AI時代のEC商品可視性を支える商品データ最適化テクノロジーのChannelEngine、AI Attribute Builderを4月に投入

オランダ発のオンラインマーケットプレイス連携企業ChannelEngineは、AI主導の購買行動が広がる中で、小売事業者の商品がAI経由の発見環境でも見つかりやすくなるよう、新機能「AI Attribute Builder」を2026年4月に投入すると発表しました。新機能は、ブランドや小売業者が販売チャネルごとの要件に合わせて商品属性を生成、標準化、拡充できるようにするもので、AIエージェントやマーケットプレイスのアルゴリズムが商品を正しく理解し、比較し、推薦しやすくすることを狙っています。背景には、消費者の購買行動そのものが変わりつつあることがあります。ChannelEngineの2026年調査では、58％の消費者が商品リサーチのためにAIツールを使っているとされており、同社はAIが商品発見の入り口になりつつあると見ています。さらに、McKinseyの直近レポートを引用する形で、欧州主要市場では過去3カ月間に59％から74％の消費者がAIツールを利用し、その主な用途は商品調査、選択肢比較、ブランド発見だったと紹介されています。

ChannelEngineは、欧州のeコマースにおけるAI市場が2025年の約$1.6Bから2035年には$7B超へ成長すると見込んでいます。この変化によって、消費者は今後ますますマーケットプレイスやAIツールを通じて商品を調べるようになり、小売事業者にとっては構造化された商品データの整備が重要になります。仕様が不完全だったり、識別子が欠けていたり、属性が不統一だったりする商品リストは、AIや検索アルゴリズムに拾われにくくなるためです。ChannelEngineのVP of Strategic DevelopmentであるNiels Floorsは、商品可視性の意味そのものが変わっていると述べています。以前は「どうすれば商品を見つけてもらえるか」が問いだったのに対し、今は「AIエージェントがどう商品を理解するか」が重要になっているという指摘です。AIエージェントは商品ページを人間のように閲覧するのではなく、構造化データを評価して推薦対象を決めるため、属性の欠落や不整合は単に順位を下げるだけでなく、推薦候補から外される原因になり得るとしています。

新機能のAI Attribute Builderは、こうした課題に対応するため、商品仕様、説明文、商品識別子を含む属性情報をチャネルごとに最適化できるようにします。ChannelEngineのCEO兼FounderであるJorrit Steinzは、クリーンで一貫した商品データは以前からマーケットプレイス成功の鍵だったが、変わったのはそれを読む主体だと説明しています。これまではマーケットプレイスのアルゴリズムが主な読み手だったのに対し、これからは購買判断に影響するAIエージェントがその役割を担うようになるため、今のうちに商品データを整備できたブランドが将来も可視性を維持できると強調しています。今回の発表は、ChannelEngineが単なるマーケットプレイス接続ツールから、AI時代の商品発見基盤を支える存在へと役割を広げようとしていることを示しています。AIが検索、比較、推薦のレイヤーに入り込む中で、商品データの品質をどう担保するかが、小売業者にとって売上に直結するテーマになりつつあります。AI Attribute Builderは、その変化に備えるための基盤機能として位置づけられそうです。

ChannelEngineについて
ChannelEngineは、オランダを拠点とするオンラインマーケットプレイス連携企業で、ブランドや小売事業者が複数の販売チャネルで商品を管理、掲載、最適化できるよう支援しています。近年は、AIによる商品発見や購買行動の変化を見据え、商品データの品質向上や構造化対応を強化しており、2026年にはAI Attribute Builderを通じてAI時代のeコマース基盤づくりを進めています。