レコメンデーションエンジン：市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2025年～2030年）

レコメンデーションエンジン市場規模は、2025年に91億5,000万米ドルと推定され、予測期間（2025～2030年）のCAGRは33.06%で、2030年には381億8,000万米ドルに達すると予測されます。

企業数の増加と企業間競争の激化に伴い、多くの企業が人工知能（AI）などの技術を自社のアプリケーション、ビジネス、アナリティクス、サービスに統合しようとしています。世界のほとんどの組織は、顧客と従業員のエクスペリエンス向上に焦点を当てたデジタルトランスフォーメーションを追求しており、これは自動化ソリューションによって活用されています。

主要ハイライト

• 新興国におけるデジタル化の進展とeコマース市場の成長が、レコメンデーションエンジンの需要を押し上げています。AIベースのクラウドプラットフォームに機械学習モデルを統合することで、複数のエンドユーザー産業で自動化が推進されています。
• 消費者は従来、店頭で購入の意思決定を行うため、実店舗型の小売業者は消費者の行動や嗜好を知り、それに影響を与える高い能力を有していました。しかし、インターネットの普及が進み、eコマースやモバイルショッピング、スマート技術による新たな流通チャネルが出現したことで、小売産業は新たな先端技術に適応しつつあります。スマートPOSソリューションやセルフチェックアウトキオスクなどのこれらの技術は、従来の実店舗をオムニチャネル店舗へと変貌させています。ZDNetによると、70％の企業がデジタルトランスフォーメーション戦略を策定しているか、策定中であるといいます。
• デジタルトランスフォーメーションは、小売企業にとって、新規顧客の獲得、既存顧客とのエンゲージメントの向上、運営コストの削減、従業員のモチベーション向上などの機会を記載しています。これらのメリットは、りわけ収益と利益率にプラスの影響を与えます。この好影響は、予測期間中にレコメンデーションエンジン採用の大きな機会を生み出すと考えられます。
• レコメンデーションエンジン市場にとって、ユーザーの嗜好の変化による誤ったラベリングという課題は継続的な懸念事項です。しかし、開発者はレコメンデーションの精度と関連性の向上に継続的に取り組んでいます。技術の進歩に伴い、将来的にはこの課題に対するより効果的なソリューションが登場することが期待されます。
• シスコの一部であるAppDynamicsが最近発表した「Agents of Transformation Report」によると、COVID-19の大流行中に95％の組織で技術の優先順位が変化し、88％がデジタル顧客体験が組織の優先事項であると報告しました。顧客は、チャット、メッセージング、会話ボットなどのセルフサービスツールに目を向けた。その結果、企業はこれらのツールで優れたカスタマーエクスペリエンスを提供できるようになり、同時に、ソーシャルディスタンス（社会的距離）の時代には実現不可能だった、実店舗やライブイベントへの従来の依存を減らすことができました。この結果、レコメンデーションエンジンによって達成される利益は、これらの企業における技術導入の増加により、さらに増加すると予想されました。

レコメンデーションエンジンの市場動向

モバイルとウェブを横断し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が市場の成長を牽引

• 企業は、高度にパーソナライズされた顧客体験を提供することで、競合他社が真似しにくい優位性を活用する方法や技術を模索しています。このようなエクスペリエンスでは、独自のデータを使用して、何百万人もの個々の顧客により良いエクスペリエンスを記載しています。その成果は実行にかかっています。パーソナライズされた顧客体験がうまく実行されれば、企業は差別化を図り、顧客ロイヤルティとサステイナブル競合優位性を獲得することができます。
• 顧客の意思決定は、もはや実店舗で行われるのではなく、ウェブブラウザや携帯電話を使って、デジタル棚の前でオンラインで行われるようになっています。小売業を営む企業にとって、商品の価格、場所、プロモーションは、もはや近隣の棚の商品と比較されるだけでなく、世界中のウェブサイトを持つ小売業者の代替商品と比較されるようになっています。この点で、AIやMLを利用したレコメンデーションエンジンなどの技術は、顧客の要求を確実に満たし、顧客のニーズと提供する商品が同じレベルにあることを保証し、競合他社より一歩先を行くのに十分です。
• ここ数年、組織全体の多くのマーケティング担当者は、顧客の要求の高まりから、カスタマーエクスペリエンスの強化に重点を置くようになっています。例えば、Adobeによると、最も強固なオムニチャネル顧客エンゲージメント戦略を持つ企業は、前年比10％の成長、平均注文金額の10％の増加、成約率の25％の増加を確認することができます。また、強固なオムニチャネル顧客エンゲージメント戦略と消費者サービス向上プログラムを採用したブランドは、平均89％の顧客を維持しているのに対し、オムニチャネル顧客エンゲージメント戦略が弱いブランドは33％でした。
• チャネルの数が増えるにつれ、技術は、ブランドがすべてのチャネルで一貫したメッセージを提供できるようにします。より良い顧客サービスに対する需要の高まりは、需要を促進し、予測期間中の市場にプラスの影響を与えると予想されます。
• 全体として、パーソナライズされたデジタル商取引体験に対する需要の高まりが、レコメンデーションエンジン市場を牽引しています。Thales Groupによると、銀行・金融セクタは消費者情報のセキュリティにおいて信頼できると考えられています。世界の消費者の40％以上が、デジタルバンキングと金融サービス部門にデータを託すと回答しています。医療プロバイダは、デジタルサービス部門で2番目に信頼できる産業であり、回答者の37％がこの部門を最も安全な産業の1つであると回答しました。企業はAI技術を活用し、対象を絞った顧客推奨を提供し、売上を促進し、顧客満足度を向上させようとしています。

アジア太平洋が急成長

• オーストラリア、インド、中国、韓国といった国々に牽引され、アジア太平洋がレコメンデーションエンジン市場で最も速い成長を遂げると予想されています。
• 中国は、アジア太平洋で技術導入が進んでいる主要国のひとつです。この国には、最速のインターネットバンドがあり、Alibabaのような強力なeコマース・参入企業がいます。
• さらに、中国は米国に次いで世界第2位のOTT市場です。メキシコ連邦通信ラボ（Instituto Federal de Telecommunications）によると、中国では100世帯あたり68件の加入があり、オンラインビデオユーザーの割合は効果的に増加しています。しかし、産業を取り巻く規制や使用されるデータ、国内で流通が許可されるコンテンツに関しては非常に厳しいです。
• FAANG（Facebook、Amazon、Apple、Netflix、Google）のような国際的な参入企業が国内で事業を展開することを妨げている中国の厳しい規制環境によって、三者（iQiyi、Tencent、Youku）の支配はさらに確実なものとなっています。これらの国際的参入企業は、レコメンデーションエンジンを大規模に使用し、広告を通じて他のビジネスを推進しています。このため、この地域には国内参入企業に十分な機会が残されており、米国に比べると緩やかな成長にとどまっています。
• さらに、eコマース大手のAlibabaは、AIと機械学習を使ってレコメンデーションを推進しています。例えば、AI OSはAlibabaの検索エンジニアリングチームが開発したオンラインプラットフォームで、パーソナライズされた検索、レコメンデーション、広告を統合しています。AI OSエンジンシステムは、Taobao Mobileの全検索ページ、主要なプロモーション活動のためのTaobao Mobile情報フロー会場、Taobaoホームページの商品レコメンデーション、パーソナライズされたレコメンデーション、カテゴリーや業種による商品選択など、さまざまなビジネスシナリオをサポートしています。

レコメンデーションエンジン産業概要

レコメンデーションエンジン市場は、IBM Corporation、Google LLC（Alphabet Inc.）、Amazon Web Services Inc（Amazon.com Inc.）、Microsoft Corporation、Salesforce Inc.などの主要企業が存在し、細分化されています。同市場の参入企業は、製品提供を強化し、サステイナブル競争優位性を獲得するために、提携、合併、買収などの戦略を採用しています。

• 2023年1月-Coveoから新しいCoveo Merchandising Hubのデビューが発表されます。このハブは、関連性の高いショッピングジャーニーを提供し、ロイヤルティの醸成と収益性の向上を支援する豊富な機能セットを記載しています。このハブは、マーチャンダイザーが、コンバージョンにつながるテーラーメイドの体験を創造できるように設計されています。ロンドンを拠点とし、ファッション企業や小売業者向けにAIを活用したカスタマイズ技術を提供する新興企業Qubitは、2021年10月にCoveoに買収されました。
• 2022年10月-Algonomyは、ShopifyとCommerceetools向けの2つの重要なコネクタの提供を発表しました。Algonomy Connectorsは、オンラインショップとShopifyまたはCommercecetoolsを統合するためのシンプルな方法を提供し、リアルタイムの製品データ収集を可能にします。Connectorsは、カタログ統合プロセスのコントロールと洞察を改善し、カタログデータを定期的に更新するために外部の組織やリソースに依存する必要性を取り除きます。

その他の特典

• エクセル形式の市場予測（ME）シート
• 3ヶ月間のアナリストサポート

目次

第1章 イントロダクション

• 調査の前提条件と市場定義
• 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場洞察

• 市場概要
• 産業の魅力-ポーターのファイブフォース分析
  • 供給企業の交渉力
  • 買い手/消費者の交渉力
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係
  • 代替品の脅威
• COVID-19の市場への影響評価
• 技術スナップショット
  • 空間認識
  • コンテキスト・アウェア（機械学習と深層学習、自然言語処理）
• 新たな使用事例（複数のエンドユーザーにわたるレコメンデーションエンジンの活用に関する主要使用事例）

第5章 市場力学

• 市場促進要因
  • モバイルとウェブにおける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
  • マーチャンダイジングと在庫ルールを管理するための小売業者による採用の増加
• 市場抑制要因
  • ユーザー嗜好の変化による誤ったラベリングに関する複雑さ

第6章 市場セグメンテーション

• 導入形態別
  • 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
  • ハイブリッド推薦システム
  • その他
• エンドユーザー産業別
  • IT・通信
  • BFSI
  • 小売
  • メディアエンターテイメント
  • 医療
  • その他
• 地域別
  • 北米
  • 欧州
  • アジア太平洋
  • ラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ

第7章 競合情勢

• 企業プロファイル
  • IBM Corporation
  • Google LLC（Alphabet Inc.）
  • Amazon Web Services Inc.（Amazon.com, Inc.）
  • Microsoft Corporation
  • Salesforce Inc.
  • Unbxd Inc.
  • Oracle Corporation
  • Intel Corporation
  • SAP SE
  • Hewlett Packard Enterprise Development LP
  • Qubit Digital Ltd（COVEO）
  • Algonomy Software Pvt. Ltd
  • Recolize GmbH
  • Adobe Inc.
  • Dynamic Yield Inc.
  • Kibo Commerce
  • Netflix Inc.

第8章 投資分析

第9章 市場の将来