楽天市場、AI技術で新しいお買い物体験！ディスカバリーレコメンデーション！
楽天グループ株式会社が運営するインターネット・ショッピングモール「楽天市場」が、2025年11月20日より、AI技術を活用した新機能「ディスカバリーレコメンデーション」の本格提供を開始しました。この新機能は、約5億点という膨大な商品群の中から、ユーザー一人ひとりに最適化された商品との出会いを創出するものです。「ディスカバリーレコメンデーション」は、「楽天市場」アプリのiOS版およびAndroid版で利用可能です
約5億点の商品から最適な逸品を発掘
楽天市場には5万以上の個性溢れる店舗が出店しており、その商品数は約5億点にも及びます。これほど豊富な品揃えは消費者にとって魅力的である一方、自分に合った商品を見つけ出すのは容易ではありませんでした。今回提供が開始された「ディスカバリーレコメンデーション」は、この課題を解決するために開発された機能です。
楽天が自社開発したAI技術を駆使し、ユーザーごとの興味・関心に合わせて最適化された商品の画像や動画、商品ページやコンテンツページの情報を表示します。これにより、ユーザーは自分の好みに合った商品や、これまで知らなかった逸品に出会えるようになります。
使い方はシンプル、スクロールするだけ
新機能の利用方法は非常にシンプルです。「楽天市場」アプリのホーム画面にある「探す」タブをタップすると、「発見」というページが表示されます。このページをスクロールするだけで、各ユーザーに最適化された様々な商品の画像や動画を閲覧できます。
気に入った画像や動画をクリックすれば、すぐに各店舗の商品ページやコンテンツページへ遷移し、そのまま購入することも可能です。検索キーワードを入力する必要もなく、まるで雑誌をめくるような感覚で、新しい商品との出会いを楽しむことができます。
AIが分析する潜在的な興味・関心
「ディスカバリーレコメンデーション」の核となるのは、楽天が自社開発したAI技術です。このAIは、ユーザーの購買履歴や閲覧履歴、お気に入り登録状況(ブックマーク)などの利用データを基に、潜在的な興味や関心、好みを分析します。
楽天グループは1億以上の楽天IDと70を超えるサービスを展開しており、これらから得られる膨大な消費行動分析データを活用しています。こうした豊富なデータとAI技術の組み合わせにより、ユーザー自身も気づいていなかった潜在的なニーズを掘り起こし、最適な商品を提案することが可能になりました。
出店店舗にもメリット
この新機能は、ユーザーだけでなく、楽天市場に出店する店舗側にも大きなメリットをもたらします。従来は、検索キーワードを入力したユーザーにしか商品を見てもらえませんでしたが、「ディスカバリーレコメンデーション」により、AIが特定した潜在的なユーザー層にも商品の個性や魅力を訴求できるようになります。
店舗が作成した魅力的な画像や動画、特集記事などのコンテンツが、それに興味を持ちそうなユーザーに自動的に届けられるため、効果的かつ効率的な販売促進が可能です。さらに、これまでリーチできなかった新たな顧客層との接点が生まれることで、新たな販売機会の創出にもつながります。
「Shopping is Entertainment!」の実現へ
楽天市場は「Shopping is Entertainment!」というコンセプトを掲げ、単なる買い物の場を超えた、楽しい体験の提供を目指してきました。今回の「ディスカバリーレコメンデーション」は、このコンセプトを具現化する重要な機能といえるでしょう。
予期せぬ素敵な商品との出会いは、買い物をより楽しく、ワクワクするものに変えてくれます。まるでウィンドウショッピングを楽しむように、画像や動画をスクロールしながら新しい商品を発見する体験は、オンラインショッピングに新たな魅力を加えるものです。
「AI-nization」戦略の一環
楽天グループは「AI-nization(エーアイナイゼーション)」という造語を掲げ、ビジネスのあらゆる面でAIの活用を推進しています。今回の新機能も、この戦略の重要な一環として位置づけられています。
AI技術の進化により、従来は人間の直感や経験に頼っていた商品提案が、データに基づいた精緻な分析によって実現できるようになりました。楽天市場は今後も、このようなAI技術を積極的に導入し、ユーザーと出店店舗の双方に満足度の高いサービスを提供していく方針です。
オンラインショッピングの新しい形
「ディスカバリーレコメンデーション」は、オンラインショッピングの在り方を変える可能性を秘めています。従来のオンラインショッピングは、欲しいものを検索して購入する「目的買い」が中心でした。しかし、この新機能により、実店舗でのウィンドウショッピングのような「偶然の出会い」がオンラインでも体験できるようになります。
約5億点という膨大な商品群を擁する楽天市場だからこそ実現できる、新しいお買い物体験。ユーザーは自分でも知らなかった好みの商品に出会い、店舗は新たな顧客層を開拓できる。この双方向のメリットが、楽天市場のエコシステムをさらに活性化させることが期待されます。
「ディスカバリーレコメンデーション」は、「楽天市場」アプリのiOS版およびAndroid版で利用可能です。新しいお買い物体験を求めている方は、ぜひ「探す」タブから「発見」ページにアクセスして、AIが提案する商品との出会いを楽しんでみてはいかがでしょうか。
私見と考察：楽天市場の「ディスカバリーレコメンデーション」に見るEコマースの未来
楽天市場が2025年11月20日に本格提供を開始した「ディスカバリーレコメンデーション」は、単なる新機能の追加以上の意味を持つ、Eコマース業界における重要な転換点となる可能性があります。本稿では、この新機能がもたらす影響について、多角的な視点から考察していきます。
「検索疲れ」時代への処方箋
現代の消費者は、膨大な選択肢の中から最適な商品を見つけ出すという、かつてない「選択の負担」を抱えています。約5億点という楽天市場の商品数は、豊富な選択肢を意味する一方で、ユーザーにとっては「何をどう探せばいいのか分からない」という新たな課題を生み出してきました。
この問題は「選択のパラドックス」として心理学でも知られています。選択肢が多すぎると、人は逆に意思決定ができなくなり、満足度も低下するという現象です。楽天市場の新機能は、この現代的な課題に対する一つの解答と言えるでしょう。
従来のキーワード検索では、ユーザーは「自分が何を探しているか」を明確に言語化する必要がありました。しかし実際には、多くの人が漠然とした欲求しか持っていないことも多いものです。「何か面白いものがないかな」「自分に合う商品を見つけたい」という、言語化しにくいニーズに応えるのが、このディスカバリー型のアプローチなのです。
InstagramやTikTokから学んだUI/UX
「探す」タブから「発見」ページへアクセスし、スクロールするだけで商品を閲覧できるという設計は、明らかにSNSのフィード型UIから影響を受けています。特にInstagramのショッピング機能やTikTokのライブコマースの成功を見れば、この方向性の妥当性が理解できます。
若年層を中心に、消費者の情報収集行動は大きく変化しています。Googleで検索するよりも、InstagramやTikTokで偶然見つけたコンテンツから購買に至るケースが増えているのです。楽天市場の新機能は、この「発見型消費」のトレンドを正面から取り込んだものと評価できます。
ただし、ここで重要なのは「単なる模倣ではない」という点です。SNSのフィードは基本的にエンゲージメント(いいね、コメント、シェア)を最大化するように設計されていますが、楽天市場の場合は「購買」という明確なゴールがあります。この違いが、レコメンデーションの精度やコンテンツの質にどう反映されるかが、今後の成功を左右するでしょう。
「フィルターバブル」のリスクをどう回避するか
一方で、AIによるパーソナライゼーションには潜在的なリスクも存在します。それが「フィルターバブル」と呼ばれる現象です。ユーザーの過去の行動データに基づいて情報を最適化しすぎると、ユーザーは自分の既存の好みの範囲内に閉じ込められ、新しい発見の機会を失う可能性があります。
これは一見矛盾しているようですが、「ディスカバリー(発見)」を謳う機能において極めて重要な論点です。真の発見とは、自分の予想を少し超えたところにあるものとの出会いです。完全に予測可能な範囲内の提案では、サプライズも感動も生まれません。
楽天市場がどのようにこのバランスを取るのか、つまり「パーソナライゼーションの精度」と「セレンディピティ(偶然の幸運な発見)の余地」をどう両立させるのかは、この機能の長期的な成功を左右する鍵となります。理想的には、70%は予測可能な好み、30%は意外性のある提案といった配分が考えられますが、これは継続的な調整が必要でしょう。
中小店舗にとっての「民主化」となるか
この新機能が持つもう一つの重要な側面は、出店店舗側への影響です。従来の検索主体のモデルでは、SEO対策に長けた大手店舗や、既に認知度の高いブランドが圧倒的に有利でした。検索結果の上位に表示されなければ、事実上存在しないのと同じだったのです。
しかし、AIが潜在的なユーザー層を発掘し、適切なタイミングで商品を提案してくれるとなれば、状況は大きく変わります。ニッチな商品を扱う中小店舗でも、その商品を必要とする「まだ自分でも気づいていない」ユーザーに届く可能性が広がるのです。
これは、Eコマースにおける「ロングテール」の真の実現と言えるかもしれません。アマゾンの創業者ジェフ・ベゾスが語った「無限の棚」というビジョンが、ようやく消費者側の発見メカニズムと結びついたとも言えます。
ただし、これが機能するためには、店舗側が質の高いビジュアルコンテンツ(画像や動画)を制作する能力が求められます。楽天市場が今後、中小店舗向けのコンテンツ制作支援をどこまで充実させるかが、この「民主化」の成否を分けることになるでしょう。
「衝動買い」の促進か、「賢い消費」の支援か
消費者保護の観点からは、この機能が「過度な衝動買いを促進するのではないか」という懸念も考えられます。スクロールして次々と魅力的な商品が表示される体験は、計画的な買い物ではなく、感情的な購買判断を誘発しやすいからです。
SNSのフィード型UIが「時間泥棒」として批判されることがあるように、商品発見のフィードも「お金泥棒」となる危険性を孕んでいます。特に、楽天のポイントシステムと組み合わさった場合、「ポイントを使わなければ損」という心理と相まって、必要のない買い物を増やしてしまう可能性もあります。
一方で、見方を変えれば、これは「自分でも気づいていなかった必要性」を発見する機会とも言えます。例えば、健康志向の食品を閲覧していたユーザーに、適切なタイミングでフィットネス用品やヘルシーレシピ本を提案することは、むしろユーザーのライフスタイル改善を支援する行為とも解釈できます。
重要なのは、楽天市場が単に「売上最大化」だけを目指すのではなく、「ユーザーの長期的な満足度」を評価指標に含めることです。購入後の返品率や、リピート購入率、長期的な利用継続率といった指標を重視することで、健全なレコメンデーションの実現が可能になるでしょう。
「AI-nization」戦略の本気度が試される
楽天が掲げる「AI-nization(エーアイナイゼーション)」という戦略は、キャッチーな造語ではありますが、その実効性が問われる段階に来ています。この新機能は、その本気度を示す試金石となるでしょう。
AI技術の導入において重要なのは、単に機能を実装することではなく、継続的な改善サイクルを回すことです。ユーザーの反応をリアルタイムで分析し、レコメンデーションの精度を日々向上させていく。クリック率、滞在時間、購買転換率、購入後の満足度など、多面的な指標を追跡し、AIモデルを進化させていく必要があります。
また、楽天の場合、グローバル展開も視野に入れる必要があります。日本市場で成功したとしても、文化や消費行動が異なる海外市場では同じアプローチが通用するとは限りません。各市場の特性を学習し、適応できるAIシステムの構築が求められます。
さらに言えば、AI技術の発展速度を考えると、今回の機能は「完成形」ではなく「第一歩」に過ぎないはずです。今後、生成AIを活用したパーソナライズド広告、音声アシスタントとの連携、AR/VRを活用した商品体験など、さらなる進化が期待されます。
Eコマースの「体験経済」への移行
楽天市場の「ディスカバリーレコメンデーション」は、Eコマースが「効率的な購買の場」から「楽しい体験の場」へと移行していることを象徴する機能です。これは単なる技術革新ではなく、消費者の価値観の変化に対応した戦略的な進化と言えます。
現代の消費者、特に若年層は、単に「必要なものを買う」だけでなく、「買い物プロセス自体を楽しむ」ことを求めています。Instagram映えする商品、ストーリーのある製品、発見の喜びといった、機能を超えた価値に魅力を感じているのです。
楽天市場の新機能が成功すれば、他のEコマースプラットフォームも追随し、業界全体が「発見型ショッピング」へとシフトしていくでしょう。逆に失敗すれば、過度なパーソナライゼーションやAI依存のリスクが明らかになり、業界は異なる方向を模索することになるかもしれません。
いずれにせよ、この取り組みは注目に値します。約5億点の商品と1億人のユーザーを抱える楽天市場だからこそ実現できる壮大な実験であり、その結果は日本のみならず、世界のEコマース業界に影響を与える可能性があるからです。
消費者としては、この新しい体験を楽しみながらも、自分の消費行動を客観的に観察する姿勢が大切です。AIの提案に流されすぎず、本当に必要なものを見極める力を保ちつつ、新しい発見の喜びも味わう。そんなバランスの取れた利用が、この機能を最大限に活かす鍵となるのではないでしょうか。
楽天市場、AI活用により新たな商品との出会いを創出する新機能「ディスカバリーレコメンデーション」の本格提供を開始
約5億点の商品群から商品の画像や動画などで最適な逸品を発掘できる新しいお買い物体験を提供
https://corp.rakuten.co.jp/news/press/2025/1120_02.html
