生成 AI は、製品の検出、比較、意思決定において中心的な影響力を持つようになっています。 AI を活用したレコメンデーションシステムの製品データを今から準備し始める企業は、今後 5 年間で加速するコマースの変化において、有利な立場を築くことができるでしょう。

新たな製品検出の構図

かつて、検索はコマースへの玄関口でした。 顧客がフレーズを入力すると、アルゴリズムが 10 個の青色のリンクを返し、ブランドが上位に表示されるよう競い合っていました。 このモデルは 20 年間、デジタル戦略、SEO 予算、製品検出を定義してきました。

しかし、消費者行動は少しずつではなく、構造的に変化しています。 今日、AI チャットアシスタント、要約ツール、レコメンデーションエンジン、パーソナライズされた製品リサーチャーから始まる製品決定が増えています。 買い物客は、次のように尋ねることができます。

「小規模オフィス向けで、400 ドル未満の最適なエスプレッソマシンはどれですか？」

検索結果ページを見ることなく、完全な絞り込みリスト、機能の分類、価格の根拠、さらにその妥当性に至るまですべて確認できます。

AI はファネルを置き換えるのではなく、圧縮しています。 検出、比較、評価を瞬時に行えるようになりました。 その結果、ブランドは、製品がどのように理解され、評価され、推薦されるかを確認できる新しい機会を得ることができます。 Google の検索順位からではなく、会話そのものからわかります。

ここで、Adobe LLM Optimizer が極めて重要になります。

変化：AI がデフォルトの検出エンジンになりつつある

最適化は、かつては検索結果で上位にランクインすることを意味していました。 しかし今の最適化とは、AI が製品を十分に理解し、自信を持って正確にレコメンデーションできるようにすることを意味します。

これは、以下の 3 つの主要な変化によって導かれます。

1. 買い物が会話型になりつつあります。

顧客は、選択肢のページではなく、直接的な回答を期待するようになっています。 LLM は、ユーザーがスクロールするよりも速く、何千ものレビュー、属性、仕様を要約します。 モデルが棚になり、モデルが販売員になり、モデルが、購入ジャーニーの最初のステージそのものになります。

2. AI がリサーチファネルを圧縮します。

これまで数分または数時間かかっていた作業が、数秒で完了するようになりました。 この圧縮されたジャーニーの製品データを備えたブランドは、顧客が購入を決める瞬間に選ばれやすくなります。

3. 製品データは、メタデータではなく、物語（ナラティブ）である必要があります。

モデルは生の属性を評価するのではなく、それらを意味のあるものに変換します。
「素材 = 18/10 ステンレス製」という表現ではなく、次のような表現が必要となります。
「二重構造のステンレス製なので、このサーモスは 12 時間温度を保ちます。」

このような言語を提供しない場合、モデルは推測するか、あるいはハルシネーション（幻覚）を起こします。 製品のメリットが明確に表れるほど、AI はより自信を持って提示し、推奨できるようになります。

市場で明らかになりつつある現実：AI は AI 自体が十分に理解できる対象以外は推奨できせん。

カタログデータが LLM 対応でない場合、たとえ優れた製品であっても、意図的ではなく構造的に見過ごされてしまう可能性があります。

過去には SEO が可視化を左右していましたが、LLM の最適化が今後の可視化の形作りにおいて重要な役割を果たすようになります。

Adobe LLM Optimizer がモデルと Adobe Commerce をつなぐ理由

アドビは、コマースチームがこの新しい検出モデルに対応できるよう、LLM Optimizer を構築しました。 これは、ブランドインテリジェンスのレイヤーとして機能し、カタログデータを LLM が解釈して対応できる構造化されたガバナンス可能な知識へと変換します。

Adobe LLM Optimizer の機能

運用機能を実際のビジネスインパクトにマッピングします。

AEM によりブランドがコンテンツを産業化できたのと同じように、LLM Optimizer は AI 駆動型の製品検出を産業化します。

これは実験的なものではありません。
これはインフラストラクチャー的なものです。

次のように考えてみてください。

2010年では、SEO はオプションでした。
2018年では、SEO が必須となりました。
2025～2030年の LLM 最適化は、どのブランドがリードするかを定義します。

AI 向けにカタログを最適化しない場合に発生する状況

難しい状況：

買い物客は、次のように AI アシスタントに尋ねます。

「大規模なオフィスに最適な K カップマシンはどれですか？」

モデルは 3 つのオプションを返しましたが、どれも貴社の製品ではありません。 なぜでしょうか。

• 製品の機能が不足しているからではありません。
• 価格設定が悪いからではありません。
• ブランドが知られていないからでもありません。

理由は次のとおりです。

• 製品情報にコンテキストが欠けていた。
• メリットがナラティブ的に説明されていなかった。
• LLM が製品を意味的に差別化できなかった。
• 主要な属性が取り込み用に構造化されていなかった。

モデルが貴社の製品を見落としたわけではありません。単に、モデルが扱う情報が少なかっただけなのです。

カタログデータをナラティブ的な知識に変換できるブランドは、生成レコメンデーションに表示される可能性が高くなります。 これを行っていないブランドは、ペナルティではなく、不在となるリスクを負ってしまいます。

LLM Optimizer は、その変換レイヤーとなります。

コマースチーム向けの実用的なフレームワーク

Adobe Commerce と LLM Optimizer が表示エンジンとして連携する仕組み

次の手順は、コマースチームが従来の最適化から LLM 駆動型の透明性へと進化するのに役立ちます。

手順 1 - 製品のナレッジグラフを作成

LLM は、関係を通じて推論を行います。 仕様を個別にリストするのではなく、属性がどのように価値を生み出すかを表現します。

手順 2 - ブランドに合わせたコンテンツテンプレートを作成

一貫性により、人間と機械の両方の信頼性が向上します。

このアプローチにより、生成、レビュー、ガバナンス、ローカライゼーションが大規模に効率化されます。

手順 3 - ゼロクリック製品レコメンデーションを準備

買い物客は、閲覧する代わりに AI に質問する傾向がますます強まっています。 そこで、次の点を自問自答してみましょう。

• 買い物客は検索する代わりに AI にどのような質問をするでしょうか？
• 購入者はどのような懸念を抱く可能性がありますか？
• どのような質問がカテゴリを推進しているでしょうか？
• 競合他社の主張にはどのような反論が必要でしょうか？

これらを Optimizer 内で LLM 対応の FAQ アセットに変換します。

プロンプトで製品インテリジェンスをアクティブ化する方法

LLM Optimizer では、この推論を動的な製品知識レイヤーとして保存します。 プロンプトが多様化するにつれて、モデルは推測ではなく構造化されたインテリジェンスを引き出します。

手順 4 - AI ファーストの行動に合わせて KPI を進化させる

分析戦略は、コマースエンジンに合わせて進化させる必要があります。

コマースチーム向けの AI 可視性リスクマップ

次の競争の戦場は、検索ランキングではなく、LLM の可視性にあります。

共に築く未来

生成 AI は、製品検出の開始方法を変えつつあります。それは突然ではなく、徐々に、そして導入が進むにつれて変化していきます。 現在の時点で、明確に、構造的に、分かりやすく製品を説明するナラティブ作りに投資しているブランドは、今後、よりスムーズなカスタマージャーニーの基盤を築けるようになっています。

LLM Optimizer は、単なる利便性向上のためのレイヤーではありません。

AI が介在する購入の世界において、製品検出、理解、信頼の基盤となるものです。

今すぐ、LLM 推論のためにカタログデータを準備することで、企業はより強力なナラティブ、より正確な表現、複数のサーフェスを通じた高品質のエンゲージメントを実現し、後々自信を持って製品を推奨できるようになります。

この変化はまさに進行中であり、大きな可能性を秘めています。

思慮深い導入によって、私たちはコマースの未来に適応するだけでなく、その構築に貢献しているのです。