投稿者 global-ai-media 
Googleの生成AI「Gemini」がWalmartやSam's Clubの商品情報を直接ユーザーに提案する提携が発表されました。これは単なる技術連携にとどまらず、検索体験（SGE）とeコマースの融合が本格化することを意味します。この世界的な動向を踏まえ、日本の小売・メーカーやプラットフォーマーが直面するUXの変化と、今備えるべきデータ戦略について解説します。
検索から「提案・実行」へ：Googleの新たな収益モデル
Bank of AmericaがAlphabet（Google）の評価を引き上げた背景には、生成AI「Gemini」と大手小売Walmartらとの提携があります。この提携の核心は、ユーザーがAIチャットボットに対して「子供の誕生会に必要なものは？」といった曖昧な問いかけをした際、AIが単にWebサイトのリンクを羅列するのではなく、Walmartの商品在庫から具体的なアイテムを提案し、購買行動へ直接繋げようとする点にあります。
これまでGoogleは広告モデル（検索連動型広告）を主軸としてきましたが、生成AIの台頭により「リンクをクリックさせる」モデルからの脱却、あるいは進化を迫られています。今回の動きは、AIがユーザーのコンシェルジュとなり、具体的な商品提案（Product Surfacing）を通じて収益化を図るという、AI時代の新しいコマースの形を明確に示したものと言えます。
日本市場における「会話型コマース」の可能性と課題
日本国内に目を向けると、LINEヤフーや楽天、Amazonといったプラットフォーマーに加え、大手コンビニエンスストアやスーパーマーケットが独自のアプリやポイント経済圏を構築しています。しかし、多くのユーザー体験は依然として「キーワード検索」や「カテゴリ検索」が中心です。
GoogleとWalmartの事例は、日本のECや小売業界にとっても対岸の火事ではありません。今後、消費者は「春向けのオフィスカジュアルを探して」とAIに問いかけ、AIが複数のブランドや店舗から最適な商品を提示する世界が標準化していく可能性があります。
ここで重要になるのが、日本の商習慣特有の「おもてなし」や「文脈理解」です。日本の消費者は商品の品質だけでなく、配送の正確さや梱包の状態、あるいは「旬」や「限定」といった文脈を重視します。AIがこれらを理解し、適切な商品を提案できるかが、日本での普及の鍵となります。
実務的なリスク：ハルシネーションとブランド毀損
企業が自社サービスにLLM（大規模言語モデル）を組み込む際、あるいはプラットフォーマーのAIに自社商品を掲載させる際に最も警戒すべきは、AIによる「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。
例えば、AIが「この商品はアレルギー対応です」と誤った情報を生成して紹介してしまった場合、健康被害や重大なコンプライアンス違反につながるリスクがあります。また、在庫がない商品を「あります」と提案してしまうことは、顧客体験を著しく損ないます。Googleのような巨大プラットフォームであっても、リアルタイムの在庫データと生成AIの回答を完全に整合させる技術（RAG：検索拡張生成などの高度化）は、依然として技術的な挑戦の最中にあります。
SEOから「AIO」への転換
マーケティング担当者やエンジニアが意識すべきは、従来のSEO（検索エンジン最適化）から、AIO（AI Optimization：AI最適化）へのシフトです。AIが情報を収集・解釈しやすい形で自社のデータ構造を整備する必要があります。
具体的には、商品名、価格、在庫、スペックなどの情報を、Schema.orgなどの構造化データとしてWebサイトに正しく実装することや、APIを通じて最新の情報をプラットフォーム側に提供できる体制を整えることが、これまで以上に重要になります。AIに「選ばれる」ためのデータ整備が、今後の競争優位性を左右します。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleとWalmartの動向から、日本の企業・組織が取り組むべき実務的なアクションは以下の通りです。
- 非構造化データの構造化に着手する：
自社の商品情報やマニュアル、FAQなどがPDFや画像の中に埋もれていないか確認してください。AIが正確に読み取れるよう、テキストデータ化およびメタデータの付与（構造化）を進めることが、AI時代の第一歩です。 - リアルタイム在庫連携のAPI化：
AIによる提案体験の質は「今、買えるか」に直結します。POSシステムや在庫管理システム（WMS）とECフロントエンドが疎結合になっている場合、APIを通じてリアルタイムにデータを参照できるアーキテクチャへの刷新を検討すべき時期に来ています。 - ガバナンスと責任分界点の明確化：
プラットフォームのAIが自社商品を誤って説明した場合の責任の所在や、自社でAIチャットボットを導入する際のリスク許容度（免責事項の表示など）を法務部門と連携して整理する必要があります。日本の消費者契約法や景品表示法に抵触しないよう、AIの出力に対する人間による監視（Human-in-the-loop）のプロセス設計も不可欠です。