レコメンドエンジンは高度な技術が必要なため、高額なものが多くなりがちです。またサイトのページ数によって料金が変わったり、PV数の増加に伴って料金が加算される従量課金制だったりと料金形態がさまざまです。
発生する予算と、レコメンドエンジンの導入で将来的にどれだけの利益が出せるかを比較して選ぶ必要があります。
導入支援や稼働監視のサポートがあるか
レコメンドエンジンを選ぶ際には、サポート体制もチェックしましょう。トラブル発生時に備えて連絡の取りやすい窓口の有無や、サポートデスクの受付時間を確認しておくことが大切です。
またWebページのどこにレコメンドを表示させれば効果的かなど、導入に際してサポートしてくれるサービスもあります。さらに導入後の稼働を監視してくれるサービスがあれば安心です。
レコメンドエンジン導入時の注意点
精度を高めるにはある程度の期間が必要
訪問ユーザーの行動履歴を収集して分析する「協調フィルタリング」では、ある程度の行動情報を集めないと精度の高いレコメンドが提供できません。そのため導入初期はあまり効果を感じられないこともあるでしょう。
導入初期から一定の効果を求める場合は、協調フィルタリング以外にアイテム情報からのテキストマイニングやユーザー属性など複数のアルゴリズムを併用するレコメンドエンジンを選びましょう。
取扱い商品が限定されている場合は効果を得られにくい
取り扱う商品数が少ない場合は効果を得られにくいでしょう。なぜならサイト内の掲載商品が少ないと、レコメンドをしなくてもすぐに商品を探せるからです。あまりに取り扱う商品が少ない場合や限定的な場合は、レコメンドエンジンの導入で本当に売上がアップするのかを考慮する必要があります。
レコメンドエンジンでできること(主な機能)
パーソナライズ
サイトを訪れたユーザーの行動履歴を収集し、ユーザーの好みに類似した他のユーザーの情報をもとに商品をレコメンドします。パーソナライズされたレコメンドは、主に「この商品を見た（買った）人は、こんな商品も見ています」と表示されます。
サジェスト
サイト内の検索窓に商品名を入力すると、入力した商品以外にキーワードに関連した商品や情報がおすすめされます。サジェスト機能は訪問客に新たな気づきを与えることができ、合わせ買いを促進する効果があります。
ランキング
ページビューやコンバージョン率、クリック数などに基づいて最も関心を持たれていたり、購入が多い商品をランキングで表示します。カテゴリ別ランキングやウィークリー、マンスリーランキングなど、さまざまな形式のランキングがあります。
レポート（効果測定／PDCA）
レコメンドした商品のクリック率やコンバージョン率などさまざまな角度から、レコメンドの効果を測定する機能です。効果を測定することでPDCAサイクルを適切に回し、レコメンドやサイト全体の改善に繋がります。
メール配信
過去に商品を購入した顧客へ再訪問を促すためにおすすめ商品の情報を送ったり、誕生日限定クーポンを配信したりできる機能です。レコメンドエンジン自体にメール配信機能がついている製品や、メールソフトと連携することで配信が可能になるものがあります。
リマインド
商品をカートに入れたまま未購入になっているユーザーに、購買を促すリマインドメールが送れます。買い忘れを知らせることで、機会損失を防止できます。
ぴったりのレコメンドエンジン選びはミツモアで
レコメンドエンジンは製品によって特徴や機能もさまざま。「どの製品を選べばいいかわからない・・・」といった方も多いのではないでしょうか。
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最大で5製品の診断結果をお届けします。検討していた製品だけでなく、思わぬ製品との出会いもあるかもしれません。
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