SUPER STUDIO、「ecforce bi」にAIによる自動LTV予測機能を実装—専門知識不要で高精度な顧客生涯価値分析が可能に

2025年6月13日 2025年6月13日

コマースピック編集部　プレス配信チーム

コマースDXを実現する統合コマースプラットフォーム「ecforce」を提供する株式会社SUPER STUDIO（東京都目黒区、代表取締役社長 CEO 林紘祐）は、データ活用における可視化・分析を行うダッシュボードツール「ecforce bi」に、AIを活用して自動的にLTV（顧客生涯価値）を予測できる『予測分析機能（β版）』を新たに実装したことを発表しました。これにより、ecforce biを導入する事業者は特別な設定をすることなく、ecforce上のデータを基に機械学習による精度の高いLTV予測が可能となります。

この記事の目次

1 AIによる『予測分析機能（β版）』の開発背景
2 定期通販モデルに特化した精度の高いLTV予測を実現
3 予測分析機能（β版）の特長
4 今後のアップデートについて
5 統合コマースプラットフォーム「ecforce」について
6 株式会社SUPER STUDIOについて

AIによる『予測分析機能（β版）』の開発背景

「ecforce bi」は、統合コマースプラットフォーム「ecforce」が提供するデータソリューションの一つで、データの可視化・分析を行うためのダッシュボードツールです。このツールの特徴は、専門的な技術や知見、ノウハウがなくても、複数のチャネルにまたがるデータを簡単に可視化・分析できる点にあります。これにより、収集したデータをより精度の高いマーケティング施策に活用することが可能となっています。

コマース事業者はブランド運営において様々なデータの可視化・分析を行っていますが、特にLTV予測については、ブランド運営上必ず考慮すべき重要な指標であるにもかかわらず、精緻な予測が非常に困難とされてきました。一般的なLTV予測は、過去実績を基にした算出方法や、固定的な平均値に基づき必要な指標を追加しながら算出する方法が主流ですが、これらの方法には専門知識を持つ人材や手作業による分析が必須となるという課題があります。

また、過去実績のみに基づくLTV予測では、最新の市場傾向をリアルタイムで捉えることが難しく、結果として精度の低い予測になってしまうという問題も存在していました。こうしたコマース事業者の課題を解決するため、SUPER STUDIO社はecforce biに新たにAIの機械学習を活用した『予測分析機能（β版）』を実装することを決定したとのことです。

定期通販モデルに特化した精度の高いLTV予測を実現

ecforceは2014年のサービス提供開始以来、自社D2C運営で培ってきた知見・ノウハウを活かし、定期販売を強みとする多くの機能を実装しながら事業者の成長をサポートしてきました。その中で「LTVの予測は重要だが、専門的な知識を必要とする分析は手間がかかり、継続的に実施するのが難しい」という声が多く寄せられていたといいます。

今回の新機能開発は、こうした要望に応えるために実施されたもので、SUPER STUDIO社のD2C事業者支援の実績とAIの機械学習技術を組み合わせることで、定期通販モデルに特化した高精度なLTV予測機能の提供が実現しました。なお、本機能はβ版での提供となるため、ecforce biを導入している事業者は無償で利用することができるとのことです。

予測分析機能（β版）の特長

特別な設定は不要

LTVの予測値は自動的に算出されるため、ecforce biの画面上でタブを切り替えるだけで簡単に参照できます。また、ダッシュボード上でLTVの予測値と実測値を比較することも可能で、予測精度の確認や傾向分析に役立てることができます。

ecforce上の複数の指標を参照

広告関連データ、受注関連データ、購買の時系列情報など、ecforce上の多様なデータを網羅的に読み込み、AIの機械学習技術によって自動的にLTVを予測します。これにより、単一のデータソースに依存しない多角的な予測が可能になります。

より効果的なマーケティング施策の実現

LTV予測によって注力すべきユーザー層をデータで可視化することで、費用対効果の高いマーケティング施策を立案・実行できます。さらに、将来的にLTVが向上する可能性が高いユーザー層を自動的に抽出し、「ecforce ma」を活用したCRMも実施可能です。

ecforce biの予測分析機能（β版）画面 — ecforce biの『予測分析機能（β版）』画面

今後のアップデートについて

SUPER STUDIO社は2025年度内の正式版リリースに向けて、定期通販モデル以外の領域においても精度の高いLTV予測が可能となるよう、開発を進めていく予定だと発表しています。これにより、より幅広いビジネスモデルを持つコマース事業者にも対応可能なソリューションを提供することを目指しているとのことです。