カテゴリ： IMARC, 世界

レコメンデーションエンジンの世界市場（2024-2032）：協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッド型レコメンデーションシステム、その他

■ 英語タイトル：Recommendation Engine Market Report by Type (Collaborative Filtering, Content-based Filtering, Hybrid Recommendation Systems, and Others), Technology (Context Aware, Geospatial Aware), Deployment Mode (On-premises, Cloud-based), Application (Strategy and Operations Planning, Product Planning and Proactive Asset Management, Personalized Campaigns and Customer Discovery), End User (IT and Telecommunication, BFSI, Retail, Media and Entertainment, Healthcare, and Others), and Region 2024-2032

調査会社IMARC社が発行したリサーチレポート（データ管理コード：IMARC24OCT0039）

■ 発行会社/調査会社：IMARC
■ 商品コード：IMARC24OCT0039
■ 発行日：2024年9月
最新版(2025年又は2026年)版があります。お問い合わせください。
■ 調査対象地域：グローバル
■ 産業分野：技術・メディア
■ ページ数：143
■ レポート言語：英語
■ レポート形式：PDF
■ 納品方式：Eメール

■ 販売価格オプション（消費税別）

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*** レポート概要（サマリー）***

世界のレコメンデーションエンジン市場規模は2023年に48億米ドルに達した。今後、IMARC Groupは、2024年から2032年の間に31.2%の成長率（CAGR）を示し、2032年までに591億米ドルに達すると予測している。
レコメンデーション・エンジンとは、マーケティング担当者がリアルタイムで顧客に適切な商品を推薦できるようにするデータ・フィルタリング・ツールのことである。機械学習（ML）や人工知能（AI）などのデータ分析技術や高度なアルゴリズムが活用され、個人に関連する商品カタログを提案することができる。さらに、顧客の嗜好、過去のブラウザ履歴、属性、状況的なコンテキストに基づいて、ウェブサイト、アプリ、電子メールで商品を表示することができる。現在は、エンターテインメント、モバイルアプリ、教育など、パーソナライズ戦略が求められるBtoC（企業対消費者）のEC分野で広く活用されている。

レコメンデーションエンジンの市場動向
コロナウイルス(COVID-19)の大流行や、各国の政府機関による完全な営業停止措置は、企業のオンライン小売プラットフォームへの移行を促している。これは、売上を増加させ、良好な顧客関係を維持するためのレコメンデーション・エンジンの需要を喚起する主な要因の一つである。これとは別に、インターネットの普及、スマートフォンへの依存の高まり、ソーシャルメディアのトレンドの台頭を背景とした電子商取引業界の繁栄が、市場の成長に寄与している。これはまた、消費者の消費習慣の変化や、ショッピング時の利便性、即時性、簡便性に対するニーズの高まりにも起因している。さらに、シームレスな顧客体験の提供に重点を置いたオムニチャネル・アプローチの採用が増加していることも、市場を牽引している。さらに、ビジネスの世界的な急速な拡大により、大量のデータを管理し、ユーザーを積極的に取り込むためのレコメンデーション・エンジンに対する需要が高まっている。また、世界中の中小企業（SME）でも、既存顧客への新商品のクロスセリングや平均注文額の最大化により、全体的な売上の増加を可能にするレコメンデーション・エンジンの支持が高まっている。

主な市場セグメンテーション
IMARC Groupは、世界のレコメンデーションエンジン市場レポートの各サブセグメントにおける主要動向の分析と、2024年から2032年までの世界、地域、国レベルでの予測を提供しています。当レポートでは、市場をタイプ、技術、展開モード、アプリケーション、エンドユーザーに基づいて分類しています。

タイプ別内訳
– 協調フィルタリング
– コンテンツベースフィルタリング
– ハイブリッド推薦システム
– その他

テクノロジー別
– コンテキスト・アウェア
– 地理空間アウェア

デプロイメント・モード別
– オンプレミス
– クラウドベース

アプリケーション別の内訳
– 戦略・事業計画
– 商品計画とプロアクティブ・アセット・マネジメント
– パーソナライズされたキャンペーンと顧客発見

エンドユーザー別内訳
– IT・通信
– BFSI
– 小売
– メディア・エンターテイメント
– ヘルスケア
– その他

地域別内訳
– 北米
o 米国
カナダ
– アジア太平洋
o 中国
o 日本
o インド
o 韓国
o オーストラリア
o インドネシア
o その他
– ヨーロッパ
o ドイツ
o フランス
o イギリス
o イタリア
o スペイン
o ロシア
o その他
– ラテンアメリカ
o ブラジル
o メキシコ
o その他
– 中東・アフリカ

競争状況：
業界の競争環境は、Adobe Inc.、Amazon.com Inc.、Dynamic Yield (McDonald’s), Google LLC (Alphabet Inc.), Hewlett Packard Enterprise Development LP, Intel Corporation, International Business Machines Corporation, Kibo Software Inc.

本レポートで扱う主な質問
1. レコメンデーション・エンジンの世界市場規模は？
2. 2024年～2032年のレコメンデーション・エンジンの世界市場成長率は？
3. レコメンデーションエンジンの世界市場を牽引する主要因は何か？
4. COVID-19がレコメンデーションエンジンの世界市場に与えた影響は？
5. レコメンデーションエンジン世界市場のタイプ別内訳は？
6. レコメンデーションエンジン世界市場の技術別内訳は？
7. レコメンデーションエンジン世界市場の展開形態別内訳は？
8. レコメンデーションエンジン世界市場のアプリケーション別内訳は？
9. レコメンデーションエンジン世界市場のエンドユーザー別内訳は？
10. レコメンデーションエンジンの世界市場における主要地域は？
11. レコメンデーションエンジンの世界市場における主要プレイヤー／企業は？

*** レポート目次（コンテンツ）***

1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップ・アプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法
3 エグゼクティブ・サマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要業界動向
5 世界のレコメンデーションエンジン市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 タイプ別市場
6.1 協調フィルタリング
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 コンテンツベースフィルタリング
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 ハイブリッド推薦システム
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
6.4 その他
6.4.1 市場動向
6.4.2 市場予測
7 技術別市場構成
7.1 コンテキストアウェア
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 地理空間アウェア
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 導入形態別市場内訳
8.1 オンプレミス
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 クラウド型
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
9 アプリケーション別市場
9.1 戦略・業務計画
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 プロダクトプランニングとプロアクティブ・アセットマネジメント
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
9.3 パーソナライズされたキャンペーンと顧客発見
9.3.1 市場動向
9.3.2 市場予測
10 エンドユーザー別市場
10.1 IT・通信
10.1.1 市場動向
10.1.2 市場予測
10.2 BFSI
10.2.1 市場動向
10.2.2 市場予測
10.3 小売
10.3.1 市場動向
10.3.2 市場予測
10.4 メディアとエンターテインメント
10.4.1 市場動向
10.4.2 市場予測
10.5 ヘルスケア
10.5.1 市場動向
10.5.2 市場予測
10.6 その他
10.6.1 市場動向
10.6.2 市場予測
11 地域別市場内訳
11.1 北米
11.1.1 米国
11.1.1.1 市場動向
11.1.1.2 市場予測
11.1.2 カナダ
11.1.2.1 市場動向
11.1.2.2 市場予測
11.2 アジア太平洋
11.2.1 中国
11.2.1.1 市場動向
11.2.1.2 市場予測
11.2.2 日本
11.2.2.1 市場動向
11.2.2.2 市場予測
11.2.3 インド
11.2.3.1 市場動向
11.2.3.2 市場予測
11.2.4 韓国
11.2.4.1 市場動向
11.2.4.2 市場予測
11.2.5 オーストラリア
11.2.5.1 市場動向
11.2.5.2 市場予測
11.2.6 インドネシア
11.2.6.1 市場動向
11.2.6.2 市場予測
11.2.7 その他
11.2.7.1 市場動向
11.2.7.2 市場予測
11.3 欧州
11.3.1 ドイツ
11.3.1.1 市場動向
11.3.1.2 市場予測
11.3.2 フランス
11.3.2.1 市場動向
11.3.2.2 市場予測
11.3.3 イギリス
11.3.3.1 市場動向
11.3.3.2 市場予測
11.3.4 イタリア
11.3.4.1 市場動向
11.3.4.2 市場予測
11.3.5 スペイン
11.3.5.1 市場動向
11.3.5.2 市場予測
11.3.6 ロシア
11.3.6.1 市場動向
11.3.6.2 市場予測
11.3.7 その他
11.3.7.1 市場動向
11.3.7.2 市場予測
11.4 中南米
11.4.1 ブラジル
11.4.1.1 市場動向
11.4.1.2 市場予測
11.4.2 メキシコ
11.4.2.1 市場動向
11.4.2.2 市場予測
11.4.3 その他
11.4.3.1 市場動向
11.4.3.2 市場予測
11.5 中東・アフリカ
11.5.1 市場動向
11.5.2 国別市場内訳
11.5.3 市場予測
12 SWOT分析
12.1 概要
12.2 長所
12.3 弱点
12.4 機会
12.5 脅威
13 バリューチェーン分析
14 ポーターズファイブフォース分析
14.1 概要
14.2 買い手の交渉力
14.3 供給者の交渉力
14.4 競争の程度
14.5 新規参入の脅威
14.6 代替品の脅威
15 価格分析
16 競争環境
16.1 市場構造
16.2 主要プレーヤー
16.3 主要プレーヤーのプロファイル
Adobe Inc.
Amazon.com Inc.
Dynamic Yield (McDonald’s)
Google LLC (Alphabet Inc.)
Hewlett Packard Enterprise Development LP
Intel Corporation
International Business Machines Corporation
Kibo Software Inc.
Microsoft Corporation
Oracle Corporation
Recolize GmbH
Salesforce.com Inc.
SAP SE

※参考情報

レコメンデーションエンジンは、ユーザーの好みや行動に基づいてアイテムやコンテンツを推薦するシステムです。この技術は、「推奨システム」とも呼ばれ、さまざまな業界で利用されています。レコメンデーションエンジンは、特にオンラインショッピング、動画配信、音楽ストリーミング、ニュースサイトなど、ユーザーが選択肢に圧倒されるような環境で有用です。
レコメンデーションエンジンには、主に三つの種類があります。一つ目は、協調フィルタリングです。これは、他のユーザーの行動パターンに基づいて推薦を行う方法です。例えば、ユーザーAとユーザーBが同じ商品を購入した場合、ユーザーAが好んでいる商品をユーザーBに推薦することができます。協調フィルタリングは、ユーザーの自由な選択を活用するため、効果的なおすすめを提供することができます。

二つ目は、コンテンツベースフィルタリングです。これは、アイテムそのものの特性に基づいて推薦を行う方法です。たとえば、映画のレコメンデーションエンジンでは、ジャンル、主演俳優、監督といった特性を用いて、ユーザーが過去に視聴した映画に似た作品を推薦します。コンテンツベースフィルタリングは、特にアイテムが豊富である場合に強力です。

三つ目は、ハイブリッドフィルタリングです。この方法は、協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリングの両方のアプローチを組み合わせて、より高精度な推薦を実現します。例えば、ユーザーの行動だけでなく、アイテムの特徴も考慮することで、よりパーソナライズされた推薦が可能になります。ハイブリッドアプローチは、情報の不足や偏りに対する耐性が高いため、現在のレコメンデーションエンジンの多くで採用されています。

レコメンデーションエンジンの用途は多岐にわたります。オンラインショッピングサイトでは、ユーザーの過去の購入履歴や閲覧履歴を基に関連商品を推薦します。動画配信サービスでは、ユーザーが以前に視聴した作品や評価に基づいて新たな映画やシリーズを提案します。また、音楽ストリーミングサービスは、ユーザーが好みそうなプレイリストやアーティストを推薦することで、リスニング体験を向上させます。さらに、SNSでは、友達の投稿やフォローしているアカウントに基づいてコンテンツをフィルタリングして表示します。

関連技術としては、機械学習やデータマイニング、自然言語処理が挙げられます。機械学習は、レコメンデーションエンジンがユーザーの行動を分析し、時間とともにその精度を向上させるために用いられます。データマイニングは、大量のデータから有用なパターンやトレンドを見つけ出すために利用されます。自然言語処理は、テキストデータを理解するために使用され、特にコンテンツベースフィルタリングにおいて映画や書籍のレビュー分析に役立ちます。

レコメンデーションエンジンは、ユーザーのエクスペリエンスを向上させるだけでなく、ビジネスにおいても重要な役割を果たします。正確な推薦が行われることで、ユーザーのエンゲージメントが高まり、購入率や視聴率の向上が期待できます。その結果、企業は売上を向上させることができるため、レコメンデーションエンジンは現代のデジタルビジネスにおいて欠かせない存在となっています。

このように、レコメンデーションエンジンは、ユーザーの嗜好を理解し、最適な提案を行うための重要な技術です。今後もこの分野は進化を続け、より高精度でパーソナライズされた体験を提供していくことでしょう。

*** レコメンデーションエンジンの世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***

・レコメンデーションエンジンの世界市場規模は？
→IMARC社は2023年のレコメンデーションエンジンの世界市場規模を48億米ドルと推定しています。

・レコメンデーションエンジンの世界市場予測は？
→IMARC社は2032年のレコメンデーションエンジンの世界市場規模を591億米ドルと予測しています。

・レコメンデーションエンジン市場の成長率は？
→IMARC社はレコメンデーションエンジンの世界市場が2024年～2032年に年平均31.2%成長すると展望しています。

・世界のレコメンデーションエンジン市場における主要プレイヤーは？
→「Adobe Inc.、Amazon.com Inc.、Dynamic Yield (McDonald's)、Google LLC (Alphabet Inc.)、Hewlett Packard Enterprise Development LP、Intel Corporation、International Business Machines Corporation、Kibo Software Inc.、Microsoft Corporation、Oracle Corporation、Recolize GmbH、Salesforce.com Inc.、SAP SEなど ...」をレコメンデーションエンジン市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。

※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。

*** 免責事項 ***
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H&I Global Research

レコメンデーションエンジンの世界市場（2024-2032）：協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッド型レコメンデーションシステム、その他

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