商品レコメンドAIで売上アップ！ECサイトでの活用法と導入メリット

• Web Create
• 2025.10.07

はじめに

ECサイトの競争が激化する中、「どうやってユーザーに最適な商品を提案するか」は売上アップの大きな鍵となっています。近年注目されているのが、AIを活用した「商品レコメンドシステム」です。本記事では、AIレコメンドの仕組みと、実際の導入事例・効果について詳しくご紹介します。

商品レコメンドAIとは？

商品レコメンドAIとは、ユーザーの行動データや購入履歴をもとに、「その人に合った商品」を自動で提案するシステムです。
これにより、ECサイト上での「探す手間」を減らし、購買率や客単価の向上が期待できます。

主なデータ活用例：

• 閲覧履歴（例：最近見た商品）
• 購入履歴（例：定期購入、リピート傾向）
• カート履歴（例：カートに入れて離脱した商品）
• 類似ユーザーの行動（協調フィルタリング）

ECサイトに導入するメリット

売上・CV率の向上
ユーザーごとに最適化された提案がされることで、「これも買おうかな」と思わせるクロスセル・アップセルが促進されます。

回遊性の向上
関連商品や人気アイテムを提案することで、1セッションあたりの閲覧ページ数が増加。

運用の省力化
手動で「おすすめ商品」セクションを更新する必要がなくなり、AIがリアルタイムで自動調整してくれます。

活用事例：中小規模ECでも効果あり！

大手ECサイトだけでなく、中小規模のShopifyやBASEなどを使っている事業者でも、レコメンドAIは導入可能です。
例えばノベルティグッズ販売サイトでは、以下のような成果が見られました：

• 「閲覧履歴からのおすすめ」でCVR 1.8倍
• 特定カテゴリの関連商品提案で、客単価12％UP
• 季節・イベントに応じた自動提案での回遊率上昇

導入時のチェックポイント

✔ 自社の売上規模・商品点数に合ったツールを選ぶ

✔ Google AnalyticsやShopifyのデータ連携が可能か確認

✔ デザインカスタマイズや表示場所の柔軟性があるか

✔ 試用期間や導入サポートの有無を事前に確認

代表的なレコメンドAIツール（2025年時点）

まとめ：AIレコメンドで「買いたい気持ち」を引き出す

ECサイトにおける商品レコメンドAIの導入は、「顧客に合った提案」を自動で行うための強力な武器です。小規模のECでも、適切に活用すればCV率や客単価の大幅アップが期待できます。導入前には目的を明確にし、自社に合ったツールを選定することが成功の鍵です。