商品デザインの分析でおすすめするレコメンド広告「デクワス.ADVIS」の提供を開始
～ 行動履歴の収集が不要でキャンペーン開始までの期間を大幅に短縮・簡単スタート ～
商品のデザイン性が重要なECでは従来比128％の広告効果を発揮
複雑ネットワーク理論や人工知能技術を活用したマーケティングサービスを提供するサイジニア株式会社（本社：東京都港区、代表取締役CEO：吉井 伸一郎、証券コード：6031東証マザーズ）は、本日より、デクワス株式会社（本社：東京都港区、代表取締役：吉村 真弥）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」の提供を開始します。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ます。
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ます。特に、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ます。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ロングテール商品（売れ筋ではない商品）をレコメンドする場合に課題がありました。
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ます。この度、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、以下の特長をもつレコメンド広告を実現しました。
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
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
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ました。
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ます。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していきます。
【資料】
■ 従来方法との解析対象に関する違い
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－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ます。
■ デクワス.ADVISの特長
デクワス.ADVISでは、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が期待できます（左図）。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でしたが、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できます（右図）。
■ 従来方法とのユーザー体験の違い
デクワス.ADVISは、商品デザインの類似性によっておすすめされるため、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サイトで特に有効です。
■ サイジニア株式会社について https://www.scigineer.com/
サイジニア株式会社は、「検索エンジンでは見つけられない幸せがある」という思いから、北海道大学大学院 複雑系工学講座の准教授と研究メンバーが立ち上げたテクノロジー企業です。サイエンス＋エンジニアリング＝「サイジニア」として、先端科学の知見を工学的に応用、「複雑ネットワーク理論」や人工知能を活用した解析技術を実用化し、情報が多すぎて欲しいものが見つけられないという21世紀の課題を解決することを目指しています。
■ デクワス株式会社について https://www.deqwas.co.jp/
デクワス株式会社は、サイジニアの子会社としてKANADE DSP 事業を行うデジタルマーケティング企業です。KANADE DSPは、きめ細やかなターゲティングが可能なデジタル広告配信サービスです。ウェブサイトユーザの興味・関心に合わせた広告のパーソナライズによりデジタル広告の費用対効果を改善するだけでなく、独自のユーザー行動履歴解析技術により、提携サイトから潜在顧客を発掘することで、広告主様のブランド認知拡大・優良顧客の醸成に貢献します。
