Amazonは、ユーザーがクエリを入力する際に、衣類や家庭用品のAI生成商品画像を生成するよう検索バーをアップデートした [1, 3, 4]。

この変更により、検索プロセスがキーワード依存のクエリから視覚的な補助へと移行し、顧客のプラットフォームとの関わり方が変化する。記述的な用語に対して即座に視覚的な表現を提供することで、業界の専門用語を思い出せない際に買い物客が直面する摩擦を軽減することを目指している。

この機能は、質感や特定のスタイルの正確な名称を思い出すのに苦労している買い物客をターゲットとしている [1, 6]。例えば、ユーザーが「カウルネック」や「ラタン」などのアイテムを検索すると、インターフェースがその一般的な用語を説明するための合成画像を生成する [3]。これらの画像は、ショッピングアプリおよびウェブサイトの検索インターフェース内に表示される [1, 4]。

これらのAI生成ビジュアルと、実際の在庫商品との間には明確な区別がある。画像は、ユーザーが記述内容を具体化するための例示的なガイドとして意図されており、購入可能な特定の商品を示すものではない [1, 3, 5]。一部の報告では、この機能に購入可能なアウトフィット・コラージュが含まれているとされているが [4]、別の報告では、合成画像自体は販売中の実在の商品を表していないと明記されている [3]

Amazonは、この技術を特に家庭用品とアパレルカテゴリーに展開している [1, 3]。このツールは「視覚的な辞書」として機能し、ユーザーの記述テキストをリアルタイムで合成画像に変換することで、買い物客が正しい美的感覚(エステティック)に基づいて検索しているかを確認させる [4, 5]。

今回のアップデートは、生成AIをEC体験に統合するという広範なトレンドの一環である。スタイルの視覚的な定義を自動化することで、同社は検索結果の精度を高め、ユーザーが求めるアイテムをより効率的に見つけられるようにすることで、コンバージョン率を向上させる可能性を追求している [2, 6]。

画像は、ユーザーが記述内容を具体化するための例示的なガイドとして意図されている。

Amazonは、消費者が視覚的に何を求めているかは分かっていても、それを探すための専門用語を持っていないという、ECにおける「語彙のギャップ」を解消しようとしている。合成画像を橋渡しとして利用することで、正確なキーワードへの依存度を下げ、用語が主観的または専門的になりやすいファッションやインテリアデザインといった変動性の高いカテゴリーでの売上向上を狙っている。