投稿者 global-ai-media 
アイルランドの自動車販売サイト「DoneDeal」がChatGPTを活用した対話型検索アプリをリリースしました。この事例は、従来の「条件絞り込み検索」から「AIコンシェルジュ」への移行を示唆しています。本記事では、自社保有データをLLMと連携させる際の技術的・ビジネス的ポイントと、日本企業が直面する課題について解説します。
スペック検索から「文脈検索」へのシフト
アイルランドの著名なクラシファイド（募集広告）サイトであるDoneDealが、ChatGPT上で動作する自動車検索アプリを公開しました。ユーザーは自然言語で希望を伝えるだけで、同サイトのデータベースにある在庫から適切な車両の提案を受けることができます。
この事例が示唆するのは、ECやマッチングサービスにおけるUI/UXのパラダイムシフトです。従来、中古車検索といえば「メーカー」「車種」「年式」「走行距離」「価格帯」といった細かいチェックボックスをユーザー自身が操作する必要がありました。これは車に詳しい層には効率的ですが、詳しくないユーザーにとってはハードルの高い作業です。
生成AIを活用することで、「週末に家族4人でキャンプに行ける、燃費の良い車が欲しい」といった曖昧な要望（インテント）を、AIが「SUVまたはミニバン」「積載量大」「ハイブリッド」といったスペック条件に自動変換し、データベースを検索することが可能になります。これは、熟練の販売員が行っていたヒアリングと提案のプロセスをデジタル化する動きと言えます。
独自データとLLMの連携：RAGとGPTs
技術的な観点では、この仕組みは「LLM（大規模言語モデル）の言語能力」と「自社の構造化データ（在庫情報）」の融合によって成り立っています。LLM単体では最新の在庫状況や正確な価格を知り得ないため、外部データを取り込む必要があります。
一般的に、こうしたシステムはRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）と呼ばれるアーキテクチャや、OpenAIのGPTs（旧Plugins）のような機能を用いて構築されます。ユーザーの入力を検索クエリに変換し、API経由で自社データベースを叩き、返ってきた結果をAIが自然な文章で要約して提示する流れです。
ここで重要になるのは、AIに「学習」させるのではなく、AIを「検索インターフェース」として利用するという考え方です。これにより、モデルの再学習コストをかけずに、常に最新の在庫情報をユーザーに届けることが可能になります。
実務上の課題：ハルシネーションと鮮度管理
一方で、企業がこの機能を導入する際にはリスクも存在します。最大のリスクは「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。例えば、実際には修復歴がある車を「修復歴なし」とAIが回答してしまった場合、日本においては景品表示法違反や深刻なクレームに発展する可能性があります。
また、データのリアルタイム性も課題です。AIが提案した車が、リンク先では既に「成約済み」であった場合、ユーザー体験は大きく損なわれます。APIの応答速度やデータ同期の頻度など、バックエンドの堅牢性がこれまで以上に求められます。
さらに、ChatGPTのようなプラットフォーム上にアプリを公開する場合、プラットフォーム側の仕様変更に依存するリスクや、ユーザーの会話データがどのように扱われるかというプライバシーポリシーの確認も不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の事業会社が検討すべきポイントを整理します。
1. 「おもてなし」のデジタル化としての活用
日本の消費者は高いサービスレベルを求めます。単なる検索機能の代替ではなく、専門知識を持ったコンシェルジュとして振る舞えるよう、プロンプトエンジニアリング（AIへの指示出し）を作り込む必要があります。例えば、単に車を出すだけでなく、「その車なら維持費はこのくらいかかります」といった付加価値情報の提供が差別化要因になります。
2. ドメイン特化型のガバナンス構築
不動産、人材紹介、自動車販売など、商材が高額または人生に大きな影響を与える領域では、AIの回答に対する責任が重くなります。「AIが言ったから」という言い訳は通用しません。回答の根拠となるデータソースを明示するUI設計や、不適切な回答を防ぐガードレールの設置が必須です。
3. 自社プラットフォームへの組み込み
DoneDealの事例はChatGPT上での展開ですが、日本企業が本格導入する場合は、自社のWebサイトやアプリ内にAPI経由でLLMを組み込む形が主流になるでしょう。これにより、ブランドの世界観を維持しつつ、ユーザーデータやログを自社で管理・分析し、さらなるサービス改善に繋げることが可能になります。