ECサイトにとって、レコメンドによるパーソナライズは、もはや常識となっています。
多くのサイトでは、顧客の過去の行動や似た顧客の行動に基づいたレコメンドが導入され、成果を上げています。
一方で、顧客の今、この瞬間の意図や状況までを捉え、最適な商品を提案したい、というニーズも高まっています。

シルバーエッグ・テクノロジーでは、従来の行動データに加えて、詳細な商品データ（特徴、カテゴリ、ブランドなど）、天気・時間といったその瞬間の状況まで組み合わせて予測する技術を「コンテキスト・インテリジェンス」と呼んでいます。
この記事では、標準的なレコメンドに「コンテキスト」がどのような新しい価値を加えるのか、その理由と具体的な活用法を解説します。

レコメンドの土台と、コンテキストが加える価値

標準的なレコメンド

まず、多くのECサイトで成果を上げている“土台”となるレコメンドがあります。

• 協調フィルタリング： 「似たユーザーが買ったもの」「この商品を見た人が見ているもの」
• 行動ベース： 「あなたの閲覧履歴に基づくおすすめ」

これらは、ECサイトの基本的なパーソナライズとして現在においても有効です。

コンテキスト・インテリジェンスが加える価値

コンテキスト・インテリジェンスは、この土台の上に、今の文脈という新しい判断軸を加えます。
似ているかだけでなく、「今、この瞬間に、ユーザーにとって最も良い選択肢は何か」を予測するのが特徴です。

何を統合するか

• 行動データ：閲覧、購入
• 商品データ：カテゴリ、価格、ブランド、説明文の特徴
• 状況： 天気、時間帯、デバイスなど

何ができるか

• シーンごとの購入意図の変化に対応できます。
• どのようなレコメンドを見せたいかではなく、どのような目的のレコメンドをしたいかを設定し、AIが最適な情報を活用します。

ECでの具体的な活用例

コンテキスト・インテリジェンスは、標準的なレコメンドを「今の文脈」に合わせて強化します。

1. 新商品・ロングテール商品の露出最適化

標準： 閲覧データが少ない新商品は、レコメンドされにくい。（コールドスタート問題）

コンテキスト： 行動データがなくても、商品の特徴（カテゴリ、ブランド、価格帯など）を組み合わせ、「この商品に興味を持ちそうなのは、どの状況の、どのユーザーか」を推測できます。新商品でも素早く最適な露出が可能です。

2.初回訪問の機会を逃さない

標準： 人気ランキングや、会員向けのおすすめを表示する。

コンテキスト： 顧客データがない初回訪問のユーザーについては、天気、時間帯などに基づき、最適なアイテムを表示することができます。朝の通勤時、雨の日など、状況に合わせた対応が自動で可能になります。

3. 商品詳細ページ（PDP）：レコメンドの精度を上げる

標準： 類似商品、一緒に見られている商品を表示する。

コンテキスト： 上記の候補を、今そのユーザーが買いそうな順で並べ替えます。例えば、夜間にPCで見ているユーザーと、朝にスマホで見ているユーザーでは、最適な商品の順番は異なります。

標準的なレコメンドとコンテキスト・インテリジェンスの比較

まとめ：ECは「コンテキスト対応型」へ

これまでの行動データに基づくレコメンドを土台としながら、そこに文脈という変数を加える「コンテキスト・インテリジェンス」。 顧客の「今、この瞬間の意図」に応えるこの技術が、ECの次なる成長をサポートします。

貴社のECサイトにおける「コンテキスト・インテリジェンス」の活用可能性について、ぜひ一度ご相談ください。資料請求やデモのご依頼はこちらから。

お問い合わせはこちら