シルバーエッグ・テクノロジー、大規模言語モデルを利用した画像分析レコメンドサービス「V-レコ」を発表

～ニーズ予測の難しい初回訪問顧客に対するレコメンドを強化～

シルバーエッグ・テクノロジー株式会社

2024年9月11日 13時30分

シルバーエッグ・テクノロジー株式会社（本社：大阪府吹田市、代表取締役社長＆CEO：トーマス・フォーリー、証券コード 3961、以下当社）は、AI搭載レコメンドエンジン「アイジェント・レコメンダー」の機能強化オプション「V-レコ」を発表し、本日より提供を開始いたします。

■ 　レコメンド市場の現況と当社の取り組み

EC市場の発展とサービスの多様化に伴い、ユーザーごとにパーソナライズされた最適な商品やコンテンツを提案する「レコメンド」技術へのニーズが急速に高まっています。当社は、AIによるリアルタイムレコメンドサービス「アイジェント・レコメンダー」を提供していますが、さらなる精度向上と顧客体験の強化を目指し、生成AIなどで利用される大規模言語モデルを応用した新しいサービス「V-レコ」を開発しました。

V-レコは、企業の持つ商品画像データを、インターネットから収集し学習した膨大な画像・テキスト情報をもとに解析し、サイト上でユーザーが見ている商品に似た商品をレコメンドします。従来のレコメンドエンジンの課題であったコールドスタート問題を緩和し、新商品やロングテール商品のレコメンドがより効果的に行えるようになります。また、既存の画像認識型のレコメンドエンジンに比べ、運用の簡単さも特長です。

■　技術的特徴と「コールドスタート問題」の緩和

V-レコは、インターネットから集めた多様な画像と関連するテキストから成る大規模言語モデル（LLM）を用い、画像の分析を行います。この手法は、従来の画像認識型レコメンドエンジンと異なり、単に画像の色や形の似ているものを推奨するだけでなく、その画像が持つ意味や概念を理解し、似た商品をレコメンドできます。また、新しい商品に対しても、事前学習された知識を活用し、類似商品を素早く見つけ出し、レコメンドすることが可能です。

V-レコとアイジェント・レコメンダーを組み合わせることで、AIの「コールドスタート問題」を解決しやすくなります。コールドスタート問題とは、AIシステムがまだ情報を十分に持たない新規ユーザーや新規商品に対してレコメンドが難しいという課題です。アイジェント・レコメンダーは、ユーザーの行動データを基にレコメンドを行います。これに加えて、V-レコは画像を解析し、詳細かつ迅速に商品を分析します。この2つを組み合わせることで、新規ユーザーや閲覧回数が少ない商品に対しても、より適切なレコメンドが可能になります。

■　V-レコの導入効果

初回訪問ユーザーへの購入促進、リピートユーザー化の推進

初回訪問ユーザーの関心に沿った商品をいち早くレコメンドし、閲覧・購買行動を活性化します。ユーザーが抱える「商品が見つけづらい」という課題を解決し、心地よいサイト内体験を提供することで、リピートユーザー化を支援します。
「新商品」「ロングテール商品」の販売促進

サイトに登録されたばかりの新商品や、ユーザーに注目されていない（＝閲覧されていない）商品も、類似度の高い他の商品ページで積極的にレコメンドし、ユーザーに発見されやすくします。
AIによる自動化で、サイト管理者の運用工数を削減

アイジェント・レコメンダーの商品データベースとの自動連携で、個別設定なしに商品の分析・レコメンドが可能です。新商品も自動的に学習するため、サイト管理者による都度のチューニングなどの運用作業は必要ありません。

当社は、独自のパーソナライゼーション技術に加え、今後もAI技術を取り入れたサービスを展開することで、ユーザー企業のさまざまな課題にコミットし、事業を支援してまいります。

シルバーエッグ・テクノロジー株式会社について

https://www.silveregg.co.jp/

シルバーエッグ・テクノロジーは、AI（人工知能）技術で高度なパーソナライゼーションを実現するデジタルマーケティング・ソリューションを開発、提供しています。業界最高レベルのレコメンドエンジンであるアイジェントXをはじめ、高性能な製品群とお客様のビジネス結果を出し続けるコンサルティングノウハウでパーソナライゼーションの未来を実現してまいります。

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