しまむらグループ、EC・店舗アプリでAIレコメンドを深化。トレンドやニーズを捉えた商品提案でパーソナライズ向上

しまむらグループはECサイト・店舗アプリに、AIレコメンドシステムを導入した。顧客ごとに最適化された商品提案が可能となり、顧客体験や売り上げの向上につながっているという。

しまむらグループの購買情報、在庫情報、商品画像、インターネット上のトレンド情報を集約・システム統合した上で、ECサイトと店舗アプリ向けのレコメンドシステムを構築。商品提案にかかる業務効率アップ、ECサイトの利便性向上による売上拡大につながっている。

ECサイトでのレコメンド

「顧客のニーズ」「最新の流行」に合致する商品を提案する、ニューラルグループのAIレコメンドシステムを導入した。テキストデータだけでは判別不可能な「商品の視覚的特徴」をAIが解析する高度なレコメンド機能となっている。

「視覚的優先度」を自動判定

毎週投入される数万点の新規商品をAIが随時画像解析し、顧客の目を引くポテンシャルの高い商品をスコアリングして優先順位を付ける。

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」と、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をくみとり、高い精度で類似の商品を提案する。

Web上のトレンドと連動

Web上の最新トレンドをAIがリアルタイムに解析し、抽出されたトレンド情報に合致する自社商品を特定して、優先的にレコメンド枠へ反映させる。

店舗アプリでのレコメンド

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」を新たに構築。パーソナライズを深めるレコメンドエンジンを導入した。アルゴリズムを掛け合わせ、顧客1人ひとりに合う「実店舗での購買提案」をする。

在庫のリアルタイム連動

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アプリ上で推薦する。

トレンドや値下げ情報を連動

商品の季節性、販売開始日、値下げ情報を反映し、トレンドやコストパフォーマンスに優れた訴求力の高い商品を提案する。

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、顧客のスタイルや好みを統計処理。個人のニーズに合致した商品を提案する。

2025年2-11月期EC売上は45%増

しまむらの2025年2-11月期（第3四半期）業績状況によると累計EC売上高は前年同期比45.9%増の144億円だった。しまむらグループの統合オンラインストア「しまむらパーク」を2025年10月にオープンしたことでサイトセッション数が増え、集客力アップにつながったという。