投稿者 global-ai-media 
全米最大級のスーパーマーケットチェーンKroger（クローガー）が、GoogleのGeminiを採用し、新たなAIショッピングアシスタントと従業員向けプラットフォームの強化を発表しました。本稿では、この事例を単なる「ツール導入」としてではなく、顧客体験（CX）の刷新と従業員体験（EX）の向上を同時に狙う戦略的な動きとして捉え、日本企業が直面する課題解決へのヒントを探ります。
「検索」から「対話」へ：ECにおける顧客接点の再定義
KrogerがGoogle Cloudの「Gemini Enterprise for Customer Experience」を採用して構築した「パーソナル・ショッピング・アシスタント」は、従来のキーワード検索型ECの限界を突破しようとする試みです。従来のECサイトでは、「グルテンフリー スナック」のように正確なキーワードを入力しなければ求める商品にたどり着けないことが多く、これが顧客の離脱要因となっていました。
生成AIを活用したアシスタントは、例えば「子供の誕生会のために、アレルギーに配慮したお菓子と簡単なレシピを教えて」といった、文脈や目的を含んだ曖昧な問いかけを理解します。これは、日本の実店舗で経験豊富な店員が顧客に行う「提案型接客」をデジタル上で再現する試みと言えます。日本の小売・サービス業においても、単なるチャットボット（一問一答型）から、顧客の購買意図（インテント）を汲み取るコンシェルジュ型AIへの移行が、差別化の鍵となるでしょう。
従業員支援（EX）としてのAI：労働力不足への対応
今回の発表で注目すべきもう一つの点は、顧客向けだけでなく、従業員（アソシエイト）向けのプラットフォーム強化にもAIが活用されている点です。記事にある「associate platform」の強化は、現場の業務効率化に直結します。
日本国内でも、少子高齢化による深刻な人手不足が続いています。小売やサービスの現場では、経験の浅いスタッフやパートタイム従業員が即戦力として動ける環境づくりが急務です。社内マニュアルや商品知識を学習させたRAG（検索拡張生成）システムを従業員の手元に配備することで、ベテラン社員に頼らずとも、在庫確認や商品詳細、業務手順を即座に回答できるようになります。これは「接客の質の均質化」と「教育コストの削減」を同時に実現するアプローチです。
エンタープライズ品質とガバナンスの重要性
Krogerがコンシューマー向けの無料AIツールではなく、Google Cloudのエンタープライズ版ソリューションを選択した背景には、データガバナンスとセキュリティへの配慮があります。小売業は膨大な顧客の個人情報と購買履歴を扱います。ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを最小限に抑えつつ、企業内の閉じた環境でデータを安全に処理することは、信頼を第一とする日本企業にとっても必須条件です。
特に日本の個人情報保護法や商習慣に照らし合わせると、学習データに顧客情報が利用されない設定や、回答の根拠を提示できる機能（グラウンディング）を持つプラットフォームの選定は、PoC（概念実証）から本番運用へ移行する際の大きな分水嶺となります。
日本企業のAI活用への示唆
Krogerの事例は、AI活用が「技術の導入」から「業務プロセスの変革」へシフトしていることを示しています。日本企業がここから学ぶべき実務的なポイントは以下の通りです。
- CXとEXの両輪で考える：AIを「顧客サービス」だけに使うのではなく、「従業員の能力拡張」にも投資することで、労働力不足という構造的な課題に対処する。
- 「検索」のアップグレード：自社ECや社内ナレッジベースの検索機能を見直し、キーワードマッチングから「意図理解」に基づいた検索体験へ移行することで、機会損失を防ぐ。
- 守りのガバナンスと攻めの活用：オープンなAIモデルの利用に伴うリスク（情報漏洩や不適切な回答）を理解し、SLA（サービス品質保証）が明確なエンタープライズ版を選択することで、コンプライアンスを遵守しつつ積極的な活用を進める。
AI導入の目的を「コスト削減」だけに矮小化せず、「顧客体験の質的向上」と「従業員のエンパワーメント」に置くことが、持続的な成長につながります。