2026.05.22 コラム
【テックコラム】AI Commerce Search 導入方法 第5回 ~運用編 – アラート監視設計~
AI Commerce Search（旧Vertex AI Search for Commerce）とは
こんにちは、DataCurrent の不破です。
今回は、Google Cloud が ECサイト向けに提供するAIサービス「AI Commerce Search」についてご紹介したいと思います。旧サービス名は「Vertex AI Search for Commerce（略して「VAIS:C」）」でしたが、ちょうど本記事を執筆していた2026年4月下旬に「AI Commerce Search」に変更されました。
ECサイトにおいて、ユーザーが迷わずお目当ての商品を見つけられる環境を整えることは、ショップのファンを増やし、売上を伸ばしていくための第一歩です。昨今の生成AIの普及によって検索の精度が劇的に進化しました。単なる言葉の照合ではなく、検索の背景にあるユーザーの意図や行動履歴を深く理解することで、まさに「いま欲しかった商品」をピンポイントで届けられるようになってきました。
Google Cloud の AI Commerce Search は、長年 Google が培ってきた検索技術と最先端のAI技術を駆使して、まさに上記のようなリッチなEC体験を提供することを可能にします。個々のユーザーにパーソナライズされた、より精度の高い検索体験を提供することで、ECサイトのクリック率やコンバージョン率の向上に貢献することができます。また検索だけでなく、同様に生成AIに下支えされた高度なレコメンデーションの提示も可能です。
本記事では、AI Commerce Search の公式ドキュメント、および弊社の導入ご支援経験に基づいて、AI Commerce Search の検索機能の概要と具体的な実装方法についてご紹介します。
連載は全5回にわたって解説します。
- 第5回：運用編 – アラート監視設計（★本記事）
※この記事は、2026年4月時点に執筆したものであることをご留意ください。
目次
- コンソール画面でのモニタリング方法
a. 「商取引向け検索（AI Commerce Search）」コンソール画面 > モニタリング
b. 「商取引向け検索（AI Commerce Search）」コンソール画面 > 分析
c. 「API とサービス」コンソール画面 > Vertex AI Search for Commerce API
コンソール画面でのモニタリング方法
いよいよ本番環境に AI Commerce Search の API が実装されたら、各機能が問題なく動作しているか、API にエラーが発生していないか、各種データが正常に連携されているかなど、常にシステムの『健康状態』をウォッチする必要があります。
検索機能の本番リリース後に、コンソール画面上で確認すべきポイントをいくつかご紹介します。
「商取引向け検索（AI Commerce Search）」コンソール画面 > モニタリング
まず見るべきは、AI Commerce Search コンソール画面の「モニタリング」メニューです。この画面では、AI Commerce Search のAPIメソッド別のトラフィック量や、エラー数、レイテンシのグラフが表示され、リアルタイムで AI Commerce Search の稼働状況の概観をつかむことが可能です。
画面上部の各グラフの右上にある三点リーダー（…）から「Metrics Explorer で表示する」をクリックすると、Metrics Explorer のコンソール画面に遷移し、より柔軟にグラフの設定値を変更して見ることができます。
また、画面下部にエラーログのサマリが表示された場合、その上をクリックすると Cloud Logging のコンソール画面に遷移し、ログエクスプローラからより詳細なログを確認することができます。
「商取引向け検索（AI Commerce Search）」コンソール画面 > 分析
ある程度データが溜まってきたら、AI Commerce Search コンソール画面の「分析」メニューを定期的にウォッチします。この画面では、各機能のパフォーマンス指標（収益率、検索回数、ゼロ件ヒット率、CTR等）の日別の推移や統計データが表示されます。各パフォーマンス指標に違和感が無いか、改善ポイントがあるかなどを確認したり、導入直後と現在とで数値がどのように変化しているかを確認することができます。またサイト側の仕様変更が発生した場合も、AI Commerce Search の数値に影響が無いかをチェックすることをお勧めします。
「検索ごと」の分析指標の詳細は下記の表をご参考ください。
| 分析指標 | 概要 | 説明 |
|---|---|---|
| Aggregated Per Search Metrics | 検索ごとの集計指標 | サイト全体で行われた検索のパフォーマンス全体の概要を示します。 |
| Revenue Rate | 検索あたりの収益率 | 購入完了イベントで発生した収益額を、検索の総数で割った値です。 |
| Search Count | 検索回数 | サイト全体で実行された検索の合計回数を示します。 |
| No Results Rate | 結果なし率 | 結果が返されなかった検索の数を、検索の総数で割った値です。 |
| Click Through Rate (CTR) | 検索あたりのクリック率 (CTR) | 検索結果からのクリック数を、検索の総数で割った値です。 |
| Add-To-Cart (ATC) Rate | 検索あたりのカート追加率 (ATC率) | 検索結果から発生したカート追加イベントの数を、検索の総数で割った値です。 |
| Purchase Rate | 検索あたりの購入率 | 検索結果から発生した購入完了イベントにおける商品の購入ユニット数を、検索の総数で割った値です。 |
| Search Count by Device Type | デバイスタイプ別検索件数 | デバイスタイプごとに実行された検索の総数を示します。 |
| Average Unit Value (AUV) | 検索に起因して購入された商品の平均単価 (AUV) | 購入完了イベントから発生した収益額を、購入完了イベントで発生した商品の総ユニット数で割った値です。（検索に起因する購入完了イベントのみに基づいて計算されます。） |
| Personalization Rate | 検索あたりのパーソナライズ率 | パーソナライズされた検索の数を、検索の総数で割った値です。 |
| Daily Analytics Per Search | 検索ごとの日次分析 | 検索パフォーマンス指標を詳細な日次ビューで提供します。 |
・参考：https://cloud.google.com/retail/docs/metrics?hl=ja
「API とサービス」コンソール画面 > Vertex AI Search for Commerce API
「Vertex AI Search for Commerce API」の画面からも、APIの稼働状況を確認することが可能です。（※本ブログ執筆時点ではまだ旧サービス名称で表示されています。）「API とサービス」のコンソール画面 > 「有効な API とサービス」から「Vertex AI Search for Commerce」で検索して開き、「指標」タブや「割り当てとシステム上限」タブを確認します。特に [第3回：実装編]でご紹介した通り、「検索APIの分間リクエスト数（Search requests per minute）」の上限緩和申請を行っている場合、APIのリクエスト数が上限に達していないかは気になるポイントかと思います。
「Vertex AI Search for Commerce API」の画面から「割り当てとシステム上限」のタブを見ると、各指標に割り当てられた上限値に対する「現在の使用率」を確認できます。時系列の推移までは見ることはできませんが、まだ余裕があるのかギリギリの状態なのかを把握し、上限を増やした方が良いかの判断材料になります。また、その他の指標についても一通り確認し、割り当てに対する使用率に問題ないか確認することをお勧めします。
監視アラートの設定方法
AI Commerce Search の標準アラート
AI Commerce Search には、利用者がゼロから監視設計・設定を行わなくても済むように、あらかじめ AI Commerce Search の運用監視に必要となる一連の標準アラートが用意されています。利用者は AI Commerce Search のコンソール画面からアラートを有効化するだけで、簡易的にアラート作成を行うことが可能です。もし自社サイトにおける AI Commerce Search の運用上、標準アラートだけでは不十分という場合は、自前のアラートを追加で設定することをお勧めします。
AI Commerce Search の標準アラートは2種類あり、1つが「データ品質」画面から設定できる「データ品質アラート」、もう1つが「モニタリング」画面から設定できる「推奨アラート」です。以下に概要と有効化方法をご紹介します。
– データ品質アラート
| 監視内容 | アラートポリシー名 | 概要 |
|---|---|---|
| データ品質 | （AI Commerce Search から直接送信されるため、アラートポリシー無し） | AI Commerce Search の「データ品質」ダッシュボードの指標値が「適合」から「不適合」に変化した場合 |
データ品質アラートについては、コンソール画面の「データ品質」>「アラートを構成」をクリックし、通知先のメールアドレスを設定して有効化することができます。
データ品質アラートは、データ品質ダッシュボードの指標値が「適合」から「不適合」に変化した場合にトリガーされます。アラートがトリガーされると、以下のようなメール形式で送信されます。
・参考：https://docs.cloud.google.com/retail/docs/data-quality?hl=ja#data-quality-alert
– 推奨アラート
| 監視内容 | アラートポリシー名 | 概要 |
|---|---|---|
| 商品APIリクエストエラー率 | High product error ratio | プロダクトサービスAPIのエラー率がしきい値を超える状態が5分以上続く場合 |
| 検索APIリクエストエラー率 | High search error ratio | search メソッドにより返されるエラーの割合がしきい値を超える状態が5分以上続く場合 |
| レコメンドAPIリクエストエラー率 | High predict error ratio | predict メソッドにより返されるエラーの割合がしきい値を超える状態が5分以上続く場合 |
| ユーザーイベント計測エラー率 | High user events error ratio | ユーザーイベントサービスAPIのエラー率がしきい値を超える状態が5分以上続く場合 |
| ユーザーイベント計測数減少 | User events record reduction | ユーザーイベントが10分間記録されない場合 |
| 商品カタログ・ ユーザーイベント結合率 | Ratio of unjoined user events increased above threshold for last hour | 過去1時間において、未結合のユーザーイベントの比率がしきい値を超えた場合 |
| 商品カタログ・ ユーザーイベント結合率 | Ratio of unjoined user events increased above threshold for last 12 hours | 過去12時間において、未結合のユーザーイベントの比率がしきい値を超えた場合 |
推奨アラートは、検索API、レコメンデーションAPIのエラーや、商品カタログ、ユーザーイベントのデータ取り込みに関する異常を検知するために、AI Commerce Search が有効化を推奨しているアラートです。これらのアラートは、コンソール画面の「モニタリング」>「＋ N個の推奨アラート」をクリックし、右側のパネルに表示された「推奨されるアラートポリシー」を有効化して設定することができます。各アラートを有効化する際は、通知先チャネルを追加し、必要に応じてしきい値を変更します。
通知チャンネルの上をクリックすると、既に登録されているチャンネルのリストが表示されます。もし通知チャンネルが未登録の場合は、「Manage Notification Channels」のリンクをクリックすると、通知チャンネルを登録できる画面が立ち上がりますので、そこから「Add New」をクリックして新規で通知チャンネルを登録します。登録して元の画面に戻ると、追加したチャンネルを通知先として選択することができます。
AI Commerce Search のコンソール画面からアラートを有効化すると、Cloud Monitoring のコンソール画面のアラートポリシー一覧にも同期され、有効化したアラートポリシーが表示されるようになります。（トグルボタンのオンオフも同期されます）
例えば No.6 の「User events record reduction」のアラートは、ユーザーイベントが10分間記録されない場合にトリガーされます。アラートがトリガーされると、指定したチャンネル宛に通知されます。メールアドレスを指定した場合は、以下のような形式で送信されます。
・参考：https://docs.cloud.google.com/retail/docs/error-reporting?hl=ja
まとめ
今回は、全5回にわたる連載を通じて、AI Commerce Search（旧Vertex AI Search for Commerce）の検索機能の導入から運用、監視設計までを紐解いてきました。この連載が、皆様のECサイトの収益やユーザー体験を向上させるためのヒントになれば幸いです。
最後に
自社に専門人材がいない、リソースが足りない等の課題をお持ちの方に、エンジニア領域の支援サービス（Data Engineer Hub）をご提供しています。 お困りごとございましたら是非お気軽にご相談ください。
本件に関するお問い合わせは下記にて承ります。
株式会社DataCurrent
info@datacurrent.co.jp