レコメンデーション エンジン市場規模、シェア、成長および業界分析、展開別 (クラウドベース、オンプレミス)、タイプ別 (協調フィルタリング、コンテンツベース フィルタリング、ハイブリッド レコメンデーション システム)、組織別 (中小企業、大企業)、エンドユーザー業界別、および地域分析、 2024-2031

市場の定義

この市場には、消費者の行動や好みを分析して、パーソナライズされた製品や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。これには、ユーザー エクスペリエンスを向上させるために、電子商取引、メディア、エンターテイメントなどのさまざまな分野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。

この市場には、協調フィルタリング、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、企業のエンゲージメントと売上の向上に役立ちます。このレポートは、業界のトレンドと規制の枠組みの詳細な評価に裏付けられた、市場の成長の中核となる要因についての洞察を提供します。

レコメンドエンジン市場概要

世界のレコメンデーション エンジン市場規模は、2023 年に 54 億 3000 万米ドルと評価され、2024 年の 75 億 2000 万米ドルから 2031 年までに 742 億 4000 万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 を示します。

市場は、次のような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高まりにより、大幅な成長を遂げています。電子商取引、エンターテイメント、オンライン サービス。ビッグデータと高度な分析の普及により、企業は消費者の洞察を活用してカスタマイズされた推奨事項を作成できるようになりました。

レコメンデーション エンジン業界で活動する主要企業は、Amazon.com, Inc.、Alphabet Inc.、Microsoft、Salesforce, Inc.、Algolia、Stitch Fix、BigCommerce Pty. 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) と機械学習 (ML) テクノロジーにより、レコメンデーション システムがより正確かつ効果的になりました。オンラインで買い物をしたり、デジタル プラットフォームを使用したりする人が増えるにつれ、企業は顧客エンゲージメントを向上させ、売上を伸ばし、個人の興味に合ったコンテンツを提供するためにこれらのシステムを使用しています。

• 2024 年 1 月、Arthur 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レコメンダー 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 主導のレコメンダー システムの監視と管理を強化し、データ ドリフトとパフォーマンスの問題に対処し、オンライン ビジネスの精度、関連性、顧客満足度を向上させます。

主なハイライト

1. レコメンデーション エンジンの市場規模は、2023 年に 54 億 3,000 万米ドルと推定されています。
2. 市場は、2024 年から 2031 年にかけて 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、評価額は18.5億米ドルでした。
4. クラウドベースのセグメントは、2023 年に 33 億 7,000 万米ドルの収益を上げました。
5. 協調フィルタリング部門は、2031 年までに 309 億 8,000 万米ドルに達すると予想されています。
6. 大企業セグメントは、2031 年までに 454 億 9,000 万米ドルに達すると予想されています。
7. ITおよび電気通信部門は2031年までに222億3,000万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ます。

市場の推進力

業務効率向上に向けたAIソリューションへの需要の高まり

企業の業務の簡素化と効率の向上を支援するAI主導のソリューションに対する需要の高まりにより、市場は急速に成長しています。企業はこれらのシステムを導入して、パーソナライズされたコンテンツの配信、製品の提案、顧客との関わりなどのタスクを自動化しています。

AI を活用することで、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、顧客エクスペリエンスを向上させることができます。運用コストの削減、ワークフローの最適化、競争力の維持の必要性により、AI への依存度が高まっており、市場の成長を促進しています。

• ezCater は 2024 年 9 月に、職場での食品の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 を開始しました。この機能は、17 年以上の独自データを使用して、グループの規模、予算、好みに基づいてカスタマイズされたメニューの提案を提供し、顧客が時間を節約し、より効率的に注文を管理できるようにします。

市場の課題

レコメンデーション エンジンにおけるデータ プライバシーの問題の管理

レコメンデーション エンジン市場における主な課題は、ユーザー データを非公開に保つことです。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。

しかし、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り、消費者の間でプライバシーの問題が生じています。さらに、一般データ保護規則 (GDPR) やカリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) などの規制により、個人データの使用に関して厳格なコンプライアンス要件が課されます。

これに応えて、企業はデータの匿名化、差分プライバシー、フェデレーテッド ラーニングなどのプライバシー保護技術を採用しています。これらの方法により、データ保護と規制遵守を確保しながら、効果的なパーソナライゼーションが可能になります。

市場動向

パーソナライゼーションのための生成 AI によるレコメンデーション エンジンの強化

市場では、生成 AI を活用した、よりパーソナライズされたデータ主導型のレコメンデーションへの傾向が見られます。企業は、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するために、この高度なテクノロジーをますます使用しています。

生成 AI はユーザーの好み、行動パターン、コンテキストをより正確に理解できるため、企業は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なります。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、関連性が高く個別化されたインタラクション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 により、レコメンデーション エンジンが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ゼーションを大規模に提供できるようになりました。

• 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。この機能は、視聴者層、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など、75万人を超えるインフルエンサーのデータを活用して、インフルエンサーの検索とレコメンデーションを強化し、マーケティングキャンペーンのためのインフルエンサーの選択を最適化することを目的としています。

レコメンデーション エンジン市場レポートのスナップショット

市場の細分化

• デプロイメント別 (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に対する柔軟性、拡張性、費用対効果の高さにより、2023 年に 33 億 7,000 万米ドルの収益を上げました。
• タイプ別 (協調フィルタリング、コンテンツベース フィルタリング、ハイブリッド レコメンデーション システム): 協調フィルタリング部門は、ユーザーの行動や好みに基づいてパーソナライズされた推奨を提供できる機能により、2023 年に市場の 42.17% を占めました。
• 組織別 (中小企業、大企業): 大企業セグメントは、膨大な顧客データと高度なレコメンデーション システムの実装のためのより大きな予算により、2031 年までに 454 億 9,000 万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別（ITおよび通信、BFSI、小売、メディアおよびエンターテインメント、ヘルスケア、その他）：ITおよび通信セグメントは、この分野で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に対する需要の高まりにより、2031年までに222億3,000万米ドルに達すると予測されています。

レコメンド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、中東およびアフリカ、南米に分類されています。

北米は 2023 年のレコメンデーション エンジン市場の 34.09% シェアを占め、評価額は 18 億 5,000 万ドルに達しました。この優位性は、Google、Amazon、Netflix などの大手テクノロジー企業がこの地域に強い存在感を示していることに起因しており、これらの企業は、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、自社のプラットフォームに高度なレコメンデーション システムを統合しています。

この地域はまた、堅牢なデジタル インフラストラクチャ、インターネットの高い普及率、確立された電子商取引産業の恩恵を受けており、レコメンデーション エンジンの成長にとって理想的な環境となっています。さらに、この地域全体の企業で AI の導入が進んでおり、機械学習レコメンデーション エンジンのテクノロジーを利用して、パーソナライズされたコンテンツを配信し、顧客エンゲージメントを強化し、業務効率を向上させます。

アジア太平洋地域のレコメンデーション エンジン業界は、市場で最も急速な成長を記録すると予想されており、予測期間中の CAGR は 39.99% と予測されています。この成長は、中国、インド、日本などの国々でのデジタルプラットフォームの急速な拡大と、電子商取引やモバイルアプリの利用の増加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により、アジア太平洋地域の市場拡大がさらに推進されています。さらに、この地域の広大な消費者ベースは貴重なデータを提供し、企業が幅広い好みに合わせて推奨システムを微調整できるようになり、地域全体での急速な導入が促進されます。

• 2025 年 4 月、CleverTap は Y Combinator が支援するスタートアップである rehook.ai を買収しました。この買収は、rehook.ai のプロモーション自動化ソリューションを CleverTap のエンゲージメントおよび分析プラットフォームと統合することで、CleverTap の AI 主導のプロモーションと顧客維持機能を強化し、東南アジアでのリーチと機能を拡大することを目的としていました。

 規制の枠組み

• 米国では、レコメンデーション エンジンは、カリフォルニア州居住者の個人データの収集、使用、共有を規定するカリフォルニア州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。
• ヨーロッパでは、レコメンデーション エンジンは、個人データの収集、保存、処理に関するガイドラインを定めた一般データ保護規則 (GDPR) に準拠する必要があります。この規制は、パーソナライズ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が義務付けられており、個人が自分のデータにアクセス、修正、削除する権利を保証します。

競争環境

レコメンデーション エンジン市場は、主要企業が市場で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ことを特徴としています。大手企業は、高度な機械学習アルゴリズムの組み込み、データ分析機能の向上、深層学習技術の活用により、レコメンデーション システムの精度と効率を向上させることに重点を置いています。

企業が技術的専門知識を拡大し、最先端のソリューションを自社の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や買収も一般的です。企業はまた、デジタル プラットフォームや電子商取引分野の需要の高まりに応える拡張性と柔軟性を提供するクラウド ベースのソリューションへの投資を増やしています。

一部のプレーヤーは、自社をさらに差別化するために、業界固有のレコメンデーション ソリューションの提供に注力し、自社のテクノロジーをヘルスケア、小売、エンターテインメントなどの分野に合わせて調整しています。

• 2024 年 8 月、CleverTap は Eatigo と提携して AI ベースのレコメンデーション エンジンを実装し、ハイパーパーソナライズされたユーザー 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。 Eatigo はこの提携により、タイムリーで関連性の高い食事の提案を提供し、コンバージョン率を向上させ、マルチチャネル戦略を通じて顧客のリエンゲージメントを強化することで、予約の 100% 増加を達成することができました。

レコメンドエンジン市場の主要企業のリスト:

• アマゾン・ドット・コム株式会社
• 株式会社アルファベット
• マイクロソフト
• セールスフォース株式会社
• アルゴリア
• ステッチ修正
• BigCommerce Pty. Ltd.
• マスターカード
• アドビ
• コベオソリューションズ株式会社
• インテル コーポレーション
• オラクル
• SAP SE
• ブルームリーチ株式会社
• レコムビー

最近の開発 (製品の発売)

• 2025年1月, Sovrn は、AI と検索拡張生成 (RAG) テクノロジーを使用して、状況に応じて適切な商品提案を提供する新しいレコメンデーション エンジンである AI Shopping Galleries を立ち上げました。このソリューションにより、パブリッシャーはアフィリエイト リンクの生成を自動化し、エンゲージメントと収益を高めるために商品表示を最適化し、シンプル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、SMS 通信を通じてパーソナライズされたマーケティングを拡張するように設計されたアプリ外 (OOA) レコメンデーション 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、およびランク付け学習モデルを活用して、ローカライズされたコンテキストに関連した推奨事項を提供します。機能強化には、機械学習ベースのユーザー位置予測、料理ベースのユーザー嗜好モデリング、効率的な再ランキング戦略が含まれており、Uber がコスト、スケーラビリティ、エンゲージメントのバランスを取りながら、世界市場に年間 40 億を超えるカスタマイズされたメッセージを送信できるようになります。