レコメンデーションエンジン市場の規模、シェア、トレンド分析レポート：導入モード別（オンプレミス、クラウド）、タイプ別（協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッドレコメンデーションシステム、その他）、エンドユーザー業界別（ITおよび通信、BFSI、小売、メディアおよびエンターテイメント、ヘルスケア、その他）、地域別（北米、ヨーロッパ、APAC、中東およびアフリカ、ラテンアメリカ）予測、2025～2033年

レコメンデーションエンジン市場の成長要因

モバイルとWebを通じたデジタルコマース体験のカスタマイズに対する需要の高まり

企業の成長には、より質の高い個別化された顧客サービスとソリューション／サービスの質が不可欠です。市場拡大の原動力となる可能性が高い、より優れた顧客サービスの最も重要な要素は、顧客満足度と顧客維持率です。

企業は、競合他社が模倣しにくい優位性を獲得するために、高度に個別化された顧客体験を提供する技術やテクノロジーを求めています。こうした体験は、個人データを活用して、何百万人もの顧客に優れた体験を提供します。成果は、その実行によって決まります。適切に実施されれば、パーソナライズされた顧客体験は、企業の差別化、顧客ロイヤルティの育成、そして今日の競争の激しい環境において極めて重要な長期的な競争優位性の獲得に役立ちます。

顧客は​​もはや実店舗で購入を決定するのではなく、デジタル商品棚の前で、パソコンのブラウザやスマートフォンを使ってオンラインで購入の決定を下すようになっています。小売業者にとって、商品の価格、配置、そして広告は、もはや周囲の棚にある商品との比較だけでなく、世界中にウェブサイトを持つ店舗の代替商品とも比較されるようになりました。この点において、AIや機械学習を活用したレコメンデーションエンジンなどの技術は、消費者のニーズと商品を一致させ、競合他社の一歩先を行くことを可能にします。

市場の制約

誤ったラベル表示がレコメンデーションエンジンの需要を急落

消費者の選択肢が豊富なため、小売業者は顧客の嗜好を見極めることが困難でした。テクノロジーの進歩は業界全体で急速に普及し、導入が進んでいます。様々なテクノロジーの進歩は、消費者の行動、そして販売前後の消費者の協働やコミュニケーションの方法を変えてきました。

あらゆるユーザーデータを考慮し、パーソナライズし、可能な限り最適な結果を提供する必要性が高まっており、業界全体でレコメンデーションシステムの導入に影響を与える可能性があります。クライアントが目にするコンテンツ、つまり製品のビジュアルは、消費者情報に付加される主要な要素の一つです。

製品の説明やラベルに基づいて製品間の類似点を見つけ、消費者の過去の利用履歴を学習して類似製品を推奨することで、レコメンデーションエンジンは製品の説明や属性に基づいて商品を推奨することができます。レコメンデーションシステムは、特徴セットに基づいて観察を行います。そして、履歴/ラベル付きデータクラスターを用いて、そのクラスター内のラベルに基づいてクラスターに提案を割り当てます。

ラベルを調べて商品を推奨する際の最大の問題は、ラベルが異なる同一製品が見落とされたり、不適切に消費されたりする可能性があることです。これは、情報が適切に統合されていないことを示唆しています。これは主に、ユーザーの嗜好の変化によって引き起こされます。結果として、ビジュアルにおけるクライアントの嗜好やラベルを正しく分析することの複雑さは、メディア・エンターテインメント、旅行・ホスピタリティなど、ビジュアルが顧客の意思決定に重要な役割を果たす特定のエンドユーザー業界における発展を妨げると予測されます。したがって、この要因はレコメンデーションエンジン市場の成長を阻害しています。

市場機会

管理、マーチャンダイジング、在庫管理ルールの採用増加

小売業は、消費者のオンラインショッピングや商品検索への傾向により、変革的なデジタルシフトを遂げています。さらに、パンデミックにより、マーケティングの焦点はブランドロイヤルティ、インタラクションの強化、拡張性といった要素へと移行しました。

BDO 2020 小売デジタルトランスフォーメーション調査によると、回答者の59%がマーケティングおよび販売プロジェクトに取り組んでいると回答しています。回答者の約32%は、これらのプロジェクトは長期的なもの（今後12か月を見据えたもの）であると述べています。

さらに、技術の進歩により、データを活用してより適切な判断を行うための大きな機会が生まれています。近年、カスタマージャーニーはますます複雑化しており、単一のアクティビティやチャネルに焦点を当てると、顧客が購入に至るまでの複数のタッチポイントでどのようにインタラクションを経験するかという全体像を見失ってしまいます。小売業者やマーケティング担当者は、様々なテクノロジーを活用して、カスタマージャーニーにおける複数のタッチポイントを統合し、顧客一人ひとりに固有のアイデンティティを構築することができます。

これらのテクノロジーを活用することで、マーケティング担当者は顧客が購買ファネルをどのように進んでいるかを追跡し、顧客が好むチャネルでリーチすることができます。また、きめ細かなデータ活用により、企業は顧客がメディアとどのようにインタラクションしているかをより深く理解し、各インタラクションにクレジットを割り当てることで、メディアバイイングを最適化することができます。さらに、これらのインサイトはほぼリアルタイムで生成されるため、マーケティング担当者は顧客体験のあらゆる段階でエンゲージメントを高め、購入決定に影響を与える機会を捉えることができます。

さらに、デジタルコマースの拡大と運用予算の逼迫により、eコマース事業者は投資するテクノロジーやソリューションについて十分な情報に基づいた選択を迫られており、ROIを最大化しています。今日の小売業者は、顧客を理解し、便利で一貫性のあるショッピング体験に対する顧客の期待を理解するために、顧客コンバージョンを最大化するための戦略的なソリューションを求めています。その結果、予測期間中に、世界中の小売業者がレコメンデーション エンジンの利用を増やすことが予想されます。

地域分析

世界のレコメンデーションエンジン市場はアジア太平洋地域が圧倒的なシェアを占めており、2030年までに売上高は年平均成長率（CAGR）39%で230億米ドルに達すると予想されています。

eコマース大手のアリババは、AIと機械学習を活用して提案機能を強化しています。例えば、アリババの検索エンジニアリングチームは、パーソナライズされた検索、レコメンデーション、広告を組み合わせたオンラインサービスプラットフォーム「AI OS」を開発しました。

Google Cloudは2021年1月、アジアを含む世界中のオンラインビジネス向けにAIレコメンデーションエンジンを開発する意向を発表しました。クラウドコンピューティングサービスである「Product Discovery Solutions for Retail」により、小売業者はデジタルプロパティ全体で顧客エンゲージメントとコンバージョンを向上させる検索機能とレコメンデーション機能を統合できるようになります。

北米地域は、世界のレコメンデーションエンジン市場で第2位のシェアを占めており、年平均成長率（CAGR）は36%で、2030年までに140億米ドルの売上高を生み出すと予測されています。

米国は、先進技術への戦略的投資によって推進される強力なイノベーションエコシステムを有しています。さらに、世界中の大企業や起業家、そして著名な研究機関の存在もあって、人工知能や機械学習などの技術開発が加速しており、北米地域のレコメンデーションエンジンを強力にサポートしています。

Microsoft、Google、アマゾンやIBMをはじめとする主要テクノロジー企業が、この地域で重要な市場プレーヤーとして台頭しています。この地域は、最先端の企業の存在により、レコメンデーションエンジン市場において最も先進的かつ収益性の高い市場となっており、予測期間中に投資を引き付ける可能性が高くなります。

導入モードに関する洞察

市場はオンプレミスとクラウドに分かれています。オンプレミスセグメントは世界のレコメンデーションエンジン市場で最大のシェアを占めており、2030年までに38%のCAGRで成長し、430億米ドルの収益を生み出すと予測されています。

機械学習は、主要なレコメンデーションシステムにおいてますます重要な要素になりつつあります。システムは機械学習を用いてすべてのデータを理解し、潜在的に気づいていない可能性のある関係性を特定する必要があります。最良の結果を得るには、通常、迅速な結果を提供できるオンボードシステムが使用されます。多くのアプリケーション分野において、オンプレミスレコメンデーション用のアルゴリズムは、組織のファイアウォールの内側で、サーバーベースまたはエッジベースのアーキテクチャを用いて適用されます。

個人データに関するプライバシーとセキュリティ上の懸念から、多くの企業がオンプレミスソフトウェアを採用しています。企業は自社の要件やセキュリティニーズに合わせてハードウェアを適応・調整できるため、オンプレミス導入の大きなメリットとなります。

タイプ別インサイト

レコメンデーションエンジン市場は、協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッドレコメンデーションシステム、その他のタイプに分類されます。ハイブリッドレコメンデーションシステムセグメントが市場を席巻しており、2030年までに年平均成長率（CAGR）39%で成長し、売上高は200億米ドルに達すると予測されています。

この戦略は、協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリングの両方を組み込んでいます。レコメンデーションは、過去のユーザーアクティビティと、レコメンデーションを表示するクライアントの好みに基づいて行われます。Spotifyのカスタマイズされた「Discover Weekly」プレイリストは、ハイブリッドレコメンデーションアルゴリズムの好例です。

多くの企業が、ソリューションの有効性を高めるためにハイブリッドシステムの導入を増やしており、ハイブリッドフィルタリングはアルゴリズムの効率性を向上させることが認識されています。例えば、ITサービスプロバイダーのSigmoidalは、コラボレーションとコンテンツベースのアプローチを組み合わせ、機械学習を駆使して詳細なパターン認識を行うことで、ホームデコレーションのeコマース企業向けに商品レコメンデーションシステムを開発しました。

エンドユーザー業界に関する洞察

レコメンデーションエンジン市場は、IT・通信、BFSI、小売、メディア・エンターテインメント、ヘルスケア、その他のエンドユーザー業界に分類されます。小売業界はレコメンデーションエンジン市場で最大のシェアを占めており、年平均成長率（CAGR）37%で成長し、2030年までに190億米ドルの収益を生み出すと予測されています。

小売業者は、事業拡大のため、レコメンデーションエンジン市場におけるプレゼンスを拡大しています。よりパーソナライズされたD2C（Direct to Consumer）体験の提供によるメリットを享受するリーバイスは、2021年4月にAIを活用した商品提案エンジンをグローバルに拡大していくと発表しました。

2019年に米国で初めて開発されたこの推奨エンジンは、リアルタイムで動作し、消費者のオンライン行動指標をより深く理解することで、個別の購入レコメンデーションを提供します。2020年に世界中で店舗閉鎖が相次ぐ中、リーバイスは顧客のニーズを予測し、それと同等のものや類似のものを提示するテクノロジーに注力しました。さらに、同社はアジャイル開発手法を用いて新機能の導入、モデルの改良、予測精度の向上に取り組んでいます。