レコメンデーションエンジン市場規模・シェア分析：成長動向と予測（2025-2030年）

レコメンデーションエンジン市場レポート：業界分析、規模、予測

市場概要

レコメンデーションエンジン市場は、2025年には91.5億米ドル規模に達し、2030年までに381.8億米ドルに成長すると予測されており、2025年から2030年にかけて33.06%という高い年平均成長率（CAGR）が見込まれています。この成長は、AI駆動型パーソナライゼーションへの継続的な投資、ヘッドレスコマーススタックの成熟、リアルタイムストリーミングデータの普及、および説明可能なAI（XAI）の主流化によって牽引されています。企業はレコメンデーションエンジンを収益インフラと見なし、クラウド支出を増やし、多アルゴリズム実験を積極的に行っています。プライバシー保護データ慣行への規制強化とゼロパーティデータ戦略の台頭も、小売、ヘルスケア、金融サービスといった幅広い分野での導入を後押ししています。

地域別に見ると、アジア太平洋地域が最も急速に成長し、最大の市場となる見込みです。市場の集中度は中程度と評価されています。

主要なレポートのポイント

* 展開モード別: 2024年にはクラウドが市場シェアの64.19%を占め、ハイブリッドモデルは2030年までに16.65%のCAGRで成長すると予測されています。
* レコメンデーションアプローチ別: 2024年にはハイブリッドおよびアンサンブル技術が43.91%のシェアを占め、コンテキストベースおよび知識ベースのシステムは2030年までに20%のCAGRで拡大すると見込まれています。
* エンドユーザー産業別: 2024年には小売およびEコマースが34.63%の収益シェアで市場をリードし、ヘルスケアおよびライフサイエンスは2030年までに19%のCAGRで成長しています。
* アプリケーションチャネル別: 2024年にはウェブおよびモバイルアプリが56.16%のシェアを占め、チャットボットおよび音声アシスタントは2030年までに22.84%のCAGRで最も急速に成長すると予測されています。
* 地域別: 2024年には北米が39.81%の市場シェアで優勢でしたが、アジア太平洋地域は2030年までに17.66%のCAGRで最も急速な成長を遂げると予測されています。

グローバルレコメンデーションエンジン市場のトレンドと洞察

推進要因

1. ヘッドレスおよびコンポーザブルコマースアーキテクチャの台頭: ブランドがプレゼンテーション層とコアトランザクションエンジンを分離できるヘッドレスコマースは、レコメンデーションマイクロサービスがあらゆるデジタルタッチポイントをサポートすることを可能にします。このモジュール設計は、迅速なA/Bテスト、統合リスクの低減、および消費者の行動変化に対する将来性のある投資を促進します。
2. リアルタイムストリーミングデータパイプラインの普及: 企業は日次バッチ更新からミリ秒単位のデータフローへと移行しており、レコメンデーションエンジンがユーザーの意図をリアルタイムで捉えることを可能にしています。これにより、動的なクロスセル提案、適応型バンドル、およびサプライチェーンを考慮したプロモーションが実現し、平均注文額の増加やカート放棄率の低下に貢献しています。
3. パーソナライゼーションコンプライアンスのためのゼロパーティデータへの移行: サードパーティCookieの段階的廃止に伴い、ブランドはクイズ、プリファレンスセンター、会話型アンケートを通じてゼロパーティデータを収集する傾向を強めています。これにより、透明性が確保され、GDPRなどの規制に準拠しながら、より的確なパーソナライズされた体験を提供できるようになります。
4. マーチャンダイジングツールにおける説明可能なAI（XAI）の主流化: 説明可能なAIは、不透明なアルゴリズムを理解しやすい意思決定支援ツールに変換します。欧州の規制や企業のリスク管理チームが透明性を求める中、ベンダーは機能属性ダッシュボードを組み込み、小売マーチャンダイザーがアルゴリズムの重みをリアルタイムで調整し、ブランドの優先順位と整合させることが可能になっています。

抑制要因

1. サードパーティCookieの廃止によるクロスサイトシグナルの制限: ブラウザのプライバシー更新により、協調フィルタリングのデータセットが縮小し、ファーストパーティ識別子への依存度が高まっています。これにより、特に大規模なログインユーザーベースを持たない中小企業は苦戦し、顧客データプラットフォームへの投資を余儀なくされています。
2. 中小企業にとっての機能ストア維持の高コスト: リアルタイム機能ストアは、ユーザーおよび製品ベクトルへの低遅延アクセスを保証しますが、高額なクラウド費用を伴います。多くの中小企業はこのコストを維持できず、高度なパーソナライゼーションの導入が妨げられ、大手テクノロジー企業との間でパフォーマンスギャップが生じています。

セグメント分析

* 展開モード別: クラウドインフラがスケーラビリティを推進
クラウドソリューションは2024年に64.19%の市場シェアを獲得し、16.65%のCAGRで成長すると予測されています。Amazon PersonalizeやGoogle Cloud Recommendations AIのようなマネージドプラットフォームは、インフラのオーバーヘッドを削減し、迅速な反復サイクルを可能にします。オンプレミスは規制の厳しい分野で依然として重要ですが、人材とハードウェアのコストが高くなります。オンプレミスでのデータ常駐とクラウドでのモデルトレーニングを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャは、金融機関などで関心が高まっています。エッジ展開は、スマートシェルフやミラーが200ミリ秒未満の推論を必要とする食料品チェーンやファッションストアで登場しています。

* レコメンデーションアプローチ別: ハイブリッドモデルがイノベーションをリード
ハイブリッドシステムは、単一アルゴリズムの弱点を補完するため、2024年に43.91%のシェアを占めました。これらは協調フィルタリング、コンテンツベース、知識ベースのロジックを組み合わせ、コールドスタートユーザーに対応し、カタログの多様性を促進します。コンテキストベースおよび知識ベースの技術は、大規模言語モデルや知識グラフによって意図と製品関係を解読し、20%のCAGRで成長しています。生成AIは記述的なメタデータを生成し、カタログを充実させ、コールドスタート性能を向上させています。

* エンドユーザー産業別: 小売が優勢、ヘルスケアが加速
小売およびEコマースは、クロスセル、バスケットサイズの増加、在庫最適化のためにレコメンデーションを活用し、2024年に34.63%の市場シェアを維持しました。メディアおよびエンターテイメントプラットフォームは、視聴者の維持のために時間ベースのエンゲージメント指標に依存しています。ヘルスケアおよびライフサイエンス市場は19%のCAGRで急成長しており、AI駆動型の意思決定支援がゲノムデータとライフスタイルデータを成果データベースと照合して治療法を個別化しています。金融機関はパーソナライズされた信用、不正アラート、マイクロ投資のヒントにエンジンを展開し、通信事業者は予測的な解約分析を通じてプランアップグレードや5G展開を最適化しています。

* アプリケーションチャネル別: 音声アシスタントが会話型コマースを推進
ウェブおよびモバイルインターフェースは2024年に収益の56.16%を占め、デフォルトの発見経路であり続けています。チャットボットおよび音声アシスタント市場は、AmazonのAlexa AIサブスクリプションやWalmartのSparkyアシスタントに支えられ、最も急速な成長を予測されています。会話型インターフェースは意図と感情を分析し、コンテキストに応じたアップセルを可能にします。メール、SMS、プッシュ通知は、ゼロパーティの好みデータを活用した費用対効果の高いリテンションチャネルです。店内キオスクは、コンピュータービジョンとレコメンデーションロジックを融合させ、ガイド付き販売ジャーニーを創出しています。

地域分析

* 北米: 2024年に39.81%のシェアを占め、成熟したクラウドエコシステムとプライバシーフレームワークに支えられています。米国の小売業者はレコメンデーションエンジンをリテールメディアネットワークと統合し、スポンサー付きプレースメントを収益化しています。
* アジア太平洋: 2030年までに17.66%のCAGRで最も急速な拡大を記録すると予測されています。2024年には生成AIへの地域投資が34億米ドルに達し、中国がその大部分を占めています。インドの金融機関や日本・韓国のエッジAI小売パイロット、東南アジアのモバイルファーストコマースが成長を牽引しています。
* ヨーロッパ: GDPRやEU AI法といった厳格なコンプライアンスとイノベーションのバランスを取っています。説明可能性が要求されるため統合コストは高まりますが、プライバシー重視のフレームワークを輸出可能にしています。
* 中東およびアフリカ: 国家AI戦略がEコマースおよびフィンテックのレコメンデーションパイロットを支援しており、特にアラブ首長国連邦とサウジアラビアで顕著です。
* 南米: ブラジルおよびチリのマーケットプレイスでAIバンドルによるバスケットリフトを追求し、導入が進んでいます。

競争環境

レコメンデーションエンジン市場は断片化されていますが、クラウドハイパースケーラーがレコメンデーション機能をプラットフォームに組み込むことで統合が加速しています。Amazon Web ServicesはPersonalize APIを通じてマーチャントとの連携を深め、MicrosoftはAzure AIとDynamics 365を連携させてCRMワークフローにレコメンデーションを拡張し、Google CloudはVertex AI SearchとAdsを統合してスポンサー付きプレースメントを収益化しています。

Salesforce、Adobe、SAPといった垂直特化型ベンダーも存在し、それぞれCRM、マーケティング、サプライチェーンの分野でレコメンデーションを提供しています。ヘルスケアや銀行業界では、ドメイン知識とコンプライアンス課題を解決できるニッチなベンダーが好まれています。OpenAIによるCrossing Mindsチームの買収など、戦略的買収も活発化しています。

パートナーシップモデルは、CDP、分析、マーケティングオートメーションスイートをバンドルする方向へと進化しており、顧客のスイッチングコストを高めています。中小企業向けのコスト効率の高い機能ストアやプラグアンドプレイモデルには、まだ未開拓の市場が存在し、運用費用とデータローカライゼーションの制約に対処できるベンダーが潜在的な成長を捉える位置にいます。

主要プレイヤー

* IBM Corporation
* Google LLC (Alphabet Inc.)
* Amazon Web Services Inc.
* Microsoft Corporation
* Salesforce Inc.

最近の業界動向

* 2025年6月: OpenAIがCrossing Mindsチームを買収し、パーソナライズされたレコメンデーションを強化しました。
* 2025年6月: WalmartがSparkyアシスタントを展開し、買い物客の27%がインフルエンサーの推薦よりもAIの提案を信頼するようになりました。
* 2025年3月: AdobeがAIプラットフォーム上でCustomer Experience Orchestrationを導入し、AIサービスの収益が50%増加したと報告しました。
* 2025年3月: AmazonがInterests AIショッピングアシスタントとHealth AIチャットボットをテストし、生成AIのフットプリントを拡大しました。
* 2025年2月: CleverTapのAIレコメンデーションエンジンにより、Eatigoのレストラン予約が倍増しました。

レコメンデーションエンジン市場に関する本レポートは、顧客の過去の行動に基づいて最も関連性の高いアイテムを推奨するデータフィルタリングツールに焦点を当てています。Eコマース、ソーシャルメディアプラットフォーム、コンテンツベースのウェブサイトなどで広く利用されており、本調査では、レコメンデーションエンジンの種類、展開モード、エンドユーザー産業、地域別の収益を分析しています。また、COVID-19パンデミックの影響、採用された戦略、新興市場の主要指標についても質的にカバーしています。

エグゼクティブサマリーによると、レコメンデーションエンジン市場は急速な成長を遂げており、2025年には91.5億米ドルの市場規模に達し、2030年までには33.06%の年平均成長率（CAGR）で381.8億米ドルに達すると予測されています。この成長は、主に技術革新とデジタルコマースの拡大によって推進されています。

市場は複数のセグメントにわたって分析されています。展開モード別では、弾力的なスケーリングとマネージドAIサービスの利点から、クラウド展開が64.19%の市場シェアを占め、市場を牽引しています。レコメンデーション手法別では、ハイブリッド/アンサンブルモデルが43.91%のシェアを占め、コールドスタート問題の解決や多様な製品発見の提供において重要な役割を果たしています。協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、コンテキストベースおよび知識ベースの手法も広く利用されています。エンドユーザー産業では、小売およびEコマース、メディアおよびエンターテイメント、BFSI、ITおよび通信、ヘルスケアおよびライフサイエンスなどが主要であり、特にヘルスケアおよびライフサイエンス分野は、パーソナライズされた医療の需要に牽引され、2030年までに19%のCAGRで最も急速に拡大すると見込まれています。地域別では、アジア太平洋地域がAIへの強力な投資とデジタルコマースの急速な普及により、17.66%のCAGRで最も速い市場成長を記録しています。アプリケーションチャネルには、ウェブおよびモバイルアプリ、Eメール/プッシュ通知、チャットボット/音声アシスタント、店舗内/キオスクおよびエッジデバイスなどが含まれます。

市場の推進要因としては、ヘッドレスおよびコンポーザブルコマースアーキテクチャの台頭、リアルタイムストリーミングデータパイプラインの普及、パーソナライゼーションのコンプライアンスを目的としたゼロパーティデータへの移行、マーチャンダイジングツールにおける説明可能なAI（XAI）の主流化、CDP（顧客データプラットフォーム）およびマーケティングオートメーションスタックとのベンダーバンドル、リテールメディアネットワークにおけるバスケットサイズKPI向上への需要が挙げられます。

一方で、市場の阻害要因としては、サードパーティCookieの廃止によるクロスサイトシグナルの制限、中小企業にとってのフィーチャーストア維持の高コスト、データプライバシーの地域化法によるモデルの断片化の増加、アルゴリズムバイアスが結果に対する規制当局の監視を強化する可能性などが存在します。

競争環境は、市場集中度、戦略的動き、市場シェア分析を通じて評価されており、Amazon Web Services, Inc.、Salesforce, Inc.、Adobe Inc.、Google LLC (Alphabet Inc.)、IBM Corporation、Microsoft Corporation、Oracle Corporation、SAP SEなどの主要企業が市場で活動しています。これらの企業は、グローバルおよび市場レベルの概要、コアセグメント、財務情報、戦略情報、市場ランク/シェア、製品およびサービス、最近の動向に基づいてプロファイルされています。

レコメンデーションエンジン市場は、デジタル変革とパーソナライゼーションの需要の高まりにより、今後も力強い成長が期待されます。技術の進化と新たなユースケースの出現が、市場の機会をさらに拡大していくでしょう。

1. 序論

• 1.1 調査の前提条件と市場の定義

• 1.2 調査範囲

2. 調査方法

3. エグゼクティブサマリー

4. 市場概況

• 4.1 市場概要

• 4.2 市場の推進要因
  • 4.2.1 ヘッドレスおよびコンポーザブルコマースアーキテクチャの台頭

  • 4.2.2 リアルタイムストリーミングデータパイプラインの普及

  • 4.2.3 パーソナライゼーションコンプライアンスのためのゼロパーティデータへの移行

  • 4.2.4 マーチャンダイジングツールにおける説明可能なAI（XAI）の主流化

  • 4.2.5 CDPおよびマーケティングオートメーションスタックとのベンダーバンドル

  • 4.2.6 小売メディアネットワークにおけるバスケットサイズKPIの向上への要求

• 4.3 市場の制約
  • 4.3.1 クロスサイトシグナルを制限するサードパーティCookieの廃止

  • 4.3.2 中小企業にとってのフィーチャーストア維持の高コスト

  • 4.3.3 モデルの断片化を増加させるデータプライバシーの地域化法

  • 4.3.4 結果に対する規制当局の監視を促すアルゴリズムバイアス

• 4.4 バリュー/サプライチェーン分析

• 4.5 規制環境

• 4.6 技術的展望

• 4.7 ポーターの5つの力分析
  • 4.7.1 供給者の交渉力

  • 4.7.2 買い手の交渉力

  • 4.7.3 新規参入の脅威

  • 4.7.4 代替品の脅威

  • 4.7.5 競争の激しさ

• 4.8 新興ユースケース

5. 市場規模と成長予測（金額）

• 5.1 展開モード別
  • 5.1.1 クラウド

  • 5.1.2 オンプレミス

• 5.2 レコメンデーションアプローチ別
  • 5.2.1 協調フィルタリング

  • 5.2.2 コンテンツベースフィルタリング

  • 5.2.3 ハイブリッド/アンサンブルモデル

  • 5.2.4 コンテキストおよび知識ベース

• 5.3 エンドユーザー産業別
  • 5.3.1 小売およびEコマース

  • 5.3.2 メディアおよびエンターテイメント

  • 5.3.3 BFSI

  • 5.3.4 ヘルスケアおよびライフサイエンス

  • 5.3.5 ITおよび通信

  • 5.3.6 その他（旅行、教育）

• 5.4 アプリケーションチャネル別
  • 5.4.1 ウェブおよびモバイルアプリ

  • 5.4.2 メール/プッシュ通知

  • 5.4.3 チャットボット/音声アシスタント

  • 5.4.4 店内/キオスクおよびエッジデバイス

• 5.5 地域別
  • 5.5.1 北米

  • 5.5.1.1 米国

  • 5.5.1.2 カナダ

  • 5.5.1.3 メキシコ

  • 5.5.2 ヨーロッパ

  • 5.5.2.1 ドイツ

  • 5.5.2.2 英国

  • 5.5.2.3 フランス

  • 5.5.2.4 ロシア

  • 5.5.2.5 その他のヨーロッパ

  • 5.5.3 アジア太平洋

  • 5.5.3.1 中国

  • 5.5.3.2 日本

  • 5.5.3.3 インド

  • 5.5.3.4 韓国

  • 5.5.3.5 オーストラリア

  • 5.5.3.6 その他のアジア太平洋

  • 5.5.4 中東およびアフリカ

  • 5.5.4.1 中東

  • 5.5.4.1.1 サウジアラビア

  • 5.5.4.1.2 アラブ首長国連邦

  • 5.5.4.1.3 その他の中東

  • 5.5.4.2 アフリカ

  • 5.5.4.2.1 南アフリカ

  • 5.5.4.2.2 エジプト

  • 5.5.4.2.3 その他のアフリカ

  • 5.5.5 南米

  • 5.5.5.1 ブラジル

  • 5.5.5.2 アルゼンチン

  • 5.5.5.3 その他の南米

6. 競合情勢

• 6.1 市場集中度

• 6.2 戦略的展開

• 6.3 市場シェア分析

• 6.4 企業プロファイル (グローバルレベルの概要、市場レベルの概要、主要セグメント、利用可能な財務情報、戦略情報、市場ランク/シェア、製品とサービス、最近の動向を含む)
  • 6.4.1 Amazon Web Services, Inc.

  • 6.4.2 Salesforce, Inc.

  • 6.4.3 Adobe Inc.

  • 6.4.4 Google LLC (Alphabet Inc.)

  • 6.4.5 IBM Corporation

  • 6.4.6 Microsoft Corporation

  • 6.4.7 Oracle Corporation

  • 6.4.8 SAP SE

  • 6.4.9 Algonomy Software Pvt. Ltd.

  • 6.4.10 Coveo Solutions Inc.

  • 6.4.11 Dynamic Yield Ltd. (Mastercard)

  • 6.4.12 Kibo Commerce, Inc.

  • 6.4.13 Algolia, Inc.

  • 6.4.14 Bloomreach, Inc.

  • 6.4.15 Nosto Solutions Oy

  • 6.4.16 Unbxd Inc.

  • 6.4.17 Intel Corporation

  • 6.4.18 Recolize GmbH

  • 6.4.19 Qubit Digital Ltd. (Coveo)

  • 6.4.20 Sitecore Holding A/S

7. 市場機会と将来のトレンド

• 7.1 ホワイトスペースと未充足ニーズの評価