推奨エンジン市場

市場の定義

市場には、消費者の行動と好みを分析して、パーソナライズされた製品またはコンテンツの提案を提供するシステムの作成と実装が含まれます。ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、eコマース、メディア、エンターテイメントなど、さまざまなセクターで利用されるソフトウェアとソリューションが含まれています。

市場には、共同フィルタリング、コンテンツベースのフィルタリング、ハイブリッドモデルなどのテクノロジーが含まれており、企業がエンゲージメントと販売を強化するのに役立ちます。このレポートは、業界の動向と規制の枠組みの詳細な評価に支えられた、市場の成長の中心的な推進力に関する洞察を提供します。

推奨エンジン市場概要

グローバルな推奨エンジン市場の規模は、2023年に54億3,000万米ドルと評価され、2024年の75億2,000万米ドルから2031年までに7424億米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に38.70％のCAGRを示しています。

市場は、業界全体でパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスに対する需要の増加により、大幅な成長を遂げていますeコマース、エンターテイメント、およびオンラインサービス。ビッグデータと高度な分析の急増により、企業はカスタマイズされた推奨事項の消費者洞察を活用することができました。

推奨エンジン業界で事業を展開している大手企業は、Amazon.com、Inc。、Alphabet Inc.、Microsoft、Salesforce、Inc.、Algolia、Stitch Fix、BigCommercePty。Ltd.、MasterCard、Adobe、Coveo Solutions Inc.、Intel Corporation、Oracle、SAP SE、BloomReach、Inc.、およびRecombeeです。

さらに、人工知能（AI）および機械学習（ML）テクノロジーにより、推奨システムがより正確かつ効果的になっています。より多くの人々がオンラインで買い物をしてデジタルプラットフォームを使用するにつれて、企業はこれらのシステムを使用して顧客エンゲージメントを改善し、販売を促進し、個々の関心に合ったコンテンツを提供しています。

• 2024年1月、アーサーはAIパフォーマンスプラットフォームに新たに追加された推奨システムサポートを導入しました。このテクノロジーは、AI駆動型の推奨システムの監視と管理を強化し、データのドリフトとパフォーマンスの問題に対処するため、オンラインビジネスの正確性、関連性、顧客満足度が向上します。

重要なハイライト

1. 推奨エンジン市場の規模は、2023年に54億3,000万米ドルと評価されました。
2. 市場は、2024年から2031年まで38.70％のCAGRで成長すると予測されています。
3. 北米は2023年に34.09％の市場シェアを保持し、18億5,000万米ドルの評価を受けました。
4. クラウドベースのセグメントは、2023年に33億7000万米ドルの収益を集めました。
5. 共同フィルタリングセグメントは、2031年までに3098億米ドルに達すると予想されます。
6. 大企業セグメントは、2031年までに4549億米ドルに達すると予想されています。
7. IT＆Telecommunicationsセグメントは、2031年までに2223億米ドルに達すると予想されています。
8. アジア太平洋地域の市場は、予測期間中に39.99％のCAGRで成長すると予想されています。

マーケットドライバー

ビジネス効率を向上させるためのAIソリューションの需要の高まり

企業が事業を簡素化し、効率を向上させるのに役立つAI主導のソリューションの需要の増加により、市場は急速に成長しています。企業は、パーソナライズされたコンテンツの提供、製品の提案、顧客との関わりなどのタスクを自動化するためにこれらのシステムを採用しています。

AIを活用することにより、企業は意思決定を改善し、より関連性の高い推奨事項を提供し、顧客体験を向上させることができます。 AIへのこの依存度の高まりは、運用コストを削減し、ワークフローを最適化し、競争力を維持する必要性によって推進されており、市場の成長を促進しています。

• 2024年9月、Ezcaterは、職場の食品注文を簡素化するために設計されたAIベースの注文推奨エンジンであるSmart Orderingを発売しました。この機能は、17年以上の独自のデータを使用して、グループサイズ、予算、および好みに基づいてテーラードメニューの提案を提供し、顧客が時間を節約し、注文をより効率的に管理するのに役立ちます。

市場の課題

推奨エンジンでのデータプライバシーの懸念の管理

推奨エンジン市場における重要な課題は、ユーザーデータをプライベートに保つことです。これらのシステムは、閲覧行動、購入履歴、好みなどの大量のユーザーデータの収集と分析に依存して、パーソナライズされた提案を生成します。

ただし、このデータがどのように収集、保存、使用されるかについての懸念が高まっているため、消費者の間でプライバシーの問題が発生しました。さらに、一般的なデータ保護規則（GDPR）やカリフォルニア消費者プライバシー法（CCPA）などの規制は、個人データの使用に関する厳格なコンプライアンス要件を課しています。

これに応じて、企業は、データの匿名化、差別的なプライバシー、フェデレーション学習など、プライバシーを提供する手法を採用しています。これらの方法により、データ保護と規制のコンプライアンスを確保しながら、効果的なパーソナライズが可能になります。

市場動向

パーソナライズのための生成AIを使用して推奨エンジンを強化します

市場は、生成AIを搭載した、よりパーソナライズされたデータ駆動型の推奨事項への傾向を目の当たりにしています。企業は、この高度なテクノロジーを使用して、大量のユーザーデータを分析し、高度にカスタマイズされたコンテンツ、製品の提案、またはサービスを生成しています。

生成AIは、ユーザーの好み、行動パターン、およびコンテキストをより正確に理解し、企業がより関連性の高いエクスペリエンスを提供できるようにすることができます。従来のモデルとは異なり、生成AIは推奨事項をリアルタイムで動的に調整し、ユーザーの意図や視覚信号などの複雑な入力を解釈できます。

この傾向は、非常に関連性が高く個別化された相互作用に対する消費者の期待の高まりによって推進されています。その結果、生成AIは、推奨エンジンをよりインテリジェントで、応答性が高く、洗練されたパーソナライズを大規模に提供できるようにしています。

• 2024年6月、Anymind Groupは、インフルエンサーマーケティングプラットフォームであるAnyTagで新しい生成AI（Genai）機能を開始しました。この機能の目的は、視聴者の人口統計、コンテンツエンゲージメント、過去のキャンペーンパフォーマンスを含む750,000を超えるインフルエンサーのデータを活用して、マーケティングキャンペーンのインフルエンサーの選択を最適化することにより、インフルエンサーの検索と推奨事項を強化することを目的としています。

推奨エンジン市場レポートスナップショット

セグメンテーション	詳細
展開により	クラウドベースのオンプレミス
タイプごとに	共同フィルタリング、コンテンツベースのフィルタリング、ハイブリッド推奨システム
組織によって	中小企業、大企業
エンドユーザー業界による	IT＆Telecommunications、BFSI、Retail、Media＆Entertainment、Healthcare、その他
地域別	北米：米国、カナダ、メキシコ
	ヨーロッパ：フランス、英国、スペイン、ドイツ、イタリア、ロシア、ヨーロッパのその他
	アジア太平洋：中国、日本、インド、オーストラリア、ASEAN、韓国、アジア太平洋地域の残り
	中東とアフリカ：トルコ、U.A.E。、サウジアラビア、南アフリカ、中東の残りの部分とアフリカ
	南アメリカ：ブラジル、アルゼンチン、南アメリカの残り

市場セグメンテーション

• 展開（クラウドベース、オンプレミス）：クラウドベースのセグメントは、あらゆる規模の企業の柔軟性、スケーラビリティ、および費用対効果のために、2023年に337億米ドルを獲得しました。
• タイプ（コラボレーションフィルタリング、コンテンツベースのフィルタリング、およびハイブリッド推奨システム）：ユーザーの行動と好みに基づいてパーソナライズされた推奨事項を提供する能力により、2023年に42.17％が市場の42.17％を保持していました。
• 組織（中小企業、大企業）：大規模な企業セグメントは、膨大な顧客データと高度な推奨システムを実装するためのより大きな予算により、2031年までに4549億米ドルに達すると予測されています。
• エンドユーザー業界（IT＆テレコミュニケーション、BFSI、小売、メディア＆エンターテイメント、ヘルスケア、その他）：IT＆Telecommunicationsセグメントは、セクターのパーソナライズされたサービスと顧客エンゲージメントの需要の高まりにより、2031年までに2223億米ドルに達すると予測されています。

推奨エンジン市場地域分析

地域に基づいて、市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東、アフリカ、南アメリカに分類されています。

北米は2023年に推奨エンジン市場の34.09％のシェアを占め、18億5,500万米ドルの評価を受けました。この優位性は、Google、Amazon、Netflixなどの主要なハイテク企業の地域の強い存在に起因しています。彼らは、ユーザーエクスペリエンスとエンゲージメントを強化するために高度な推奨システムをプラットフォームに統合しています。

この地域はまた、堅牢なデジタルインフラストラクチャ、高いインターネット浸透、および確立されたeコマース業界の恩恵を受けており、推奨エンジンの成長に理想的な環境になっています。さらに、地域全体の企業はますますAIを採用しています機械学習パーソナライズされたコンテンツを提供し、顧客エンゲージメントを強化し、運用効率を向上させるための推奨エンジンのテクノロジー。

アジア太平洋地域の推奨エンジン産業は、市場で最速の成長を登録することが期待されており、予測期間にわたって39.99％のCAGRが予測されています。この成長は、中国、インド、日本などの国々のデジタルプラットフォームの急速な拡大と、eコマースとモバイルアプリの使用の台頭によって推進されています。

パーソナライズされたショッピング、エンターテイメント、コンテンツサービスに対する需要の高まりは、アジア太平洋地域の市場拡大をさらに推進しています。さらに、この地域の膨大な消費者ベースは貴重なデータを提供し、企業が幅広い好みのために推奨システムを微調整できるようにし、地域全体の迅速な採用を促進します。

• 2025年4月、ClevertapはYコンビネーター支援のスタートアップであるRehook.aiを取得しました。この買収は、rehook.aiのプロモーションオートメーションソリューションとクレバータップのエンゲージメントおよび分析プラットフォームを統合し、東南アジアの範囲と機能を拡大することにより、クレバータップのAI主導のプロモーションと顧客維持機能を強化することを目的としています。

 規制枠組み

• 米国で、推奨エンジンは、カリフォルニア州の消費者プライバシー法（CCPA）などのデータプライバシー規制の対象となります。これは、カリフォルニア州の住民の個人データの収集、使用、共有を支配しています。
• ヨーロッパで、推奨エンジンは、個人データを収集、保存、および処理するためのガイドラインを設定する一般的なデータ保護規則（GDPR）に準拠する必要があります。この規制は、個人化された推奨事項のためにデータを処理する前に、企業がユーザーから明示的な同意を得ることを義務付け、データにアクセス、修正、または削除する個人の権利を保証します。

競争力のある風景

推奨エンジン市場は、市場の地位を強化するためにさまざまな戦略を採用している主要なプレーヤーによって特徴付けられます。大手企業は、高度な機械学習アルゴリズムを組み込み、データ分析機能を改善し、深い学習技術を利用することにより、推奨システムの精度と効率を向上させることに焦点を当てています。

企業が技術の専門知識を拡大し、最先端のソリューションをプラットフォームに統合しようとするため、戦略的パートナーシップと買収も一般的です。また、企業はクラウドベースのソリューションにますます投資しており、デジタルプラットフォームとeコマースセクターの増大する需要を満たすためのスケーラビリティと柔軟性を提供しています。

さらに差別化するために、一部のプレーヤーは、業界固有の推奨ソリューションを提供し、ヘルスケア、小売、エンターテイメントなどのセクター向けにテクノロジーを調整することに焦点を当てています。

• 2024年8月、ClevertapはEatigoと提携してAIベースの推奨エンジンを実装し、ユーザーエンゲージメントとキャンペーンの自動化を可能にしました。このコラボレーションにより、Eatigoは、タイムリーで関連性のある食事の提案を提供し、コンバージョン率の改善、およびマルチチャネル戦略を通じて顧客の再エンゲージメントを強化することにより、予約の100％の成長を達成しました。

推奨エンジン市場の主要企業のリスト：

• Amazon.com、Inc。
• Alphabet Inc.
• マイクロソフト
• Salesforce、Inc。
• アルゴリア
• ステッチフィックス
• BigCommercePty。Ltd.
• マスターカード
• アドビ
• Coveo Solutions Inc.
• Intel Corporation
• オラクル
• SAP SE
• Bloomreach、Inc。
• 再掘削

最近の開発（製品の発売）

• 2025年1月、Sovrnは、AIおよび検索の高等ジェネレーション（RAG）テクノロジーを使用して、コンテキストに関連する製品の提案を提供するAIショッピングギャラリーを発売しました。これは新しい推奨エンジンです。このソリューションにより、出版社はアフィリエイトリンクの生成を自動化し、エンゲージメントと収益のために製品ディスプレイを最適化し、簡単な統合プロセスでコンテンツの収益化を合理化できます。
• 2024年6月、Uber AIは、電子メール、プッシュ、およびSMS通信を介してパーソナライズされたマーケティングをスケーリングするように設計された、アプリ外（OOA）推奨システムを発表しました。このシステムは、Uberのナレッジグラフ、CELベースのルールエンジン、およびランキングモデルの学習を活用して、ローカライズされたコンテキストに関連する推奨事項を提供します。拡張には、機械学習ベースのユーザーロケーション予測、料理ベースのユーザー優先モデリング、効率的な再ランキング戦略が含まれます。これにより、Uberは、コスト、スケーラビリティ、エンゲージメントのバランスをとりながら、グローバル市場全体で毎年40億以上のテーラードメッセージを送信できます。