Walmartの生成AI検索：商品名ではなく買い物の目的から探す

どの企業の事例か

Walmartが、オンラインで商品名ではなく買い物の目的から探せる生成AI検索を導入した事例です。『サッカー観戦パーティー』のような用途を入力すると、複数カテゴリから関連商品をまとめて提示します。

解決したかった課題

従来のEコマースサイトの検索機能は、顧客が具体的な商品名を知っていることを前提としたキーワード検索が中心でした。しかし、例えば「子供の誕生日パーティーの準備」といった漠然とした目的を持つ顧客にとっては、必要な商品を一つ一つ検索する必要があり、手間と時間がかかっていました。 ウォルマートは、このような「目的」ベースの買い物ニーズに応え、より直感的でシームレスな体験を提供することを課題としていました。

AIをどう使ったか

Walmartの生成AI検索は、商品名だけでなく『サッカー観戦パーティー』のような用途を理解し、カテゴリをまたいだ関連商品をまとめて提示します。場所や検索履歴などの文脈も結果の調整に使えます。

確認できる構成と非公開部分

用途を表す検索入力、カテゴリ横断の結果、場所や検索履歴などによる調整は公式資料で確認できます。モデル提供者、検索パイプライン、顧客データ結合、ランキングの内部構成は公開されていません。

• ▸複数回の商品検索を一つの用途検索へまとめます。
• ▸開始時は最新版iOSアプリへログインした利用者に提供されました。
• ▸公式記事はAzure OpenAIや個人の購買データを含む内部構成を公表していません。

導入効果と見るべきポイント

• ▸一つの用途検索で、複数の商品検索をまとめられます。
• ▸開始時は最新版iOSアプリへログインした利用者に提供されました。
• ▸公式資料で確認できないMy Assistantの5万人展開や生産性効果は、この検索事例から削除します。

日本企業が参考にできること

検索語ではなく利用目的を入力できるようにすると、利用者が商品名を知らなくても候補を探しやすくなります。導入時は、対象となる用途と評価指標を限定し、検索結果の妥当性を確認する必要があります。

補足資料

参考リンク