AIエンジンレコメンド

「AIエンジンレコメンド、あなたにぴったりを精確に――もう迷う必要はありません。」 この機能は自然言語処理(NLP)と機械学習モデルを組み合わせ、ユーザーとの対話を通じてニーズ・レベル・好みを段階的に把握し、即時にパーソナライズされた推薦内容を提供します。

従来の静的なメニュー式推薦と比べ、AIレコメンドエンジンはユーザーごとの回答に基づき「前後の文脈をつなぐ」インテリジェントQ&Aを行い、質問内容や提案方向を動的に調整します。これにより、より実際のニーズに寄り添った推薦が可能になり、ユーザー体験を高めるとともに、コンテンツのコンバージョン率向上にもつながります。


  1. アイテム管理(サイドメニュー「データベース」)

① アイテムを追加

  • 品目名

  • 品目URL

  • 品目説明

  • 画像アップロード

新しい商品情報を登録する際は、画面右上の『設定』ボタンを押し、『フィールド追加』から必要な項目を作成できます。

② カテゴリータグの追加

カテゴリータグは、ユーザー嗜好調査の精度と効率を高める目的で設定します。 システムはタグ属性に基づいて行動分析と嗜好判定を行い、異なるユーザー層ごとに的確な調査・コミュニケーションを実現します。

保存ボタンを押すと、ラベルを付けた商品がアイテムに追加されます。その後、#コンテンツハッシュタグ を試してみましょう!

ユーザーが品目内の『#コンテンツハッシュタグ生成』をクリックして『確認』を押すと、システムは商品情報に基づいて関連するハッシュタグを自動生成します。生成されたタグは『グレー』で表示され、自動生成されたものと手動で編集したものを区別できます。

また、品目管理画面の右上にも『#コンテンツハッシュタグ生成』ボタンがあります。このボタンを押すと、すべての商品情報に基づいて関連ハッシュタグが自動生成され、登録済みのすべての品目に適用されます。

  1. 利用開始

ホーム画面のアプリメニューから 「AIエンジンレコメンド」 をクリック

  1. 基本設定

  • AIエンジンレコメンドへの「入室/退出」キーワードを設定

  • 入室時に表示する内容を設定

  • 退出時に表示する内容を設定

  1. モデル選択

  • バージョン・能力・用途が異なり、生成品質・言語理解・創造性・処理効率に影響します。

  1. 「データベースを同期する」をクリック

⚠️ 注意:商品データベースに更新があった場合は、必ず「データベースを同期する」をクリックしてください。


  1. 好みアンケート

    偏好調査を行う際、管理者は商品の属性や利用シーンに基づいて、

    「質問1」「質問2」「質問3」などのガイド形式の質問を設定できます。 これにより、消費者は自分のニーズや好みに合わせて、適した商品を素早く絞り込むことが可能です。

    各質問の下には「オプションを追加」機能があり、異なる選択肢を編集・配置することで、 ユーザーが選んだ回答に応じてシステムが自動的に対応するアイテムを推薦します。

    もし管理者が偏好調査の設定時に、質問内容をまだ具体的に決めていない場合でも、 システムには 「AI生成の質問と回答」 機能が用意されています。 これにより、セマンティック解析と商品属性の理解をもとに、誘導性のある質問と対応する選択肢を自動的に作成できます。 そのため、ガイド形式の調査フローを素早く構築することが可能です。

  1. レコメンドプレビュー

    システムが商品の推薦を完了した後、管理者は各アイテムの表示内容をさらに編集することができます。 該当する項目は「アイテムを確認」ページ内の「編集」ボタンから設定可能です。

    システムは、入力済みの商品情報(例:概要、価格、割引価格、サイズ、ブランドなど)をもとに「レコメンドプレビュー」欄へ表示します。入力されていない項目はプレビュー画面には表示されず、入力済みの内容のみが反映されます。

    最後に、「レコメンドプレビュー設定」にて表示したい項目にチェックを入れることで、推薦表示の設定が完了します。


次のステップとして「AIエンジンレコメンド」が実際にどうやってユーザーとやり取りするかをシミュレーション形式で見せますね。

実際の表示画面
実際の表示画面

システムから生成される質問について

システムが生成する質問内容は、原始設定と若干異なる場合がありますが、これは正常な現象です。 AIモデルは原始設定の意図をもとに、セマンティック最適化や文章リライトを行い、より人間的で理解しやすい表現に変換します。 これにより、ユーザーの回答率やインタラクションの質が向上します。


「興味がある」ボタンで商品詳細へ

ユーザーが推薦商品エリアで 「興味がある」ボタン をクリックすると、システムは即座に該当商品の詳細ページへ誘導します。 さらに、ユーザーが入力した条件をそのまま反映するため、スムーズに購入フローへ移行できます。


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