AIショッピング市場に大手参入
ホリデーシーズンの到来を控え、AIショッピングアシスタントの分野が急速に注目を集めています。この度、人工知能の主要企業であるOpenAIとPerplexityが、それぞれ自社のチャットボットにAIショッピング機能を統合すると発表しました。これは、消費者がより効率的に商品を見つけるための新たな道を開くものとして期待されています。
ChatGPTとPerplexityの提供する機能
両社のAIショッピング機能は、利用者が潜在的な購入品をリサーチするのに役立つよう設計されています。OpenAIは、例えば「1000ドル未満で15インチ以上のスクリーンを持つゲーミングノートパソコン」といった具体的な要求に対し、ChatGPTが最適な製品を見つける手助けをすると示唆しています。また、高級衣料品の写真をアップロードし、類似品を手頃な価格で探すことも可能です。
一方Perplexityは、チャットボットの記憶能力を活用し、ユーザーの居住地や職業といった既存情報に基づいてパーソナライズされたおすすめを提供することで、ショッピング体験を強化すると強調しています。
専門スタートアップの動向と課題
Adobeの予測によると、今年のホリデーシーズンにおけるAIアシストによるオンラインショッピングは、なんと520%もの成長が見込まれています。Phia、Cherry、DeftといったAIショッピングスタートアップにとっては大きなチャンスである一方で、OpenAIとPerplexityのような巨大企業の参入は脅威にもなり得ます。
しかし、インテリアデザインショッピングツールのOnton CEOであるザック・ハドソン氏は、専門分野に特化したAIショッピングスタートアップは、ChatGPTやPerplexityのような汎用ツールよりも優れたユーザー体験を提供できると考えています。
- データソースの質: ハドソン氏は、「どんなモデルやナレッジグラフも、そのデータソースの質に左右される」と述べ、LLMベースのツールは既存の検索インデックスに依存しているため、その性能は検索結果の最初の数件に限定されると指摘しています。
- 専門知識の必要性: Daydream CEOでeコマースのベテランであるジュリー・ボーンスタイン氏もこれに同意し、「ファッションは特にニュアンスがあり感情的だ。気に入るドレスを見つけることは、テレビを見つけるのとは違う」と語っています。彼女は、ファッションショッピングに必要な「シルエット、生地、機会、そして人々がどのように服を組み合わせるかを理解するドメイン固有のデータとマーチャンダイジングロジック」の重要性を強調しました。
これらのスタートアップは、独自のデータセットを開発し、より高品質なデータで自社のモデルを訓練することで、ファッションや家具といった特定の分野でより的確なレコメンデーションを可能にしています。
大手企業の優位性とスタートアップの差別化戦略
OpenAIとPerplexityの利点は、その既存の顧客基盤の広大さにあります。さらに、両社はそれぞれShopifyやPayPalとの提携を通じて、会話インターフェース内でのチェックアウトを可能にするなど、大手小売業者との協力関係を築いています。
これに対し、ハドソン氏は「オフザシェルフのLLMと会話型インターフェースのみを使用している場合、スタートアップが大企業と競争するのは非常に難しい」と警告しています。しかし、ボーンスタイン氏は、「ファッション、旅行、家庭用品などにおける垂直モデルは、実際の消費者意思決定に合わせて調整されているため、汎用モデルを上回るだろう」と述べ、専門特化こそがスタートアップの差別化戦略となることを示唆しています。
高額な計算能力に依存するこれらの企業は、依然として収益化の道を模索しています。GoogleやAmazonの例に倣い、Eコマースを収益源と見なすことは理にかなっています。小売業者が検索結果内での商品広告のために彼らに報酬を支払う可能性があり、これが将来のAIショッピング市場の風景を大きく変えるかもしれません。