】年末のショッピングシーズンに近づく中、人工知能の巨頭であるOpenAIとPerplexityはこの週、既存のチャットボットに統合された人工知能によるショッピング機能を発表しました。これは、ユーザーが潜在的な購入商品を調査するのを支援し、1兆ドル規模の電子商取引市場に正式に参入するためのものです。

OpenAIは、ユーザーがChatGPTに尋ねることができる例として、「1000ドル未満で15インチ以上のスクリーンを持ち、ゲームに適した新しいノートブックパソコンを探して」とか、「画像を使って高級な服の類似品で安価なものが見つかるか」といった質問を挙げています。一方、Perplexityはそのチャットボットの記憶機能を強調しており、居住地や仕事などの既知の情報をもとにカスタマイズされたショッピング推薦を提供します。

AI イーモール ロボット 人工知能 (1)

市場予測とスタートアップの課題

Adobeによると、今年の年末の季節には人工知能サポートのオンラインショッピングが520%増加

OpenAIとPerplexityの核心的な優位性は、その膨大なユーザー基盤およびすでに小売業の巨頭との提携関係です。DaydreamやPhiaなどの企業は、ユーザーを小売業者サイトにリダイレクトして購入させ（アフィリエイトマーケティングを通じて収益を得る）、それとは異なり、OpenAIはShopifyと提携しており、PerplexityはPayPalと提携しており、ユーザーが対話型インターフェース内で直接支払い

垂直分野：専門性が生存の鍵

一般的なAIツールが猛威を振るう中でも、特定の分野に特化したAIショッピングスタートアップの幹部たちは、自身の優位性に楽観的です。

インテリアデザイン向けショッピングツールOntonのCEOであるZach Hudson氏はTechCrunchに対して、一般的なAIモデルの品質はデータソースによって決まると述べ、現在のChatGPTやPerplexityなどのツールがまだBingやGoogleなどの既存の検索エンジンのインデックスに依存していると指摘しました。彼は、垂直分野のスタートアップが専門的なデータを用いてより良いユーザー体験を提供できると考えています。例えば、Ontonは数十万種類のインテリアデザイン製品をより明確な方法で分類するための特別なデータパイプラインを開発し、優れたデータで内部モデルをトレーニングしています。

経験豊富な電子商取引のトップ、DaydreamのCEOであるJulie Bornstein氏も同様の意見を示しています。特にファッション分野において、彼女は「ファッション…には独自の微細さと感情がある——気に入ったワンピースを見つけることとテレビを見つけることは全く異なる」と述べました。彼女は、ファッションショッピングへの深い理解は特定分野のデータと商品ロジックから得られ、衣服のシルエット、生地、使用シーン、コーディネート方法などを把握できると語っています。

両社の幹部はともに、スタートアップが既存のLLMや対話インターフェースを使うだけでは大手企業と競争するのが難しいと強調しています。「垂直業界モデル