レコメンデーションエンジン市場の規模と展望、2025-2033

グローバルなレコメンデーションエンジン市場の規模は、2024年に77.1億ドルと評価され、2025年には105.7億ドルに成長し、2033年には1311.5億ドルに達する見込みです。この成長率は、予測期間（2025年から2033年）中に年平均成長率（CAGR）が37%となることを示しています。レコメンデーションエンジンは、マーケターが顧客にリアルタイムで関連する製品の推奨を提供できるデータフィルタリング技術です。これは、機械学習（ML）や人工知能（AI）などの複雑なアルゴリズムとデータ分析技術を使用して、個々のユーザーに適切な製品カタログを推薦します。レコメンデーションエンジンは、ユーザーの嗜好、過去の閲覧履歴、特性、および状況に基づいて、ウェブサイト、アプリケーション、電子メール上で製品を提示することができます。

現在、レコメンデーションエンジンは、エンターテインメント、モバイルアプリ、教育など、カスタマイズされた戦略を必要とするB2C（ビジネス・ツー・コンシューマー）eコマース業界で一般的に使用されています。より良い、個別化された顧客サービスとソリューション/サービスの品質は、企業の成長にとって不可欠です。顧客満足度と顧客維持は、市場の拡大を促進する最も重要な要素です。企業は、競合他社が模倣しにくい顧客体験を提供するための手法や技術を模索しています。このような体験は、プライベートデータを利用して数百万の顧客により良い体験を提供します。

顧客が店舗での購買決定を行うのではなく、デジタルシェルフの前で、コンピュータのブラウザやモバイルフォンを通じてオンラインで行うようになった結果、リテイラーは製品の価格、配置、および広告を、周囲の棚の製品と比較するだけでなく、世界中のウェブサイトを持つ店舗の代替製品とも比較しなければなりません。この点で、AIや機械学習を使用したレコメンデーションエンジンのような技術は、消費者のニーズと製品を一致させ、競合他社に対して一歩先を行くことを可能にします。

消費者の選択肢が多様化する中で、リテイラーは顧客の嗜好を把握するのに苦労しています。技術の進歩が急速に進み、業界全体で採用が進んでいます。技術の進展は、消費者行動や販売前後のコミュニケーションの方法を再定義しました。すべてのユーザーデータを考慮して個別化し、最適な出力を調整する必要性の高まりは、レコメンデーションエンジンの採用に影響を与えると考えられています。

顧客が実際に見るコンテンツ、すなわち製品のビジュアルは、消費者情報に寄与する主要な要素の1つです。レコメンデーションエンジンは、製品の説明やラベルに基づいて類似性を見つけ、消費者の過去の履歴を分析することで、比較可能な製品を推奨します。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、履歴/ラベル付きデータクラスタを使用して、そのクラスタ内のラベルに基づいて提案を割り当てます。

ラベルを検討して製品を推奨する際の最大の問題は、異なるラベルの同一製品が見落とされるか、不適切に消費される可能性があることです。これは、ユーザーの嗜好の変化によって引き起こされることが多いです。このため、特定のエンドユーザー業界（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）で、ビジュアルが顧客の決定に大きな役割を果たすことから、顧客嗜好やビジュアルにおけるラベルを正確に分析することの難しさが、レコメンデーションエンジンの成長を妨げると予測されています。

小売業界は、消費者がオンラインショッピングや製品検索に傾いているため、デジタルシフトを遂げています。さらに、パンデミックは、ブランドロイヤルティ、インタラクションの強化、スケーラビリティなどの要素にマーケティングの焦点を移しました。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%がマーケティングと営業プロジェクトに取り組んでいると述べています。約32%の回答者は、プロジェクトが長期的なものであり、次の12か月を見据えていると答えています。

さらに、技術の改善は、データを活用してより良い判断を下すための巨大な機会を生み出しています。顧客の旅は近年ますます複雑になっており、単一の活動やチャネルに焦点を当てることは、顧客が購入に至るまでのさまざまな追加のタッチポイントとどのように相互作用しているかの全体像を無視することになります。さまざまな技術が小売業者やマーケターが顧客の旅の複数のタッチポイントを調整し、ユニークな消費者アイデンティティを作成するのを支援しています。これらの技術を使用することで、マーケターは顧客が購入ファネルを進む過程を追跡し、顧客が好むチャネルでアプローチすることができます。

さらに、これらの洞察がほぼリアルタイムで生成されるため、マーケターは顧客体験の各ポイント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。また、eコマース企業は、デジタル商取引の増加と厳しい運用予算の影響を受けて、投資に関する情報に基づいた意思決定を行うことが求められています。これにより、ROIを最大化することが可能になります。

今日のリテイラーは、顧客の期待に応え、便利で一貫したショッピング体験を理解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、世界中のリテイラーは、予測期間中にレコメンデーションエンジンの利用を増加させる見込みです。アジア太平洋地域は、レコメンデーションエンジン市場での収益が39%のCAGRで成長し、2030年までに230億ドルに達すると予測されています。例えば、eコマースの巨人であるアリババは、AIと機械学習を活用して推奨を行っています。2021年1月、Google Cloudは、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計画を発表しました。

北米地域は、レコメンデーションエンジン市場の2番目に大きなシェアを占めており、2030年までに140億ドルの売上を生み出すと予測され、CAGRは36%です。アメリカは、先進技術への戦略的投資に支えられた強力なイノベーションエコシステムを持ち、世界中の主要企業や起業家、著名な研究機関の存在が、北米地域でのAIや機械学習などの技術の発展を加速させています。この地域では、Microsoft、Google、Amazon、IBMなどの重要な技術企業が市場の主要プレーヤーとして台頭しています。

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、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430億ドルの収益を生み出すと予測され、CAGRは38%です。機械学習は、主要なレコメンデーションシステムの重要な側面となっており、システムはすべてのデータを理解し、知られていない隠れた関係を特定するために機械学習を使用する必要があります。最適な結果を得るためには、迅速な結果を提供できるオンボードシステムが一般的に使用されます。

レコメンデーションエンジン市場は、コラボレーティブフィルタリング、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かれています。ハイブリッドレコメンデーションシステムセグメントは市場で優位性を持ち、2030年までに200億ドルの収益を生み出すと予測され、CAGRは39%です。この戦略は、コラボレーティブとコンテンツベースのフィルタリングの両方を組み込んでおり、以前のユーザー活動や推奨されるクライアントの嗜好に基づいて推奨を行います。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良い例です。

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産業に分かれています。小売セクターはレコメンデーションエンジン市場で最大のシェアを保持し、2030年までに190億ドルの収益を生み出すと予測され、CAGRは37%です。小売業者は、レコメンデーションエンジン市場での存在感を高めることで、ビジネスを前進させることを目指しています。2021年4月、Levi’sは、AIを活用した製品推奨エンジンをグローバルに拡大していくと発表しました。このレコメンデーションエンジンは2019年にアメリカで初めて開発され、リアルタイムで消費者のオンライン行動指標を理解し、個別化された購買推奨を提供することを目的としています。2020年に世界中で店舗が閉鎖される中、Levi’sは顧客が求めるものを予測し、それらや類似の製品を表示することに注力しました。

このレコメンデーションエンジン市場に関する詳細なデータ、予測、地域の洞察を得るためには、さらなる調査を行うことが推奨されます。

Report Coverage & Structure

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レポートの構造概要

本レポートは、レコメンデーションエンジン市場の詳細な分析を提供しており、以下の主要なセクションに分かれています。

1. イントロダクションおよび研究の枠組み

このセクションでは、レコメンデーションエンジンに関する基本情報や研究の目的が説明されています。特に、研究の範囲、セグメンテーション、および主要な研究目標が明確に示されています。また、限界や仮定についても触れています。

2. 市場機会の評価

新興地域や国、企業、アプリケーションに関する機会が評価され、どの分野での成長が期待されるかが分析されています。

3. 市場動向と要因

• ドライバー: 市場を牽引する要因が特定されています。
• 警告要因: 市場のリスク要因についても言及されています。
• 最新のマクロ経済指標: 経済情勢が市場に与える影響が分析されています。
• 地政学的影響: 地域ごとの政治的状況が市場に与える影響についても考察されています。
• 技術要因: レコメンデーションエンジンに関連する技術の進展が取り上げられています。

4. 市場評価

ポーターのファイブフォース分析やバリューチェーン分析を通じて、レコメンデーションエンジン市場の競争状況や価値の流れが詳述されています。

5. 規制フレームワーク

北米、ヨーロッパ、APAC、中東・アフリカ、ラテンアメリカなどの地域別に、規制の状況が分析され、各地域における市場の法的環境が評価されています。

6. ESGトレンド

環境、社会、ガバナンスに関連するトレンドがレコメンデーションエンジン市場に与える影響が考察されています。

7. 地域別市場分析

各地域（北米、ヨーロッパ、APAC、中東・アフリカ）ごとに、レコメンデーションエンジンの市場が詳細に分析されています。これには、導入モード、タイプ、エンドユーザー産業別の詳細なデータが含まれています。

8. 結論

最後に、レコメンデーションエンジン市場の全体的な展望と将来の予測がまとめられています。マーケットの成長可能性や今後の動向についての洞察が提供されています。

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