2026.05.22 コラム
【テックコラム】AI Commerce Search 導入方法 第1回 ~概要・機能編~
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。
本連載は全5回にわたって解説します。
- 第1回：概要・機能編（★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
- AI Commerce Search の AI が実現する高精度な検索機能
a. 従来の検索エンジンが抱える「3つの限界」
b. AI Commerce Search が変える検索のカタチ：AIがもたらす「3つのメリット」
AI Commerce Search の AI が実現する高精度な検索機能
AI Commerce Search の機能は、大きく「検索機能」と「レコメンデーション機能」に分けられます。本連載では、このうち「検索機能」にフォーカスしてご紹介します。
従来の検索エンジンが抱える「3つの限界」
一般的な従来の検索エンジンの多くは、入力されたキーワードが商品情報の中に「含まれているか否か」で判定するキーワードマッチング方式です。この方式には、現代のECサイトにおいて致命的なデメリットがあります。
- 「言葉の壁」による検索漏れ（表記ゆれ・同義語）
ユーザーが「スマホケース」と検索しても、商品名が「スマートフォンカバー」と登録されていれば、従来のエンジンではヒットしません。キーワードマッチング方式の検索エンジンでは、運営者が手動で膨大な「類義語辞書」をメンテナンスし続けなければならず、運用負荷が際限なく膨らみます。
- 「意図（文脈）」を理解できない
キーワードの有無だけで判断するため、ユーザーの真の目的を汲み取ることができません。例えば「雨の日に履ける靴」と検索しても、「雨」「日」「履ける」「靴」という文字が含まれる商品を探してしまい、本来出すべき「防水スニーカー」や「レインブーツ」に辿り着けません。
- サイト全体の「人気」や「トレンド」、個々のユーザーの「好み」や「傾向」が反映されない
従来のシステムは「新着順」や「価格順」などの静的な並び替えは得意ですが、「今まさに売れているもの」や「個々のユーザーが好む傾向」を自動で反映することは困難です。
AI Commerce Search が変える検索のカタチ：AIがもたらす「3つのメリット」
AI Commerce Search は、従来の検索エンジンが抱える限界に対し、Google が長年培ってきた「Google検索」および「Googleショッピング」の膨大な知見を凝縮した検索基盤と、最先端の「AI技術」を融合させることで、EC体験を向上することができます。
- 「セマンティック検索」による言葉の揺らぎの吸収
AI Commerce Search の最大の強みはキーワードの「一致」ではなく、言葉の「意味」を理解して検索を実行するセマンティック検索にあります。Google検索でもお馴染みの高度な自然言語処理技術を活用することで、「スマホケース」と「スマートフォンカバー」といった表記ゆれはもちろん、「仕事用のカバン」等の曖昧なキーワードに対しても、AIの技術で最適な商品を見つけて提示することができます。これにより、サイト運営者が手動で膨大な類義語辞書をメンテナンスし続ける工数から解放されるだけでなく、従来のシステムでは防げなかった検索漏れによる機会損失を削減できます。
- 検索の背景にある「ユーザーの意図」をくみ取った検索の実現
例えば「雨の日に履ける靴」といった、抽象的な悩みや利用シーンに基づいた検索キーワードに対しても、AIはその「意図」を汲み取り、最適な商品を優先的に提示します。ユーザーが入力したキーワードの背後にあるニーズを、Googleの検索技術を応用した理解力で的確に捉えることで、ユーザーを迷わせることなく目的の商品へ導くことができます。
- 「収益最大化」を自動化するダイナミック・ランキング
AI Commerce Search のAIは、膨大な過去およびリアルタイムの行動ログから、収益に直結する商品の並び順を自動生成します。AI Commerce Search は「今、この瞬間にどの商品が最も支持されているか」というトレンドや、個々のユーザーの「好み」や「傾向」をリアルタイムに解析するパーソナライズ機能を搭載しているため、検索結果のトップにはコンバージョン（購入）の可能性が最も高い商品を表示させることができます。静的な「新着順」や「価格順」では成し得なかった、AIによる科学的なアプローチでの収益最大化（CVR向上）を自動で実現します。
AI Commerce Search 検索機能の主な特徴
AIによる自動最適化に加え、ECサイトの運用に欠かせない以下の機能を柔軟に組み合わせて活用できます。
- 検索結果のコントロール（運用ルールの適用）
特定のキーワードに対し、プロモーション商品を優先的に上位へ表示（ブースト）させたり、逆に順位を下げたりすることが可能です。また、特定の語句が検索された際にキャンペーンページ等へリダイレクトさせるなど、ビジネス戦略に合わせた柔軟なルール設定が行えます。
- 検索結果の並び替え・フィルタリング
「価格順」や「新着順」といった標準的な並び替えはもちろん、ブランドやカテゴリ、価格帯など、サイト独自の絞り込みメニューに基づいた商品のフィルタリングが可能です。
- 絞り込み条件のサジェスト（動的ファセット・タイルナビゲーション）
ユーザーの検索行動をAIが学習し、その時々の検索内容に最も関連性の高い絞り込み条件を自動で提示します。ユーザーは迷うことなく、効率的に目的の商品へ辿り着けます。
- 検索キーワードのサジェスト（予測入力）
ユーザーが検索窓に入力している途中で、候補となるキーワードをリアルタイムに提案します。入力の手間を省くとともに、検索の精度を高めるサポートをします。
- 会話型エージェント
最新の生成AI技術を活用し、サイト上でAIと対話をしながら商品を探せる機能です。曖昧な悩みに対しても、チャット形式で条件を深掘りしながら最適な商品を提案します。
AI Commerce Search の料金体系
AI Commerce Search の料金は、初期費用なしの完全従量課金制です。主な課金対象は「検索（およびブラウジング）のAPIリクエスト」「会話型コマースエージェントのAPIリクエスト」「レコメンデーションのAPIリクエスト」「レコメンデーションモデルの学習」に分かれます。
※本記事の料金は2026年4月時点での公式ドキュメント「Vertex AI Search for Commerce の料金」を引用しています。最新情報は公式ドキュメントを参照ください。
※商品カタログやユーザーイベントのインポート（Product API、User Events API）、および予測入力（Complete Query API）には料金は発生しません。
検索APIの料金
検索機能の費用は、ユーザーがキーワード検索したり、カテゴリページを閲覧（ブラウジング）したりする際に発生する Search API のリクエストの合計で決まります。検索もブラウジングも、利用するAPIと料金単価は同じです。
- 料金： $2.50 / 1,000 リクエスト
- 対象： Search API のリクエスト数（キーワード検索およびブラウジング）
月間コスト例
| 項目 | リクエスト件数（月間） | 単価 (1,000件あたり) | 合計費用 |
|---|---|---|---|
| キーワード検索 | 1,500 万件 | $2.50 | $37,500 |
| ブラウジング検索 | 1,000 万件 | $2.50 | $25,000 |
| 合計 | 2,500 万件 | – | $62,500 |
会話型コマースエージェントAPIの料金
会話型コマースエージェントを導入する場合、ユーザーがAIと会話するための Conversational Search API と、商品を検索し提示するための Search API の両方を利用します。ユーザーがAIと会話するための Conversational Search API の料金単価は以下の通りです。
- 料金： $6.00 / 1,000 リクエスト
- 対象： Conversational Search API のリクエスト数
月間コスト例
| 項目 | リクエスト件数（月間） | 単価 (1,000件あたり) | 合計費用 |
|---|---|---|---|
| 会話型検索 | 200 万件 | $6.00 | $12,000 |
| 商品検索 | 1,800 万件 | $2.50 | $45,000 |
| 合計 | 2,000 万件 | – | $57,000 |
レコメンデーションの料金
レコメンデーション機能を利用する場合、予測リクエスト（Predict API）とモデルの維持（トレーニング・チューニング）の両方に料金が発生します。またレコメンデーション機能を試せるように、600 ドル相当の無料クレジットが提供されています。
レコメンデーションAPIの料金
- 料金（ボリュームディスカウントが適用されます）：
- $0.27 / 1,000 リクエスト（月間最初の2,000万件まで）
- $0.18 / 1,000 リクエスト（月間次の2.8億件）
- $0.10 / 1,000 リクエスト（月間3億件目以降）
- 対象： Predict API のリクエスト数
レコメンデーションモデルの学習の料金
- 料金：
- $2.50 / 1ノード / 1時間あたり
- 対象： トレーニングとチューニングにかかるノード時間
大規模サイト vs 小規模サイトの月間コスト例
| 項目 | 例A：大規模サイト（メガECサイト等） | 例B：小規模サイト（専門ショップ等） |
|---|---|---|
| 月間予測リクエスト数 | 10 億件 | 1,000 万件 |
| 予測リクエスト費用の内訳 | ① 最初の 2,000万件 × $0.27/1k = $5,400② 次の 2.8億件 × $0.18/1k = $50,400③ 残り 7億件 × $0.10/1k = $70,000 | ① 1,000万件 × $0.27/1k = $2,700 |
| 予測リクエスト合計 | $125,800 | $2,700 |
| トレーニング費用($2.50 / ノード時間) | 500時間 × $2.50 = $1,250 | 150時間 × $2.50 = $375 |
| チューニング費用($2.50 / ノード時間) | 100時間 × $2.50 = $250 | 30時間 × $2.50 = $75 |
| 月間合計費用 | $127,300 | $3,150 |
まとめ
AI Commerce Search が提供する高精度な検索体験のイメージは湧きましたでしょうか。続く第2回では、これらの機能を支える「カタログ設計」と「ユーザー行動データの準備」について、現場視点での注意点を交えて解説します。
▶ [第2回：データ準備・設計編（商品カタログ構成やユーザーイベント計測）はこちら]
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