商品データはコストではなく“競争力”【第5回】

　商品データの整備はこれまで「コストセンター」と見なされてきました。各種のシステムやツールの仕様に合わせて商品データを整える作業は、多大な人的リソースと時間を要するわりに、それ自体は売り上げを生みません。結果として“気合と根性”で乗り切るか諦めるかの二択になりがちでした。

買い手が“人間”から“AI”に変わる

　これまでの商品データは物流・商流を回すためのものでした。機械が効率良く商品を理解するための品番やカテゴリー、バーコードナンバーなどです。リアル店舗では、商品データが多少不十分でも、消費者自らが五感と判断力で補ってくれました。商品を手に取って大きさや質感を確かめたり、パッケージを読んだり、あるいは店員に質問し購入を決めます。

　EC（Electric Commerce：電子商取引）でも、この構図は基本的に変わりません。検索窓にキーワードを入れ、表示された商品ページを比較し、最終的に人間が決める。商品データは、その判断を助ける“材料”でしかなかったのです。

　こうした見方は、ある前提の上に成り立っています。すなわち「商品を選ぶのは人間であり、商品データは、その人間が判断するための補助情報にすぎない」というものです。しかし生成AI（人工知能）技術の普及により、商品を探し、比較し、絞り込む行為の相当部分が、人間からAIシステムへと移行し始めています。
　しかも生成AI技術を使った商品検索では、例えば「腰痛がひどいので、横向きで寝ても肩が痛くならないマットレスを予算5万円で探して」といった形になります。品番でも商品名でもカテゴリーでもない“文脈”です。その文脈をAI技術により、企業サイトや掲示板、口コミなどを参照しながら最も適した商品や選び方を、その理由をつけて提示します。

　こうした変化の本質は、従来の“検索”とは大きく異なります。検索は、入力されたキーワードにマッチするものを、信頼性の高い順（多く見られている、被リンクや更新頻度などで評価されている順）に並べて表示します。検索エンジン最適化（SEO）は、この仕組みに合わせてキーワードや信頼性を最適化し、表示順位を上げる仕組みです。広告出稿で掲示順位を買うこともできます。いずれにせよ、最終的に商品を選ぶのは人間です。

　しかし生成AIシステムとの会話では、そもそも候補として解釈され選ばれるかどうかはAI側に委ねられます。AIシステムは、キーワードの一致ではなく、商品データが表現している“意味”を読み取って判断します。その商品が何を解決し、誰のどんな場面に向いているのかが、AIシステムが参照する“文脈”です。

　最近、ECサイトへの流入を分析していると、生成AI経由のセッションが無視できない量に増えてきています。この流入はAIシステムが表示した参照URLをクリックした数にすぎません。一般的なWeb広告のCTR（クリック率）が1〜2％前後であることを踏まえれば、AIシステムの回答内で商品が言及・表示された回数は、その数十倍から数百倍に及ぶと考えられます。そして、検索からの流入は減り始めています。