【導入事例】小売・ECで“定番化”するVertex AI【検索・推薦・在庫まで一気通貫で効く理由】
なぜ小売・ECでVertex AIが選ばれているのか？
- 目的が明確、成果が測りやすい
商品検索・会話型接客、レコメンド、需要予測、棚割り最適化など、KPIに直結する領域にピンポイントで効きます。Google Cloudのレポートでも、個別最適化と業務効率化（不正検知含む）は主要投資領域とされています。
- 専用ソリューションが充実
特にECに特化した Vertex AI Search for commerce は、「検索」「会話型UI」「レコメンド」をフルマネージドで提供。導入のしやすさと再現性の高さが強みです。
- 継続的なアップデート体制
Vertex AI本体やAgent Builder・Search系の機能はリリースノートで随時更新。運用に必要な仕様変更を追いやすく、安心して使い続けられます。
海外・国内の導入事例ダイジェスト
- CAINZ（日本）
需要予測にVertex AIを活用。データ前処理を最短約50分に短縮し、店舗数に依存しない仕組みに。GoogleのTAP（テック加速プログラム）も活用。
- FamilyMart Taiwan（台湾）
Vertex AI Search for retail（現行のcommerce製品ライン）でパーソナライズ検索を導入。開発期間約3か月で、クリック率が4倍に向上。
- Lowe’s（アメリカ）
類似画像検索機能「Visual Scout」にVertex AI Vector Searchを採用。画像からの探索体験を向上。
- Super-Pharm（イスラエル）
Vertex AIとBigQueryを組み合わせ、需要予測とマーチャンダイジング最適化を実施。在庫精度を約50％から90％へ改善。
- Myntra（インド）
Imagen 3 on Vertex AI による「Dream Room Inspirations」で、高精細なイメージ生成による体験型ECを実現。
ユースケース別｜“効き所”と構築方法
1. 会話型商品検索・レコメンド（CVR向上）
- やること：従来のキーワード検索に代わる会話UIを用意し、ユーザーのニーズに合わせた商品提案。
- 構成例：Vertex AI Search for commerce + レコメンド機能。GA4・CDPと連携して行動ログを活用し、構造化データ（価格・在庫など）と統合。
- 事例：FamilyMart Taiwan（閲覧・購買履歴に基づく最適化）、Lowe’s（画像アップロードで類似商品提示）。
2. 需要予測・在庫最適化（品切れや余剰を防ぐ）
- やること：SKU × 店舗 × 日単位の需要を高頻度で再学習し、仕入れや棚割りを最適化。
- 構成例：BigQueryにPOS・プロモ・天候などを集約 → Vertex AIで学習・予測 → MD・WMSに出力。
- 事例：CAINZ、Super-Pharm。
3. ビジュアル探索・スタイル提案（体験価値向上）
- やること：「好き／嫌い」や画像からユーザーの嗜好を学習し、似合うスタイルを提案。
- 構成例：画像・テキストをベクトル化 → Vertex AI Vector Searchで類似探索。Imagen等の生成AIで販促用画像も生成。
- 事例：Myntra（画像生成による内装提案機能）、Lowe’s。
成功のために押さえておきたい設計ポイント
- データ設計を最初にしっかりと
SKUマスタ、在庫、価格、媒体ごとのフィードなどのキーを統一。GA4とPOSでデータ粒度が異なる点にも注意。
- プロンプトではなく“明示ルール”で精度を担保
商品DB・在庫・ポリシーなど、事実に基づく情報はAPI/Functionで明示的に接続。
- オフライン×オンライン評価を両立
NDCG、MRRなどのオフライン指標と、CVR、AOV、離脱率、検索無効率などの実運用指標の両面で評価。
- コスト最適化戦略を明確に
検索・推薦はリクエスト単位課金＋キャッシュ戦略がカギ。ピーク時はCDNや結果キャッシュを活用。
- リリースノートは定期的にチェック
モデルのアップデートやAPI変更に対応できる体制を。
30〜90日でできるスモールスタートの進め方
| 期間 | やること |
|---|---|
| Day 0–10 | SKUマスタ・在庫・GA4・検索ログなどの棚卸し。 検索無効率・離脱率のホットスポットを可視化。 |
| Day 10–30 | Vertex AI Search for commerceをテスト導入。 ・Search：$2.50/1000件 ・Conversational：$6.00/1000件 （commerce版は無料枠の対象外） |
| Day 30–60 | A/Bテスト（検索→商品詳細→カート）でCVRや滞在時間を検証。 Serving controlsで絞り込みやブーストのルール化。 |
| Day 60–90 | 在庫・価格のリアルタイム連携、画像ベクトル探索、店舗スタッフ用パネル表示を構築。 |
小売・EC × Vertex AI のまとめ表
| ユースケース | 使う主機能 | 必要データ | 成果指標 | 代表事例 |
|---|---|---|---|---|
| 会話型検索・レコメンド | Vertex AI Search for commerce | 商品マスタ 在庫 価格 行動ログ | 検索CVR NDCG AOV 離脱率 | FamilyMart（台湾） Lowe’s (Google Cloud) |
| 需要予測・在庫最適化 | Vertex AI （Training/Batch Prediction） | 販売実績 プロモ 天候 カレンダー | OOS率 在庫回転 廃棄率 | CAINZ Super-Pharm (Google Cloud) |
| ビジュアル探索 | Vertex AI Vector Search （必要に応じて）Imagen | 商品画像・メタ情報 | CTR 滞在時間 回遊率 | Lowe’s Myntra (The Times of India) |
用語・サービスのミニ辞典（公式）
- Vertex AI：学習から推論・運用までを統合したプラットフォーム。
- Vertex AI Search for commerce：EC向けの検索・会話・レコメンド特化ソリューション。(Google Cloud)
- Vertex AI Vector Search：大規模なベクトル近傍探索のマネージド基盤（旧称の言及は控え、現行名称で統一）。(Google Cloud Documentation)
- Serving controls：検索・推薦の振る舞いをルールで制御（ブースト、除外、価格優先等）。(Google Cloud Documentation)
参考リンク
- Retail/CPGのAIトレンドまとめ（Google Cloud）
- Vertex AI Search for commerce 製品ページ（Google Cloud）(Google Cloud)
- リリースノート：Vertex AI / Agent Builder（Google Cloud）(Google Cloud)
- 事例：CAINZ（Google Cloud）
- 事例：FamilyMart Taiwan（Google Cloud）(Google Cloud)
- 事例：Lowe’s Visual Scout（Google Cloud Blog）
- 事例：Super-Pharm（Google Cloud）(Google Cloud)
- 事例：Myntra × Imagen 3 on Vertex AI（Times of India）(The Times of India)
- Vector Search の概要（Google Cloud Docs）(Google Cloud Documentation)
- 価格：Search for commerce（$2.50/1000検索、会話$6/1000）(Google Cloud)
- 価格：Vertex AI Search（一般機能の無料枠 1万クエリ／月）(Google Cloud Documentation)
- Serving controls（検索・推薦のルール化）(Google Cloud Documentation)