NaviPlusレコメンド、画像解析AIで類似商品提案を刷新　アパレルECのCVRを後押し

2026年1月29日、デジタルガレージグループのDGビジネステクノロジーは、EC向けレコメンドエンジン「NaviPlusレコメンド」に、画像解析AIを用いた新ロジック「画像レコメンド」を追加した。国内アパレルECを主な対象に、商品画像を起点とした提案を強化する。

画像解析AIで類似商品を提示、アパレルEC向け新ロジック提供

DGビジネステクノロジーは、ECサイト向け「NaviPlusレコメンド」において、商品画像をもとに類似商品を提示するアパレル向け新ロジック「画像レコメンド」の提供を開始した。
生成AI技術を活用した画像解析AI（※）が、色味や形状、シルエット、デザインといった視覚的特徴を抽出し、閲覧中の商品と印象が近いアイテムを自動で検出する仕組みである。

アパレルや雑貨、家具・インテリアなどのECでは、テキスト情報以上に「見た目」が購買判断を左右する。一方、従来のレコメンドは属性データや行動履歴への依存度が高く、微妙なニュアンスの違いを反映しにくい課題があった。
画像レコメンドは、こうした課題に対し、視覚情報を直接活用することで商品発見を支援する。

例えば、黒のパンプスを閲覧するユーザーに対し、色味やつま先形状、ヒールの高さが近い商品を提示できるため、テキスト検索では見逃されがちな選択肢にも自然に導ける。
行動履歴が十分に蓄積されていない新商品や新規ユーザーであっても、画像の類似性を起点にレコメンドを開始できる点も特徴だ。

さらに、管理画面上で事前にレコメンド結果を確認できるほか、既存ロジックとのABテストやAIによる自動最適化にも対応する。
LLMレコメンドや協調フィルタリングと組み合わせ、最大3種のロジックを同一枠に表示できる設計は、商材や導線に応じた柔軟な運用を可能にする。

※画像解析AI：画像データを数値化し、色・形状・配置などの特徴量を抽出するAI技術。生成AIと組み合わせることで、人の感覚に近い類似性判断を可能にする。

回遊促進の武器となるか、精度管理と運用設計が鍵

画像レコメンドは、直感的な商品探索を後押しする手法の一つとして、サイト内回遊率やCVRの改善に寄与する可能性がある。
特に「似た商品を比較したい」というアパレル購買の行動特性との親和性は高く、結果として離脱防止や客単価向上につながる余地があると考えられる。

一方で、その効果は画像解析の精度や商品写真の品質によって影響を受けやすい。
撮影条件やモデル着用の有無によっては、意図しない類似判定が生じる可能性もあり、あらゆる課題を解消する万能な手法とまでは言い切れない。
どの導線で、どのロジックと組み合わせるかといった運用設計の巧拙が、実際の成果を左右する要素になると見られる。

今後、レビュー評価やコメント内容と連携したロジックが実装されれば、「見た目」と「他者評価」を掛け合わせた、より多角的な商品発見体験が実現する可能性がある。
画像起点のレコメンドがアパレルECにおける新たな標準となるのか、その進化と導入効果が注目される。

プレスリリース

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