はじめに ノーコード開発ツールの進化が加速する中、スプレッドシートをそのままアプリに変換できるというコンセプトで注目を集めるのが「Glide（グライド）」です。 プログラミング知識がなくても、GoogleスプレッドシートやExcelデータを読み込むだけで、スマホ・タブレット・PC対応の業務アプリや顧客管理ツールを驚くほど簡単に作れるのが最大の魅力です。2025年現在、Glideは機能拡張や料金体系を刷新し、中小企業の業務効率化からイベント・教育分野まで幅広く活用されています。 本記事では、Glideの基本概要から、主な機能、実際の使い方、料金プラン、他ノーコードツールとの比較、さらには活用事例や注意点までを網羅的に解説します。「初めてのアプリ開発に最適なツールは？」「Glideで何ができるの？」と知りたい方にとって、実践的でわかりやすい内容となっています。ノーコード導入を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。 Glide（グライド）とは Glide（グライド）とは、米国サンフランシスコに拠点を置く GlideApps, Inc. が開発・提供するノーコード型アプリ開発プラットフォームです。スプレッドシートや外部データベースを活用して、プログラミングを行わずにWebアプリやスマホ向けアプリを構築できます。特に、GoogleスプレッドシートやExcelなどの表形式データをインポートすることで、そのままアプリとして可視化・操作できる点が大きな特徴です。 Glideは、ドラッグ＆ドロップ操作で画面のデザインを直感的に編集できるビジュアルエディタを搭載しており、ユーザーごとに異なる画面を表示したり、フォーム入力・画像アップロード・検索機能などを簡単に設定したりすることができます。多くの基本機能がテンプレート化されているため、初学者でも短時間で実用的なアプリを作ることが可能です。 その手軽さと拡張性から、業務効率化アプリの内製化を目指す企業や、顧客向けの試作アプリを低コストで開発したいスタートアップ、教育機関で授業用アプリを作成するケースなど、幅広いシーンで導入が進んでいます。Glideはノーコードを超えた「業務デジタル化プラットフォーム」として、今後も注目を集める存在です。 Glideの主な機能 Glideは「データをアプリに変える」というコンセプトに特化したノーコードツールとして、多様な機能を備えています。スプレッドシートや外部データベースを直接アプリのデータソースとして活用できる点から、ノーコードツールとしての敷居を大幅に引き下げ、非エンジニア層を中心に人気を集めています。 さらに、UIをドラッグ＆ドロップで設計できる直感的なエディタや、ユーザー権限管理、運用にも役立つテンプレートなども充実。 […]

はじめに ECサイトでの「あなたへのおすすめ商品」や、動画配信サービスの「続きが気になる作品」、音楽アプリの「あなたにぴったりのプレイリスト」。これらの裏側には、ユーザーの行動や嗜好を分析し、最適なコンテンツを提案する「AIレコメンド（AIレコメンデーション）」技術が活用されています。 かつては単純なランキングや同時購入データをもとにした「従来型レコメンド」が主流でしたが、現代ではAIを活用した高精度かつパーソナライズ性の高いレコメンドが不可欠な時代となりました。特に2025年現在は、AIレコメンドがEC・エンタメ・金融など多様な分野でCX（顧客体験）向上に直結する武器として導入が進んでいます。本記事では、「AIレコメンドとは何か？」という基本的な概念に始まり、従来システムとの違い、仕組み、種類、さらにリテール・EC分野での活用事例までを網羅的に解説します。 自社サービスへの導入を検討している担当者はもちろん、AI活用を学びたい方にも役立つ内容です。まずは、AIレコメンドの全体像を正しく理解するところから始めましょう。 AIレコメンドとは AIレコメンドとは、ユーザーの行動履歴や属性情報、文脈データなどを基に、最適な商品・サービス・コンテンツを自動的に提案する仕組みのことです。 AI（人工知能）を活用することで、単純なパターンマッチングを超えた高度な分析と予測が可能となり、ユーザーごとに異なるニーズに応じた提案が実現します。従来のレコメンドシステムは「この商品を買った人はこの商品も買っている」といった一律データに基づく提案が中心でしたが、AIレコメンドではユーザーの好みや過去の行動から「今、この人に最適なもの」を見極めたパーソナライズドな提案が可能です。 このテクノロジーは、ECサイトや動画配信サービス、ニュースアプリなどデジタル領域を中心に広く活用され、売上向上や顧客満足度の最大化に貢献しています。 基本概念と役割 AIレコメンドの基本概念は「ユーザーに合ったコンテンツを最適なタイミングで提案すること」にあります。従来のレコメンドシステムでは、あらかじめ設定されたルールや大量の行動データを用いて一定の傾向を抽出する方法が主流でした。 しかし、AIレコメンドでは機械学習や深層学習（ディープラーニング）といった手法を用い、データを自動的に学習・分析することで精度の高い推奨が行えます。例えば、SNS上のつぶやきやアクセス履歴といった非構造化データも活用し、「見えない好み」や「将来のニーズ」までも予測できるのが大きな特徴です。AIレコメンドの役割は、単に「売れる商品を提示する」ことではなく、顧客体験（CX）の向上を目的としています。ユーザーごとのニーズに寄り添った提案は、サイト滞在時間の増加、コンバージョン率向上、ファン化促進にも寄与し、結果的にLTV（顧客生涯価値）の最大化につながります。 企業側にとっては、膨大なデータを活かしたマーケティング施策や在庫最適化も実現できるため、競争優位性を高める重要な戦略と言えます。 AIレコメンドで実現できること AIレコメンドが実現できることは多岐にわたります。まず、最も代表的な機能が「パーソナライズドな商品やコンテンツの提案」です。ユーザーの閲覧履歴や購入履歴、行動データをもとに、「あなたにおすすめの〇〇」という形で的確なアイテムを提示できます。