Agentic Shopping Assistant on AWS登場！対話型ショッピングの仕組みとは
AIと会話しながら商品を探す体験が少しずつ広がっています。そんな中、AWSは小売企業向けに「Agentic Shopping Assistant on AWS」を発表しました。本サービスには、AmazonがAIショッピングアシスタントの運用で培った知見が活用されています。本記事では、サービスの特徴や登場した背景、実際の導入事例について紹介します。
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Amazonの知見を活用した「Agentic Shopping Assistant on AWS」とは
「Agentic Shopping Assistant on AWS」は、AWSが小売企業向けに提供するAIショッピングアシスタント構築支援のソリューションです。特徴は、Amazonが自社のAIショッピングアシスタント「Alexa for Shopping」を通じて得てきた知見を、小売企業が活用できる形でまとめている点にあります。
具体的には、AIアシスタントを作るための設計図にあたるアーキテクチャ、開発を始めるためのスターターコード、AWSの専門家による支援などが含まれています。ゼロから仕組みを構築する場合、設計や検証に長い時間が必要になりますが、本ソリューションを利用することで、企業は数週間から約60日程度で自社向けの対話型ショッピング体験を立ち上げられるとされています。
対話型ショッピング体験とは、利用者がキーワード検索だけではなく、AIとの会話を通じて商品を探せる仕組みです。AIは利用者の要望を聞きながら条件を整理し、商品候補を提案します。
技術面では、生成AIを利用するための基盤であるAmazon Bedrock、AIエージェントの動作を支えるAmazon Bedrock AgentCore、検索機能に関わるAmazon OpenSearchなどが使われています。また、小売企業は自社の商品カタログや顧客層、ブランドの言葉づかいに合わせて調整できます。
AWSはAmazon自身を「Customer Zero」と位置付けています。これはAmazonが実際のサービス運営を通じて技術を検証し、その知見をAWSサービスへ反映していることを意味します。こうした実運用の経験を基盤としている点が、本サービスの特徴の一つです。では、なぜ小売企業は独自のAIショッピング体験を持つ必要があるのでしょうか。
小売企業が独自のAIショッピング体験を持つ重要性
AIが商品選びを手伝う場面が増える中で、小売企業には新たな課題が生まれています。それは、顧客との接点をどのように維持するかという点です。AWSは今回の発表の中で、AIエージェントが買い物の入り口になりつつあると説明しています。
これまでオンラインショッピングでは、検索窓に商品名やキーワードを入力して探す方法が一般的でした。一方で対話型ショッピングでは、「旅行用のバッグがほしい」「予算1万円でプレゼントを探している」といった相談から商品を見つけることができます。
AWSによると、こうした対話型ショッピングのセッションは、従来のキーワード検索と比較して3.5倍のコンバージョン率を記録しているといいます。コンバージョン率とは、商品購入や申し込みなどの成果につながった割合を指す指標です。
一方で、汎用的なAIだけでは対応しきれない情報もあります。小売企業は、自社の商品特徴や顧客の好み、カテゴリーごとの知識を長年蓄積しています。専門店であれば商品の違いを理解しており、飲食チェーンであればメニューや顧客の注文傾向を把握しています。消費財メーカーも、自社製品について最も詳しい立場にあります。
AWSは、こうした知識こそが小売企業の強みであるとしています。AIが買い物体験の一部になる中で、企業自身が持つ情報やブランドの考え方を反映した対話体験の価値が高まっています。その考え方を実際のサービスとして形にした事例が、Kate Spadeの取り組みです。
Kate Spadeが実現したAIギフトコンシェルジュの事例
実際の活用事例として紹介されているのが、Kate SpadeのAIショッピングアシスタントです。親会社であるTapestryは2025年4月13日、「Kate Spade AI Gift Concierge」を公開しました。これはAmazon Bedrock AgentCoreを活用して構築された小売向けAIアシスタントの事例です。開発の出発点となったのは、ギフト選びに悩む消費者の存在でした。Tapestryによると、買い物客の53％がプレゼント購入時にストレスを感じているといいます。
Kate Spade AI Gift Conciergeは、そうした悩みに対して会話形式で対応します。利用者は贈る相手や利用シーン、好みのスタイルなどを伝え、AIは質問を重ねながら条件を整理します。そして会話の内容をもとに商品候補を提案します。
この体験設計には、実際の買い物行動に関する知見が活用されています。AWSによると、AmazonのAIショッピングアシスタント「Alexa for Shopping」に寄せられた質問や、利用者が満足した回答パターンなども参考にされたといいます。その結果、利用者がブランドや商品の特徴を理解しながら商品を選べるような対話体験が設計されています。システムにはAnthropicの生成AIモデル「Haiku 4.5」が採用され、Amazon Bedrockが認証や運用状況の確認、評価機能などを提供しています。開発チームは約2.5か月にわたる検証を実施したうえで一般公開に至りました。
実際の導入事例が登場したことで、対話型ショッピングは将来の構想ではなく、すでに小売業界で活用が始まっていることが分かります。
まとめ
いかがだったでしょうか？
AWSが発表した「Agentic Shopping Assistant on AWS」は、Amazonが蓄積してきたAIショッピングの知見を小売企業が活用できる仕組みです。対話を通じて商品を探す体験が広がる中で、企業独自の商品知識やブランド価値を反映したショッピング体験の重要性も高まっています。Kate Spadeの事例からも分かるように、こうした取り組みはすでに実際のサービスとして提供されています。今回の発表は、Amazonで培われたAIショッピングのノウハウが、小売企業にも広がり始めていることを示しています。