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改善事例：noteがAIで「似ている記事」をおすすめ、クリック率が約20%アップ

文章投稿サービスのnoteは、AIに記事の「意味の近さ」を数値で理解させ、読者に似た記事をおすすめする仕組みを作りました。テスト（A/Bテスト）で、クリック率が約20%上がる結果が出ています。

結論

noteがうまくいったポイントは、AIに一つひとつの記事が「何について書かれているか」を数値（ベクトル）に変えさせ、その数値が近い記事どうしを「似ている」として自動でおすすめしたことです。

noteは、だれでも文章を投稿できるサービスです。読者に「次に読むと良さそうな記事」をおすすめする精度を上げるため、AWSの生成AI（Amazon Titan Text Embeddings）を使いました。

「似ている」をどうやって見つけるの？

AIは、記事の内容を「埋め込み表現（ベクトル）」という数字の列に変えられます。内容が近い記事どうしは数字も近くなるので、コンピュータが「これとこれは似ている」と自動で判断できます。動画サービスが「あなたへのおすすめ」を出すのと同じ考え方です。

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どんな成果が出たの？

AWSの公式解説によると、noteはこの仕組みを使ったA/Bテスト（見せ方を2通りにして比べる実験）で、おすすめのクリック率（CTR）が約20%改善できるという結果を得ました。専門的な学習をやり直す必要がなく、導入しやすいのも利点でした。

自分ごとにするヒント

個人・小さな会社での応用
関連コンテンツブログやお店の商品で「似ているもの」を並べて、もっと見てもらう
分類・タグづけ問い合わせや投稿を、内容の近さで自動でグループ分けする
検索の改善言葉が完全に一致しなくても、意味が近いものを見つけやすくする

参考にした公開情報

出典（一次情報）
AWS 公式（builders.flash）https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202406/note-titan-text-embeddings/
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最終確認日 2026-10-17

このページのQ&A

この記事に関するよくある質問です（サイト全体のFAQは別ページにあります）。

Q1むずかしい数学の知識が必要？

使う側には不要です。AIが「内容の近さ」を数字にしてくれるので、私たちは「似た記事をおすすめする」のように目的を決めるだけです。

Q2どんなAIでもできる？

「埋め込み（Embeddings）」に対応したAIが必要です。noteはAWSのAmazon Titanを使いましたが、他社にも同じような機能があります。

Q3個人でもまねできる？

考え方は同じです。ブログの「関連記事」やお店の「似た商品」など、身近な場面から少しずつ試すのがおすすめです。

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