しまむらグループECと店舗アプリへAIレコメンド導入 ニューラルグループが購買履歴・実在庫・Webトレンドを統合
ニューラルグループは、しまむらに向けて、数万点の商品画像などを解析して商品を提案する次世代AIレコメンドシステムを構築し、しまむらグループのECサイトと店舗アプリへ導入したと発表した。
同システムは、購買情報、在庫情報、商品画像、インターネット上のトレンド情報を集約・統合したうえで、しまむらグループのECサイトおよび店舗アプリ向けにレコメンド機能を提供する。顧客ごとに最適化した商品提案により、顧客体験や売上の向上に貢献しているとのことだ。
ECサイトでは週あたり数万点を超える商品群から、「顧客のニーズ」と「最新の流行」に合致する商品を提案する独自のAIレコメンドエンジンを開発したという。テキストデータだけでは判別が難しい「商品の視覚的特徴」をAIで解析し、提案精度を高めるとしている。
主な機能は以下の通り。
・画像解析による「視覚的優先度」の自動判定：新規商品を随時画像解析し、注目度が高いと見込まれる商品をスコアリングして優先順位付け。
・マルチモーダルな類似商品検索：カテゴリ名称などの商品情報に加え、画像解析による形状・デザインの特徴量を併用し、閲覧商品に近いニュアンスの商品を提案。
・Webトレンドと連動した推薦アルゴリズム：Web上の最新トレンドをリアルタイムに解析し、トレンドに合致する自社商品を特定して優先的に反映する「トレンド同期型」の推薦ロジックを構築。
店舗アプリ向けでは、全国の店舗在庫をリアルタイムに算出する「在庫解析基盤システム」を新規構築したという。これを活用し、実店舗販売商品を対象にパーソナライズを行う「店舗アプリレコメンドエンジン」を開発したとしている。
以下の要素を掛け合わせ、実店舗での購買提案を実現する。
・リアルタイム在庫・地理情報連動：顧客の「お気に入り店舗」や「現在地周辺店舗」の在庫状況を把握し、その店舗で在庫がある商品を推薦。
・商品鮮度と値下げとの連動：季節性、販売開始日、値下げ情報を反映し、トレンドと価格訴求の両面から提案。
・購買履歴に基づく顧客プロファイリング：過去の購買履歴を統計処理し、個人のスタイル嗜好に合致する商品を在庫から提案。