投稿者 global-ai-media 
米小売大手Targetのリテールメディア部門「Roundel」が、OpenAIのChatGPTにおける検索連動型広告の初期テストパートナーとして参画しました。従来のキーワード検索とは異なる、対話型AIにおける広告のあり方は、今後のデジタルマーケティングと顧客体験をどう変えるのか。実務的な視点からその意義と国内企業への示唆を解説します。
「検索」から「対話」へ：広告モデルの転換点
生成AIの普及に伴い、ユーザーの情報探索行動は変化し始めています。従来のGoogle検索のような「キーワード入力とリンク一覧」から、ChatGPTのような「自然言語での問いかけと回答」へのシフトです。この流れの中で、OpenAIはChatGPT（SearchGPT機能を含む）上での広告表示テストを開始しました。
この動きにいち早く反応したのが、米国の小売大手Targetが展開するリテールメディアネットワーク（RMN）、Roundelです。彼らが初期パートナーとして名乗りを上げた理由は、単なる露出拡大ではありません。「テーブル席の有力な一席を確保する（An influential seat at the table）」こと、つまり新しい広告フォーマットのルール作りや、ユーザーが対話型AIの推奨をどう受け止めるかという初期データを、プラットフォーマーと共に検証・学習できる権利を得ることにあります。
リテールメディアと生成AIの親和性
リテールメディアとは、小売業者が自社の顧客データ（購買履歴や行動データ）を活用して配信する広告ビジネスのことです。日本でも楽天やAmazon、大手スーパーなどが注力しており、サードパーティCookie規制が進む中で「ファーストパーティデータ（自社保有データ）」の価値が高まったことで急成長しています。
Roundelの事例が示唆するのは、リテールメディアと生成AIの高い親和性です。ユーザーが「週末のキャンプに必要なものは？」とAIに尋ねた際、AIは一般的なリストを提示するだけでなく、Targetの商品在庫や価格情報に基づいた具体的な商品を「文脈に沿って」提案できます。これは従来のバナー広告のような「邪魔なもの」ではなく、ユーザーの課題解決を支援する「コンテンツの一部」として機能する可能性を秘めています。
技術的課題とブランドセーフティ
一方で、この新しい広告モデルには技術的・倫理的な課題も残されています。
第一に「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクです。AIが誤った商品情報を提示したり、ブランドイメージにそぐわない文脈で商品を推奨したりする可能性があります。企業は、AIの出力制御（ガードレール）が十分に機能するかを厳しく監視する必要があります。
第二に、ユーザー体験のバランスです。有料プランのユーザーであっても、対話の中に広告が混ざることを嫌う層は一定数存在します。「役立つ情報」と「宣伝」の境界線をどこに引くかは、今後のテストを通じて調整されていく重要なポイントです。
日本企業への示唆：今から準備すべきこと
日本ではまだChatGPT上の広告出稿は一般的ではありませんが、この潮流は「検索体験の再定義」として捉えるべきです。Googleも「AI Overview」等で同様の機能を強化しており、いずれ日本国内でも対話型検索連動広告が普及することは確実視されています。
日本企業のAI活用への示唆
1. 商品データの構造化と整備（LLM対応）
AIが自社商品を正しく認識し、推奨できるようにするためには、ウェブサイト上の商品情報が構造化されている必要があります。SEO（検索エンジン最適化）から、GEO（生成エンジン最適化）への視点切り替えが必要です。商品スペック、使用シーン、レビュー情報などを、LLMが読み取りやすい形で整理しておくことが、将来的な競争力になります。
2. 「文脈」を意識したコンテンツ戦略
単なるキーワードのマッチングではなく、「どのような文脈（インテント）で商品が求められるか」を再考する必要があります。例えば「時短家電」というキーワードだけでなく、「共働き世帯が平日の夕食後にリラックスするための解決策」といった文脈で自社製品が語られるようなコンテンツ作りが重要です。
3. リスク許容度の設定と小規模な実験
新しいチャネルにはリスクが伴います。しかし、Targetのように早期に参画することで得られる知見は計り知れません。日本企業においても、まずは小規模なPoC（概念実証）として、チャットボット内でのレコメンド精度向上や、社内データを用いたRAG（検索拡張生成）による接客支援などから始め、AIによる「対話型提案」の勘所を組織として蓄積しておくことが推奨されます。