記事を自社に当てはめる前に、4問で最初に着手すべきAI活用テーマを確認できます。
結論：探す導線と偶然見つける導線の両立が成果を分ける
ECサイトやD2Cの現場でAIを活用する際、目的の商品を直接検索する導線だけでなく、サイト内を回遊しながら魅力的な商品と偶然出会う導線を併せて整える設計が重要です。
awooが公開した事例によると、食品や食器、調理道具、化粧品など約3,000SKUを扱うAKOMEYA TOKYO公式通販サイトでは、検索精度とサイト内の回遊性に課題を抱えていました。そこでAIサジェストプラットフォーム「awoo AI」を導入し、商品詳細ページやカテゴリページにAIが自動生成したハッシュタグや画像レコメンドを表示する施策を実施しました。
その結果、公開情報では導入初月からサイト回遊率が4.2倍、CV率が8倍に改善したと紹介されています。
顧客が明確な商品名を持たずに来訪した場合でも、利用シーンや文脈を起点に商品を発見できる仕組みを整えた点が、この事例における大きなポイントです。
AKOMEYA TOKYOの公開事例から見る要点
目的買いにとどまらない利用シーン起点の発見
食品や生活雑貨を扱うECサイトでは、来訪した顧客が具体的な商品名をあらかじめ把握しているとは限りません。「贈り物」「朝食」「発酵食品」「手土産」といった、大まかな利用シーンや気分を手がかりに商品を探すケースが頻繁に生じます。
検索窓に正確な単語を入力する従来の検索機能だけでは、こうした抽象的なニーズを持った顧客を適切な商品ページへ誘導しにくい傾向があります。AKOMEYA TOKYOの事例では、AIが商品特徴を抽出してハッシュタグ化し、関連する商品を画像とともに提示することで、比較検討や新たな商品発見のきっかけを提供しました。
ハッシュタグと画像レコメンドによる回遊性の担保
商品ページを閲覧している顧客に対して関連性の高いハッシュタグを提示すると、同一カテゴリ内だけでなく、関連する別カテゴリの商品へも興味が広がりやすくなります。
視覚的な画像レコメンドと短いキーワードによる案内を組み合わせる手法は、スマートフォンなどの小さな画面でも直感的な移動を助けます。これにより、直帰を防ぎながらサイト内の滞在と商品閲覧を促す流れが作られています。
編集部の示唆：商品特徴の言語化と顧客視点の接続
AKOMEYA TOKYOの事例は、単にレコメンドツールを導入したことだけが成果の要因ではありません。背景にある重要な要素は、各商品が持つ潜在的な魅力をどのように言語化し、顧客の関心と結びつけたかという点にあります。
ECの現場において顧客体験を損ねる要因の一つに、「商品を探すための語彙が顧客側にない」という問題が挙げられます。特にセレクトショップやこだわり商品を扱う事業者では、専門用語や固有の商品名が先行し、利用シーンとの結びつきが見えにくくなる場面が少なくありません。
AIを活用して商品の特徴を分解し、タグや画像として再提示するアプローチは、商品データベースの構造化と接客の補完を同時に担う取り組みといえます。ツールそのものの性能を追求する前に、自社の商品情報が顧客目線のキーワードに翻訳可能な状態になっているかを見極める姿勢が求められます。
自社で試す手順：中小ECがレコメンド導線を整えるステップ
限られたリソースで運用する中小ECサイトにおいても、商品と顧客の接点を増やす考え方は応用可能です。無理のない範囲で段階的に取り組むための一般的な手順を整理します。
ステップ1：商品情報の属性を整理する
最初に取り組むべき工程は、商品マスターや商品説明文の属性情報の充実です。商品名や大枠のカテゴリ分類だけにとどまらず、以下のような観点で詳細情報を言語化します。
- 用途や利用シーン（日常使い、ハレの日、時短調理など）
- 素材、原料、味、サイズ、色などの物理的特徴
- 想定される対象者や、贈答向け（ギフト対応、手土産など）かどうかの区分
これらの情報があらかじめテキストとして整理されているほど、AIツールを導入した際の解析精度やタグ生成の適合度が高まります。
ステップ2：顧客が実際に使う言葉を収集する
社内の商品企画や仕入れ担当者が使う言葉と、購入者が日常的に使う言葉にはズレが存在します。そこで、顧客が普段使っている表現を丁寧に収集します。
- 購入者から寄せられたレビューの本文
- カスタマーサポートへの問い合わせ内容や質問表現
- サイト内検索や外部検索で流入している検索キーワード
- 実店舗を運営している場合は店頭での接客メモや会話内容
これらを観察することで、どのような文脈で商品が求められているのかが見えてきます。収集した言葉は、商品説明文への追記やタグ生成の補助データとして役立ちます。
ステップ3：主力カテゴリから小さく検証を始める
全商品に対して一斉に自動化を適用するのではなく、まずは閲覧数や購入頻度の高い主力カテゴリに絞って検証を開始します。
AIが提示するレコメンド候補やタグを人の目で定期的に点検し、明らかな文脈の食い違いがないか、在庫切れの商品ばかりが上位に表示されていないかを確認します。効果的な組み合わせの傾向を把握した上で、徐々に対象カテゴリを広げていく進め方が堅実です。
運用上の注意：AIの提案精度とブランド体験の管理
レコメンド施策を安定して運用するためには、いくつかの実務的な注意点を押さえておく必要があります。
商品データの品質が成果を左右する
レコメンドアルゴリズムは、読み込ませる商品データの質に大きく影響を受けます。商品説明が著しく短かったり、類似する商品間でスペックの記載ルールが異なっていたりすると、AIが共通点や関連性を正しく判別できません。
「表記ゆれを放置しない」「必須となる属性項目を埋める」といった地道なデータ整備を継続することが、自動化の成果を安定させる前提条件となります。
CV率偏重によるブランド毀損を避ける
短期的なクリック率やCV率の向上だけを目的に数値を追うと、どの商品ページにも同じような極端な売れ筋商品や低価格商品ばかりがレコメンドされる状況に陥りがちです。
これはサイト全体の回遊を狭め、セレクトショップとしての世界観や顧客との信頼関係を損ねる要因にもなります。ブランドとして伝えたい価値や提案したい組み合わせと乖離していないかを定期的に人がモニタリングし、必要に応じて除外ルールや優先ルールの調整を行う管理体制が欠かせません。
在庫状況や季節変動への配慮
食品や季節商材では、在庫の有無や販売期間の終了が頻繁に発生します。人気のあるタグであっても、リンク先の推奨商品がほとんど在庫切れになっている場合、顧客に落胆を与えてしまいます。在庫データとの連携頻度や、季節外れの商品が唐突に表示されない仕組みづくりを考慮しておくことが大切です。
まとめ：偶然の出会いを設計して顧客体験を高める
AKOMEYA TOKYOの事例は、AIレコメンドを単なる売上促進のツールとしてではなく、商品情報を再定義し、顧客と商品が出会うための導線を増やす仕組みとして活用した好例です。
顧客が求める文脈に寄り添ったキーワードを提示し、目的買いにとどまらない偶発的な発見を支援することは、商品点数が増えるほど重要性を増します。まずは自社の商品データの見直しと、顧客の声の収集から着手してみてはいかがでしょうか。
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参考情報
この記事の制作・確認時に参照した情報です。制度、セキュリティ、個人情報、医療、法務、会計、採用など更新性や判断責任が高いテーマでは、公式情報・一次情報を優先します。
- awoo: AKOMEYA TOKYO公式通販サイト導入事例
awooが公開した、AKOMEYA TOKYO公式通販サイトでのAIハッシュタグ・画像レコメンド活用事例。
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よくある質問
小規模ECでもAIレコメンドは必要ですか？
商品数が少ない段階では必須ではありません。商品数が増え、カテゴリや検索だけでは探しにくくなった段階で効果を検討しやすくなります。
最初に整えるべき商品情報は何ですか？
商品名、カテゴリ、素材、用途、利用シーン、サイズ、色、関連商品をそろえると、AIで特徴を扱いやすくなります。
レコメンドは売上だけを見ればよいですか？
売上だけでなく、回遊率、商品詳細閲覧、カート投入、関連商品の同時購入を見ると改善点を見つけやすいです。