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公開：2024-07-27

MiDATAと琉球大学がECサイト向け高度パーソナライズレコメンドAIの共同研究を開始、ユーザー体験向上へ

text: XEXEQ編集部

記事の要約

• MiDATAと琉球大学が共同研究を開始
• 高度なパーソナライズ機能を持つレコメンドAIを開発
• 暗黙的フィードバックデータを活用し、ユーザー嗜好を推定

MiDATAと琉球大学の共同研究によるECサイト向けレコメンドAI開発

株式会社MiDATAと琉球大学は、ECサイトにおける高度なパーソナライズ機能を持つレコメンドAIの開発を目的とした共同研究を2024年7月25日に開始した。本取り組みは、ユーザーの好みを正確に捉えるための明示的なフィードバックデータが不足している現状の課題に対応するものだ。^[1]

MiDATAは、ページビュー（PV）やコンバージョン（CV）といった暗黙的なフィードバックデータを活用し、ユーザー個々の嗜好に合わせた商品をレコメンドするAIを既に開発している。この技術を基に、さらに高度なパーソナライズ機能を持つレコメンドAIの開発及び改善を目指すのが本共同研究の主な目的である。

本取り組みの成果は、MiDATAの親会社である株式会社リンクバルが運営するイベントECサイト「machicon JAPAN」に実装される予定だ。これにより、ユーザーが自身に最適なイベントを容易に発見できるようになり、ユーザー体験の向上が期待される。さらに、MiDATAは本技術をサービス化し、他のECサイト運営企業へも提供することを目指している。

暗黙的フィードバックデータについて

暗黙的フィードバックデータとは、ユーザーの明示的な評価や選択ではなく、行動から間接的に得られる情報のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• ページビューやクリック数など、ユーザーの自然な行動から得られる
• 明示的なフィードバックに比べ、より多くのデータ量を収集可能
• ユーザーの真の嗜好を反映している可能性がある

ECサイトにおいて、暗黙的フィードバックデータは商品閲覧履歴や滞在時間、カートへの追加行動などから収集される。これらのデータは、ユーザーが意識的に評価を行わなくても自然に蓄積されるため、より広範囲かつ継続的なデータ収集が可能だ。しかし、ノイズが多く含まれる可能性があり、適切な解釈と処理が必要となる。

パーソナライズドレコメンドAIに関する考察

今後、パーソナライズドレコメンドAIの発展に伴い、プライバシー保護の問題がより顕在化する可能性がある。ユーザーの詳細な行動データを扱うため、データの匿名化や適切な管理が不可欠となるだろう。また、AIの判断基準の透明性確保も課題となり、ユーザーに対して推薦理由の説明責任が求められる可能性が高い。

新機能としては、リアルタイムでの嗜好変化の追跡や、複数のECサイトを横断したレコメンデーションシステムの構築が期待される。ユーザーの気分や状況に応じた動的なレコメンド、さらには予測型の提案機能など、より高度な個人化が実現される可能性がある。これらの機能により、ユーザーエクスペリエンスが大幅に向上することが見込まれる。

今後、AIによるパーソナライズドレコメンドは単なる商品提案を超え、ユーザーのライフスタイル全体をサポートする存在へと進化していく可能性がある。例えば、健康状態や環境への配慮など、ユーザーの長期的な利益を考慮した提案が可能になるかもしれない。こうした発展により、ECサイトは単なる販売プラットフォームから、個々のユーザーに寄り添うパーソナルアシスタントへと進化していくことが期待される。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「高度なパーソナライズド・マーケティングの実現へ。株式会社MiDATAと琉球大学が共同研究を開始 | 株式会社MiDATAのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000139343.html, (参照 24-07-27).

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