サイジニア株式会社（本社：東京都港区/代表：吉井伸一郎、以下「サイジニア」）は、2020年3月26日より、デクワス株式会社（本社：東京都港区/代表：吉村真弥、以下「デクワス」）が開発・運営する「KANADE DSP」において、商品画像の商品デザインにもとづいてユーザーに商品提案をするレコメンド広告「デクワス. ADVIS」の提供を開始する。

画像解析AIによって、レコメンドする商品を解析するためのユーザー行動履歴の蓄積・分析が不要となり、キャンペーン開始までの期間を短縮して始めることができる。

人工知能の活用で、適切なレコメンド機能を実現

サイジニアは、行動履歴の分析に代わるレコメンド手法として商品画像のデザインに着目してレコメンドする人工知能技術を開発している。

現在、ECサイトの商品をネット上で広告する仕組みとして、データフィード広告と呼ばれる複数の商材を一つの広告枠の中に掲載する広告が普及しているのを受け、今回、この技術をデータフィード広告に応用することによって、2つの特長をもつレコメンド広告を実現した。

１）ユーザー行動履歴の事前収集・分析が不要。キャンペーン開始までの期間を大幅に短縮する。

２）ロングテール商材のレコメンドが可能。行動履歴データの不足を商品画像解析によって補完する。

デクワス.ADVISと従来の方法との異なる点

デクワス.ADVISでは、従来方法とは異なり、ユーザーの行動履歴の蓄積を必要としないので、将来的にサードパーティークッキーが利用できなくなってもレコメンドデータを作成することができる。

事前の行動歴収集と蓄積を必要としないため、キャンペーン開始までの準備期間を大幅に短縮することも期待できる。

また、売れ行きランクの低いロングテール商品は、行動履歴データが極端に少ないため、一般的に、レコメンドすることは困難とされていた。
デクワス.ADVISでは画像データの分析により商品同士の相関関係を分析する手がかりを補完できるため、従来よりも高い広告効果を実現することが可能だ。

商品デザインの類似性によっておすすめされるのも、デクワス.ADVISの大きな特徴のひとつだ。
統一性のない商品がおすすめされるような違和感がなく、アパレルなどのECサイトで特に有効と考えられている。

従来型と比較して、128%の広告効果を実現

ユーザーの嗜好性にあわせて商品をレコメンドするデータフィード広告は、広告効果が高いと言われている。

一方で、どのユーザーが何の商品を閲覧したかを分析する必要があるため、キャンペーン開始までに時間がかかること、および解析データが不足する売れ筋ではない商品、いわゆるロングテール商品をレコメンドする場合に課題があった。

デクワス.ADVISは、アパレル系ECサイトにおける実証実験においては、商品のデザイン性が購買動機に影響しやすく、従来型のレコメンド広告と比較して128％（CVR比）の広告効果を発揮した。

今後、ネット広告業界はサードパーティークッキーが利用できなくなることに伴い、大きな変革の時を迎えようとしている。

サイジニアは新たな時代を見据えた技術開発を推進し、これからもオンラインショッピングをますます楽しく便利にする取り組みをおこなっていく所存だ。