レゴ、AIで顧客体験を革新。ECサイトのパーソナライゼーション戦略

どの企業の事例か

デンマークに本社を置く世界的な玩具メーカー、The LEGO Group（レゴ・グループ）の事例です。同社は物理的なブロック玩具だけでなく、LEGO.comをはじめとするデジタルプラットフォームにおいても、顧客とのエンゲージメントを深めるための取り組みを積極的に行っています。

解決したかった課題

レゴのECサイトには膨大な種類の商品が存在し、子供から大人まで多様な顧客が訪れます。すべての顧客に対して画一的なアプローチでは、最適な商品を提案し、購入に繋げることが困難でした。一人ひとりの興味や購買履歴に合わせた、よりパーソナルなショッピング体験を提供し、顧客エンゲージメントと売上を向上させることが課題となっていました。

AIをどう使ったか

レゴはAIを活用した推薦エンジンをECサイトに導入しました。 このシステムは、ユーザーの閲覧履歴、購入データ、カート情報といったファーストパーティデータを機械学習モデルで分析し、個々の顧客に最適化された商品をリアルタイムで推薦します。 これにより、顧客は自分の好みに合った新しい商品を発見しやすくなり、よりスムーズで満足度の高い購買体験が可能になりました。

予想アーキテクチャ

以下は公開情報と一般的なECサイトのパーソナライゼーション構成から推定した予想アーキテクチャです。実際の内部構成を断定するものではありません。

• ▸入力データ: LEGO.comや関連アプリから収集されるユーザーの行動データ（クリックストリーム、閲覧履歴、購入履歴、検索クエリなど）。
• ▸AI処理・モデルまたは検索層: 収集されたデータを分析し、機械学習モデル（協調フィルタリングやコンテンツベースのフィルタリングなど）をトレーニング。Amazon PersonalizeのようなクラウドのマネージドAIサービスを利用している可能性があります。このモデルが、各ユーザーに対してリアルタイムに推薦リストを生成します。
• ▸業務システムへの出力: 生成された推薦情報がECサイトのトップページ、商品詳細ページ、さらにはパーソナライズされたEメールキャンペーンなどに表示されます。
• ▸監視・ガバナンス: A/Bテストなどを通じて推薦エンジンの効果（クリック率、コンバージョン率、注文額など）を継続的に測定・評価し、モデルの改善を繰り返します。不適切な商品が推薦されないよう、ビジネスルールに基づいたフィルタリングも行われます。

導入効果と見るべきポイント

• ▸確認できる効果や変化: AI駆動の推薦エンジン導入により、平均注文額が15%向上し、パーソナライズされたEメールキャンペーンではコンバージョン率が40%増加したと報告されています。
• ▸読者が注目すべきポイント: AIを単なるコスト削減ツールとしてではなく、顧客体験を向上させ、売上を直接的に伸ばすための戦略的投資と位置付けている点です。 長年かけて蓄積した豊富な顧客データをAIで活用し、ビジネス価値に転換している好例です。
• ▸注意点: 生成AIをマーケティング画像に利用した際に、ブランドイメージと合わないとしてファンから批判を受けた事例もあります。 AIを活用する際は、技術的な側面だけでなく、自社のブランド価値や顧客の期待感を損なわないよう慎重な判断が求められます。

日本企業が参考にできること

ECサイトを運営する多くの日本企業にとって、AIによるパーソナライゼーションは顧客単価とリピート率を向上させるための強力な手段となります。レゴのように、まずは自社が保有する顧客データを整理し、スモールスタートで推薦機能などを試すことが有効です。顧客体験の向上という明確な目的を持つことが、AI導入を成功に導く鍵となります。

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