お客様が商品を見つける方法が変わりつつあります。
この20年以上、eコマースはサーチエンジン、マーケットプレイス、サイト内検索に最適化されてきました。しかし今、新たなディスカバリーチャネルが急速に台頭しています。それが会話型AIです。お客様はストアを訪れる前に、ChatGPT、Microsoft Copilot、Claude、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）に商品のレコメンデーションや比較、購入に関する質問を求めるケースが増えています。
この変化は、商品の発見方法における根本的な転換を意味します。Adobe Digital Insightsによると、2026年4月から6月にかけて、米国の小売サイトへのAIソースからのトラフィックは前年同期比125%増を記録しました。これは、直近のホリデーシーズン（2025年11月〜12月）においてAIトラフィックが前年比693%増となった勢いをそのまま引き継いでいます。
成功の鍵は、もはやサーチエンジンのランキングやマーチャンダイジングのルールだけでは決まりません。AIシステムが商品を正確に理解し、論理的に判断し、自信を持ってレコメンデーションできるかどうかが、今や競争優位を左右します。
そこで力を発揮するのが、LLMサーフェスの商品ディスカバリー機能を搭載したAdobe Commerceです。
ストアフロントを変えずに、より豊富な商品コンテキストを提供。
AIディスカバリーへの最適化は、ストアフロントの刷新を意味しません。お客様が目にする商品詳細ページ、画像、購買ジャーニーはそのままです。一方、AI検索アシスタントが必要とするコンテキストは、人間の買い物客に提示されるものよりはるかに豊富です。
Adobe Commerceは、Adobe Catalog Agentを新たに搭載しました。Commerceカタログから直接取得した構造化された商品情報を用いて、商品詳細ページをエンリッチメントすることができます。この機能強化は機械可読なレイヤーとして提供され、人間のショッピングエクスペリエンスを変えることなく、AIクローラーやLLMを活用したディスカバリーシステムに対応します。
商品名、属性、仕様、互換性、在庫状況、価格など充実したカタログデータを公開することで、このエージェント型機能はAIアプリケーションが商品を解釈・レコメンデーションする際の精度を高めます。お客様の検索と商品をつなぐために必要なコンテキストをAIに提供することで、AIを活用したディスカバリーエクスペリエンス全体における商品の可視性が向上します。買い物客が会話型AIを通じて購買ジャーニーを始めたとき、ブランドがより頻繁に、より正確に表示されるようになります。
すべての販売チャネルで一貫した商品メッセージを届ける。
AIレコメンデーションの精度は、製品情報の質に直結します。
製品名、説明文、活用シーンは、その製品が何であるか、誰に向けたものか、どのような場面でレコメンデーションすべきかを伝えるものです。チャネルによって内容がばらついていたり、AIが必要とするコンテキストが不足していたりすると、本来注目されるべき製品が埋もれてしまう可能性があります。
Adobe CommerceのCatalog Agentは、Commerceの製品カタログ内で、製品名・説明文・ユースケースのフレーズを直接エンリッチメントします。ソースの時点で品質を高めることで、ストアフロントや広告パイプラインから、マーケットプレイスやAIを活用した製品発見エクスペリエンスまで、あらゆる販売サーフェスが同じ高品質な製品メッセージの恩恵を受けることができます。
ソースを起点としたこのアプローチにより、ブランドはカタログが登場するあらゆる場所で、一貫性のある管理された製品ストーリーを維持することができます。製品情報が更新されても全チャネルが自動的に同期され、LLMは各製品をより正確に理解できるようになります。これにより、販売者はお客様が製品を発見・購入するあらゆる場面で、精度の高い一貫したメッセージを届けることができます。
AI時代の商取引で、製品の可視性を高める。
AI検索アシスタントが製品発見やショッピングの主要インターフェースとして定着しつつある今、製品の可視性はまったく新たな意味を持ち始めています。
長年にわたり、販売者は次のような手段で製品の見つけやすさを高めることに投資してきました。
- 検索エンジン最適化（SEO）
- 製品フィードの最適化
- Marketplace上の可視性
- オンサイトのマーチャンダイジング
これらは依然として不可欠ですが、AIを活用したCommerceはまったく新しい製品発見のレイヤーをもたらします。
Adobe CommerceのLLMサーフェス向け製品発見機能は、製品属性、仕様、カテゴリ、バリアント、価格、在庫状況、製品間の関係性など、豊富かつ構造化されたCommerceデータをAIが解釈・活用できる形式で公開することで、カタログをこの変化に対応させる支援をします。キーワード一致だけに依存するのではなく、AIアプリケーションはAdobe Commerceの信頼性の高い管理されたカタログデータを活用して、買い物客の意図を解釈し、製品を多角的に判断することができます。
これにより、お客様が次のような質問を自然に投げかけられる、より直感的なショッピングエクスペリエンスが実現します。
- 「マラソントレーニングに適した軽量なトレイルランニングシューズを見せて。」
- 「このノートパソコン2台を、ビデオ編集の観点で比較して。」
- 「このカメラに対応しているアクセサリーを探して。」
こうした会話型の購買ジャーニーは、デジタルコマースの次なる進化を体現するものであり、高品質でAI対応の製品データなしには成立しません。
エージェント型AIは、Adobe Commerceにおける新時代のAIを活用したコマースの基盤です。Catalog Agentは、マーチャントが今すぐ新興のAIショッピングエクスペリエンスに参加できるよう、信頼性の高い商品知識のレイヤーを確立するとともに、将来のイノベーションに向けたプラットフォームを構築します。アドビはAIコマースのロードマップを継続的に拡充しており、カタログインテリジェンス、エンリッチメント、ガバナンス、および検索機能のさらなる強化を通じて、拡大するAIを活用したショッピングエクスペリエンスのエコシステム全体で、商品がどのようにサーフェスされ、理解され、レコメンデーションされるかを向上させていきます。
ビジネスリーダーにとって重要な理由
コマース担当エグゼクティブにとって、Adobe Commerceにおけるエージェント型AIは単なる機能追加ではありません。将来にわたって商品の検索性を維持するための戦略的な投資です。
購買ジャーニーの起点が会話型AIエクスペリエンスへと移行しつつある今、豊富で構造化された商品情報を提供できるブランドほど、お客様の注目を集める競争で優位に立つことができます。
主なビジネス成果は次のとおりです。
商品の検索性向上
AIを活用したショッピングエクスペリエンスが商品を見つけ、理解し、レコメンデーションしやすくなります。
レコメンデーション品質の向上
AIアシスタントは、限られた公開情報に頼るのではなく、より充実した商品コンテキストにアクセスできるため、より的確な回答を提供することができます。
高品質なカスタマーエクスペリエンスの実現
お客様は正確で自然な会話形式の回答を受け取ることができ、購入の意思決定をより迅速に行うことができます。
キーワード最適化への依存度の低減
構造化された商品インテリジェンスは、意図ベースの商品検索をサポートすることで、従来の検索エンジン最適化を補完します。
エージェント型コマースの強固な基盤
AIエージェントが購買ジャーニー全体を通じてお客様をサポートする機会が増えるにつれ、カタログは単なる商品データベースではなく、戦略的なビジネスアセットとなります。
技術チームへの価値
技術チームにとって、Adobe Commerceのエージェント型AIはコマースデータをAI対応にする際の複雑さを大幅に軽減します。
