AIコマース設計者とは？商品情報と購買体験をつなぐ仕事

答えは、商品の識別・数量・条件・供給・説明の正本を一つにし、個人向けの購買導線と法人向けの問い合わせ窓口の両方へ同じ条件を届ける仕事である。

設計する範囲は5つある。商品情報の正本、外部へ伝える形式、比較に必要な説明、購入や問い合わせの導線、受注後の連携である。外部へ伝える形式の一つが構造化データで、GoogleのProduct構造化データの公式ドキュメントは、価格、在庫、評価、配送などの商品情報を検索結果に伝える方法を示している。購入できないページ向けの商品スニペットと、購入できるページ向けの販売者リスティングを分けており、検索結果での表示は各体験の裁量で変わると明記している。重視するのは登録項目を増やすことより、同じ商品について同じ条件を伝え続ける設計である。

検索結果で商品を見つけても、価格の単位が分からなければ比較できない。条件を理解できても、在庫や配送の確認先が不明なら購入は止まる。法人の担当者なら、卸価格と最小ロットの問い合わせ先が見つからなければ、そこで離脱する。

答えは、多くのブランドが個人向けの商品ページとは別に法人取引の入口をサイトに置いており、その入口に届く条件まで設計の対象に含めることである。

当社が海外ブランドの日本展開に向けた直アプローチで調べた範囲では、取得できた法人窓口の約3分の1は卸・提携専用の受付だった。これは2026年9月時点の自社台帳からの読み取りで、対照実験ではなく、分野や国が違えば比率は変わる。海外ブランドのD2C・EC構築を支援した事例でもない。それでも、日本側の受け皿がない企業でも法人取引の入口は用意している、という傾向は読み取れる。

専用窓口を置く企業は、ロット、価格帯、供給の継続性といった法人向けの条件を答える準備があると読める。個人向けの商品ページ、構造化データ、決済の導線と並んで、「法人はここから」という窓口が購買体験の一部として設計されている。逆に一般窓口しかない企業では、法人の問い合わせが個人の問い合わせと同じ列に並び、条件の確認から始まる。窓口の種類は、商品情報がどこまで法人取引を想定して整えられているかの指標になる。

答えは、商品ID・数量単位・販売条件・供給条件・商品説明・更新責任の6項目について、個人向けと法人向けで差が出る箇所を先に決めることである。

すべてを公開する必要はない。法人向けの個別条件や社内原価は、公開の商品説明と分ける。共通の商品IDと規格情報を土台に、個人向けは商品比較からカートへ、法人向けは用途や数量を共有できる問い合わせ窓口へつなぐ。法人取引の条件が未確定なら、公開価格を無理に一本化しない。

問い合わせ後は、必要な情報が営業へ渡るかを確認する。商品名だけでなく、用途、数量、希望時期が揃って届けば、条件確認と提案を始めやすい。入口で聞く項目は、営業が最初の返信に要る項目から逆算する。

答えは、媒体間の不一致の件数、問い合わせ時の確認往復の回数、法人窓口から営業へ渡った割合、購入・商談の開始数で測ることである。

商品を探す、条件を比較する、問い合わせ内容を整理する、発注の下書きを作る。ここまでは仕組みに任せられても、購入や契約を確定する権限は別に設計する。「提案できる」と「取引を確定できる」を分ける。 検索やAI経由の流入は、取得できる参照元と計測範囲を明示し、識別できない流入までAIの成果に算入しない。

明日からやることは3つで足りる。商品を一つ選び、商品ページ・構造化データ・見積書の条件を並べて不一致を数える。法人向けの問い合わせ窓口に、用途・数量・希望時期の3項目を足す。個人向けと法人向けで条件が変わる項目を、正本の表に列として追加する。知識の正本と更新方法は業務ナレッジ設計者、営業へ情報を渡す仕組みはGTM Engineeringの実務ガイドにつながる。