2026年5月27日、米Amazon Web Services（AWS）は、小売事業者向けのAIショッピングアシスタント構築支援ソリューション「Agentic Shopping Assistant on AWS」の提供開始を発表した。Amazonが自社のEC事業で培った対話型ショッピングのノウハウを外部企業へ開放するもので、小売業界におけるAI活用の新たな選択肢として注目を集めている。
AmazonのAI販売員技術を外部開放
AWSが発表した「Agentic Shopping Assistant on AWS」は、自然言語による対話を通じて商品探索から比較、購入判断までを支援するAIショッピングアシスタントを構築するためのソリューションである。
Amazonの対話型AIショッピング機能「Alexa for Shopping」の開発・運用で得た知見を基に、アーキテクチャやスターターコード、導入支援サービスをパッケージ化した。小売事業者は、自社の商品データや業務ルール、ブランドトーンに合わせてカスタマイズした対話型ショッピング体験を構築できる。
AWSによると、AmazonのAIショッピングアシスタントは、昨年だけでAmazonの売上を約120億ドル増加させた。こうした実運用で培われたノウハウを、Amazon以外の小売事業者にも提供する。
特徴は、汎用的なチャットボットではなく、各企業のカタログデータや顧客基盤、購買環境に合わせて最適化できる点にある。事業者は自社の商品知識や顧客理解を反映しながら、ブランド独自の接客体験を設計可能だ。AWSによれば、会話型ショッピングセッションは、従来のキーワード検索の3.5倍のコンバージョン率に達するという。
技術基盤には「Amazon Bedrock（※1）」や「Amazon Bedrock AgentCore（※2）」、「Amazon OpenSearch Service」を採用。Amazon.comでの数十億回規模のショッピング対話を通じて検証した構成を利用している。導入は「AWS Generative AI Innovation Center」やシステムインテグレーターが支援し、ゼロから開発する場合と比べて短期間で構築できる。AWSは約60日での導入が可能としている。
導入事例としては、Tapestry傘下のKate Spadeが「AI Gift Concierge」を公開した。贈り物選びに悩む顧客に対し、用途や好みを対話形式で聞き出しながら商品提案を行う仕組みで、約2.5か月のテスト期間を経て運用を開始した。
※1 Amazon Bedrock：AWSが提供する生成AI開発基盤。複数の大規模言語モデルを利用してAIアプリケーションを構築できるサービス。
※2 Amazon Bedrock AgentCore：AIエージェントの実行やタスク管理を支援するAWSの基盤サービス。業務フローの自動化などに活用される。
対話型コマース時代の追い風と課題
今回の発表は、小売業界におけるAI活用が業務効率化だけでなく、売上創出を目指す取り組みへ広がりつつある可能性を示している。対話型ショッピングは、顧客が商品名を知らなくても希望条件を伝えるだけで提案を受けられるため、商品発見の機会を増やし、購買率向上につながる可能性がある。
一方で、AIが接客の役割を担う場面が増えるほど、商品データやブランド方針の整備の重要性は高まると考えられる。誤った商品提案や不適切な応答は顧客満足度の低下につながり、企業ブランドを損なうリスクも考えられる。また、購買履歴や顧客情報を活用する場合には、プライバシーやデータ管理への配慮も欠かせないだろう。
今後は、大手EC事業者だけでなく中堅・中小の小売企業にも対話型コマースが広がる可能性がある。ただし、競争力の源泉はAI導入そのものではなく、顧客理解やブランド体験をどこまで対話に反映できるかへ移っていくとみられる。検索中心のECから対話中心のECへの移行が進めば、小売業界の顧客接点は大きく変化する可能性がある。
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