画像解析AIの活用で1,200万の「作品」を瞬時に識別
柏村（クリーマ） レコメンドエンジンの導入にあたっては、数社のツールを検討していました。サイジニア様のツールを採用したのは、「デクワス.RECO」と「デクワス.VISION」のレコメンドのカバー領域が広く、作品のデータをレコメンドに反映する即時性も高いことから、前述したようなCreemaの課題を解決できると考えたためです。また、担当の方がとても親身になって話を聞いてくださったため、導入後のサポートに関しても安心できると感じたことも大きなポイントでした。
株式会社クリーマ マーケティングDiv. プロダクトグループ スペシャリスト 柏村裕奈氏
吉井（サイジニア） レコメンドでは一般的に、ユーザーが見たもの・買ったもののデータを起点とする行動履歴型の方法を採るものが多いのですが、この方法にはある弱点が存在します。ユーザーがアイテムを購入する際、同じカテゴリーのものを続けて購入することは稀でしょう。これが、たとえば「ジャケットを買った後にそれに合うパンツを買う」といったように、関連性があるアイテムの場合は行動履歴型のレコメンドが役に立ちますが、多くのカテゴリーを跨いでアイテム展開を行っているECサイト・アプリでは、「関係のないアイテムがレコメンドされる」という事態を引き起こしてしまうことがあります。
また、行動履歴型ではユーザーのアクションがなければレコメンドを行うことができないため、アイテム数が多いCreemaでは一度もアクセスされないままに売れ残るアイテムが出てくる可能性があります。当社が提供する「デクワス.RECO」はこうした行動履歴型の弱点を克服する機能を持っているため、多数のアイテムを扱うECサイト・アプリに向いていると考えています。
さらに「デクワス.VISION」では、そもそも行動履歴を必要としないことに加え、アイテムのデザインを分析する画像解析AIの活用により、Creemaの1,200万点以上のアイテムすべてを瞬時に見分けてレコメンドを行うことができます。クリエイターの「作品」は、名前をつけて管理しようとすると難しいですが、画像からはクリエイターの思いなどさまざまな情報を得ることができるため、デザイン性が高いというアイテムの特徴からしても、Creemaでは「デクワス.VISION」の機能が十分に活きていると言えるでしょう。
クリーマは「デクワス.RECO」「デクワス.VISION」に続き、レコメンドメールを送る「デクワス.MAIL」を導入している。同ツールについても、「アイテムの入れ替わりが早いCreemaの特徴に合っている」と吉井氏は言う。
吉井（サイジニア） 一般的なメールのレコメンドでは、メールを作成する段階でレコメンドするアイテムを決めています。しかしユーザーは、配信されてすぐにメールを見るとは限りません。1週間後に目を通すこともあるでしょう。ここで問題となるのは、「メールを開いた際にはレコメンドしたアイテムが売り切れている場合がある」ということです。とくに1点ものが多いCreemaでは、こうした事態が起こりやすい環境だと言えます。「デクワス.MAIL」では、メールを開いた瞬間にレコメンドするアイテムを決定します。そのため、メールを開くのが1週間後だったとしても、その時点で販売可能なアイテムを紹介することが可能となります。
