投稿者 global-ai-media 
アイルランドの自動車売買プラットフォームDoneDealが、ChatGPTを活用した対話型の車両検索機能を導入しました。従来の条件指定型検索から、ユーザーの「曖昧な意図」を汲み取る検索への転換は、日本のEコマースやマッチングサービスにおいても重要な示唆を含んでいます。本記事では、この事例を端緒に、生成AIによる検索UXの変革と実装上の要点、そしてリスク管理について解説します。
スペック指定から「意図」の検索へ
アイルランドの主要な自動車売買サイトであるDoneDealが、ChatGPT内で動作するアプリ（プラグイン機能等を利用したGPTs形式と推測されます）を通じて、対話形式での車探しを可能にしました。これは単なる「チャットボットの設置」以上の意味を持ちます。
従来、日本の不動産サイトや中古車サイトでも一般的であるように、データベース検索は「メーカー」「価格帯」「年式」「走行距離」といった具体的なスペックをユーザーが指定する必要がありました。しかし、ユーザーは必ずしも専門知識を持っているわけではありません。「初めての運転でも安心な車が欲しい」「大型犬を2匹乗せてキャンプに行ける車」といった、曖昧かつ複合的なニーズ（意図）を持っています。
大規模言語モデル（LLM）の強みは、この自然言語による「意図」を解釈し、データベースが理解できるクエリ（検索命令）に変換できる点にあります。DoneDealの事例は、検索の主導権がシステム側の論理（フィルタリング）から、ユーザー側の文脈（ナラティブ）へと移行していることを示しています。
実装の鍵は「構造化データ」と「Function Calling」
プロダクト担当者やエンジニアが理解すべきは、これがAI単体の魔法ではないという点です。AIが「キャンプに向いている」という入力を受けた際、それを「SUVまたはステーションワゴン」「荷室容量〇〇リットル以上」「4WD」といった具体的なパラメータに変換し、自社のデータベースを検索する仕組み（Function CallingやRAG：検索拡張生成などの技術）が必要です。
ここでの最大の課題は、AIモデルの性能ではなく、企業側が保有するデータの品質です。商品データが正確に構造化され、タグ付けされていなければ、AIはいかに優れた推論を行っても適切な商品を提示できません。日本企業が同様の機能を導入する場合、AI開発そのものよりも、既存のレガシーな商品データベースの整備やAPIのモダナイゼーションに多くの工数を割くことになるでしょう。
ハルシネーションと法的リスクへの対応
生成AI活用において避けて通れないのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクです。ECやマッチング領域において、在庫にない商品を提示したり、実在しないスペック（例：実際にはついていない安全装備があると言う）を回答したりすることは、単なるUXの低下にとどまりません。
日本では景品表示法（優良誤認表示など）や、契約不適合責任などの法的リスクに直結します。したがって、AIの出力そのものをユーザーに見せるのではなく、AIはあくまで「検索条件の生成」に徹し、ユーザーに提示するのはデータベースから取得した確定情報（検索結果リスト）に限定するといった、UI上の安全設計が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の事業者が検討すべきポイントは以下の通りです。
- 「曖昧な検索」への対応：不動産、人材紹介、旅行など、日本の得意とするマッチング領域において、スペック指定が難しい「ライト層」を取り込むためにLLMを検索インターフェースとして活用する余地は大きいです。
- データベースの再整備：AI活用を前提としたデータの構造化（メタデータの整備）は、DXの基盤となります。AI導入以前に、データがAPI経由で柔軟に取り出せる状態にあるかを確認してください。
- 責任分界点の明確化：AIが推奨した根拠をブラックボックス化せず、「なぜこの商品を提案したか」というロジック（例：『キャンプ向け』という要望から『SUV』を検索しました、等の明示）をユーザーに提示することで、納得感を高めると同時に、誤回答時のリスクヘッジを図るべきです。