しまむらグループ、アプリ・ECへ次世代AIレコメンドを導入
ニューラルグループ株式会社は株式会社しまむらに、数万点の商品画像から顧客に有効な商品を提案するレコメンドシステムを構築。2026年2月16日、しまむらグループのECサイト・店舗アプリへ導入したことを発表した。
新規商品をAIが随時画像解析
ニューラルグループは、しまむらに導入した「ECレコメンドシステム」の主な特長について、以下の内容を挙げている。
◆画像解析による「視覚的優先度」の自動判定
▷毎週投入される数万点の新規商品をAIが随時画像解析。顧客の目を惹くポテンシャルの高い商品をAIが自動的にスコアリングして優先順位付けを行う。
◆マルチモーダルな精密類似商品検索
▷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。顧客が閲覧している商品の細かなニュアンスも汲み取った、高精度の類似提案を行う。
◆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AIがリアルタイムに解析。抽出されたトレンド情報に合致する自社商品を特定し、優先的にレコメンド枠へ反映させる「トレンド同期型」の推薦ロジックを構築した。
高度なパーソナライズを実現
しまむらグループの実店舗における顧客体験向上のため、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」も新規構築。これを活用し、数万点におよぶ実店舗販売商品を対象とした、高度なパーソナライズを実現する「店舗アプリレコメンドエンジン」を開発している。
主な特徴は以下の通り。
◆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」の在庫状況をリアルタイムに把握し、「その店舗で店舗在庫が存在する商品」を推薦する。
◆商品鮮度と値下げとの連動
▷商品の「季節性」や「販売開始日」に加え「値下げ情報」を素早く反映。トレンドと高コスパに基づく、訴求力の高い商品提案を行う。
◆購買履歴に基づく顧客プロファイリング
▷過去の購買履歴に基づき、顧客のスタイル嗜好を統計処理。これにより数万点の在庫の中から、個人のニーズに合致した商品を提案する。
利便性向上で売上最大化を図る
需要変動が大きく、商品数の流動も激しいファッション小売業界。最新のファッショントレンドや顧客それぞれのニーズ、店舗の在庫状況にリアルタイムに順応した「商品提案」を行うことが大きなテーマとされている。
ニューラルグループは本件において、購買情報・在庫情報・商品画像・そしてインターネット上のトレンド情報を集約・システム統合。その上で、しまむらグループのECサイト、店舗アプリ向けのレコメンドシステムを構築し、運用を開始した。
同社は「本システムの導入により、商品提案にかかる業務効率とECサイトの利便性向上による売上の最大化に寄与しております」とコメントしている。今後はファッション業界におけるイノベーションの推進を支援していくとともに、AI技術を活用したさらなる業務のデジタルトランスフォーメーションを継続する方針も掲げる。ファッションECのさらなる発展につながる取り組みとして、今後の動向に期待が寄せられる。
