ECレコメンドシステムの開発会社は、データ連携、提供方式、運用支援の3点を比べて、自社の販売課題に合う会社を選ぶことが大切です。取り上げる6社は、得意領域がそれぞれ異なります。
全体像は、ECレコメンドシステム開発の完全ガイドで確認できます。
▼全体ガイドの記事
・ECレコメンドシステム開発の完全ガイド
Webサービス開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「Webサービス開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
ECレコメンドシステムのパートナー選びが重要な理由
ECレコメンドの成否は、AIの高度さに加えて、データ連携や運用設計によって決まります。そのため、開発会社を選ぶ際にこの2点を確かめておくことが欠かせません。
特に、商品IDがEC・在庫・POSで一致し、閲覧や購入のイベントを正しく集められるかが、成果を左右します。さらに、販売停止商品を除外する仕組みや、表示結果を改善につなげる仕組みも必要です。エンジンの機能に加えて、これらの仕組みがあるかも含めて比べます。
目的ごとに変わる仕組みとKPI
表示場所ごとに目的が違うため、開発会社は必要な仕組みとKPIを分けて設計します。
- トップページ：商品発見と回遊を支える表示
- 商品詳細：「この商品を見た人が見た商品」による比較
- カート：「よく一緒に購入される商品」によるクロスセル
- 注文完了後：再購入の提案によるリピート率の改善
全ページに同じアルゴリズムを置けばよいとは限りません。
KPIには、クリック率やカート投入率、購入率、平均注文単価などを使います。
データ連携と運用が成果を左右する理由
成果を左右するのは、データの量に合った方式を選ぶことと、商品・在庫の情報や運用ルールを整えることです。
- データ量：協調フィルタリングは、行動データが蓄積すると強みを発揮する方式です。
- 少量データ：訪問者が少ないサイトや新商品では弱いため、コンテンツベース方式や人気順、ルールベース表示を併用できます。
- 商品と在庫：商品マスタの更新と在庫切れ商品の除外ルール（空白表示の防止）
- 運用ルール：季節商品の優先度や利益率のルール、モデル再学習、効果レポートの担当者
株式会社ripla｜コンサルから開発までの一気通貫支援
riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援します。
IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を活かし、ビジネス成果の創出とシステムの定着を手がけます。
営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築・導入実績があります。また、企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。
特徴と強み
riplaは、製品を先に決めず、EC事業の目標と業務フローから必要な仕組みを整理します。
- 目標の確認：商品詳細の回遊率やカートの買い合わせ、店舗とECの購買履歴を使った再購入などを、目標として確認します。
- 取得データ：目標に応じて必要なイベントや顧客IDを定め、商品属性と表示ルールも設計します。
- 社内システム：既存の販売管理や顧客管理との連携も相談できます。
得意領域・実績
必要な支援範囲は、案件の規模とriplaの進め方から確認します。
- 必要な体制：タグ設置で済む案件と、商品・顧客・在庫・POSを横断する開発案件では異なります。
- 検証の進め方：riplaは業務や既存システムを確認したうえで、ランキングやルールベースから小さく試せます。
- 段階的な拡張：効果を確認した領域から、個人化へ広げられます。
- 相談体制：データ基盤や開発担当者が少なく、企画・要件定義・開発・定着を一窓口で進めたい企業に適しています。
株式会社ブレインパッド｜Rtoasterで大規模なデータ活用とパーソナライズ
株式会社ブレインパッドは、データ活用・分析とマーケティング支援を手がけています。
レコメンドエンジン搭載の「Rtoaster」を提供しています。
ECの行動履歴に、顧客属性や購買情報、店舗データを組み合わせられます。そのうえで、Webやアプリの個人化も検討できます。
特徴と強み
Rtoasterの強みは、自動推薦を、表示や検証、商品の出し方と組み合わせて使える点です。
- 表示手法：自動推薦に加えて、ルールベース表示やWeb接客を組み合わせられます。
- 検証：A/Bテストや分析も対象に含められます。
- 商品の出し方：セール品の優先表示や、利益率・在庫を考慮した候補調整、会員別の出し分けも運用できます。
- 対象範囲：商品数や顧客接点が多い企業は、店舗とECを含む顧客理解まで提案範囲に入るかを確認します。
得意領域・実績
事例は、ブレインパッドの公式発表（出典: ブレインパッド「Rtoaster、ニトリネットに導入決定」、2024年）で確認できます。
ニトリの公式EC「ニトリネット」で、Rtoasterの採用が決まりました。
PoC段階のA/Bテストでは、従来ツールに比べて売上高が103％になったと説明しています。
ニトリの事例は、複数のツールを比べながら効果を検証することの重要性を示しています。
- 大規模EC・オムニチャネル：比較候補の一つです。
- CDP・MA連携：連携を重視する企業も候補にできます。
株式会社イー・エージェンシー｜SaaS型「さぶみっと！レコメンド」で短期間に導入
株式会社イー・エージェンシーは、データ起点のデジタルマーケティング支援とSaaS製品を提供しています。
EC向けの「さぶみっと！レコメンド」は、商品ページやカートにタグを設置して、おすすめ表示を始めます。
そのため、既存サイトを大きく作り替えずに導入を検討できます。
特徴と強み
公式サービス紹介では、次の機能が案内されています。
- 運用機能：管理画面でタグ設置や表示変更、リアルタイム編集を行い、Googleアナリティクスと連携して効果を測れます。
- 試し方：独自の機械学習基盤は最初から構築せず、ランキングや閲覧履歴、関連商品の表示から始めます。
- 拡張：成果が見えてから、対象ページや施策を増やしたい企業向けです。
導入時には、タグ設置の担当者と商品データの更新方法を確認します。
表示できるページやAPI連携の有無も見ておきます。
得意領域・実績
公式発表（出典: イー・エージェンシー「さぶみっと！レコメンドとDFOの連携」、2025年）では、商品データフィード最適化サービス「DFO」との連携開始が発表されています。
その発表では、商品情報をレコメンドに活用する接続を広げたと説明されています。
- 既存EC基盤：Shopifyへの導入と販売代理店契約が、公式発表で案内されています。
- 短期検証：ShopifyやCafe24を使い、短期間で試したい場合の候補になります。
- 個別見積もり：POSや複雑な会員統合では、標準連携で足りるか、別途開発が必要かを分けて算出します。
株式会社セールスフォース・ジャパン｜B2C Commerce Einsteinで顧客接点を個人化
株式会社セールスフォース・ジャパンは、CRM、マーケティング、コマースを含む顧客接点の統合を支援します。
B2C CommerceのEinstein Product Recommendationsでは、商品カタログと注文フィードを用意するところから始まります。続いて、レコメンダーと戦略を設定し、コンテンツスロットを通じてECサイトに表示します。
特徴と強み
Salesforce公式ドキュメントによると、Einsteinは買い物客に関連する商品を予測するレコメンダーを作成します。
ビジネスルールで表示順や対象商品を調整できます。たとえば、販売対象外商品の除外や、特定カテゴリの優先表示も可能です。
Salesforce CRMやMarketing Cloudを利用する企業は、顧客データの同意管理やID連携を確認できます。権限や担当部署の分担も、あわせて確かめられます。
得意領域・実績
実装手順は、Salesforce Help（出典: 「Implementing B2C Commerce Einstein Product Recommendations」、2026年確認）で確認できます。
- 管理者が本番環境にカタログ・注文フィードを設定します。
- 担当者がレコメンダーを構成します。
- 開発者がテンプレートにコンテンツスロットを作成します。
管理者・担当者・開発者がそれぞれ作業するため、Commerce Cloudの契約だけで画面が完成するとは限りません。
グローバルECや複数ブランド、CRM・MA・コマースのデータをつなぎたい企業に向いています。
Salesforce本体と実装パートナーとで、責任範囲を分けて相談するとよいでしょう。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社｜AI Commerce Searchで検索とレコメンドを統合
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社は、Google Cloud上でAI Commerce Searchを提供しています。検索、閲覧、個人向けレコメンドを扱い、商品カタログとユーザーイベントを連携させることで、商品発見から購入までを設計できます。
特徴と強み
Google Cloud公式ドキュメントでは、機械学習モデルやインフラをフルマネージドで提供すると説明しています。
データ前処理、モデル学習・調整、負荷分散の負担を軽減できます。推薦の用途には、おすすめ商品と買い合わせがあります。ほかに、買い直しや類似商品もあります。
クリック率のほか、コンバージョン率やセッションあたりの収益を目的に設定できるモデルもあります。
得意領域・実績
商品属性やタグによるフィルタ、在庫に応じた表示、売上・コンバージョンを意識したランキングを設計できます。
クラウド利用料はイベント数やリクエスト数で変わります。また、カタログ整備やデータ基盤、権限や監視、フロント実装は別途必要です。
大規模SKUやアクセスに対応したい企業や、BigQueryなどGoogle Cloudのデータ基盤を使う企業が比較できます。
アドビ株式会社｜Adobe Commerce Product Recommendationsで多様な推薦を実装
アドビ株式会社は、Adobe CommerceのEC事業者向けにProduct Recommendationsを提供します。Adobe AIと購買行動・カタログデータを使い、管理画面で推薦ユニットを作成して、各ページに配置できます。
トップやカテゴリ、商品詳細のほか、カートや注文完了などでも、商品提案を運用したい企業が候補になります。
特徴と強み
Adobe公式情報では、9種類の推薦タイプが案内されています。その中には、個人化や商品ベースに加えて、人気商品、トレンド、類似商品があります。
推薦ユニットごとに指標を確認できます。また、行動データが少ない初回訪問者には、人気商品を代わりに表示できます。
手動で関係商品を指定するルールとAI推薦を組み合わせれば、ブランド方針やキャンペーンに沿った表示にできます。
得意領域・実績
公式資料（出典: 「What are Product Recommendations?」「Filter Products」、2026年確認）では、除外フィルタが案内されています。
Adobe Commerce Product Recommendationsは、次の画面と条件に対応しています。
- 実装先：Luma、PWA Studio、React・Vueで作ったカスタム画面に実装できます。
- ヘッドレス構成：実装経路があります。
- 除外対象：在庫切れ、カート内商品、購入済み商品などを対象から外せます。
- 利用条件：PHIを扱うHIPAA対応環境では利用しないよう明記されています。データ区分と適用範囲の確認も必要です。
- 適した企業：複数ストアやヘッドレスECを運用する、Adobe Commerce利用の事業者に向いています。
ECレコメンドシステムのパートナー選びのポイント
6社は、導入方式と自社課題の適合性で比べます。そのうえで、SaaSで早く試すのか、基幹・CRM・POSと統合するのかを先に決めておきます。
検索とレコメンドを一体で扱うかどうかも、比べる項目の一つです。条件をそろえておくと、見積もりの差を把握しやすくなります。
導入形態と既存ECへの接続の確認
接続方法と運用の分担を比べるため、利用中のEC基盤と実装条件を開発会社に伝えます。
- 利用基盤：Shopify、EC-CUBE、Adobe Commerce、Salesforce B2C Commerce、独自ECのどれかを伝えます。
- 実装方法：タグ、API、SDKのどれが必要かを確認します。
- データ同期：商品・在庫・注文フィードの同期頻度
- 担当範囲：フロント改修を誰が受け持つかの取り決め
ヘッドレスECやアプリに表示する場合は、API応答速度やキャッシュ、障害時の代替表示も要件に含めます。
同じ条件での費用と開発期間の比較
費用の目安は、Shopify Japanの2026年公開ガイド（出典: 「ECレコメンドの完全ガイド」）によるものです。
- 標準機能・公式アプリ：初期0〜10万円、月額0〜5万円。
- 小規模SaaS型：初期0〜50万円、月額5〜30万円。
- 中〜大規模SaaS型：初期30〜300万円、月額10〜200万円。
- クラウドMLのカスタム開発：初期200〜1,000万円。
- パッケージ・SI型：初期500〜3,000万円。
これは案件の統計ではなく、参考値です。費用は、商品数や月間PV、イベント量によって変わります。連携先やサポート範囲によっても変わります。
期間の目安は、タグ設置のみなら1〜4週間、SaaS連携と画面調整なら1〜3か月です。クラウドMLのカスタム開発は3〜6か月、EC・CRM・POS・在庫を横断するSI案件は6〜12か月以上です。
見積書は、初期設定やデータ連携、画面改修を項目ごとに分けてもらいます。検証環境やA/Bテスト、分析支援も、それぞれ別の項目にしてもらいます。
モデル再学習や保守、データ返却も、別項目として扱います。これにより、安価なツールと高額な開発案件を同じ基準で比べられます。
効果測定・セキュリティ・運用体制の評価
売上だけを見ると、セールや季節性を効果と取り違えるため、指標と比較方法をあらかじめ決めておきます。
- 効果指標：表示回数、クリック率、カート投入率、CVRを測ります。加えて、平均注文単価、推薦経由粗利、リピート率も見ます。
- 比較方法：ホールドアウト群やA/Bテストを使い、推薦を見なかった顧客とも比べます。投資対効果の説明にもつながります。
- 個人データ：利用目的や同意、匿名IDと会員IDの紐付けを確かめます。保存場所・期間、第三者提供、削除依頼への対応も見ておきます。
- 決済情報：カード情報を基盤に持ち込まず、決済事業者とどこまでを誰が受け持つかを明確にします。
- 運用体制：多要素認証や権限分離、ログ・バックアップ、脆弱性対応の担当者を決めます。
IPAのECサイト向けセキュリティガイドラインや、経済産業省のクレジットカード・セキュリティガイドラインも、要求仕様に反映します。
よくある質問
費用とデータ量、AIの必要性、依頼方法に関する質問をまとめています。
導入前に自社の条件を整理しておくと、候補会社への相談内容を具体化できます。
ECレコメンドシステムの導入費用はいくらですか？
標準アプリや小規模SaaSは、初期0〜50万円、月額数万円から始められる場合があります。
クラウドMLのカスタム開発は初期200〜1,000万円が参考です。また、基幹・CRM・POSを含むパッケージ・SI型は初期500〜3,000万円です。
金額は、商品数やPV、イベント量によって変わります。画面改修や保守の有無でも変わるため、同じ要件書を3社以上に渡して総額を比べます。
商品数やアクセス数が少なくてもAIレコメンドは使えますか？
利用はできます。ただし、最初から個人化モデルだけに頼る進め方はおすすめしません。
- 代替表示：人気順やカテゴリ、商品属性による表示、手動ルールを用意します。
- 段階的な導入：データが蓄積するにつれて協調フィルタリングやAIの比率を高める進め方が現実的です。
商品数や月間PV、購入件数を伝えたうえで、閲覧・検索・カート投入イベントの量も示します。開始方式の提案を受けると、判断材料がそろいます。
開発会社へ相談するときに何を準備すればよいですか？
EC基盤や商品数、月間PVを整理します。月間注文数や会員数、表示箇所、現在のKPIも、あわせて書き出します。
商品・在庫・注文データの所在と、連携したいCRMやPOSを記します。個人情報の有無や、匿名IDで始められるかも明記します。
外部保存の可否や最初に試すページ、成功指標も決めておきます。そうしておくと、PoCの範囲や期間、費用、リリース後の担当を比べやすくなります。
購買履歴や会員情報を使うときの注意点は何ですか？
購買履歴や会員情報は、データ管理と法的区分の両面から確認します。
- データ管理：利用目的や同意、IDを確かめます。保存期間や委託先、削除・訂正への対応も見ておきます。
- 法的区分：購買履歴の区分は一律ではなく、設計ごとに個人情報や個人関連情報、仮名加工情報などへの該当性を判断します。
- 運用資料：データフロー図や権限表、ログ管理、障害時の連絡体制を提示してもらいます。
- 契約終了時：データ返却・削除の方法を確認します。
まとめ
今回紹介した6社の違い
紹介した会社は、株式会社ripla、株式会社ブレインパッド、株式会社イー・エージェンシーです。また、株式会社セールスフォース・ジャパン、グーグル・クラウド・ジャパン合同会社、アドビ株式会社も紹介しました。
6社は、短期SaaSや大規模データ活用、CRM・コマース統合、検索と推薦の統合など、得意領域がそれぞれ異なります。
発注前に整理する項目
発注前には、選定条件と検証内容を整理しておきます。
- 選定条件：AI機能数や初期費用に加えて、目的や必要データを確認します。EC接続や在庫・販売ルールも、あわせて確かめます。
- 実施体制：A/Bテスト、セキュリティ、運用担当も選定条件に含めます。
- 小規模検証：商品詳細やカートの1枠で試し、ホールドアウト群と比べるKPIを決めます。
- 段階的な拡張：CRM、POS、店舗データへ広げ、投資判断と社内合意を進めます。
- 相談条件：EC基盤、商品数、月間PVをそろえます。注文数や連携先、目標KPIも同じ条件にして、複数社に相談します。
データ品質と業務運用を整え、日々改善を重ねることが、レコメンドの成果につながります。
改善の効果は、売上に加えて顧客体験やLTVの向上にも及びます。
▼全体ガイドの記事
・ECレコメンドシステム開発の完全ガイド
▼RFP作成前に読みたい無料ホワイトペーパー
・Webサービス開発の完全ガイドブック
・【2026年最新版】AI駆動開発の完全ガイドブック
会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
・サービス概要資料のURLはこちら >>>
・お問合せページのURLはこちら >>>
・お役立ち資料のURLはこちら >>>
株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。