レコメンドエンジンのおすすめ比較10選！選び方も解説
ECサイトにおいて、ユーザー一人ひとりのニーズに合った商品を自動で提案する「レコメンドエンジン」の重要性が高まっています。しかし、売上アップや顧客体験の向上を目指して、レコメンドエンジンの導入を検討する中で「サービスの種類が多すぎて違いがわからない」「自社の目的や予算に合ったツールをどう選べばいいかわからない」という方も多いのではないでしょうか。
この記事では、レコメンドエンジンの基本的な仕組みやレコメンドの種類、自社に合ったサービスを選ぶ際のポイントを解説したうえで、おすすめのレコメンドエンジンを10個紹介します。
この記事でわかること
・レコメンドエンジンとは、ユーザーの行動履歴やアイテムデータを分析し、最適な商品を自動で提案するシステムのことです。
・価格帯や特徴の異なる10個のおすすめレコメンドエンジンを紹介。それぞれ独自の強みを持っています。
・自社に合ったレコメンドエンジンを選ぶには、必要な機能やECサイトとの互換性、導入運用コスト、サポート体制などを比較することがポイントです。
レコメンドエンジンとは？
レコメンドエンジンとは、ウェブサイトを訪れたユーザーの行動履歴や購入データなどを分析し、その人に合った最適な商品・コンテンツを自動的に提案するシステムのことです。
単におすすめ商品を提示する従来の機能とは異なり、レコメンドエンジンはユーザーのニーズをさまざまな角度から分析し、リアルタイムで最適な提案ができる点が特徴です。嗜好や興味を予測し、適切なタイミングで情報提供することで、顧客体験がパーソナライズされ、売上や顧客満足度を向上させる効果が期待できます。
ECサイトなどでよく見かける「この商品に関連する商品」「あなたにおすすめの商品」「この商品を買った人はこんな商品も買っています」といった表示は、レコメンドエンジンの仕組みによるものです。
レコメンドについては、下記の記事をご覧ください。
▶レコメンドシステムとは？導入方法やメリットを解説
レコメンドエンジンでできるレコメンドの種類
レコメンドエンジンを導入することで、ユーザーに対してさまざまな切り口で提案ができるようになります。ここでは、代表的な4つのレコメンドの種類について解説します。
行動履歴にもとづいたレコメンド
行動履歴にもとづいたレコメンドは、過去の閲覧履歴や購入履歴を分析し、似た傾向を持つほかのユーザーのデータと掛け合わせて関連商品を提案します。
この手法では、行動データが蓄積されるほど分析の精度が向上し、より個々のユーザーに最適化された提案ができるようになります。また、ユーザー自身も気づいていない潜在的なニーズを引き出し、関連商品を併せて購入してもらうクロスセルの促進にもつながるでしょう。具体的には、「この商品を買った人は、こんな商品も買っています」といった表示が該当します。
カテゴリーにもとづいたレコメンド
カテゴリーにもとづいたレコメンドとは、ユーザーが現在閲覧している商品と同じカテゴリーや属性（ジャンル、ブランド、価格帯など）を持つほかの商品を提案するものです。例えば、「スーツケース」のページを見ているユーザーに対し、同じ「スーツケース」カテゴリー内の異なるデザインや別ブランドの商品を並べて表示します。
商品の持つ情報をベースにしておすすめを導き出すため、閲覧・購買データが少ない新着商品に対しても、関連性の高い商品を提示しやすいという点がメリットです。また、特定のジャンルに強い関心を持っているユーザーの選択肢を広げ、スムーズな比較検討を促します。
ランキング形式のレコメンド
ランキング形式のレコメンドは、PV（ページビュー）数やCV（コンバージョン）数、売上金額などのデータをもとに、人気の商品をランキング形式で視覚的にわかりやすく表示します。レコメンドエンジンによっては、デイリー・ウィークリーといった「期間別」や、カテゴリーや価格帯などの「属性別」にランキングを作成し、表示させることも可能です。
「トレンドとなっている商品を知りたい」というユーザーの心理に応えることで、サイト内の回遊率を向上させられます。直感的に売れ筋を把握できるため、具体的な目的を持たない新規ユーザーにも効果を発揮するレコメンドです。
画像解析・テキスト解析によるレコメンド
画像解析・テキスト解析によるレコメンドとは、商品画像やテキストデータをAIが解析し、色・形・使用方法などの特徴が似ているコンテンツを自動で提案する手法です。
この手法は、AIによる高度な画像解析技術や自然言語処理技術の発展によって実用化され、雰囲気やスタイルといった感覚的な特徴を捉えることが可能になりました。
特に、ユーザーの視覚・感性が購買決定に強く影響するアパレル等の商品ジャンルにおいて、精度の高いレコメンドが行えます。例えば、アパレル系のECサイトでトップスを検索したユーザーに対する「このトップスに合うボトムス」のような提案を得意としています。
AIレコメンドについては、下記の記事をご覧ください。
▶AIレコメンドとは？導入のメリット・注意点も解説
レコメンドエンジンの選び方
市場では、多種多様なレコメンドエンジンが提供されていますが、自社の目的や運用体制に合わないものを選んでしまうと、期待したような成果は得られません。ここでは、レコメンドエンジンを選ぶ際にチェックしたいポイントを解説します。
必要な機能
自社のビジネス目的や抱えている課題を明確にし、それを解決するための機能やレコメンド手法が搭載されているかを確認することが、レコメンドエンジン選びでは大切です。
ツールによって得意とするレコメンドの手法は異なります。また、管理画面などからロジックの選択やチューニングができれば、意図したレコメンドが実現しやすくなります。導入前に「誰に、どのようなおすすめを表示して、どうなってほしいのか」という目的から逆算して、必要な機能を確認しましょう。
ECサイトとの互換性
レコメンドエンジンを選ぶ際には、現在利用しているECプラットフォームとスムーズに連携できるかも確認する必要があります。どれだけ優れたレコメンドができたとしても、自社の環境に組み込めなければ導入に膨大な手間や開発コストがかかってしまうためです。
さらに、MA（マーケティングオートメーション）ツールやウェブ接客ツール、メール配信システム、LINE配信システムなどとAPIを使って連携できれば、画面上のポップアップやメール、LINEやアプリなどさまざまなコミュニケーションチャネルを通じた高度な顧客アプローチが実現します。自社の既存システム環境を洗い出し、無理なく連携できるかを確認しておきましょう。
導入・運用コスト
レコメンドエンジンは、導入・運用コストもチェックすることが大切です。初期費用だけでなく、長期的な運用を見据えて費用対効果を慎重に確認しましょう。
見落としがちなのが、レコメンドサービスを組み込むためにECシステム側の改修費用が発生する点です。導入時にはレコメンドサービス自体の料金だけでなく、既存システムの改修にかかる費用も含めて総額を見積もっておく必要があります。
また、多くのレコメンドエンジンは、サイトの月間PV数や利用規模に応じた従量課金制を採用しています。セール期やサイトが成長してPV数が跳ね上がった際に、想定外のコスト増に悩まされるケースがあるので、将来的なサイトの成長予測も含めてシミュレーションを行うことが大切です。レコメンドエンジンによっては、月額固定のプランや、成果報酬型の料金体系を用意しているものもあります。
サポート体制
導入後の運用支援やトラブル対応など、ベンダーのサポート体制が充実しているかも確認しておきたいポイントです。
レコメンドエンジンは導入して終わりではなく、運用しながらデータを蓄積し、アルゴリズムの調整や最適化を継続していくことで効果が最大化します。専任の担当者が付いてレクチャーしてくれたり、分析から改善策の提案まで伴走してくれたりするサービスがあれば、安心して使えるでしょう。また、不具合やトラブル発生時に問い合わせへの対応スピードが速いベンダーであれば、売上への影響を最小限に抑えられます。提供実績が豊富で信頼性の高いベンダーのレコメンドエンジンを選べば、安定した稼働が期待できます。
レコメンドエンジン10選
「Rtoaster action+」（株式会社ブレインパッド）
「Rtoaster action+」は、株式会社ブレインパッドが提供するレコメンドエンジンです。
特徴的な機能として、自動レコメンドのほか、ABテスト、行動スコアリング、匿名ユーザーから会員までを紐付ける顧客ID自動統合などが挙げられます。アパレル、金融、メディアなど幅広い業界で豊富な導入実績があります。
導入の際は、経験豊富なコンサルタントが個別プランを設計。最初の4週間で施策の実装から効果確認、ツール定着までを伴走支援するプログラムが用意されています。
■価格：月額利用料金50万円～（トラッキング数によって変動） 初期費用：要お問い合わせ
「アイジェント・レコメンダー」（シルバーエッグ・テクノロジー株式会社）
「アイジェント・レコメンダー」は、シルバーエッグ・テクノロジー株式会社が提供するレコメンドエンジンです。
複数の機械学習技術を組み合わせ、顧客のリアルタイムな行動を即座に反映した高精度な提案を行います。過去の閲覧経路を分析し個別の嗜好に合わせる「パスディペンデンシー」や、サジェスト連携、接客ツール連携、実店舗のPOSと連携するOMOレコメンドなど、豊富な機能を備えているのも特徴です。無償の導入・ABテスト支援に加え、専任コンサルタントによるPDCA改善プログラムも充実しており、中小EC向けのプランも用意されています。
■価格：要お問い合わせ
「AiReco」（株式会社ecbeing）
「AiReco」は、ECサイト構築を手掛ける株式会社ecbeingが提供するレコメンドエンジンです。
AI技術により、ユーザーの会員属性、行動属性、購買履歴を自動で学習し、短い時間で最適な商品を自動でピックアップして表示します。また、効果的な表示位置を検証できる「分析機能」が標準搭載されています。
ウェブサイトにタグを設置することでスピーディーかつ簡単に実装が完了できる点も特徴です。
■価格：要お問い合わせ
「activecore marketing cloud」（株式会社アクティブコア）
「activecore marketing cloud」は、株式会社アクティブコアが提供する統合型マーケティングプラットフォームです。
レコメンド機能に特徴があり、プライベートDMPで一元化した顧客データをもとに、一人ひとりの詳細な行動や好み、購買履歴を分析し、高精度な提案を行います。ウェブサイトやアプリ内にとどまらず、メール、LINEなど複数のチャネルを横断して最適なコンテンツを配信可能です。
使いやすい管理画面でリアルタイムな設定調整や効果測定が行えるほか、個別コンサルティングなど充実したサポート体制も用意されています。
■価格：要お問い合わせ
「activecore marketing cloud」の公式サイトはこちら
「ECレコメンダー」（エクスプロージョン株式会社）
「ECレコメンダー」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です。小規模から大規模サイトまで対応し、リーズナブルな価格帯で導入できる点が特徴です。
代表的な機能として、類似商品がない際のおすすめ表示を自動で補うロジックや、ABテスト・タイムセールが可能なLPO機能、閲覧数が急増しているのに販売数が落ち込んでいる商品を知らせるマーケティング用アラートなどを備えています。
■価格：月額利用料金4,743円～（税別） 初期費用：4,743円～（税別）
「さぶみっと！レコメンド」（e-365株式会社）
「さぶみっと！レコメンド」は、e-365株式会社が提供するレコメンドエンジンで、1,700サイト以上への導入実績を誇っています。機能面では、AIが購入確率の高い商品を予測する「CV予測レコメンド」や「画像・テキストレコメンド」に加え、個別のおすすめ商品をメール配信する「レコメンドメール機能」などを豊富に備えています。
導入はウェブサイトにタグを設置することで完了し、最短1週間でレコメンドの表示を開始可能です。
■価格：月額利用料金3万9,000円～（税別） 初期費用：9万9,000円（税別）
「GENIEE RECOMMEND」（株式会社ジーニー）
「GENIEE RECOMMEND」は、株式会社ジーニーが提供するレコメンドエンジンです。
AIがユーザーごとの行動を学習・分析し、好みに合わせた最適な商品提案を行います。同社のサイト内検索システムGENIEE SEARCHと連携することで、価格や在庫の変動に即した鮮度の高いレコメンドを提示できる点が強みです。
また、事業に合わせた独自ロジックのカスタマイズ開発や、専任担当による定期的なチューニング支援など、伴走体制も充実しています。
■価格：要お問い合わせ
「ZETA RECOMMEND」（ZETA株式会社）
「ZETA RECOMMEND」は、ZETA株式会社が提供するレコメンドエンジンです。
AIを活用し、ユーザーのニーズを予測して高度にパーソナライズされたおすすめを提示します。特徴として、従来の入出力形式を保ったまま既存サイトへの導入ができます。機能面では、閲覧経路から個々に適した提案を行う「リアルタイムレコメンド」や「関連商品レコメンド」に加え、外部のEメール・DMP・SNSや、同社シリーズ製品との強力な連携が可能です。
■価格：要お問い合わせ
「NaviPlusレコメンド」（株式会社DGビジネステクノロジー）
「NaviPlusレコメンド」は、株式会社DGビジネステクノロジーが提供するレコメンドエンジンです。
2010年の提供開始から15年以上の歴史を持ち、国内500サイト以上に導入されていて、高精度なパーソナライズを実現しています。
機能面では、大規模言語モデルにより新着商品も扱える「LLMレコメンド」や、アパレルなどに適した「画像レコメンド」など、最先端のAIロジックを搭載している点が特徴です。また、成果の高いロジックをAIが自動で選択する最適化機能や、ランキング、再入荷・値下げ検知、属性連携、レコメンドメール機能なども備えています。
また、レコメンドで蓄積した閲覧などの行動履歴データをサイト内検索サービス「NaviPlusサーチ」に自動連携させ、実際のユーザー行動に基づいた人気順表示に活用できる点も特徴です。
■価格：要お問い合わせ
「LogrecoAI」（株式会社Logreco）
「LogrecoAI」は、株式会社Logrecoが提供するレコメンドエンジンです。
レコメンドエンジンの老舗企業としての知見を活かし、独自のハイブリッド型アルゴリズムを採用しています。機能は必要なものだけに絞り込み、各種サービスと柔軟に連携できるシンプルさが強みです。定番品をすすめる「ベーシックレコメンド」に加え、あえて売れ筋以外を訴求して新しい買い物体験を演出する「ロングテールレコメンド」も提供。一度設定を決めれば手放しで自動運用できる点も魅力です。
■価格：要お問い合わせ
自社に最適なレコメンドエンジンで売上を最大化しよう
レコメンドエンジンは、ユーザー一人ひとりの行動履歴や購買データをもとに最適な商品を提案し、売上アップや顧客満足度の向上に貢献するツールです。
自社に合ったレコメンドエンジンを選ぶ際は、解決したい課題に対応する機能があるか、既存のECプラットフォームやシステムと連携できるか、初期費用・運用費用が予算に見合うか、導入後のサポート体制が充実しているかといったポイントを総合的に確認することが大切です。
この記事を参考に自社の目的やサイト規模、予算を整理したうえで、気になるレコメンドエンジンの実際の機能や導入効果を確認してみましょう。
DGビジネステクノロジーの「NaviPlusレコメンド」は、実績とノウハウにもとづく要件定義から、24時間365日の稼働監視、定期的な改善提案まで一貫したサポートが受けられます。また、既存のECシステム・ASPカートはそのままに、レコメンド機能だけをスムーズに置き換えることが可能です。興味をお持ちの方や導入をご検討の方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。
よくある質問
レコメンドエンジンを導入するメリットは？
レコメンドエンジンの導入によって、客単価が向上するというメリットがあります。アップセル、クロスセルを促して購入点数や金額を引き上げます。また、サイトの回遊率や滞在時間の向上もメリットのひとつです。関連情報を継続的に提示することで早期離脱や直帰が防げます。
さらに、顧客体験の向上も期待できるでしょう。ストレスのない快適な商品探しが満足度の高い購買体験を生み、リピーターの獲得やサイトへの信頼構築につながります。
ベンダー提供のSaaS型レコメンドサービスを利用する以外にレコメンドエンジンを利用する方法はある？
レコメンドエンジンを、この記事で紹介したようなベンダー提供のSaaS型レコメンドサービス以外で利用する方法は、主に2つあります。
ひとつはECシステムに標準搭載された機能の利用です。利用中のカートシステムなどの標準機能や公式オプションを使うため、低コストかつスピーディーに導入できますが、専門ベンダーのレコメンドエンジンに比べ、精度やカスタマイズ性は限られます。
もうひとつは、オープンソースを利用し、自社開発する方法です。既存システムやデータベースと深く連携した自由度の高い仕組みを作れますが、開発・保守に多大なコストがかかります。
レコメンドエンジンで使われる代表的なアルゴリズムは？
レコメンドエンジンで活用される代表的なアルゴリズムとして、協調フィルタリングやパーソナライズドレコメンドなどが挙げられます。
協調フィルタリングとは、ユーザーの閲覧・購買データをもとに、行動パターンが似ているほかのユーザーの履歴を参照して商品を推薦するアルゴリズムです。
パーソナライズドレコメンドとは、行動履歴や属性データを軸に、ほかのユーザーの購買傾向なども組み合わせながら、ユーザーの好みや嗜好に合った商品を提案するアルゴリズムです。
