誰もが経験したことがあるでしょう。B2Bサイトや複雑なeコマースサイトにアクセスし、探している特定の部品や製品がそこにあるとわかっているのに、どうしても見つけられない。何千もの商品と技術仕様が並ぶカタログをナビゲートしているときに、正確なキーワードを要求する汎用的な検索バーは役に立ちません。これはすぐに不満がたまり、諦めてしまう原因になります。
幸いなことに、Magento（現Adobe Commerce）のようなプラットフォームはより賢くなっています。AI搭載の機能を活用して、検索体験を当てずっぽうのゲームではなく、役立つ会話のように感じさせてくれます。これは顧客に努力させるのではなく、適切な製品へと導くことがすべてです。
このガイドでは、Magento AIインテリジェントファセットとは何か、どのように機能するのか、そしてその限界について解説します。さらに重要なこととして、サイト上の顧客と舞台裏で働くサポートチームの両方を助ける発見体験をどのように作り出すかを見ていきます。
Magento AIインテリジェントファセットとは？
この用語を分解してみましょう。「ファセット」とは、実際にはスマートフィルターの専門用語にすぎません。eコマースサイトのサイドバーにある、サイズ、色、ブランド、その他の仕様で製品を絞り込むための機能、あれがそうです。山のような選択肢の中から、探しているものを正確に見つけるのに役立ちます。
「インテリジェント」な部分はAIが登場するところで、Magentoの場合は特にAdobe Senseiがそれにあたります。すべての検索に対して同じ固定のフィルターリストを表示するのではなく、AIが検索語と他の買い物客の行動を見て、その瞬間に最も関連性の高いフィルターを表示します。
例えば、誰かが「ランニングシューズ」と検索した場合、AIは「ブランド」と「サイズ」のフィルターを優先するかもしれません。しかし、「工業用バルブ」と検索すれば、おそらく「素材」と「圧力定格」がトップに表示されるでしょう。この小さな変更により、顧客が次に何を必要とするかを予測することで、クリック数や当てずっぽうの手間が大幅に省かれ、顧客はより早く適切な製品にたどり着くことができます。
Magento AIインテリジェントファセットの主な機能
AI搭載の検索は、単にフィルターを改善するだけではありません。動的でパーソナルなショッピング体験の創出を助け、単純な検索バーを人々が実際に商品を購入するためのツールに変えます。
AIによる関連性の向上
このAIの本当に素晴らしい点は、ユーザーの行動から学習する方法です。アルゴリズムは、人々が何をクリックし、何をカートに入れ、購入履歴はどうか、さらにはページをどれくらいの時間見ているかまで監視します。このすべての情報を使用して、検索結果を継続的に再ランク付けします。これにより、最も人気のある製品やベストセラー商品が自然に上位に表示されるようになり、これは静的なカタログの並べ替えからの大きな進歩です。
また、これにより新しいレベルのパーソナライゼーションが可能になります。システムはさまざまなタイプの顧客を認識し始め、彼らに合わせて体験を微調整することができます。例えば、再訪したB2Bクライアントには、過去の注文や業界に関連する製品に基づいて優先順位付けされた結果が表示され、ストアが彼らのビジネスを実際に理解しているように感じさせることができます。
動的フィルタリング
これについては既に触れましたが、非常に重要です。インテリジェントファセットは、適切なフィルターを表示するだけでなく、関連性のないものを非表示にします。これにより、インターフェースが整理され、ユーザーにとって圧倒されることが少なくなります。
これは、巨大な選択肢のリストを提示し、その半分が「0件の結果」という行き止まりにつながることが多い旧来のレイヤーナビゲーションに比べて、大きな改善です。AIは、表示されるすべてのフィルターが実際に役立ち、実際の商品につながることを保証するため、発見プロセス全体がスムーズに進みます。
同義語とタイプミスの処理
AI検索は、単語そのものだけでなく、文脈を理解するのに十分な賢さを持っています。「スニーカー」が「ランニングシューズ」の別名であること、「ラップトップ」が「ノートパソコン」であることを知っており、一般的なスペルミスも、単に諦めて結果を表示しないのではなく、処理することができます。
これはあなたが思う以上に重要です。ある調査によると、eコマースサイトの27%は、買い物客が検索でたった1文字を間違えただけで、有用な結果を返せないことがわかっています。AI搭載の検索は、これらの小さな人的ミスをうまく処理し、コンバージョン率に大きな打撃を与えかねない検索の離脱を防ぎます。
Magento AI画像検索機能のスクリーンショット。Magento AIインテリジェントファセットが複雑な検索クエリをどのように処理できるかを示しています。Magento AIインテリジェントファセットの限界
Magento AIインテリジェントファセットは、顧客がカタログ内の製品を見つけるのを助ける素晴らしいツールです。しかし、彼らの質問が製品の属性に関するものではない場合はどうなるでしょうか？もし彼らがフィルターだけでなく、助けを必要としている場合はどうでしょう？
これが、ストアフロント専用の検索ツールが限界を持つ点です。MagentoのAIは製品カタログを理解することに長けていますが、通常、それ以外のことは何も知りません。「大量注文の場合の返品ポリシーは？」や「この機器の設置サービスは提供していますか？」といった重要な質問には答えることができません。これにより情報のギャップが生まれ、答えは社内のどこかに存在するものの、サイトのメイン検索バーからは見つけることが不可能になります。その時点で、不満を抱いた顧客はサイトを離れるか、サポートチケットを提出することになり、それはチームの作業負荷を増やし、ぎこちない体験を生み出します。
顧客が製品フィルター以上のものを必要とするとき
スマートなものであっても、製品検索ツールは、大きな買い物に伴うような種類の質問には対応できません。次のようなことを考えてみてください：
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販売前の質問：「この部品は、私が持っている機械のモデルXで動作しますか？」
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販売後のサポート：「このデバイスのエラーコード45を修正するにはどうすればよいですか？」
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物流とポリシー：「ドイツへの配送オプションは何ですか？」
検索バーがこれらの質問に答えられないと、顧客の体験は頓挫します。彼らは、問い合わせページを探したり、イライラしながらメールを送ったりするなど、別の方法に切り替えざるを得なくなります。
なぜサポートチームはもっと多くのものを必要とするのか
サポートチケットが届くと、今度はエージェント自身が検索の問題に直面します。彼らは正しい答えを迅速に見つける必要がありますが、情報はどこにでもある可能性があります。ヘルプセンターの記事、Zendeskの古いチケット、Confluenceの内部プロセス文書、あるいはGoogleドキュメントに埋もれた仕様書などです。
ここでeesel AIのようなツールが真価を発揮します。eesel AIは、製品カタログだけでなく、すべてのナレッジソースを一つにまとめるために作られています。一つのシステムに縛られることなく、ヘルプデスク、社内Wikiに接続し、過去のサポートチケットからも学習します。これにより、AI Copilotは、ビジネスの隅々から情報を引き出し、顧客の本当の問題を解決するために、エージェントが正確で文脈を認識した返信を数秒で作成するのを助けます。
価格と設定
MagentoストアにAI検索を追加したい場合、基本的には2つの選択肢があります。組み込みのAdobeソリューションを使用するか、サードパーティの拡張機能を利用するかです。どちらにも独自のコストと設定のハードルがあります。
Adobe Commerce Live Search
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価格： 良いニュースは、Adobe Commerceライセンスを持っていればLive Searchは無料で含まれていることです。問題は、Magentoのオープンソース版では利用できないことです。アクセスするにはAdobe Commerceプラットフォームへの投資が必要となり、これは多くのビジネスにとって深刻な出費になる可能性があります。
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実装： ネイティブツールなので統合はスムーズですが、モジュールをインストールし、管理パネルですべてを設定するには依然として開発者が必要です。スイッチを一つ切り替えるだけで完了、というわけにはいきません。
サードパーティのAI検索拡張機能
KlevuやDoofinderのようないくつかの人気拡張機能は、MagentoにAI検索機能をもたらすことができます。これらは強力なツールですが、考慮すべき独自の事項が伴います。
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価格： これらの拡張機能は通常、サブスクリプション料金がかかり、価格は検索トラフィック、カタログサイズ、必要な機能によって大きく変動します。これにより、予算が少し予測しにくくなる可能性があります。
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実装： サードパーティのモジュールであるため、Magentoサイトに新たな要素が加わります。インストール、設定、そして他の拡張機能やカスタムコードと衝突しないように確認する必要があります。
| ツール | 価格モデル | 開始価格（概算） | 主な機能 |
|---|---|---|---|
| Adobe Live Search | Adobe Commerceライセンスに含まれる | N/A（高価なライセンスが必要） | ネイティブ統合、Adobe Sensei搭載 |
| Klevu | 検索使用量/SKUに基づく段階制 | ~$599/月 | 自己学習型検索、カタログの自動エンリッチメント |
| Doofinder | 検索リクエスト数に基づく段階制 | 無料から、有料プランは~$39/月から | AIパーソナライゼーション、画像検索 |
より柔軟な考え方
この問題には、別のアプローチ方法もあります。例えば、eesel AIはインストールして維持する必要がある別のMagentoモジュールではありません。これは、ヘルプデスクやナレッジベースなど、すでに使用しているツールに接続するセルフサービスプラットフォームであり、数分で起動して実行できます。
価格は明快です。解決件数ごとに課金されないプランでは、忙しい月があったり、より多くの顧客を成功裏に支援したりしてもペナルティを受けることはありません。まずは簡単なティア1の質問への回答を自動化することから小さく始め、効果を確認しながら拡大していくことができます。AIを始めるためだけに、大規模でハイリスクなプロジェクトは必要ありません。
Magento AIインテリジェントファセットとカスタマーサポートの連携
Magento AIインテリジェントファセットは、サイトでの製品検索を大きく向上させます。正しく設定されていれば、顧客が探しているものを簡単に見つけられるようにすることで、コンバージョンを確実に高めることができます。
しかし、それはパズルの一片を解決するにすぎません。真に優れた顧客体験には、その同じインテリジェンスがストアフロントからサポートチームまで及ぶ必要があります。検索ツールが製品カタログしか見ることができない場合、より複雑な質問を持つ顧客にとっては行き止まりを作ってしまうことになります。
最善のアプローチは、強力なストアフロント検索と、顧客と自社チームの両方を助ける統合AIを組み合わせることです。会社のすべての知識をつなげることで、必要な場所で迅速かつ正確な回答を提供できます。
顧客やサポートチームに情報を探させるのはやめましょう。eesel AIは、ヘルプデスク、製品情報、社内ドキュメントを統合し、あらゆる場所で即座に回答を提供します。無料で試してみて、数ヶ月ではなく数分で最前線のサポートを自動化する方法をご覧ください。
よくある質問
Magento AIインテリジェントファセットとは、ユーザーの検索語や行動に基づいて動的に調整されるAI搭載のスマートフィルター（ファセット）を指します。最も関連性の高いフィルターを最初に表示することで、クリック数を減らし、顧客が特定の製品をより迅速に見つけるのを助け、製品発見を改善します。
AI（具体的にはAdobe Sensei）を使用して、クリック、カートへの追加、購入履歴などのユーザー行動から学習します。これにより、検索結果とフィルターを動的に再ランク付けし、顧客の過去のやり取りや業界に基づいてパーソナライズされた推奨事項を提供することで、ショッピング体験をパーソナライズすることができます。
はい、Magento AIインテリジェントファセットは、正確なキーワードだけでなく、文脈や意味を理解するように設計されています。同義語（例：「ランニングシューズ」に対する「スニーカー」）や一般的なスペルミスを適切に処理し、些細なエラーによる「結果なし」という残念なページを防ぎます。
製品発見には優れていますが、Magento AIインテリジェントファセットは主にストアフロントの製品検索ツールです。通常、返品ポリシー、設置ガイド、販売後の技術サポートの問い合わせなど、製品カタログ外の質問には答えられないため、総合的なカスタマーサポートにおいて情報のギャップが生じます。
Magento AIインテリジェントファセットを動かすAdobe Live Searchは、Adobe Commerceライセンスには無料で含まれていますが、オープンソース版のMagentoには含まれていません。KlevuやDoofinderのようなサードパーティの拡張機能は、使用状況や機能に基づいたサブスクリプション料金で同様の機能を提供しています。
Adobe Live Searchの場合、開発者がAdobe Commerceインスタンス内でモジュールをインストールし、設定する必要があります。サードパーティの拡張機能の場合は、そのモジュールをインストールし、セットアップし、既存のMagentoサイトとの互換性を確認する必要があります。
もちろんです。Magento AIインテリジェントファセットがストアフロントの製品検索を強化する一方で、eesel AIのような統合AIプラットフォームで補完することで、インテリジェンスをカスタマーサポートにまで拡張できます。これにより、エージェントはヘルプデスク、社内Wiki、その他のナレッジベースから迅速に情報にアクセスし、包括的な回答を提供できるようになります。
