投稿者 global-ai-media 
米国のソーシャルコマース「Poshmark」において、Google Geminiを用いて古い商品ページをリライトし、アルゴリズム上の評価を回復させた事例が注目されています。この一見個人的な活用例は、日本企業が保有する膨大な「休眠コンテンツ」や「陳腐化した商品データ」の価値を再定義し、マーケティング業務の自動化を推進する上で重要な示唆を含んでいます。
既存資産の「鮮度」を取り戻すAIのリライティング能力
生成AIの活用において、ゼロからのコンテンツ生成以上に実務的な効果を発揮するのが「既存コンテンツのブラッシュアップ」です。今回取り上げる事例では、米国のファッション再販プラットフォーム「Poshmark」のユーザーが、GoogleのGeminiを活用して、長期間売れ残っていた古い出品物の説明文を書き直しました。その結果、説明文が刷新されたことでプラットフォームのアルゴリズムに「新規リスト」として認識されやすくなり、露出が増加したと報告されています。
この事例の本質は、単なる文章の修正ではなく、プラットフォームのアルゴリズムが好む「鮮度（Freshness）」というシグナルを、AIを用いて低コストに生成した点にあります。人間が手作業で行えば膨大な時間を要する「数千件規模の商品説明の更新」も、LLM（大規模言語モデル）を用いれば、SEO（検索エンジン最適化）を意識したキーワードを盛り込みつつ、瞬時に実行可能です。
日本市場におけるEC・マーケティング実務への応用
この手法は、日本のEC事業者やマーケティング担当者にとっても即効性のある施策となり得ます。例えば、楽天市場やAmazon、あるいは自社ECサイトにおいて、過去に登録したまま放置されている商品ページは少なくありません。また、C2C市場であるメルカリにおいても同様のアルゴリズム対策が有効な場合があります。
日本の商習慣では、正確で丁寧な商品説明が好まれる一方、担当者のリソース不足により、情報の更新が後回しにされがちです。生成AIを「在庫データの活性化ツール」として組み込むことで、以下のようなメリットが期待できます。
1. ロングテール商品の再浮上：埋もれていた商品の説明文をトレンドワードを含めて書き換え、検索流入を増やす。
2. マルチチャネル展開の効率化：ECモールごとの客層や好まれるトーンに合わせて、同一商品の説明文をAIに書き分けさせる。
3. 多言語対応の迅速化：越境ECを見据え、自然な外国語の説明文を生成する。
リスクと限界：ハルシネーションとプラットフォーム規制
一方で、このアプローチには明確なリスクも存在します。最大の懸念は「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。AIが商品説明を魅力的にしようとするあまり、実際には存在しない機能やスペックを勝手に付け加えてしまう可能性があります。日本の景品表示法（優良誤認表示）や、ECプラットフォームの規約に抵触する恐れがあるため、最終的な出力結果に対する人間のチェック（Human-in-the-loop）は不可欠です。
また、プラットフォーム側がAI生成コンテンツを検知し、ペナルティを与える可能性も考慮すべきです。Google検索などが「独自性のない大量生産されたコンテンツ」の評価を下げる傾向にあるように、ECプラットフォーム側も将来的にAIによる過度なハックを規制する可能性があります。単なるコピーライティングの自動化ではなく、あくまで「顧客にとっての価値（分かりやすさ、情報の充実）」を向上させる手段としてAIを活用する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本のビジネスリーダーや実務担当者が得るべき教訓は以下の通りです。
1. 「休眠資産」の掘り起こしにAIを使う
新規作成だけでなく、過去のブログ記事、FAQ、商品データなどの「既存資産」をAIで現代風にリライト・最適化することで、低コストで新たなトラフィックを生み出せる可能性があります。
2. オペレーションへの組み込みと品質管理
属人的な「職人芸」としてのコピーライティングだけでなく、AIによる量産と人間による品質チェックを組み合わせたハイブリッドな業務フローを構築すべきです。特に法務・コンプライアンス観点でのチェック体制は、日本企業において特に重要視されます。
3. プラットフォーム依存リスクの認識
外部プラットフォーム（モールやSNS）のアルゴリズムハックは短期的に有効ですが、ルール変更に脆弱です。AI活用は「ハック」のためではなく、顧客体験の質的向上（情報の正確性、魅力的な提案）を主眼に置くことが、中長期的な信頼獲得につながります。