投稿者 global-ai-media 
米DoorDashがOpenAIとの提携により、ChatGPTを活用した食料品注文機能の実装を発表しました。これは単なる「チャットボットの導入」にとどまらず、生成AIがユーザーの曖昧な意図を汲み取り、具体的な購買行動（アクション）へと繋げる「エージェント型」利用の典型例です。本記事では、この事例を起点に、EコマースやサービスアプリにおけるLLM活用の可能性と、実装時に日本企業が留意すべき技術的・実務的課題について解説します。
「検索」から「提案・実行」へのUX転換
これまでEコマースやデリバリーアプリの基本的なユーザー体験（UX）は、「検索キーワード入力→一覧から選択→カートに追加」という直線的なフローでした。しかし、今回のDoorDashのようなLLM（大規模言語モデル）の統合は、このプロセスを根本から変える可能性を秘めています。
例えば、「今週は忙しいので、手軽に作れる健康的な夕食の材料を3日分頼みたい」といった曖昧なリクエストに対し、AIがレシピを提案し、必要な食材を特定し、在庫がある商品をカートに入れるところまでを代行します。これは、LLMが単にテキストを生成するだけでなく、外部システムのAPIを叩いてタスクを完遂する「Function Calling（関数呼び出し）」や「エージェント」としての役割を果たしていることを意味します。
日本市場における「対話型コマース」のポテンシャル
日本国内においても、小売、旅行、不動産などの分野で、こうした対話型インターフェースの需要は高まっています。特に日本のECサイトやアプリは機能豊富である反面、情報過多になりがちで、「何を選べばいいか分からない」という「決定回避の法則」が働きやすい傾向にあります。
生成AIによるコンシェルジュ機能は、この「選ぶストレス」を軽減し、コンバージョン率（CVR）を向上させるための有効な手段となり得ます。また、人手不足が深刻な日本において、コールセンターや有人チャット対応の負荷を下げつつ、有人対応に近い（あるいはそれ以上の）提案品質を自動化できる点は、経営的なインパクトも大きいでしょう。
実装における実務的課題とリスク
一方で、プロダクト担当者やエンジニアは、LLMを商用サービスに組み込む際のリスクを冷静に見積もる必要があります。
第一に「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」の問題です。食材の産地やアレルギー情報についてAIが誤った回答をした場合、健康被害やブランド毀損に直結します。日本市場は品質や正確性に対する要求レベルが極めて高いため、RAG（検索拡張生成）を用いた正確なデータベース参照や、回答の根拠を提示するUI設計が不可欠です。
第二に「レイテンシ（応答速度）」と「コスト」です。LLMの推論には時間を要するため、ユーザーを待たせないためのストリーミング表示や、キャッシュ活用の工夫が求められます。また、API利用料がビジネスモデル（利益率）を圧迫しないよう、トークン量の最適化も重要なエンジニアリング課題となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のDoorDashの事例を踏まえ、日本の企業・組織がとるべきアクションとして以下の3点が挙げられます。
1. 「検索窓」の再定義
既存のキーワード検索を維持しつつ、自然言語で複合的な条件を指定できる「対話型検索」の併用を検討すべきです。特に商品点数が多いECや、複雑な条件分岐がある予約サービスでは、UXの差別化要因となります。
2. 責任分界点の明確化
AIが商品を勝手に選定して注文するフローを構築する場合、「AIが間違った商品を注文した」際の責任の所在や返品ルールを、特定商取引法などの国内法規と照らし合わせて規約に明記する必要があります。最終確認画面（Human-in-the-Loop）を必ず挟むなど、安全弁の設計が重要です。
3. 既存データ基盤の整備
AIに的確な提案をさせるためには、商品データ（スペック、在庫、関連タグ）がLLMにとって読み取りやすい形で整備されている必要があります。AI導入の前に、まずは自社データの構造化とAPIの整備が、遠回りのようで最も確実なステップとなります。