ECにおける商品発見の主導権が、検索キーワードからAIエージェントへ移りつつある。Amazonは商品名の規格そのものを刷新し、Shopifyは加盟店データをAIに開放する形で対応を進めており、両社のアプローチの違いが商品レコメンドの勝敗を左右し始めている。
Amazonは商品名75文字制限とAIハイライトで情報構造を統制
Amazonは2026年7月27日以降、Amazon.co.jpの出品者向けに、メディアカテゴリーを除く全カテゴリーの商品名をスペースを含め75文字以下とする新要件を適用した。同時に、素材や推奨用途などの補足情報を最大125文字で表示する「商品のハイライト」欄を新設し、この欄も検索対象になる。コマースピックによれば、Amazonは商品名とハイライトの推奨内容を自動生成するAIツールも提供しており、75文字を超える既存の商品名は段階的にAI推奨内容へ更新される。ブランド所有者には変更前に内容を確認・修正・承認する14日間の猶予が設けられる。
この変更は単なる文字数削減ではなく、ブランド名・商品種別・型番・容量といった「識別情報」と、素材・機能・利用用途といった「比較情報」を分離する狙いがある。EC事業者は商品名のルール策定に加え、属性欄の充実や画像内情報のテキスト化など、AIが参照しやすいデータ設計への転換を迫られている。
Shopifyはカタログ基盤でAI経由売上を押し上げ
一方Shopifyは、加盟店の商品情報をAIエージェントが読み取りやすい形で提供する「Catalog」基盤を強化している。TradingViewの報道によれば、Catalogを利用した検索の転換率は、スクレイピングされたデータを使った検索のおよそ2倍に達し、AI検索経由の転換率は従来の組織検索より約80%高い。さらに2026年第2四半期には、AI経由の注文の75%が上位100カテゴリー以外の商品から発生しており、ニッチ商品がキーワード順位に依存せずAIによって発見される流れが定着しつつある。AI経由セッションの半数は商品ページへ直接着地し、これは従来の検索流入の2.5倍の比率だという。
Shopifyはマーケットプレイスを持つAmazonやMetaとは異なり、複数のAI発見・決済チャネルに加盟店が横断的に参加できるインフラを提供する立場を取る。この違いがAIコマースの分散化が進む局面での強みになり得ると指摘されている。
商品情報の量ではなくAmazonの年商7170億ドルを支える構造
Amazonのレコメンド戦略の規模感も見逃せない。Shopify自身のブログは、Amazonのホームページが直近の購入履歴や閲覧履歴に基づく45種類以上のレコメンドウィジェットで構成され、年間およそ7170億ドルの収益を支えていると分析している。個人化された商品提案は顧客ロイヤルティにも直結しており、関連性の高い提案が購入継続の意思決定に影響すると答えた顧客は52%に上るとされる。この規模の個人化を実現するためには、商品データの精度と構造化が不可欠であり、AmazonとShopifyのいずれも「データをいかにAIが読める形に整えるか」が競争軸になっている。
中小事業者に広がる混乱——「Buy For Me」への反発
もっとも、AI主導の商品発見はすべてが順調というわけではない。ValueAddedResourceの報道では、Amazonのエージェント型AI機能「Buy For Me」が、Shopify・WooCommerce・SquareSpaceで運営される中小店舗を自動的に対象へ組み込み、店舗側が同意していないにもかかわらず注文が発生するケースが相次いでいる。ある事業者は月に8件の注文を受けたが、匿名化されたAmazon生成のメールアドレスがShopifyの配送通知メールと同期せず、顧客からの追跡確認や返品要求への対応に追われたと訴えている。クレジットカードのチャージバック増加を懸念する声もSNS上で広がっており、透明性と同意の欠如が問題視されている。
業界標準化への動き——UCP Tech Councilの発足
こうした混乱を受け、業界横断の標準化に向けた動きも進む。ppc.landによれば、Amazon、Meta、Microsoft、Salesforce、StripeがUniversal Commerce Protocol（UCP）の技術評議会に参加した。Shopifyの製品担当VPであるVanessa Lee氏は「商取引の規模で機能するプロトコルを構築することが目的だ。小売業者、事業者、アプリケーションの間に明確な標準があって初めて、AIは新しい購買のあり方を花開かせられる」と述べている。同社はGoogle、Etsy、Target、Wayfair、Walmartと共にUCPの共同開発者にも名を連ねる。一方でAmazonのAIアシスタント「Rufus」は独自のCOSMOセマンティック知識グラフを用いて商品を約5点まで絞り込む仕組みを維持しており、業界標準とは別に自社アーキテクチャを温存する構えだ。
EC事業者に求められる対応
AmazonとShopifyという二大プラットフォームの戦略差は、EC事業者にとって単なる技術トレンドではなく実務上の課題になっている。商品名の原本管理、属性欄の充実、利用シーンの明文化、画像情報のテキスト化といった基礎的なデータ整備は、Amazonの新規格にもShopifyのカタログ基盤にも共通して有効だ。同時に、Buy For Meのような自動連携機能については、オプトアウトの可否や配送通知の同期状況を早急に点検し、顧客対応コストの増大を防ぐ必要がある。AIに選ばれる商品情報の整備は、もはや一部の先進企業だけの課題ではなくなっている。
