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24時間対応で多言語に対応した営業担当が、訪問者の選択をサポートしてくれる？ぜひ利用したいです。
AIによる商品レコメンデーションは新しいものではありません。すでに35%以上の人がチャットボットを使って詳細な商品レコメンデーションを受けており、チャットボットを導入した企業の75%が顧客満足度の向上を実感しています。
購入を簡単にすれば、顧客は自然と買ってくれます。
私たちは商品レコメンデーションチャットボットについて豊富な知見があります。過去数年間で、100万件近いAIエージェントやチャットボットの導入を支援してきました。有名ブランド向けのレコメンデーションエージェントも含まれています。
そこで、社内のAI商品レコメンデーションの専門家にアンケートを取り、その知見をこの記事にまとめました。
チャットボットを自分で作りたい方も、誰かに作ってもらいたい方も、単に興味がある方も、この記事でしっかりご案内します。
商品レコメンデーションチャットボットとは？
商品レコメンデーションチャットボットとは、顧客の好みや行動、質問に基づいて最適な商品を提案し、選択をサポートするAIアシスタントです。
今やECサイトの定番となり、ウェブサイトやShopifyストア、WhatsAppなどのメッセージングチャネルでも活用されています。
AIによる商品レコメンデーションの統計
- Intercomによると、41%の企業が販売目的でチャットボットを利用しており、販売関連のチャットボットは平均で67%の売上増加を実現しています。
- パーソナライズを求める声は大きく、91%の消費者が、自分を認識し、記憶し、関連性の高いオファーやレコメンデーションを提供してくれるブランドで買い物をしたいと考えています。
- チャットボットによるやり取りは平均87.6%の満足度を達成しており、電話（44%）やメールサポート（61%）を大きく上回ります。
- 業界レポートによると、AIチャットボットを導入したEC事業者は、導入初週で平均20%のAOV（平均注文額）増加を記録しています。
- パーソナライズによって通常10〜15%の売上増加が見込めると、マッキンゼーの分析でも示されています。
商品レコメンデーションチャットボットのメリット
顧客満足度の向上
ある調査では、チャットボットによるやり取りが平均87.6%の満足度を達成したことが分かっています（電話44%、メール61%と比較）。
チャットボットが最適な商品を即座に提案できれば、オンライン満足度を下げる最大の要因である「選択疲れ」を解消できます。
ユーザーに膨大な選択肢を探させるのではなく、「今すぐ最適なもの」を提案することで、販売というよりサービスのように感じられます。
AOV（平均注文額）の向上
業界レポートによると、AIチャットボットを導入したEC事業者は、導入初週で平均20%のAOV（平均注文額）増加を記録しています。
なぜか？チャットボットは膨大なカタログの中から商品を探しやすくしてくれるからです。
優れたレコメンデーションチャットボットは、状況に応じてアップグレードや追加商品を提案するタイミングを見極めます。購入理由を理解していれば、自然に関連商品を勧めることができます。
コンバージョン率の向上
ある調査では、AIチャットボットとやり取りした買い物客は、そうでない場合の最大4倍のコンバージョン率（12.3%対3.1%）を記録しています。
チャットボットが素早く質問に答えたり、リアルタイムで商品比較をしたりして不安を解消することで、興味から購入までの距離が縮まります。
大規模なパーソナライズ
パーソナライズによって通常10〜15%の売上増加が見込めると、マッキンゼーの分析でも示されています。
多くのECサイトはデータ収集後にパーソナライズしますが、チャットボットは会話中にリアルタイムで好みを学び、提案を調整します。このライブなフィードバックループこそが、商品発見をスムーズかつ人間的に感じさせる理由です。
パーソナライズをコスト効率よく拡大するのは難しいですが、チャットボットはこれが得意です。
商品レコメンデーションチャットボットに必要な機能は？
RAG
商品レコメンデーションの質は、チャットボットに与えるナレッジベースとロジックにかかっています。
この情報をうまく引き出すにはRAG（検索拡張生成）が重要です。すべての商品レコメンデーションチャットボットはRAGを使いますが、RAGの質には大きな差があります。
RAGエンジンを試すには、カタログでシンプルなボットを作ってみるのが一つの方法です。あるいは、ソフトウェアの営業担当に直接聞いてみてもよいでしょう。
RAGの質が低いと、ユーザーにとって価値あるレコメンデーションを提供できなくなります。
最新かつ動的なナレッジベース
私はいつも（同僚も）言っていますが、チャットボットの性能は与える情報次第です。
ナレッジベースはチャットボットが何を提案すべきかを学ぶ場所です。商品仕様や価格、レビュー、利用シーンなど、あらゆる情報がここに含まれます。
この情報が古かったり不十分だったりすると、レコメンデーションも同様に質が下がります。
動的かつ自動更新されるナレッジベースがあれば、チャットボットは常に最新データを参照できます。実際に在庫がある商品や最新のキャンペーン、新商品も提案できます。
記憶機能
先ほど紹介したマッキンゼーの調査でも、サービスをパーソナライズすればするほど、売上が伸びるとされています。
理想的には、チャットボットが過去のやり取りからユーザーを「記憶」できると良いでしょう。
これは前述の機能より難易度が高く、長期記憶を持つチャットボットプラットフォームは多くありません。（幸い、私たちのプラットフォームは対応しています。）
会話をまたいだ記憶機能を持つチャットボットビルダーなら、過去の提案内容やユーザーの反応を、数週間後でも覚えておくことができます。
良いレコメンデーションを提供するために、商品レコメンデーションボットにはどんな情報が必要？
これはとても重要なポイントです。そもそも、どうやってチャットボットがパーソナルな提案をするのでしょうか？
正確なレコメンデーションには、商品データとユーザーデータの2種類が必要です。
商品データ
商品データはナレッジベース としてボットにアップロードします。ウェブページ、データベース、ドキュメント、スプレッドシート、その他のファイル形式が利用できます。
商品データにより、ボットは以下の観点から提案が可能です：
- 商品名・商品説明
- カテゴリ・タグ
- 価格
- 在庫状況
- 画像やリンク（より良いユーザー体験のため）
- 評価・レビュー
ユーザーデータ
ユーザーデータについては、ウェブサイトの分析ツールやCRM、ECプラットフォームなどとボットをWebhookで連携し、必要なデータを取得します。
ユーザーデータにより、ボットは以下の観点から提案が可能です：
- 好み：サイズ、色、予算、ブランド、スタイルなど
- 行動データ：閲覧履歴、クリック、購入履歴、商品の滞在時間など
- コンテキスト：場所、デバイス、現在の会話テーマなど
商品レコメンデーションチャットボットの事例
Froméo
Fromages d’iciには1,000種類以上の地元チーズがあり、選ぶのは大変です。そこでLG2と協力し、Froméoという商品レコメンデーションチャットボットを開発。ユーザーにぴったりのチーズ探しをサポートしています。
Froméoは、味の好みや食感、妊娠中かどうかなど、いくつかの簡単な質問から始め、ユーザーの好みやニーズに合ったチーズを提案します。（レシピやドリンクのペアリングも提案！）
無料でFromages d’Iciのウェブサイトで利用できるので、ぜひ自分でもチーズのレコメンデーションを体験してみてください。
チャットボットというより、ケベックのチーズを知り尽くした親切なチーズ専門店スタッフと話しているような感覚です。
Riskex
Riskexのチャットボットは、ユーザーが安全管理ソフトの各モジュールを閲覧する際に案内し、最適な選択へと導きます。
会社規模や業種、解決したい課題（例：監査追跡、インシデント管理）について簡単な質問をします。
回答に基づき最適なソフトウェアモジュールを提案し、注文やライセンス状況の確認、既存ユーザーには特典も案内。必要に応じて人間の担当者へスムーズに引き継ぎます。
Interhome
Interhomeのチャットボットは、数千件のバケーションレンタルのカタログから、旅行の目的を学びながら最適な物件を絞り込みます。
日程や場所だけでなく、予算や設備、旅行スタイルなどの詳細も考慮し、ユーザーに最適な物件を提案します。
さらに次のステップもサポート：
- 支払い手続き
- 予約詳細の共有
- リピーターへの特典や割引の提供
ユーザーは一つの会話の中で検索から予約まで完結できます。とても便利ですね。
商品レコメンデーションに最適なチャットボットは？
1. Botpress
おすすめ：高度なRAGを備えたカスタマイズ性の高い商品レコメンデーションボットを求めるチーム
Botpressは、シンプルな商品レコメンデーションから複雑で完全カスタマイズされたロジックまで対応できる柔軟なAIチャットボットプラットフォームです。
ローコード設計なので、中小企業でも素早くレコメンデーションチャットボットを構築できますが、開発者はさらに深く、商品データベースとの連携やカスタムルールの追加、APIによるリアルタイムデータ取得なども可能です。
使いやすさと自由度のバランスが取れているため、まずはシンプルに始めて、ビジネスの成長に合わせてチャットボットの知能を拡張したいチームに最適です。
2. ManyChat
おすすめ：SNSベースの商品レコメンデーションを求めるチーム
ManyChatは、Instagram、WhatsApp、Messengerなどのソーシャル・メッセージングアプリ向けの大手チャットボットプラットフォームです。マーケティングや販売自動化に特化し、会話の中で直接商品レコメンデーションを行えます。
ビジュアルで直感的なセットアップなので、マーケターでもコード不要でフローを素早く作成できます。DMを活用し、顧客がいる場所でショッピング体験をパーソナライズしたいブランドに最適です。
その分カスタマイズ性は限定的で、高度な商品ロジックやバックエンド連携が必要な場合は、開発者向けプラットフォームほど柔軟ではありません。
3. Tidio
おすすめ：シンプルなテンプレート型レコメンデーションボットを求めるチーム
TidioはライブチャットとAI自動化を組み合わせており、小規模EC事業者に人気です。訪問者と即時につながりつつ、AIアシスタントLyroによる商品提案やサポート業務の自動化が可能です。
セットアップが簡単で手頃な価格、サポート人員を増やさずにコンバージョン向上を目指す店舗に効果的です。
使いやすさ重視のため機能は限定的で、小規模カタログには最適ですが、高度なレコメンデーションワークフローには向きません。
4. ChatFuel
おすすめ：FacebookやInstagramを主力とする企業向け
Chatfuelはノーコードで、Facebook、Instagram、WhatsAppなどのチャネルを通じた会話型コマースに特化したプラットフォームです。チャット内で商品提案やプロモーション、決済まで対応できます。
立ち上げが早く、ソーシャルショップとの連携も簡単。DMや広告経由で販売するブランドには強力な選択肢です。まさに「DMに滑り込む」お手伝いをしてくれます。
ただし、どちらかというとマーケティング自動化ツールであり、本格的なレコメンデーションエンジンではありません。パーソナライズよりも即効性重視です。
5. Octane AI
おすすめ：クイズ形式のレコメンデーションを求めるECストア
Octane AIはShopifyに特化したプラットフォームで、商品クイズや会話ロジックを使って最適な商品選びをサポートします。ユーザーが自発的に共有するゼロパーティデータを活用し、将来の提案もパーソナライズできます。
ShopifyやKlaviyoなどのマーケティングツールと密接に連携できるため、AOVやリテンション向上を目指すDTCブランドの定番です。
ただし、Shopify以外の環境では柔軟性が低くなります。Shopify中心の選択肢です。
6. Robofy AI
おすすめ：FAQスタイルのボットを導入したい小規模なウェブサイト向け
Robofy AIは、小規模ビジネス向けの軽量なチャットボット作成ツールです。低価格で導入も簡単なので、高額なプラットフォームに投資せずにAIによる商品レコメンドを試したいブランドにも手軽に利用できます。
Robofy AIは基本機能をしっかりカバーしています。ウェブサイト上での基本的なレコメンドやサポート業務、顧客が必要な商品を素早く見つける手助けなどが可能です。
高度なカスタマイズや複雑なロジックには向いていませんが、小規模店舗には十分な価値と素早い成果をもたらします。
商品レコメンデーションボットの作り方・ステップバイステップ
1）チャットボットプラットフォームを選ぶ
AIプラットフォームが増えている今、選択肢は豊富です。カタログと連携でき、RAG／ナレッジベースに対応し、テンプレートだけでなくロジックも制御できるものを選びましょう。
もし私たちのおすすめが気になる方は、以下のリストもご覧ください：
それ以外の場合は、お好みの検索エンジンやLLM、または信頼できる友人や家族（あなたと同じくらいチャットボット選びに夢中な人たち）を活用しましょう。
2）商品カタログを接続する
ここでRAGが本領を発揮します。商品レコメンドボットは、指定したナレッジベースを使って最適な商品を提案し、在庫を確認し、情報の正確性を保ちます。
Shopify、WooCommerce、スプレッドシート、または社内データベースなどから商品データをアップロードまたは接続しましょう。各商品には、商品名、説明、価格、画像、リンク、在庫状況などの基本情報を必ず含めてください。
プロのコツ 3選：
- 商品の説明をできるだけ詳しく記載しましょう。
- 同時購入データセットを追加しましょう。
- カタログが更新された際にナレッジベースも自動で同期されるよう設定しましょう。
3）ボットに目的とスタイルを指示する
カタログを接続したら、チャットボットに個性と明確な役割を与えましょう。ここで目的・トーン・流れを定義します。
Botpress（または同様のプラットフォーム）では、まずシンプルなシステムプロンプトから始めます。例：
「あなたはショッピングアシスタントです。お客様の希望を理解するためにいくつか質問し、条件に合う商品を3つ、簡単な説明と価格付きで提案してください。会話は親しみやすく、自信を持って進めてください。」
次に、ブランドに合ったトーンに調整しましょう。会社の声が遊び心あるものであれば、ユーモアを加えても良いでしょう。高級感を重視する場合は、簡潔で意図的な回答を心がけてください。
「もっと選択肢を見せて」「価格を比較」「色で絞り込む」など、ユーザーが操作しやすいようにクイックリプライも追加できます。
4）レコメンドのロジックを追加する
次は、どのように商品をレコメンドするかを分かりやすい言葉でチャットボットに指示します。
ローコードのチャットボットプラットフォームでは、以下のような指示が可能です。
- 「在庫切れの商品はレコメンドから除外してください。」
- 「ユーザーには最も関連性の高い3〜4件のみを表示し、全商品リストは見せないでください。」
メモリ機能に対応したプラットフォームなら、ユーザーが気に入った商品や購入履歴、閲覧履歴を覚えて、より賢く提案できるようになります。
さらにロジックを深めることも可能です。例えば、「この商品を買った人はこんな商品も購入しています」といった関連商品の提案や、新着商品の紹介、評価の高い商品を優先的に表示するなどもできます。
5）ボットを公開する
ボットの公開先は主に3つあります：自社ウェブサイト、メッセージング／SNSチャンネル、ECプラットフォームです。
オプション1：ウェブサイト
多くの商品レコメンドチャットボットはウェブサイトに導入されています。
ウェブサイトチャットボットは、顧客が商品を比較したり、購入前の質問に素早く答えたりできるため、多くの企業に適しています。
公開前には、モバイル対応や表示速度、主要なCTA（行動喚起ボタン）を妨げていないかを必ず確認しましょう。
プロのコツ：設置場所が重要です。商品ページで開くチャットボットは、トップページだけに表示されるものよりもコンバージョン率が高くなる傾向があります。
オプション2：WhatsAppやFacebook Messengerなどのメッセージングチャンネル
一部の商品レコメンドチャットボット（特に北米・アジア以外）では、WhatsAppチャットボットとして導入されています。この場合は、チャットボット用のWhatsApp連携機能があるプラットフォームを選びましょう。
これらのチャンネルは、購入後のレコメンドや再入荷通知、ロイヤルティリマインダーなど、再エンゲージメントに最適です。
オプション3：Shopifyやその他のECプラットフォーム
ShopifyやTaggar、WooCommerceなどのECプラットフォームで販売している場合は、ボットを直接これらのプラットフォーム上に導入できます。
最も簡単なのは、利用しているECプラットフォーム向けの連携機能があらかじめ用意されているチャットボット作成ツールを選ぶことです（こんにちは！）。
ECプラットフォームに導入することで、チャットボットが在庫を自動同期したり、商品情報を取得したり、セッションをまたいでユーザーの行動を追跡できます。
プロのコツ：ボットを分析ツールやCRMと連携させて、すべてのチャット履歴を売上データに反映させましょう。どのレコメンドが実際の購入につながったかが分かります。
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