第30回：Eコマースにおける商品推薦とRAG活用

Hello there, ('ω')ノ

「この商品に合うおすすめは？」に即答できていますか？

ECサイトやオンラインストアでは、
「この商品と一緒に買われている商品は？」
「あなたにおすすめの商品は？」
といった“レコメンド（商品推薦）”が、購入率や売上向上に直結する重要な要素です。

従来の推薦は、
- 閲覧履歴や購入履歴ベース
- 「この商品を見た人は、これも見ています」的なパターン
が主流でした。

ですが最近では、RAG（検索拡張型生成）を活用した“意味理解型”の商品推薦が注目されています！

従来のレコメンドは「数字の相関」ですが、RAGは意味や文脈に基づいておすすめできるのが特長です。

比較項目	従来型レコメンド	RAGを使ったレコメンド
ベース	購入履歴、クリック履歴	商品説明文、レビュー、FAQなどのテキスト情報
方法	類似ユーザー分析、協調フィルタリング	意味ベースのベクトル検索＋自然文生成
表現	「Aを見た人はBも見ています」	「この商品の素材が気に入った方にはCがおすすめです」など、人間らしい提案が可能

ユーザー：「敏感肌向けの低刺激な化粧水が欲しい」
👉 RAGが商品説明文・レビュー・FAQをベクトル検索し、最適な商品を提案：

「こちらの“ナチュラルモイスチャー化粧水”は、アルコール・香料不使用で敏感肌の方に好評です。
出典：商品説明文・レビューコメント」

➡ 単なるタグマッチではない、“意味で選ばれた商品”を自然な文で紹介！

質問例：「このカメラに合う三脚を教えて」
👉 商品仕様や取扱説明書、Q&Aデータベースなどから対応情報を検索し、関連商品を提示。

📌 技術的な互換性を“意味理解”でつなぐレコメンドが可能になります。

質問例：「収納力が高くて軽いバッグってある？」
👉 レビュー文の埋め込みを活用し、実際に「軽い」「大容量」と書かれている商品を見つけて推薦。

➡ お客様の“感じている価値”を拾ったレコメンドが可能に！

RAG活用には「言葉」が入っている社内データがカギです：

データ種別	活用方法
商品説明文	商品そのものの特徴・仕様をベクトル化して意味検索に使用
よくある質問（FAQ）	商品の使い方・選び方などを含む重要な情報ソース
商品レビュー	顧客の“主観的な評価”を抽出して類似商品の推薦に活用
カテゴリー・タグ情報	メタデータとして検索フィルターや出典表示に利用
取扱説明書や相性表	アクセサリ類や互換商品の提案に活用可能

以下の質問に対して、商品の特徴やレビューをもとに適切な商品を提案してください。
条件に合う場合は、理由と一緒に箇条書きで紹介してください。

質問：「軽くて撥水性のあるバッグを探しています」

👉 出力例（AIによる）：

【軽量ナイロンバッグ（商品コードABC123）】
　- 重さ約350gと軽量
　- 撥水ナイロン素材を使用
　- ユーザーから「通勤時の雨でも安心」との声あり
　- 出典：商品説明／レビュー

項目	効果
🛍 コンバージョン率向上	「今のニーズに合った商品」が見つけやすくなる
🗣 顧客満足度向上	質問に対して自然で的確な回答が得られる
📚 資産活用	レビューやFAQといった“眠れるテキスト資産”が売上につながる
🔁 属人化排除	担当者の知識に依存せず、誰でも“プロっぽい提案”が可能に

Best regards, (^^ゞ