レコメンドエンジンとは？基礎知識・作り方～費用相場・おすすめツール10選も紹介

『レコメンドエンジンとは？』
『ECサイトの売上がアップするって本当？』

レコメンドエンジンとは「あなたにはこの商品もおすすめ」など、ユーザーにおすすめしたい商品、サービスの情報を自動で表示させるシステムのことです。

レコメンドエンジンはユーザーの嗜好に合わせて表示されるため、正しく活用すると、ECサイトのPV数・CVアップが期待できます。

今回は、ECサイト運営者必見のレコメンドエンジンについて、基礎知識・メリット・デメリット、作り方～費用相場まで徹底解説致します。

コラム記事の最終では、レコメンドエンジンおすすめツール10選もご紹介致しますので、ぜひ最後までご覧ください。

※今回のコラム記事でご紹介しているレコメンドエンジンツールの料金は記事公開（2022年1月8日）時点の情報です
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レコメンドエンジンとは？意味・仕組みを解説

レコメンドエンジンとは、英語の「Recommend（推薦する・推奨する）」に由来するIT用語で、ユーザーにおすすめのコンテンツや、商品が自動で表示されるシステムのことです。

WebサイトやECサイトを閲覧していると「あなたにはこの記事もおすすめ」「あなたにおすすめの商品」などのポップを目にすることがありますが、いずれもレコメンドエンジンの機能によって表示されています。

レコメンドエンジンは、ユーザーのサイト閲覧履歴や購入歴などを分析し、一定の法則に従って表示される仕組みになっています。

レコメンドエンジンが表示される仕組み・手法は、主に次の3つです。

• 協調フィルタリング
• コンテンツベースフィルタリング
• ハイブリッド型

協調フィルタリング

協調フィルタリングとは、閲覧や購入など、ユーザーの行動履歴に従って表示させる、レコメンドエンジンで最もスタンダードな手法です。

代表例としては、Amazonで商品を閲覧、購入手続きを行った際に「この商品を買った人はこんな商品も買っています」などの表示が該当します。

協調フィルタリングは、主に次の2種類に分かれています。

• アイテムベースレコメンド
• ユーザーベースレコメンド

アイテムベースレコメンド

アイテムベースレコメンドとは、アイテム（商品）ごとの嗜好をベースに表示される手法です。

たとえば、ユーザーが「商品A」を閲覧していた場合、過去に「商品A」を購入した人が一緒に購入した「商品B」や「商品C」が表示される仕組みとなります。

一般的には、アイテムベースレコメンドの方が、後述するユーザーベースよりも計算処理量が少なく、高速とされています。

ユーザーベースレコメンド

ユーザーベースレコメンドとは、対象となるユーザーと、似た嗜好をもつユーザーの行動履歴、閲覧履歴、属性（年齢、性別、職業など）に基づいて表示させる手法です。

たとえば、ECサイトで似たような属性をもつユーザーAとユーザーBがいた場合、ユーザーAは「商品C」を購入したが、ユーザーBがまだ購入していなければ、ユーザーBに「商品C」がおすすめされることになります。

ユーザーベースは累計訪問者数、顧客数があってこそ、精度の高いレコメンド表示ができるため、運用歴の浅いサイトには不向きな手法です。

コンテンツベースフィルタリング

コンテンツベースフィルタリングとは、商品の属性ベースでユーザーに類似品を表示させる手法です。

商品の属性に基づいた表示とは、ブランド、メーカー、品番、色、サイズなど、同じ特性同士でグルーピングを行い、グルーピングに一致した商品が表示されることを指します。

たとえば、あるブランドの新作バッグを検討しようとしているユーザーに、同じブランドから発売された類似のバッグや、財布や小物などがおすすめ商品として表示されます。

コンテンツベースは、ユーザーの興味により近いレコメンドが表示されるため、CV率（購入率）につながりやすいともいわれています。

しかし、常に類似品ばかりが並ぶため、頻繁にサイトを訪問してくるユーザーには、飽きられやすい側面もあります。

コンテンツベースフィルタリングは、主に次の2種類に分かれています。

• ルールベースレコメンド
• パーソナライズドレコメンド

ルールベースレコメンド

ルールベースとは、サイト運営者が定めた法則（ルール）に従って表示させる手法です。

自社の商品やサービスを購入するターゲット層の属性、行動を分析し、ターゲットが欲するであろうと想定される商品情報をおすすめします。

たとえば、ワインを専門に販売しているECサイトが、イタリア・トスカーナ産の赤ワインを閲覧しているユーザーに対し、おすすめのおつまみとして、同じ産地のプロシュート（生ハム）や、チーズの商品情報が表示されます。

ルールベースは、自社の顧客の特性、商品、サービスのことを知り尽くした運営者が定めた法則（ルール）に従うことから、CVにつながる確率が高いという見方もできますが、ユーザーの嗜好は常に変化するため、定期的な条件変更の見直しが必要です。

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、特定の顧客の嗜好や属性に基づいて表示させる手法です。

パーソナライズドレコメンドは、協調フィルタリングのように、他人の行動履歴、購買履歴は反映されることがありません。

特定の顧客の年齢、性別、閲覧履歴、検索履歴や行動データを元に、顧客ニーズに合いそうな商品を分析し、商品やサービスをおすすめします。

たとえば、シワシミに悩む40代女性が、エイジングケアで有名なブランドの化粧水を購入した場合、同じブランドの乳液、クリームなどの関連アイテムや、近い価格帯のエイジングケアブランドの商品が表示されます。

また、パーソナライズドレコメンドには、ユーザーに予め年齢、性別、嗜好についての質問に回答し、おすすめ表示を行う形式もありますが、ユーザーによっては面倒で回答の記入を避ける場合も少なくないため、必ずしも効果的とはいえません。

ハイブリッド型

ハイブリッド型とは、複数の方法を組み合わせる手法です。

ハイブリッド型の代表例としては、世界最大級の動画配信サービスである「Netflix」がよく知られています。

映画やドラマを始めとする動画コンテンツ配信は、ユーザーの嗜好や好みが多岐にわたるため、特定の手法に限定するのは難しいです。

動画配信サービスならジャンル（ラブストーリー・サスペンスなど）や作品の年代など、コンテンツベースが適していそうですが、配信数を伸ばすには「同年代の同じ性別の人が最も再生した人気ドラマもみたい」など、協調フィルタリングの要素も外せません。

つまり、ハイブリッド型は、1つの技術だけに限定しにくいジャンルのサービスを提供している事業者に、適している手法といえます。

レコメンドエンジンの種類と作り方

レコメンドエンジンの作り方は、主に次の2種類に分かれています。

• ASP型
• オープンソース型

ASP型

ASP型とは「アプリケーション・サービス・プロバイダ（Application Service Provider）」の略称で、Webアプリケーションサービスをネットワーク経由で提供する事業者のことです。

ASPはレコメンドエンジンに限らず、Webサイト構築向けやECサイト構築向けなど、さまざまなサービスがありますが、端的にいえば、各々の用途に必要な機能が予め実装されているサービスを指します。

ASP型のレコメンドエンジンは、サービスさえ申し込めば、すぐにレコメンドエンジンの機能を使うことができるので、自社でサーバーを用意する必要もありません。

ASP型レコメンドエンジンは、利便性、機能性、コスパの高さを兼ね備えているためか、現在国内で導入されているレコメンドエンジンの大半は、ASP型がシェアを占めているのが実状です。

ただし、ASP型レコメンドエンジンは、カスタマイズはほぼ不可能となるため、独自に実装したい機能がたくさんある場合は、別途専門の開発会社へ制作依頼を検討しましょう。

オープンソース型

オープンソース型とは、ソースコードが一般公開されているシステムです。

ソースコードを使って自由にカスタマイズできるため、実装したい機能がたくさんある中規模・大規模のWebサイト、ECサイトに向いています。

ただし、オープンソース型のレコメンドエンジンを使って、自社のサイト向きにカスタマイズを行うには、レコメンドエンジンに精通した専門の技術者が必須です。

オープンソース型レコメンドエンジンには、日本製のものがほとんどなく、多くは海外製となりますが、そもそも選択肢が少ないことも念頭に入れておきましょう。

レコメンドエンジンを導入するメリット・デメリット

レコメンドエンジンを導入する、メリットとデメリットを紹介していきます。

メリット

レコメンドエンジンを導入するメリットは、次の3点です。

購買単価が上がる

レコメンドエンジンを導入する一番のメリットは、購買単価が上がることです。

レコメンドエンジンは、ユーザーが探している商品の類似品や、似たようなユーザーが選んだ商品情報が、効率よく表示される機能となります。

ユーザーは、他の商品と比較や検討するためにサイト内を回遊する手間がなくなり、求めている商品情報が閲覧できるため、より商品の購入に踏み切る率がグンとアップするのです。

サイトの滞在時間が伸びる

レコメンドエンジンを導入することにより、サイトの滞在時間の伸び率も期待できます。

一般的に、ECサイトで商品やサービスを探しているユーザーは、サイトに入った途端、自身が欲しい商品の条件から外れているとわかると、瞬時にサイトを離脱してしまうものです。

あるいは、サイトに入った途端に閲覧した商品にはとくに不満はないものの、類似商品と比較や検討したい衝動に駆られることも珍しくありません。

しかし、レコメンドエンジンにより、サイト内の回遊や他サイトを検索せずに自身の探している物に近い商品情報が表示されたら、類似品の商品情報を閲覧したくなるため、自ずとユーザーのサイト内滞在時間を伸ばすことができます。

顧客対応の手間が削減できる

レコメンドエンジンにより、スタッフの顧客対応の手間が大幅に削減できます。

レコメンドエンジンは、サイト内検索を行わず、ユーザーの嗜好やニーズに合わせた商品情報が表示されるため、顧客からの問い合わせ件数を削減することも可能です。

また、レコメンドエンジンは、自動システムだからこそのメリットもあります。

ユーザー側もスタッフに直接問い合わせを行って、リアルにおすすめされると「必ず購入しなくてはならない」プレッシャーとなることがあり、商品に興味があっても問い合わせ自体を躊躇する可能性も否定できません。

しかし、自動システムで表示されるレコメンドエンジンなら、余計な気づかいなく自身の探している商品情報にたどり着けるため、商品の購入をじっくりと検討してもらうことができます。

デメリット

レコメンドエンジンを導入するデメリットは、次の3点です。

導入費用がかかる

当然ながら、レコメンドエンジンの導入には、費用がかかります。

Webサイト、ECサイトの構築時に、レコメンド機能が付属したサービスを使っていれば、費用は初期、月額費用に含まれているため、新たに追加費用を支払う必要はありません。

しかし、現行のサイトにレコメンドエンジンがなく、新たに機能を実装する場合は、一定の導入費用が必要です。

レコメンドエンジンは、実装したい機能のレベルによって費用がことなるので、おおまかな導入費用相場については、後述でご紹介します。

会員数が少ないと精度が落ちる

レコメンドエンジンは、会員数が少ないと、精度が落ちることになります。

レコメンドエンジンの多くは、顧客の過去の行動履歴や、購買履歴、レビューなどを参考に算出されますので、既存のデータが少なければ、顧客のニーズにマッチした商品がおすすめできません。

レコメンドエンジンは、運用期間が短いサイトに適している手法もありますので、サイトの累計顧客数、取り扱いジャンルなどにより、適した技術のサービスの導入を検討しましょう。

導入時に専門知識が必要になる

レコメンドエンジンの導入には、ある程度の専門知識が必要です。

そのため、社内にレコメンドエンジンに精通した専門知識をもつ人材がいなければ、外部のベンダーに導入作業を委託する必要があります。

また、レコメンドエンジンは、選択する手法によって、定期的に表示基準を見直さなければならないため、レコメンドエンジンを本格的にフル活用するなら、定期的にアフターフォローを行ってくれる外部サービスを検討しましょう。

レコメンドエンジンの導入事例

ここでは、レコメンドエンジンの導入事例を業種別に3つほどご紹介致します。

長崎ちゃんぽん・皿うどん専門ECサイトの事例

「株式会社みろく屋」は、長崎の老舗「長崎ちゃんぽん・皿うどん」メーカーです。

出典：救急部隊レコメンド

みろく屋がECサイトで導入しているレコメンドエンジンは、主に協調フィルタリングです。

過去7日間に同じ商品を購入した人におすすめする購入履歴ベース、同じ商品を閲覧した人におすすめする閲覧履歴ベースで、レコメンドが表示されています。

商品詳細を閲覧した人にはPVレコメンド、商品をカートに入れた人にはCVレコメンドとして設定されています。

レディースアパレルブランドECサイトの事例

「COCO DEAL」 は、20～30代のおしゃれ女性から圧倒的な支持を受けるレディースアパレルブランドです。

出典：PETAL ONLINE

COCO DEALが導入しているレコメンドエンジンは、レディースアパレルという業種の特性に相応しく、閲覧ベース表示を強化するタイプが導入されています。

さらに、アパレルのECサイトは、在庫の変動が激しいのが特徴ですが、在庫のない商品がレコメンド表示されても、店舗の売上にはつながりません。

COCO DEALが導入しているレコメンドエンジンは、在庫のない商品は表示されない仕組みになっているため、販売機会損失を逃がさないような工夫がなされています。

オムニチャネルと連動した大企業の事例

無印良品を展開する「良品計画」では、自社のレコメンドシステムを「オムニチャネル対応型システム」に一新しています。

出典：ITmedia エンタープライズ

近年、実店舗を展開する小売業界では、ECサイトと実店舗の垣根をなくす「オムニチャネル化」が進んでおり、良品計画はオムニチャネル成功例のパイオニアといわれています。

良品計画は、インドのレコメンドサービスに支援を依頼し、実店舗とECサイトを連動させる最新のレコメンドエンジンを導入されています。

ECサイトを利用しない顧客向けに、ECサイトで売れた商品の履歴を解析し、実店舗会員にレコメンド表示を送付する仕組みを確立させています。

レコメンドエンジン実装費用相場一覧

レコメンドエンジンを実装するための費用相場は、次のようになります。

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※費用の最新情報は各公式のWebサイトをご覧ください

レコメンドエンジンを実装するための初期費用相場は約5,000円～500,000円、月額費用の相場は約4,500円～2,700,000円ほどです。

レコメンドエンジンの導入費用は、実装したい機能のレベルによって全くことなります。

つまり、費用さえかければいくらでも高機能なレコメンドエンジンが実装できますが、予算や売上目標も踏まえ、自社のサイト規模にあわせたサービスを選ぶようにしましょう。

レコメンドエンジンツールおすすめ10選

レコメンドエンジンツールを提供しているサービスを10社紹介していきます。

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1.救部隊レコメンド

出典：救部隊レコメンド

救部隊レコメンドは、オープンソース型ECサイト構築ツールとして、国内最大シェアを誇っているEC-CUBE専用のサービスです。

今からEC-CUBEを使ってECサイト構築、リニューアルを検討している方向けのサービスとなります。

救部隊レコメンドは、初期費用は19,800円（税込）、月額は11,000円（税込）～と非常に低コストで導入可能なため、小規模～中規模サイトの事業者に向いています。

2.EC RECOMMENDER

出典：EC RECOMMENDER

EC RECOMMENDERとは、エクスプロージョン株式会社が提供するレコメンドエンジンサービスです。

EC RECOMMENDERは、高機能な機能が充実しているにも関わらず、導入やランニングコストの業界最安値クラスを実現しています。

レコメンドエンジンサービスは、高額なサービスが軒を連ねるなか、EC RECOMMENDERは中小規模のサイト運営者にとっても、負担なく導入することができます。

3.コンビーズレコ

出典：コンビーズレコ

コンビーズレコは、株式会社コンビーズが提供するレコメンドエンジンサービスです。

コンビーズレコはクリック課金制で、CVにほぼ近い形式で課金されるため、無駄なコストを支払う必要がありません。

導入方法もタグ設置のみで、申し込みから最短3日でかんたんに実装できるそうです。

4.おてがるレコメンド

出典：おてがるレコメンド

おてがるレコメンドは、ヴォイス株式会社が提供するレコメンドエンジンサービスです。

おてがるレコメンドは、字のごとく「おてがる」にレコメンドエンジンが導入できるサービスで、商品詳細ページにタグをコピペするだけで実装ができます。

豊富なレコメンド機能により、レコメンド機能経由から71.9%と、高い購入率を誇っています。

5.楽レコ

出典：楽レコ

楽レコは、コロニーインタラクティブ株式会社が提供するレコメンドエンジンサービスです。

楽レコは、在庫のない商品は表示されない仕組みのため、無駄打ちのロスを極限まで削減できます。

料金プランは、小中規模向き～大規模向きまで3パターンあるので、サイト規模や予算、売上目標に応じて、適切なプランを選ぶことが可能です。

6.さぶみっと！レコメンド

出典：さぶみっと！レコメンド

さぶみっと！レコメンドは、株式会社イー・エージェンシーが提供する、国内シェアNO.1のレコメンドエンジンサービスです。

さぶみっと！レコメンドは、さまざまな基本機能はもちろん、外部ツールとの連携も可能なため、オムニチャネルでのレコメンド強化を検討する企業に向いています。

料金プランは、中小規模～ハイエンドな大規模サイト向きまで幅広く、同系統の機能が含まれたレコメンドエンジンサービスのなかでは、1/3のコストで実装可能です。

7.パーソナライズド・レコメンダー

出典：パーソナライズド・レコメンダー

パーソナライズド・レコメンダーとは、株式会社アピリッツが提供するレコメンド業界導入実績NO.1のサービスです。

自社開発のハイブリッド型レコメンドエンジンのため、自社の購買層にあわせて、あらゆるデータから顧客を誘導します。

累計200サイト以上の実績を持ち、多業種にあわせたレコメンドエンジンのノウハウを持っていることから、どんなジャンルの業種にもマッチしたサービスを提供してくれます。

8.NaviPlusレコメンド

出典：NaviPlusレコメンド

NaviPlusレコメンドとは、ナビプラス株式会社が提供する、ECサイト向け公開実績NO.1のレコメンドエンジンサービスです。

NaviPlusレコメンドのウリは、 AIを使った最新の自動最適化機能を実装できる点です。

累計500社以上の実績を持つことから、大規模ECサイトに必要なレベルの要件定義を叶えるための、万全なノウハウを持っています。

9.デクワス.RECO

出典：デクワス.RECO

デクワス.RECOとは、デクワス株式会社が提供するレコメンドエンジンサービスです。

デクワス.RECOは「複雑ネットワーク ×リアルタイム処理」という独自技術開発のレコメンドエンジンを提供中です。

直前のアクションを逃がさず、瞬時に反映させ、ECサイトの購買行動によくある「今、これ欲しい」という顧客心理に即し、販売機会損失を逃がさないための手法が細部に組み込まれています。

10.ZEROZONE RECOMMEND

出典：ZEROZONE RECOMMEND

ZEROZONE RECOMMENDは、株式会社ゼロスタートが提供するレコメンドエンジンサービスです。

ZEROZONE RECOMMENDは、レコメンド業界でも最大手といわれており、同社自慢の機能の1つが「メールレコメンド」です。

とくにユーザーのサイト離脱後のリテンションを強化しており、精度の高い同社のメールレコメンドは、高い開封率やCVが評判です。

まとめ

今回は、レコメンドエンジンについて、基礎知識・メリット・デメリット、作り方～費用相場についてもお話させて頂きました。

まとめますと、レコメンドエンジンとは、英語の「Recommend（推薦する・推奨する）」に由来する、ユーザーにおすすめのコンテンツや、商品が自動で表示されるシステムのことです。

レコメンドエンジンが表示される仕組み・手法は、主に次の3つです。

• 協調フィルタリング
• コンテンツベースフィルタリング
• ハイブリッド型

レコメンドエンジンの作り方は、主に次の2種類に分かれています。

• ASP型
• オープンソース型

レコメンドエンジンを導入するメリット・デメリットは、次のようになります。

▼スマホの場合は横にスクロールしてご覧ください

当編集部おすすめのレコメンドエンジンツールを提供しているサービスは、以下10社です。

1. 救部隊レコメンド
2. EC RECOMMENDER
3. コンビーズレコ
4. おてがるレコメンド
5. 楽レコ
6. さぶみっと！レコメンド
7. パーソナライズド・レコメンダー
8. NaviPlusレコメンド
9. デクワス.RECO
10. ZEROZONE RECOMMEND

レコメンドエンジンは、正しい知識を持ち、適切に活用すれば、自社サイトのPV数、CVアップに貢献してくれる強い味方となります。

まずは、自社サイトに実装したいレコメンド機能の内容を整理し、予算、売上目標も踏まえ、数社のサービスを比較、検討しましょう。