商品情報をもとにしたレコメンド機能を小さく検証し、改善の方向性を明確化
商品情報をもとにしたレコメンド機能を小さく検証し、改善の方向性を明確化
商品情報や過去の購買データなど、既存のデータを活用してレコメンド機能のPoC（概念実証）を実施しました。いきなり大規模なシステムを構築するのではなく、対象商品と利用シーンを絞って検証することで、顧客に合った商品提案が可能かを確認しました。
既存の商品情報・購買データを整理し、レコメンドに利用できる項目を確認
限定した対象範囲でレコメンドロジックを試作
提案内容の妥当性やデータ不足など、改善すべき点を整理
本開発に向けたデータ整備と機能拡張の方向性を明確化
検証を通じて、現時点のデータで実現できる提案の範囲と、精度向上に必要な情報を把握できました。KAIZENでは、PoCの結果をもとに、運用方法や追加開発の優先順位まで整理し、無理のないステップでAI活用を進められるよう伴走します。
