エージェント型コマースは会話の文脈なしには機能しない
消費者がChatGPT、Google Gemini、Amazon Alexaに対して、「今週末、友人の結婚式に行くのだが、少し暑くなるかもしれない。何を着ればよいか」といった質問をするとき、消費者は商品名で検索しているわけではない。
消費者は、自分のニーズを説明しているのだ。
つまり、消費者は会話をしている。ところが、ほとんどの商品コンテンツは、会話ではなく検索エンジン向けに書かれている。成分リスト、技術仕様、商品コードは、消費者がAIエージェントと話す言葉とはかみ合わない。
どれほど詳しい商品データがあっても、消費者の質問の仕方と合っていなければ、そのブランドは見つけてもらえない。既存の商品データをグーグルのMerchant Centerの生成AI機能向けフィードや、OpenAIのアフィリエイト・コマース・プログラム向けフィードにそのまま送っているブランドは、一般的な商品リストでは大規模言語モデル（LLM）の検索の仕組みに対応できないことに気づき始めている。
ある商品が何であるかを説明するだけでは不十分である。その商品が実際にどう使われるのか、顧客がそれについて何と言っているのか、また現実の消費者の質問に対してLLMがその商品を提示するかどうかを左右する会話の文脈までは捉えられないからだ。
さらに、AIの40％がエージェント型AI上で動くようになる以上、この点を正しく押さえることは重要である。
足りないのは、より優れたフィードではない。文脈なのだ。
DaVinci Commerceはエージェント型コマースの商品発見をどう解決するのか
アクセンチュアは、新たな有力企業であるDaVinci Commerceに投資している。今週、DaVinciはAgentic BrandStore Enterprise（エージェント型ブランドストア・エンタープライズ）の一般提供を発表した。その仕組みは、この分野が今後どのように発展するかを示している。これは、同社創業者CEOが顧客からのフィードバックに素早く対応するため、チーム全体に「サージ」モード、つまり総力を挙げて対応する体制を発動した後の動きだった。
DaVinci Commerce創業者のディアス・ネサモニーによると、エージェント型コマースでは「見つけてもらいやすさ」が弱点として浮かび上がった。ネサモニーはこう説明する。「エージェント型コマースは、単なる新しいマーケティングチャネルではありません。消費者が商品を発見し、購入する方法の根本的な変化であり、比較できるのはグーグル検索の初期だけです。LLM上での消費者向けコマース体験に投資し、それを作り直すブランドは、傍観するブランドに対して大きな優位を得ることになります」。
これが重要なのは、実際のギャップがどこにあるのかを明らかにしているからだ。たとえば、誰かがドレスを探すとき、通常の商品データには、結婚式で着られるかとか、暑い天候に向いているかといった情報は含まれていない。しかし、標準的な商品説明は、こうした文脈をほとんど考慮していない。高級ブランドの場合、消費者の質問はファッションショー、トレンド、現在何が流行しているかに集中することが多いからだ。
DaVinciのContent Enrichment Engine（コンテンツ・エンリッチメント・エンジン）は、生の商品データを、会話の中で使えるメタデータへと変換する。その際、確認済みの顧客レビュー、SNSなどでの会話、消費者の意図を示すシグナル、ライフスタイル関連コンテンツ、そして消費者が実際にLLMに何を尋ねているかに関するリアルタイムデータを活用する。こうして充実させたコンテンツは、その後2つの形で出力される。1つは、OpenAIのアフィリエイト・コマース・プログラムやグーグルのマーチャント機能を通じてLLMプラットフォームに送られる、強化済みの商品発見フィードである。もう1つは、充実させた全データセットにアクセスできる、ブランド専用のAgentic Storefrontだ。
商品発見フィードを通じて、LLMはブランドの商品を提示するのに十分な文脈を受け取る。さらに、StorefrontのAnswer Agent（回答エージェント）を通じて、DaVinciは消費者のほぼあらゆる質問に正確に答え、それを商品に結び付けることができる。フィードとして提出する場合に制約となる文字数制限を受けず、充実させた全データセットをリアルタイムで使える状態にしておけるためである。
この仕組みが重要なのは、エージェント型コマースが単一の層で成り立っているわけではないことを示しているからだ。エージェント型コマースは複数の層で構成されており、優位に立つのは、商品を見つけてもらう仕組みと購入体験の両方を同時に管理するブランドである。ブランドは現在、コマースにおいて2つの相手に向き合っている。人間と、その人間の代理として行動するエージェントだ。人間とAIエージェントの両方に向けて自社の商品やサービスを最適化するブランドは成長する。一方、検索だけに最適化するブランドは、エージェントから見えなくなるリスクがある。
