レコメンド機能

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ユーザー情報に合わせた商品やサービスを自動で紹介、誘導してくれるレコメンド機能。ここでは、AIの開発事例の中でもレコメンド機能に絞った成功事例を取り上げて紹介しています。

レコメンド機能のAI開発事例

厳しい栄養基準を満たしながらも好みの献立を提案

レコメンド機能のAI開発事例_味の素株式会社
引用元:株式会社 Laboro.AI (ラボロ エーアイ)
https://laboro.ai/case/ajinomoto/

Laboro.AIが開発支援した、パーソナライズ献立提案アプリ「勝ち飯®AI」。味の素が行う支援活動、「ビクトリープロジェクト®」のサポート現場で使用されるメソッドをアルゴリズム化。アスリートが入力・記録したデータから、AIが栄養基準を満たした献立を提案するというものです。なお、献立はレシピサイト「AJINOMOTO PARK」のものを活用。厳しい栄養基準を満たしながらも、アスリートそれぞれの嗜好にあわせた献立を提供することができるため、食事を楽しみながら選手の目標達成のサポートができるように開発されています。

また、開発の背景として、味の素がこれまでにトップアスリートに対する支援活動で得たノウハウを一般アスリート・部活生にも提供したいというコンセプトがありますので、一般家族でも利用しやすい利便性のあるアプリとしての一面もあります。

業界 食品業界
開発企業 味の素株式会社

医師へのプロモーション効果の可視化で効率的な営業活動に

レコメンド機能のAI開発事例_株式会社ブレインパッド
引用元:製薬会社
https://www.brainpad.co.jp/ai/case-study/150/

顧客である医師への効率的なアプローチをおこなうため、販売員がおこなってきた営業活動の記録や、セミナー・展示会の実績、WEBサイトでのユーザーの行動履歴などをデータ化し分析しました。さらに、顧客(医師)の属性データと販売実績から機械学習モデルを構築。アプローチからどれほどの効果を得られるのか、予測結果を定量的に可視化するシステムを開発しました。

データ活用から、宣伝の種類とタイミングの解明や医師の行動履歴を考慮した有効性の検証、営業から得られる予測売り上げの可視化などの成果が見られました。医師に対して効果的なプロモーション施策が可視化されたことで、営業活動の無駄が省かれ効率的に動けるようになりました。

業界 製造業界
開発企業 株式会社ブレインパッド

自律エージェントによる自動プレイで品質保証を向上

レコメンド機能のAI開発事例_株式会社アラヤ
引用元:株式会社アラヤ
https://www.araya.org/projects/game1/

大規模・複雑化が進むゲーム開発において、品質保証の効率化は差し迫った課題になっており、ゲーム業界ではテストプレイの自動化が進んでいます。アラヤでも、機械学習・強化学習技術を応用した自律エージェントを活用した、ゲーム開発における品質保証の効率化に取り組んでいます。

自律エージェントとは、それ自らが状況を判断しタスクを遂行するAI。ゲームを実際にプレイしたり、見本データから学ぶことで操作方法を修得していきます。自律エージェントでは手順をスクリプトやマクロで描き下す必要がないので、手軽に様々なテストが実施できます。

通しプレイの自動化やバランス調整のサポート、クローンプレイヤーの作成などに活用されており、ゲーム開発現場での課題解決に役立てられています。

業界 製造業界
開発企業 株式会社アラヤ

掲載前のクリエイティブ分析・予測機能で広告活動を効率的に

レコメンド機能のAI開発事例_株式会社アドフレックス・コミュニケーションズ
引用元:ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社
https://www.ad-flex.com/news/casestudy/2021051149914/

アドフレックス・コミュニケーションズは「Pattern89」の唯一の取扱店であり、クライアントの広告パフォーマンス向上を目的に提供。ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社のFacebook・Instagram広告にて、AIプラットフォーム「Pattern89」のクリエイティブ成果の予測機能を活用し、ランディングページビューの単価を改善しています。

クリエイティブ要素を細分化して分析。ペルソナに分けてクリエイティブを最適化し、レコメンドを使って予測クリエイティブをつくりました。PDCAとは異なるアプローチで、掲載前にクリエイティブのパフォーマンスがわかるので、広告効果の改善に取り組みやすくなります。

業界 情報通信業界
開発企業 株式会社アドフレックス・コミュニケーションズ

LINE連携ツールの導入でブロック率の低下やCVRを向上

レコメンド機能のAI開発事例_株式会社ファナティック
引用元:株式会社コメ兵
https://aismiley.co.jp/case_ex/wazzup-komehyo/

毎日、多くの新作商品がアップされている通販サイト「KOMEHYO」にて、LINE連携ツール「WazzUp!」を導入。LINEで友達申請したユーザーに、新商品情報のお知らせを自動で届けられるようにしました。しかも、LINEのトークルームで登録されたブランドに絞った配信を可能にしています。

通常の一斉配信ではすべての商品情報が届くので、その数からも不快感を与えブロックされてしまう可能性があります。好みのブランドや趣味、商品ジャンルに絞った配信で、成果が出やすくなるだけでなく、ブロック率の低下にも貢献しています。 また、通販でありがちな「かご落ち」や、購入意欲が高い再入荷リクエストの配信もおこなうことで、CVRも向上しています。

業界 小売業界
開発企業 株式会社ファナティック

債券購入レコメンドAIで投資家と債券発⾏体企業を仲介

レコメンド機能のAI開発事例_SRE AI Partners株式会社
引用元:SRE AI Partners
https://sre-ai-partners.co.jp/casestudy/14.html

企業に資金調達手段としての債権を提案する投資銀⾏部⾨では、投資家へのアプローチが重要。投資家に債権購入を促進、購入してもらう事で、資金調達の提案力が強くなります。

適切な債権の購入促進ができるように、過去の社債の取引履歴や顧客属性データから、投資家におすすめの債権を提案する投資銀行部門向け債権レコメンドを構築しました。投資家同士の類似した特徴などからも計算できるようにし、投資家が持つ債権を事前に把握し、債券購入率の向上を可能にしています。 債券購入レコメンドAIの構築で、投資銀行・証券会社の投資銀行部門における、投資家への債権購入促進と、顧客である債権発行体企業の双方を取り持てるようにしました。

業界 金融業界
開発企業 SRE AI Partners株式会社

レコメンド機能のAIを導入するメリット

データに基づく最適な提案を可能にする

レコメンド機能では、閲覧履歴や購買履歴などユーザー情報を解析し、見込み客への適切な商品やサービスを提案してくれるので、顧客単価アップやリピーターの獲得効果が期待できます。

また、優れたデータ管理で、購入傾向に合わせた関連商品など、コンシェルジュのような接客も。商品の選択肢が広がるので、自発的に探すよりも商品を見つけやすく、購買意欲を刺激します。ウィンドウショッピングのような楽しみを誘導し、サイトの滞在時間を延ばします。

レコメンド機能のAI導入に必要なデータとは?

データベースにあるユーザー情報から分析

レコメンド機能の活用では、データベース機能が重要な働きを持ちます。サイト内での行動履歴パターンや、開いた商品ページの閲覧履歴など、様々な顧客データを分析。

顧客の好みや趣味などを把握して、ユーザーに適した商品やコンテンツ情報を表示します。

【まとめ】
レコメンド機能のAI開発を成功させるには?

レコメンド機能は、特に商品やサービスの販売をおこなっているECサイトなどではあると便利な機能です。ユーザー情報からおすすめ商品や関連商品をピックアップしてくれるので、ユーザーの購買意欲を刺激し見込み客の取り込みやすくします。

レコメンド機能のAI開発を成功させるには、導入前はもちろん、導入したあとも密にコミュニケーションを取れるベンダーに依頼するのがおすすめです。TOPページでは企業の課題解決に向き合う人材やサポート体制に力を入れているベンダーを紹介していますので、是非ご参照ください。

現場の課題別
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【PR】20年にも及ぶ画像処理×AI開発実績!
AIRUCAの画像処理AI開発を紹介

AIRUCA

引用元:AIRUCA公式HPhttps://airuca.com/

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おすすめの理由

  • ネットワークカメラ分析で20年※1 培った知見を活かし、モノだけでなく、危険エリアへの立ち入りや不安全行動などの人の動きを検知するAIソリューションを提供。
  • 作業者の骨格と姿勢の変化、行動をAIで解析。危険物や製造機械などと作業者の接近や、不慣れな新人の一人作業時の事故リスクを未然に防ぎ、現場の安全性を確保。

※1 参照元:AIRUCA公式HP(https://airuca.com/top-message/)

転倒者検知システムAI開発

引用元:AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=KWbrr9Dhges)

ネットワークカメラの映像からAIが転倒者を自動検知し、設定時間経過後にアラート通知することで、人員コスト削減と警備強化を両立。スポーツジムや製造現場などで一人作業時の緊急事態に即座に対応できる、ディープラーニングによる精度向上が可能な転倒検知システムです。

不審者事前検知AI開発

引用元:AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=hr1KgQe_lz8)

10万人以上の人体実験データに基づく頭部振動解析により攻撃性・緊張・ストレスの高い人物をデータベース不要で2〜5秒で検知。既存IPカメラ(ONVIF対応)と一般的PC環境で省コスト導入でき、赤枠表示・ビープ音・画像キャプチャで不審者を発報する犯罪未然防止システムです。

異物検知AI開発

引用元:AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=MwsTMIuQIDo)

ラスパック内に混入した小エビを色・形状の差異から高精度に検知する様子を示したものです。外観検査における不良品や規格外品の異常検知にも幅広く応用可能です。

AIスマートパーキング

引用元:AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=4lMYyymqeI8)

AIエッジコンピュータとネットワークカメラによる画像解析で駐車場の空き状況・混雑状況をリアルタイムに把握し、出入ライン監視や車室ごとの「満・空・混」判定を行うことで、駐車までの時間短縮とストレス軽減します。

AIRUCA公式HP
AI開発事例を詳しく見る

AIRUCAのAI受託開発の特徴

東大博士が率いる精鋭チームによるAI開発

東京大学卒の工学博士ら高学歴エンジニアによる自社開発体制が特徴のAI開発企業です。技術チームだけでなく営業やインフラの担当者も開発に関わることで、現場で本当に使えるシステムづくりを目指しています。提案から保守まで自社で完結するため、「やっぱりここを変えたい」といった要望にも柔軟に対応できます

幅広い業界・用途に対応したAI技術

得意分野は画像認識や異常検知で、製造業の品質管理から建設現場の安全対策まで幅広く対応。位置情報把握システムでは作業員の居場所をリアルタイムで把握し、危険エリアへの侵入を即座に検知します。踏切の人物検知システムは、高齢者が取り残されるケースが多い踏切事故への対策として開発されました。ドローンによる設備点検やChatGPTを活用した接客システムなど、新しい技術を取り入れた開発にも積極的です。

AIRUCA公式HP
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RECOMMENDED
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AI受託開発会社おすすめ3選
現場のムダ削減
・安全強化・異常検知
「画像認識AI」なら
AIRUCA
AIRUCA公式HP
引用元:AIRUCA公式HP
https://airuca.com/
依頼できること(例)
  • 外観検査自動化
  • 巡回監視省人化
  • 安全強化
  • 異常不正検知
  • 検知後の運用設計
おすすめの理由
  • 20年以上(※1)の情報分析ノウハウを基に、ドローンによる橋梁点検から、赤外線カメラを用いた夜間監視までを幅広く対応。 現場特有の環境や対象物に合わせた柔軟なAIモデル開発が強み。
  • 異常検知には、パトライトの点灯、担当者へのメール通知、専用アプリへのアラートなど、現場の運用に合わせて多様な手段で即材に連携。 既存の業務フローを止めることなく、スムーズな導入と運用を実現。
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Accenture
Accenture公式HP
引用元:Accenture公式HP
https://www.accenture.com/jp-ja
依頼できること(例)
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  • 問合せ自動処理
  • 人×AI連携運用
  • ボイスボット導入
  • FAQチャット構築
おすすめの理由
  • 顧客対応に特化した独自のAIソリューション「AI POWERED コンタクトセンター」を提供。オペレーターの応答時間を約30%削減※2した実績を持つ。
  • AIが電話やチャットで自動で回答し、難しい内容は記録を引き継いでスタッフが対応。顧客の過去の会話内容や行動履歴からおすすめ製品の提案もサポートし、顧客の満足度を高める。
需要予測と顧客行動の可視化
「在庫管理AI」なら
ブレインパッド
ブレインパッド公式HP
引用元:ブレインパッド公式HP
https://www.brainpad.co.jp/
依頼できること(例)
  • 需要予測モデル
  • 販売データ分析
  • 現場の可視化
  • 効率的な生産計画
  • 顧客行動の可視化
おすすめの理由
  • 製品の季節ごとの需要予測やAIを活用した過去の販売データ分析で、生産管理と顧客行動の可視化を実現。余剰在庫の削減や欠品リスクの低減が可能。
  • 1300社以上※3のデータ活用支援で蓄積されたナレッジを基に、AI戦略立案から実装までを一貫してサポートし、「生産計画最適化シミュレーター」の開発を通じて効率的な生産管理を実現。
※1 参照元:AIRUCA公式HP(https://airuca.com/top-message/)
※2 参照元:Accenture公式HP 2021年2月の実績(https://www.accenture.com/jp-ja/case-studies/applied-intelligence/tepco)
※3 参照元:ブレインパッド公式HP 2024年12月調査時点(https://www.brainpad.co.jp/ir/individual/)