teamLabRecommend とは？機能・特徴・提供形態

利用者の行動の記録と、商品の文章の情報を解析して、おすすめを表示するためのサービスです。アルゴリズムは、似た行動をとる利用者から推定する方式と、内容の近さで結び付ける方式を土台に、行列分解や深層学習といった手法を取り入れています。これにより、記録の少ない商品についても、画像や属性、文章の情報から補って推薦できます。画像の解析を使った推薦にも対応しており、服装の写真から似た商品を出す、イラストの色と形から近いものを選ぶ、不動産の間取り図から似た間取りを出す、といった使い方ができます。ページ全体を個別化する機能もあり、ページを構成する各部分について、価格が近い商品、ブランドが近い商品、一緒に見られている商品といった候補を出し分け、利用者の行動から学習して最適な組み合わせに寄せていきます。部分の入れ替えや優先度の変更は、開発を伴わずに運用の中で行えます。メールやプッシュ通知の個別化にも対応し、カートに入れたまま購入していない商品の翌日の通知、離脱の兆候が出た時期の案内、誕生日に合わせた案内などを送れます。

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製品情報

公式サイトの確認日：2026年9月19日

基本スペック

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レコメンドエンジンとは

レコメンドエンジンは、閲覧や購入の履歴をもとに、その人に合いそうな商品やコンテンツを出す仕組みです。「この商品を見た人はこちらも」といった関連推薦のほか、ランキング、再入荷、値下げなど複数のロジックを使い分けます。比較のときは、推薦ロジックの種類と自動選択の有無、行動履歴のない新着商品への対応、表示枠ごとの設定と効果測定、そしてPV数や商品点数による課金を確認してください。

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