レコメンドAI活用事例9選とAI Marketへの実際の相談例解説！生成AI・画像検索機能の活用メリット、注意点とは？

ECサイトの運用やマーケティングにおいて、顧客一人ひとりに最適な商品やサービスを提案することは、売上向上の鍵となっています。しかし、膨大な商品やコンテンツの中から、各顧客の興味や好みに合った提案を人手で行うことは現実的ではありません。

そこで注目されているのが、AI（人工知能）を活用したレコメンデーションシステムです。レコメンドとはユーザーの閲覧商品やお気に入り商品、FAQなどのデータをAIが分析し、ユーザーに合わせておすすめの商品を表示させるものです。

関連記事：「データ分析とは？メリット・デメリット・特徴・導入方法・データ事例・ビッグデータ活用を徹底解説！」

今回はAIレコメンド機能を導入を検討している方向けに、Netflix、LinkedIn、Airbnbなど、世界的企業から地域の観光サービスまで、様々な分野でのAIレコメンド活用事例、弊社AI Marketに実際に寄せられた導入相談の事例、AIレコメンドの種類やメリットから具体的な事例、注意点までをご紹介します。

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実際にAI MarketにいただいたレコメンドAIの活用相談事例

AI Marketには、レコメンドシステムへのAI導入相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. 贈る相手の背景やお祝いの意味に合わせたギフトをレコメンド
2. 求職者の希望条件と選好データを活用した求人レコメンド
3. 設計・調達・品質情報を横断した部品選定レコメンド
4. VoCや行動データを活用したコンテンツレコメンドと顧客理解の高度化
5. 学習履歴をもとにした成長分析と進路レコメンド
6. ECサイトにおけるコーデ提案・着用感レコメンド

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① 贈る相手の背景やお祝いの意味に合わせたギフトをレコメンド

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：〜100人

贈答意図・人物特徴・商品文脈を統合したセマンティック検索と説明可能レコメンド｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、役職就任、お子様の入園、誕生日、出産などのお祝いに合わせて顧客への贈り物を選定しており、毎回ゼロベースで候補を探している状況でした。月数十件になり、担当者の負担が大きくなっているとのことです。

特に、「その人に合うもの」を選びたいという要望が強く、一般的な商品検索や汎用的な生成AIでは候補の精度に満足できていないという課題がありました。単に似た商品を並べるのではなく、なぜそのギフトが相手に適しているのかを説明できることも重視されていました。

そのため、以下条件を構造化し、候補商品を意味単位で検索・評価できる仕組みが必要な要件として整理されました。

• 過去に送った商品情報
• お相手の特徴
• 祝意の種類
• 価格帯
• 配送条件

② 求職者の希望条件と選好データを活用した求人レコメンド

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

選択式インタラクション設計とLearning to Rankによる求人推薦最適化｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は人材派遣事業において、求職者に対してより関心の高い求人を提示する仕組みを改善したいと考えておられました。現状は、会員登録時に取得した条件で求人を絞り込む方式にとどまっており、推薦精度を高める手段が限られているとのことでした。

要件としては、以下を組み合わせて、求人ごとの関心度を推定する設計が必要と整理されました。

• 初期登録情報
• 求人閲覧
• 応募行動

③ 設計・調達・品質情報を横断した部品選定レコメンド

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：非公開

制約充足最適化とサプライリスク評価を組み込んだ設計支援レコメンド｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、製造装置の設計段階でサプライチェーンや品質情報を踏まえた部品選定を行える仕組みを検討されていました。単に過去図面を参照するだけでなく、過去の設計実績、部品属性、品質事故情報、供給制約、地域条件などを横断参照しながら、候補部品をスコアリングして提示する構成が要件として整理されました。

加えて、設計者が判断しやすいように、なぜその部品候補が推奨されるのかを説明できることも求められていました。

④ VoCや行動データを活用したコンテンツレコメンドと顧客理解の高度化

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

顧客接点データ統合基盤と嗜好クラスタリングによるコンテンツ最適配信｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、クラウド上にデータを統合し、生成AIや高度な分析を使ってマーケティング施策に反映したいと考えておられました。

特に、VoCを収集して終わりにせず、そこから顧客の関心テーマやニーズを把握し、顧客スコアリングにまで活用したいという要望がありました。興味テーマごとの分類や次に提示すべきコンテンツの優先順位付けを行う設計が必要な要件として整理されました。

⑤学習履歴をもとにした成長分析と進路レコメンド

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：非公開

学習履歴の因果探索と進学傾向モデリングによる進路推薦支援｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は学校現場の業務改善の一環として、入試区分、教科ごとの成績、各種属性と、その後の学力推移や進路選択との関係を分析したいと考えておられました。従来は統計処理で進めていたものの、扱う変数が多く、分析負荷が高いことから、AIを活用してより実務に使いやすい形にできないかというご相談です。

成績や性格傾向などを踏まえて、進路指導時に参考になる推薦ロジックを構築できることが必要と整理されました。教育現場で利用する前提から、出力が単なる予測値だけでなく、教員が解釈しやすい形で提示されることも重要な条件となっていました。

⑥ ECサイトにおけるコーデ提案・着用感レコメンド

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

画像特徴量検索と体型条件推定を組み合わせた着用提案｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様はEC事業において、ユーザーが「自分に合うものを探しやすい」体験を強化したいと考えておられました。具体的には、手持ちのボトムスに合うトップスの提案、身長に応じた着丈やフィット感の把握などをウェブチャネル上で提供したいという構想です。

そのため、商品画像やユーザー投稿画像から特徴量を抽出し、似た商品検索、配色相性にもとづくコーデ提案、身長条件を踏まえた見え方の推定を行える構成が必要な要件として整理されました。

AI Marketでは、上記のように、様々な企業・教育機関からのAI活用相談を受け付けています。

生成AIツールを用いて、AI企業の選定をAIに相談するケースも増えています。しかし、実際のAI導入では、機密情報の取り扱い、実装可能性の判断、企業選定など、人が介在しないと判断が難しい要素も多く存在すると考えています。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。

貴社でもレコメンドAIや関連するデータ活用をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

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AIレコメンドエンジンの仕組み

AIレコメンドとは、ユーザーの行動履歴、商品情報、テキスト、画像などをもとに、その人に合う候補をAIが選び出して提示する仕組みのことです。

従来は「過去に何を見たか、何を買ったか」を中心に推薦するケースが主流でしたが、現在はそれに加えて、商品説明文の意味、画像の見た目、閲覧直前の行動、在庫や価格の変化まで含めて判断する設計が一般的になっています。

現在のAIレコメンドでは、ユーザーと商品をそれぞれ数値ベクトルで表現する「埋め込み」が広く使われています。これにより、「この商品を見ている人に近い嗜好の人が好みそうな候補」だけでなく、「この画像に雰囲気が近い商品」「この説明文の意図に合う候補」まで、同じ仕組みの中で扱いやすくなっています。

さらに、レコメンドはバッチ処理だけで動くものではなくなっています。ユーザーが直前に見た商品、クリックした求人、比較したコンテンツなどを反映して、その場で候補を更新するリアルタイム型の設計も一般的です。

そのため現在のAIレコメンドは、単なる「おすすめ表示機能」ではなく、サイトやアプリ全体の顧客体験を最適化する仕組みとして導入されることが増えています。

LLMの活用も増えている

また、近年はLLM（大規模言語モデル）の活用によって、ユーザーが明示的に入力していない意図や文脈も扱いやすくなっています。たとえば「転職したばかりの方への贈り物」「シンプルだけれど安っぽく見えない服」「今見ている求人より少し年収が高く、通勤負担が軽い案件」といった曖昧な条件も、テキストの意味を踏まえて候補化しやすくなっています。

検索とレコメンドを分けて考えるのではなく、ユーザーの意図理解から候補提示までを一体で設計するケースが増えています。

マッチングシステムとしても進化

AIレコメンドは、ECの商品提案だけでなく、求人、人材、コンテンツ、社内ナレッジ、図面検索など、さまざまなマッチング領域に広がっています。現在は、単純な条件一致ではなく、「何が合うか」「なぜ合うか」をより高い精度で整理できる仕組みとして使われることが増えています。

例えば人材領域では、希望勤務地や給与などの条件だけでなく、応募行動、閲覧順、比較した求人、離脱したタイミングなどの行動データも加味して、関心度の高い求人を推定する設計が広がっています。

また、画像認識・解析の進化によって、商品写真や図面、着用画像、参考画像から類似候補を探すレコメンドも現実的になっています。ファッションであれば「このボトムスに合うトップス」、建設や製造であれば「この図面に近い過去図面」といった形で、画像を起点にした推薦体験を設計しやすくなっています。

関連記事：「AIマッチングシステムとは？メリット・課題・活用されている業界・導入ポイントを徹底解説！」

AIレコメンドの主な種類

AIレコメンドには複数の設計パターンがあります。実務では1つだけを使うことは少なく、複数の仕組みを組み合わせて精度と運用性を両立させるのが一般的です。ここでは、現在よく使われる代表的な考え方を整理します。

類似アイテムレコメンド

類似アイテムレコメンドは、商品そのものの特徴から、近い候補を提示する方法です。従来は商品名、カテゴリ、価格帯、ブランドなどの属性が中心でしたが、現在は商品説明文やレビュー文、画像特徴まで使って類似度を計算する設計が増えています。

これにより、「同じカテゴリ」ではなく、「見た目の雰囲気が近い」「用途が近い」といった候補も出しやすくなっています。

行動ベースレコメンド

行動ベースレコメンドは、閲覧、クリック、購買、保存、応募などの行動履歴から、次に関心を持ちやすい候補を提示する方法です。

現在も重要な手法ですが、単純に「この商品を見た人はこれも見ています」と出すだけではなく、直近の行動を強く反映したリアルタイム更新や、離脱しやすいユーザーへの出し分けまで含めて設計するケースが増えています。

パーソナライズドレコメンド

パーソナライズドレコメンドは、ユーザーごとの属性、行動履歴、嗜好傾向を組み合わせて、一人ひとりに合わせて候補を変える方法です。年齢や居住地のような基本属性に加え、閲覧順、滞在時間、比較した候補、問い合わせ内容なども活用対象になります。

特に会員サービスや求人、メディア、SaaSでは、個別最適化の中心になる考え方です。

マルチモーダルレコメンド

マルチモーダルレコメンドは、テキスト、画像、属性情報など複数の情報を組み合わせて候補を提示する方法です。例えば、商品画像の雰囲気、説明文の意味、価格帯、在庫状況を同時に見ながら候補を選ぶ設計です。

ファッション、家具、ギフト、図面検索など、「見た目」や「文脈」が重要な領域で特に相性がよい方法です。

LLM活用型レコメンド

LLM活用型レコメンドは、ユーザーの曖昧な要望や文脈を読み取り、候補整理や推薦理由の生成まで行う方法です。従来の推薦エンジンだけでは扱いにくかった、「上司の昇進祝いに、意味があって上品すぎない贈り物」「今の経験でも応募しやすいが、将来の年収も伸ばしやすい求人」といった条件を整理しやすい点が特徴です。

候補生成そのものは検索・埋め込み・ランキングモデルと組み合わせて行い、LLMは意図理解や説明文生成に使う構成が増えています。

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AIレコメンドを利用するメリット

AIレコメンドを導入効果は大きく2つです。

• ユーザーの満足度向上につながる
• アップセルやクロスセルにつながる

ECサイトでは実店舗とは異なり、並べる商品数が大幅に増えます。便利にもなった一方、求めている商品を探すのが困難にもなりました。しかし、レコメンド機能を用いることで探していた商品に出会えたり、実は知らなかった商品を見つけられるきっかけができるようになったりと、結果的に利用者満足度が高まることにつながっています。

関連記事：「AIはEC業界をどう変える？活用方法・メリット・実際の事例を徹底解説！」

また、店舗側やサービス提供側の視点で見ると、追加の商品を購入してくれたり、サービスをより利用してくれたりなど、売上アップやビジネスの成功に繋がります。

オンライン接客システムに強いAI開発会社をこちらで特集していますので併せてご覧ください。

AIレコメンド活用事例9選

それでは具体的にAIレコメンド機能を導入している事例を紹介します。

エノテカ・オンライン：好みに合わせてワインのマッチング

エノテカはワイン販売を行っている小売業者で、通販向けに展開している日本最大級のサイトがエノテカ・オンラインです。エノテカ・オンラインでは、味わいベースレコメンド、特集ページレコメンドという2つのレコメンドを行っています。

味わいベースレコメンドでは、タイプ・産地・品種・価格帯・醸造方法の5要素に加えて、ソムリエが判断している味わい・ボリュームなどの6つの要素を数値化することで取り扱い種類2,000種類の中から類似したレコメンドを行うことができます。

また特集ページレコメンドでは、お客様の検索履歴や購入履歴などから今まで制作してきた最適な特集ページを表示することなども可能。これらから収集してきたデータを活用し、LINEやメールでのOne to One マーケティングを行うことでお客様の満足度向上、そして売上も1.5倍に向上することができました。

ECサイトでのAI活用事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

朝日カルチャーセンター：Webサイトでの講座選びをサポート

朝日カルチャーセンターは、美術や工芸、語学など100以上のジャンルの6,000以上の講座を全国13ヶ所以上で提供している日本最大級のカルチャースクールです。朝日カルチャースクールは13万人の顧客の実績があり、従来は問い合わせする必要がなく集客ができました。

しかし、様々なサービスがローンチされ、競争が激化してきたことにより、コストを掛けずに集客する方法としてWebサイトの活用をはじめました。

従来のWebサイトではパーソナライズ機能もありましたが、レコメンドのルールを手作業で決めていたようです。そこで、手間を省力化するためにAIレコメンドシステムを導入。

レコメンドには、あるページに何回訪れたのか、どれだけの時間を見たのかという行動履歴をベースに機械学習を導入し、その結果、サイト滞在時間1.4倍、講座閲覧数10％アップと言う結果に繋がったようです。

NETFLIX：おすすめ作品をレコメンド

NETFLIXは強化学習を活用したAIレコメンドを活用することで大きく業績を伸ばした企業の一つです。NETFLIXでは視聴した作品や傾向によって自分におすすめの作品が表示されます。このおすすめ作品の精度が高いことでNETFLIXでの利用頻度・滞在時間が伸長して、ビジネスの成長にも繋がりました。

NETFLIXは現在のストリーミングビジネスの前のDVDレンタルサービス時代からレコメンド機能を用いています。現在レコメンド機能は、おすすめの作品や特集などの表示だけでなく、映画を選ぶ際のサムネイルにまで活用されています。

NETFLIXでは、強化学習のアルゴリズムの一つである「文脈バンディット」を使い、レコメンドする映像作品のサムネイルをカスタマイズしています。同じ映画やコンテンツに至った場合でも、視聴者によって反応が変わるので、視聴履歴に応じて強調するテーマや俳優を変えています。

例えば、人によって中心に使われる人物が男性なのか、女性なのかなどがレコメンドされます。文脈バンディットを含む強化学習の代表的アルゴリズムについてはこちらの記事で分かりやすく解説しています。

当初は出演俳優、監督、ジャンルなどの基本的な情報を中心にレコメンドしていましたが、精度が低い中で協調フィルタリングを導入したり、5段階評価などの評価基準をアルゴリズムなどに追加するなど常にブラッシュアップを続けることでアルゴリズムの精度の向上を行ってきています。

現在利用されているアルゴリズムの一つとしてタグ付けがあります。例えば、作品ごとに「主人公が左利きのロマンチックなドラマ」と細かいタグ付けを複数設定することにより視聴者が予想もしないようなレコメンドができています。

LinkedIn：キャリア関連レコメンド

LinkedInのキャリア関連レコメンデーションシステムは、ユーザーの個人情報やキャリア履歴を活用して、高度にパーソナライズされた推薦を提供しています。LinkedInは以下の要素を考慮して、ユーザーごとにカスタマイズされた推薦を生成しています。

• ユーザープロフィール情報
• スキルセット
• 職歴
• 業界
• 所在地
• ユーザーの行動データ（閲覧履歴、検索履歴など）

これらの情報を分析し、機械学習アルゴリズムを用いて、各ユーザーに最適な推薦を行っています。

LinkedInのレコメンデーションシステムは、ユーザーの興味・関心に合致した情報を優先的に表示し、ユーザーが気づいていなかった潜在的なキャリアパスを提示してくれます。また、ユーザーのスキルギャップを特定し、適切な学習リソースを推薦する機能も人気です。

関連記事：「【人材派遣業界AI活用事例】AIによるマッチング精度の向上から書類処理の効率化」

Airbnb：宿泊施設のレコメンデーションシステム

Airbnbの宿泊施設レコメンデーションシステムは、高度に洗練されたAIを活用して、ユーザー一人ひとりにパーソナライズされた宿泊オプションを提供しています。

Airbnbのアルゴリズムは、以下のような膨大なデータを収集・分析しています。

• ユーザーの検索履歴
• 過去の予約情報
• 閲覧したリスティング
• レビュー履歴
• ウィッシュリストに追加したプロパティ

これらのデータを基に、AIはユーザーの好みや傾向を学習し、個々のプロフィールを構築します。

このシステムにより、Airbnbはユーザーの好みに合った宿泊施設をすばやく表示可能です。そして、パーソナライズされた提案により、ユーザーのニーズにより適した宿泊施設を見つけやすくなります。

ZOZOテクノロジーズ：行動データをもとにおすすめ商品提案

ファッションテクノロジーサイトであるZOZOでもレコメンドを導入しています。ZOZOでは商品の下部のおすすめの商品を提案するシステムをGoogleのReccomendation AIをベースに開発しました。

システムの開発のために、各商品の情報を更新しアルゴリズムが読み取れるように設定した上で、ユーザーの閲覧履歴やお気に入り追加、購入履歴などの行動データをもとにモデルを作成し、作成したモデルをベースにおすすめ商品を呈示するシステムを構築しました。

関連記事：「ファッション・アパレル業界でのAI活用事例、導入の課題」

SABON（サボン）：香りをベースに商品提案

ボディケア＆バスケアブランドのSABONのECサイトでは購入履歴や初めてのお客様には売れ筋商品を提示するなど一般的なレコメンドを行ってきましたが、それ以外にSABONならではの香りをベースとしたレコメンドを設定しました。

SABONの実店舗では、香りや使用心地が体験ということを重視していました。例えば、お客様の中には、ヘアケアで買ったのと同じ香りをバスケアで買いたいと思うお客様も多かったのです。しかし、レコメンドを導入する前までは香りでのレコメンドをしていなかったため、商品が探しにくいなどの問題がありました。

そこで香りをベースにしたレコメンド機能を導入することにより、同じ香りお商品群をまとめて表示することが可能になりました。それ以外にも、香りにマッチする別の香りの商品をレコメンドすることで、新たな商品の訴求ができるなど売上にもつながったようです。

まちのPRと二次交通の活用（射水市／高岡市／氷見市）

富山県内で人気の観光スポットを多く持つ射水市、高岡市、氷見市では、現地の交通検索のシステムと観光情報を組み合わせることで、訪問観光客の嗜好にあったプランを提案し、そのプランに沿ったルートの提供を行っています。

地元の観光協会とJTBパブリッシングが連携することで進めている観光MaaSの一環です。観光MaaSの導入事例についてはこちらの記事で特集していますのでご覧ください。

日本旅行／ジャスミー：ブロックチェーンとエッジAIによるユーザー生成コンテンツ活用

株式会社日本旅行とジャスミー株式会社は、ブロックチェーン技術とエッジAI技術を用いて、日本旅行が運営する旅行メディアサイト「Tripα（トリパ）」におけるユーザー生成コンテンツ活用に向け、2022年4月より共同で実証実験を開始したことを公表しました。

このAIエンジンは、これまで多くのインターネットサイトで活用されている協調フィルタリング等のレコメンド手法とは異なり、収集した情報から得られる個人の嗜好性を、全く異なるジャンルやサイト等のレコメンドに活用出来る仕組みです。

PDLに蓄積された、個々人それぞれの個性を表すデータと、このAIエンジンをエッジ環境（パソコンやスマートフォン等の機器内）で利用することで、これまでにない安全なデータ利用と、それによるユーザー本位のアウトプットの実現を目指しています。

本実証実験を実施する日本旅行運営の旅行メディアサイト「Tripα」では、旅行に関心があるユーザーや自らの旅行体験を発信するユーザーの情報により、「Tripα」を訪れたユーザーに対して、慣れ親しんだ旅先の新たな魅力の発見や、まだ見ぬ新たな旅との出会いを実現する、訴求力のあるメディア提供が実現できるとのことです。

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AIレコメンドを利用する注意点

一方AIレコメンドは導入してすぐに効果が出るものではありません。大きな注意点としては2点あります。

1点目は時間がかるということです。AI全体に共通することではありますが、AIが正しく認識し、最適な分析を行えるようになるためには、多くのデータを学習する必要があります。

AIレコメンドにおいても同様で、様々なビッグデータを解析し、企業やサービスごとにレコメンド精度を高めるためには、ある程度データ量を集める必要があり、このデータを貯める、という工程において時間を要するケースがある点は注意が必要です。

そのため、もし今後AIによるレコメンド機能の活用を考えているようでしたら、AIを実際に導入する直前にデータについて考え始めるのではなく、予めAIに学習させることを見越して、データの取得を開始しておくとよいでしょう。

2点目として、レコメンドする上で商品数が多いことにより、レコメンドの価値が上がるため、まだ商品が少ない状況であれば投資対効果が十分出ない場合があります。そのため自社の規模や目的などを整理した上で導入を検討しましょう。

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レコメンドAIの活用事例についてよくある質問まとめ

AIの導入に関する依頼はAI Marketへ

AIレコメンドシステムは、ビジネスの効率化と顧客満足度の向上に大きな可能性を秘めています。しかし、効果的な導入には、自社のビジネスモデルや顧客特性に合わせた適切な設計と、十分なデータ収集期間が必要です。

また、アルゴリズムの選定や精度向上には専門的な知識が求められます。自社での導入をご検討の際は、AIソリューション開発の実績がある専門企業へのご相談をお勧めします。

適切なパートナー選定により、より効果的なAIレコメンドシステムの構築が可能となるでしょう。