投稿者 global-ai-media 
カナダの小売大手Loblawsが、ChatGPT内で食料品の注文を完結できる機能をリリースしました。これは単なる「便利なチャットボット」の登場にとどまらず、検索から購買までのユーザー行動を変える「Actionable AI（行動するAI）」の実装事例として重要です。本記事では、この事例を端緒に、日本企業がECやサービスに生成AIを統合する際の可能性と、直面する実務的な課題について解説します。
ChatGPTが「買い物カゴ」になる：Loblawsの事例
カナダの食料品小売大手Loblaws（ロブローズ）傘下のディスカウントストアNo Frillsなどは、ChatGPT内で利用可能な「PC Express app」をローンチしました。この機能により、ユーザーはChatGPTとの対話を通じて、レシピの検索から必要な食材の特定、そしてオンラインストアのカートへの商品追加までをシームレスに行うことが可能になります。
これまで、生成AIの活用は「テキストの生成」や「情報の要約」が中心でしたが、今回の事例は、AIが外部システムと連携して実世界のアクション（商品のカート投入）を実行するフェーズへと移行していることを示しています。ユーザーは「今夜の夕食、ヘルシーで20分で作れるものは？」と問いかけるだけで、献立の提案を受け、必要な食材を一括で買い物リストに入れることができるようになります。これは、従来の「キーワード検索をして、商品一覧から選ぶ」というECのUI/UXを根本から変える可能性を秘めています。
「検索」から「課題解決」へのシフト
この事例の本質は、ユーザーのインサイトが「特定の商品が欲しい」から「特定の課題（食事の支度など）を解決したい」という点に寄り添っていることにあります。従来型のECサイトやアプリでは、レシピサイトでメニューを決め、ECアプリに切り替えて商品を検索するという「アプリ間の往復」が発生していました。大規模言語モデル（LLM）をインターフェースにすることで、この摩擦（フリクション）を解消できます。
技術的な観点では、これはLLMが単なる知識ベースではなく、APIを通じて外部システムの機能を呼び出す「Function Calling」や「エージェント」としての役割を果たしている好例です。日本国内においても、旅行予約、レストラン予約、ECなどの分野で同様のニーズは高く、特に複雑な条件（アレルギー対応、予算、好みの組み合わせなど）を伴う購買行動において、対話型インターフェースは威力を発揮します。
日本企業が直面する壁：レガシーシステムとハルシネーション
日本企業が同様の機能を実装しようとする場合、いくつかの実務的な壁が存在します。第一に、バックエンドシステムの柔軟性です。AIがリアルタイムで在庫を確認し、カートに商品を投入するためには、APIが整備され、かつ在庫データが正確に連携されている必要があります。多くの日本企業では、基幹システムが古く（レガシーシステム）、API連携が困難であったり、リアルタイム性が担保されていなかったりするケースが散見されます。
第二に、「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクと責任分界点です。AIが誤って不適切な量（例：塩1kgなど）を注文したり、アレルギー食材を見落としたりした場合、その責任はプラットフォーマーにあるのか、サービス提供者にあるのか、あるいはユーザーの確認不足なのか。日本の商習慣や消費者保護の観点からは、米国やカナダ以上に厳格な検証と、UI上での明確な確認ステップ（Human-in-the-loop）の実装が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の意思決定者やプロダクト担当者が意識すべきポイントは以下の通りです。
- 「目的特化型」への移行：汎用的なチャットボットを作るのではなく、Loblawsのように「レシピから買い物へ」といった具体的なユースケースに絞り、確実にアクションを実行できるAIを設計することが成功の鍵です。
- データ基盤のAPI化：AI活用を見据えるならば、まず自社の商品データベースや在庫管理システムが、外部（あるいは社内）のAIエージェントからAPI経由でスムーズに操作できる状態にあるかを見直す必要があります。DX（デジタルトランスフォーメーション）の本丸はここにあります。
- 既存プラットフォームとの共存：日本ではLINEなどのスーパーアプリが生活に浸透しています。必ずしも自社でChatGPTプラグインを作ることだけが正解ではなく、LINE上のBotにLLMを組み込むなど、日本のユーザー行動に合わせたチャネル選定が重要です。
- リスクコントロールとUX：「AIが選んだから正しい」という過信をユーザーにさせないデザインが必要です。最終的な注文確定前に、必ず人間が内容を目視確認するフローを自然な形で組み込み、誤発注リスクを最小化するガバナンスが求められます。