レコメンデーションエンジンの市場規模、シェア、動向、予測：タイプ別、技術別、展開モード別、用途別、エンドユーザー別、地域別、2025～2033年

世界のレコメンデーションエンジンの市場規模は2024年に63億2,000万米ドルとなりました。今後、IMARC Groupは、2033年には726億2,000万米ドルに達し、2025～2033年にかけて29.62%のCAGRを示すと予測しています。現在、北米が市場を独占しており、2024年の市場シェアは40.0%です。同市場は、AIと機械学習の進歩によって大きな成長を遂げており、eコマース、エンターテインメント、デジタルマーケティングなどにおいて、企業がパーソナライズされた体験を提供できるようになっています。リアルタイムでコンテキストを認識し、パーソナライズされたレコメンデーションに対する需要の高まりが、市場の成長を後押ししています。クラウドベースのソリューションとビッグデータの台頭は、レコメンデーションエンジンの機能をさらに強化し、レコメンデーションエンジン市場シェアにプラスに寄与しています。

レコメンデーションエンジン市場の成長を促進する主な要因は、eコマース、エンターテインメント、ヘルスケアなどの分野で、パーソナライズされたユーザー体験に対するニーズが高まっていることです。例えば、Arthurは2024年1月、オンラインビジネス向けのAI駆動型レコメンデーションエンジンを強化するレコメンダーシステムサポートを発表しました。この技術は、パフォーマンスの問題やデータのドリフトに対処し、正確で適切なレコメンデーションを保証します。Arthurはこれらのシステムを監視することで、顧客満足度と収益成長を向上させ、eコマースやコンテンツプラットフォームがデジタル経済におけるレコメンダーシステムを活用する方法に革命を起こします。ビッグデータとAI技術の台頭により、企業は消費者の行動を分析し、オーダーメイドのレコメンデーションを提供できるようになりました。さらに、機械学習アルゴリズムの採用拡大とクラウドコンピューティングインフラの拡大により、レコメンデーションシステムの拡張性と効率性が高まっています。これらの要因は総体的に、顧客エンゲージメントを向上させ、企業の収益創出を後押しする市場の成長を後押ししています。

米国のレコメンデーションエンジン市場の主な促進要因としては、eコマース、ストリーミングサービス、デジタルマーケティングなどの分野で、パーソナライズされた顧客体験に対するニーズが高まっていることが挙げられます。例えば、2024年4月、Bloomreachは、同社のDiscoveryプラットフォーム向けにAIを活用した新機能を発表し、eコマース商品のレコメンデーションを強化しました。主なアップデートは、ビジュアルレコメンデーション、パーソナライズされた提案のための高度なアルゴリズム、改善された分析ダッシュボードなどです。これらのイノベーションは、コンバージョンを高め、顧客と企業双方のショッピング体験を向上させることを目的としています。データの可用性が高まり、AI、機械学習、ディープラーニングの進歩が組み合わさることで、企業はより正確で関連性の高い商品やコンテンツの提案を提供できるようになります。さらに、クラウドベースのソリューションの利用の増加とオムニチャネル戦略へのシフトが、レコメンデーションエンジンの採用を加速させ、顧客エンゲージメントを強化し、市場の成長を促進しています。

レコメンデーションエンジン市場の動向

AIと機械学習の採用拡大

AI、機械学習、ディープラーニングアルゴリズムの採用がレコメンデーションエンジン市場を変革し、ユーザーにより正確でパーソナライズされた提案を提供しています。大規模なデータセットを分析し、ユーザー行動のパターンを特定することで、これらの高度な技術は、企業がリアルタイムで関連性の高いレコメンデーションを提供することを可能にします。その結果、eコマース、ストリーミング、デジタルマーケティングなどの分野の企業は、顧客エンゲージメントの強化を経験しています。例えば、2025年3月、インド連邦大臣は、AIデータセットプラットフォームであるAIKoshaと、GPUへのアクセス補助を提供するAI Compute Portalの立ち上げを発表しました。その他の取り組みとしては、AIを活用した公務員向けのレコメンデーションシステムや、AIの研究開発とスキル開発を強化するプログラムなどがあり、インドを世界のAIリーダーとして位置づけています。この動向は今後も続くと予想され、レコメンデーションエンジンの市場予測では、AIを活用したソリューションの普及に伴い、大幅な成長が見込まれています。

リアルタイムレコメンデーション

リアルタイムレコメンデーションは、レコメンデーションエンジン市場において重要なトレンドとなりつつあります。レコメンデーションエンジンは、その場でデータを分析することで、eコマース、メディア、旅行など、ユーザーの現在の状況に関連性の高い、パーソナライズされた提案を提供することができます。例えば、2025年3月、Globantは、Google Cloudと共同でAI Retail Search and Recommendationsプラットフォームを立ち上げ、パーソナライズされた検索とインテリジェントなレコメンデーションによってオンラインショッピングを強化しています。生成AIを活用することで、顧客エンゲージメントと売上が向上します。このソリューションはNRFで展示され、革新的な技術によって小売体験を再定義するというグローバントのコミットメントを強調しました。これにより、顧客満足度とエンゲージメントが向上します。技術の進歩に伴い、レコメンデーションエンジン市場の展望は、リアルタイムでパーソナライズされたレコメンデーションが業界全体の標準的な期待になることで、力強い成長軌道に乗ることを示しています。

パーソナライゼーションによるユーザー体験の向上

パーソナライゼーションはレコメンデーションエンジン市場の主要トレンドであり、企業はユーザーの満足度とエンゲージメントを向上させるために、超パーソナライズされたレコメンデーションにますます注力しています。個人の嗜好や過去の行動、さらにはソーシャルメディアでの活動を分析することで、eコマースやエンターテインメントの企業は、それぞれのユーザーにとってより魅力的でユニークな体験を生み出すために、提案をカスタマイズしています。これはユーザージャーニー全体を向上させるだけでなく、コンバージョン率と顧客ロイヤルティを高めます。パーソナライゼーションに対する消費者の期待が高まり続ける中、AIや機械学習技術の進歩により、レコメンデーションエンジン市場の成長は加速すると予想されます。

目次

第1章 序文

第2章 調査範囲と調査手法

• 調査の目的
• ステークホルダー
• データソース
  • 一次情報
  • 二次情報
• 市場推定
  • ボトムアップアプローチ
  • トップダウンアプローチ
• 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 イントロダクション

第5章 世界のレコメンデーションエンジン市場

• 市場概要
• 市場実績
• COVID-19の影響
• 市場予測

第6章 市場内訳：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

第7章 市場内訳：技術別

• コンテキストアウェア
• 地理空間認識

第8章 市場内訳：展開モード別

• オンプレミス
• クラウドベース

第9章 市場内訳：用途別

• 戦略・運用計画
• 製品計画・積極的な資産管理
• パーソナライズされたキャンペーンおよび顧客発見

第10章 市場内訳：エンドユーザー別

• IT・通信
• BFSI
• 小売
• メディア・エンターテイメント
• ヘルスケア
• その他

第11章 市場内訳：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• アジア太平洋地域
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • その他
• 欧州
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • その他
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • その他
• 中東・アフリカ

第12章 SWOT分析

第13章 バリューチェーン分析

第14章 ポーターのファイブフォース分析

第15章 価格分析

第16章 競合情勢

• 市場構造
• 主要企業
• 主要企業のプロファイル
  • Adobe Inc.
  • Amazon.com Inc.
  • Dynamic Yield（McDonald's）
  • Google LLC（Alphabet Inc.）
  • Hewlett Packard Enterprise Development LP
  • Intel Corporation
  • International Business Machines Corporation
  • Kibo Software Inc.
  • Microsoft Corporation
  • Oracle Corporation
  • Recolize GmbH
  • Salesforce.com Inc.
  • SAP SE