AIエージェントが買い物をする時代、
あなたの商品データはAI-Readyですか？
AIエージェントが買い物をする時代、
あなたの商品データはAI-Readyですか？
消費者に代わってAIが商品を検索・比較・購入する「Agentic Commerce」が急速に普及している。 このシフトにおいて、商品データの品質と構造がそのまま売上に直結する
—— SEOの次の戦場は、AIに「読まれ、理解され、選ばれること」だ。
The Commerce Shift
購買の主体が、人間からAIへ移行している
「人が検索して、人が判断して、人が買う」モデルは終わりつつある。
AIエージェントが意図を解釈し、候補を絞り込み、自律的に購入を完了する。
この変化に対応できていない商品データは、競争から静かに脱落していく。
BEFORE
BEFORE
従来のコマース
人が能動的に検索・比較・購買
消費者がキーワードを入力し、複数のページを閲覧して購入を判断。「見せ方」と「感情訴求」が差別化の主軸だった。
人が能動的に検索・比較・購買
消費者がキーワードを入力し、複数のページを閲覧して購入を判断。「見せ方」と「感情訴求」が差別化の主軸だった。
視覚的UX・コピーライティングが武器
人間が読みやすい自然言語の説明文と、直感に訴える画像・動画が購買意欲を動かしていた。
視覚的UX・コピーライティングが武器
人間が読みやすい自然言語の説明文と、直感に訴える画像・動画が購買意欲を動かしていた。
SEOがトラフィックの主役
Googleの検索順位を制することが競争の中心。10の青いリンクの中に入ることが目標だった。
SEOがトラフィックの主役
Googleの検索順位を制することが競争の中心。10の青いリンクの中に入ることが目標だった。
AFTER
AFTER
エージェンティックコマース
AIが検索・判断・購入を代行
ユーザーの意図をAIが解釈し、条件に合う商品を自動選定・カート投入・決済まで完了する。すでに30〜45%の消費者がAIで商品をリサーチしている（Bain 2025）。
AIが検索・判断・購入を代行
ユーザーの意図をAIが解釈し、条件に合う商品を自動選定・カート投入・決済まで完了する。すでに30〜45%の消費者がAIで商品をリサーチしている（Bain 2025）。
構造化データ・文脈の精度が競争力
AIが機械的に読解・比較できるデータ形式と、意味的に豊かな文脈情報が不可欠になった。スペックの正確性が直接コンバージョン率を左右する。
構造化データ・文脈の精度が競争力
AIが機械的に読解・比較できるデータ形式と、意味的に豊かな文脈情報が不可欠になった。スペックの正確性が直接コンバージョン率を左右する。
GEO（生成AIエンジン最適化）が新戦場
ChatGPT・Perplexity・Geminiの回答に選ばれることが集客の鍵になる。AI流入からのコンバージョン率は通常流入より31%高い（2025年データ）。
GEO（生成AIエンジン最適化）が新戦場
ChatGPT・Perplexity・Geminiの回答に選ばれることが集客の鍵になる。AI流入からのコンバージョン率は通常流入より31%高い（2025年データ）。
PROBLEM
なぜ今、商品データの整備が急務なのか
Agentic Commerceの台頭により、これまで「後回し」にされてきた商品データの問題が、
直接的な機会損失として現れ始めている。
メーカー・仕入先ごとにデータ形式がバラバラ
情報の探索にかかるムダをゼロに。
Excel・PDF・CSV・独自フォーマット——商品データはサプライヤーごとに異なる形式で届く。手作業での統合は限界に達し、データ品質のばらつきが常態化している。
Lazuliに蓄積された商品マスタから、必要な情報を瞬時に検索・取得。部門をまたいだ情報共有もスムーズに。
AIへの影響
AIへの影響
スキーマが不統一なデータはAIが比較・ランク付けできず、候補から除外される。
スペックが揃っているだけでは AIに「理解されない」
プロモーション・EC対応のスピードが変わる。
「重量300g」という数値だけでは、AIは「長時間歩いても疲れにくい」という価値を生成できない。機能をベネフィット言語に変換し、利用文脈を付与しなければ、AIは商品の価値を理解できない。
商品マスタから必要項目を自動抽出・フォーマット整形。登録作業や営業資料作成の手間を大幅に削減。
AIへの影響
AIへの影響
文脈が薄い商品はAIのレコメンド対象として優先度が下がり、競合に見劣りする。
プロモーション・EC対応のスピードが変わる。
商品マスタから必要項目を自動抽出・フォーマット整形。登録作業や営業資料作成の手間を大幅に削減。
AIへの影響
文脈が薄い商品はAIのレコメンド対象として優先度が下がり、競合に見劣りする。
AIクローラーに読まれていない
規制対応や問い合わせに、即座に応える組織へ。
JSON-LD・Schema.orgが未実装、AIクローラーがブロックされている、UCP/ACP形式に未対応——データが存在しても、AIが取得できなければ「存在しない商品」と同じだ。
製品仕様・更新履歴が一元管理され、品質保証・法務部門との連携も迅速に。対応の質とスピードを両立。
AIへの影響
AIへの影響
ChatGPT・Perplexityの回答に商品情報が含まれず、候補に上がらない。
規制対応や問い合わせに、即座に応える組織へ。
製品仕様・更新履歴が一元管理され、品質保証・法務部門との連携も迅速に。対応の質とスピードを両立。
AIへの影響
ChatGPT・Perplexityの回答に商品情報が含まれず、候補に上がらない。
カテゴリ・タグ付けが非標準化されている
情報の探索にかかるムダをゼロに。
同じ商品でも部門やチャネルによって分類が異なるケースが頻発する。AIは分類の一貫性を前提に動作するため、非標準なタクソノミーは致命的な欠陥になる。
Lazuliに蓄積された商品マスタから、必要な情報を瞬時に検索・取得。部門をまたいだ情報共有もスムーズに。
AIへの影響
AIへの影響
カテゴリ推論の精度が下がり、レコメンドエンジンから適切な文脈で提示されない。
データ更新の遅延がAIの信頼性を失わせる
プロモーション・EC対応のスピードが変わる。
価格改定・在庫変動・仕様変更がリアルタイムで反映されていなければ、AIエージェントは誤った情報をもとに購買判断を行い、返品・クレームにつながる。
商品マスタから必要項目を自動抽出・フォーマット整形。登録作業や営業資料作成の手間を大幅に削減。
AIへの影響
AIへの影響
データ鮮度の低いサイトはAIシステムの信頼スコアが低下し、推薦頻度が継続的に落ちていく。
プロモーション・EC対応のスピードが変わる。
商品マスタから必要項目を自動抽出・フォーマット整形。登録作業や営業資料作成の手間を大幅に削減。
AIへの影響
データ鮮度の低いサイトはAIシステムの信頼スコアが低下し、推薦頻度が継続的に落ちていく。
AI上での露出を計測できていない
規制対応や問い合わせに、即座に応える組織へ。
ChatGPT・Perplexityからの流入が計測されていない、AI生成回答でのブランドポジションが把握できていない——現状が見えなければ、改善のスタートラインにも立てない。
製品仕様・更新履歴が一元管理され、品質保証・法務部門との連携も迅速に。対応の質とスピードを両立。
AIへの影響
AIへの影響
競合がAI対応を完了したとき、気づいた時点では差が取り返せなくなっている。
規制対応や問い合わせに、即座に応える組織へ。
製品仕様・更新履歴が一元管理され、品質保証・法務部門との連携も迅速に。対応の質とスピードを両立。
AIへの影響
競合がAI対応を完了したとき、気づいた時点では差が取り返せなくなっている。
Lazuli AI-Ready 5 Step
AIに「存在し、理解され、届き、
選ばれ、進化し続ける状態」を作る
AIに「存在し、理解され、届き、選ばれ、進化し続ける状態」を作る
Lazuliが定義するAI-Ready 5 Stepは、Agentic Commerceにおいて 企業が勝ち続けるための体系的なフレームワーク。 5つのステップは順序通りに積み上げるもので、基盤なき上位ステップは機能しない。
01
Structure
AI-Readable
整理する
認識できるか
AIが読める状態にする。商品データ整備・統合・構造化フォーマット変換・Schema.org実装。
01
Structure
AI-Readable
整理する
認識できるか
AIが読める状態にする。商品データ整備・統合・構造化フォーマット変換・Schema.org実装。
02
Enrich
AI-Understandable
意味付ける
理解されるか
AIが理解できる状態にする。スペック→文脈変換・ベネフィット言語化・セマンティック強化。
02
Enrich
AI-Understandable
意味付ける
理解されるか
AIが理解できる状態にする。スペック→文脈変換・ベネフィット言語化・セマンティック強化。
03
Deliver
AI-Reachable
届ける
候補に入るか
AIに届く状態にする。GEO技術最適化・プラットフォーム接続・FAQ整備・UCP/ACP対応。
03
Deliver
AI-Reachable
届ける
候補に入るか
AIに届く状態にする。GEO技術最適化・プラットフォーム接続・FAQ整備・UCP/ACP対応。
04
Stay Fresh
AI-Relevant
鮮度を保つ
選ばれるか
AIによる「選ばれる理由」を生成・循環させる。CDP・CRM・コミュニティ・UGC連携。
04
Stay Fresh
AI-Relevant
鮮度を保つ
選ばれるか
AIによる「選ばれる理由」を生成・循環させる。CDP・CRM・コミュニティ・UGC連携。
05
Optimize
AI-Competitive
進化させる
勝ち続けるか
AI上で継続的に計測・改善・進化する。AI参照率・CVR分析・PDCA・組織横断設計。
05
Optimize
AI-Competitive
進化させる
勝ち続けるか
AI上で継続的に計測・改善・進化する。AI参照率・CVR分析・PDCA・組織横断設計。
SERVICE
AI-Readyの基盤をLazuliとLazuli PDPが作る
AIに「存在し、理解され、届き、選ばれ、進化し続ける状態」を作る
5 Stepの中でもStep 1（Structure）とStep 2（Meaning）は、 すべての上位ステップの土台になる。Lazuli PDPはこの基盤を自動化・高速化する Product Data Platformであり、Lazuliはそこから先の戦略支援まで包括的にカバーする。
Lazuli PDP がコアで担う
商品データ基盤
全ステップの土台。ここがなければ上位ステップは機能しない。
01
Structure
整理する
02
Enrich
意味付ける
Lazuli が戦略・実装支援
マーケティング展開
整備された商品データをAIに届け、選ばれる理由を循環させる。
03
Deliver
届ける
04
Stay Fresh
鮮度を保つ
Lazuli が伴走支援
経営 / 組織
AI上での競争力を継続的に計測・改善し、組織として進化し続ける。
04
Optimize
進化させる
今すぐ商品データをAI-Readyに整備する
AIエージェントに「選ばれる商品データ」への移行は、 早く始めるほど競合との差が開く。 まずは現状のAI-Ready度の診断から始めよう。
今すぐ商品データをAI-Readyに整備する
AIエージェントに「選ばれる商品データ」への移行は、 早く始めるほど競合との差が開く。 まずは現状のAI-Ready度の診断から始めよう。
今すぐ商品データをAI-Readyに整備する
AIエージェントに「選ばれる商品データ」への移行は、 早く始めるほど競合との差が開く。 まずは現状のAI-Ready度の診断から始めよう。
FEATURES
Lazuli PDPの自動処理パイプラインと主要機能
AIに「存在し、理解され、届き、選ばれ、進化し続ける状態」を作る
どんな形式の商品データも、AIが読める構造化データへ自動変換。
任意形式で入力
任意形式で入力
CSV / XLSX / PDF
AI自動抽出
構造を把握・解析
AI自動抽出
構造を把握・解析
スキーマ
マッピング
AI推論で自動変換
スキーママッピング
AI推論で自動変換
正規化・標準化
表記ゆれ・単位を統一
正規化・標準化
表記ゆれ・単位を統一
バリデーション
品質ルールで自動検証
バリデーション
品質ルールで自動検証
AI対応データ出力
エージェントに最適化
AI対応データ出力
エージェントに最適化
SCHEMA INFERENCE
AIスキーマ推論・自動マッピング
バラバラな形式で届くメーカーデータを、AIがカラムの意味を推論してターゲットスキーマへ自動マッピング。 未知の形式にも即対応。
SCHEMA INFERENCE
AIスキーマ推論・自動マッピング
バラバラな形式で届くメーカーデータを、AIがカラムの意味を推論してターゲットスキーマへ自動マッピング。 未知の形式にも即対応。
SCHEMA INFERENCE
AIスキーマ推論・自動マッピング
バラバラな形式で届くメーカーデータを、AIがカラムの意味を推論してターゲットスキーマへ自動マッピング。 未知の形式にも即対応。
DATA NORMALIZATION
正規化・標準化エンジン
「3kg / 3,000g / 3000グラム」を一括統一。 単位変換・表記ゆれ解消・日付標準化をルールベースで処理し、AIの比較精度を最大化。
DATA NORMALIZATION
正規化・標準化エンジン
「3kg / 3,000g / 3000グラム」を一括統一。 単位変換・表記ゆれ解消・日付標準化をルールベースで処理し、AIの比較精度を最大化。
DATA NORMALIZATION
正規化・標準化エンジン
「3kg / 3,000g / 3000グラム」を一括統一。 単位変換・表記ゆれ解消・日付標準化をルールベースで処理し、AIの比較精度を最大化。
CATEGORY ESTIMATION
AIカテゴリ自動推定
商品名・スペック・説明文からAIがカテゴリを自動推定・タグ付け。 一貫したタクソノミーでAIのレコメンド精度と検索ヒット率を向上。
CATEGORY ESTIMATION
AIカテゴリ自動推定
商品名・スペック・説明文からAIがカテゴリを自動推定・タグ付け。 一貫したタクソノミーでAIのレコメンド精度と検索ヒット率を向上。
CATEGORY ESTIMATION
AIカテゴリ自動推定
商品名・スペック・説明文からAIがカテゴリを自動推定・タグ付け。 一貫したタクソノミーでAIのレコメンド精度と検索ヒット率を向上。
VALIDATION
カスタムバリデーション
必須フィールド・数値範囲・正規表現・NGワードリストなど、ビジネスルールに合わせた検証を自動化。 不完全データの本番混入を防止。
VALIDATION
カスタムバリデーション
必須フィールド・数値範囲・正規表現・NGワードリストなど、ビジネスルールに合わせた検証を自動化。 不完全データの本番混入を防止。
VALIDATION
カスタムバリデーション
必須フィールド・数値範囲・正規表現・NGワードリストなど、ビジネスルールに合わせた検証を自動化。 不完全データの本番混入を防止。
MULTI-FORMAT PIPELINE
マルチフォーマット対応 パイプライン
CSV・Excel・PDFを問わず同一パイプラインで処理。 アップロードから出力まで完全自動化し、既存ワークフローにシームレスに統合。
MULTI-FORMAT PIPELINE
マルチフォーマット対応 パイプライン
CSV・Excel・PDFを問わず同一パイプラインで処理。 アップロードから出力まで完全自動化し、既存ワークフローにシームレスに統合。
MULTI-FORMAT PIPELINE
マルチフォーマット対応 パイプライン
CSV・Excel・PDFを問わず同一パイプラインで処理。 アップロードから出力まで完全自動化し、既存ワークフローにシームレスに統合。
PYTHON SDK
Python SDK / REST API / CLI
プログラマブルなバッチ処理から手動処理まで柔軟に対応。 ECプラットフォーム・PIM・AIレコメンドエンジンとの連携も容易。
PYTHON SDK
Python SDK / REST API / CLI
プログラマブルなバッチ処理から手動処理まで柔軟に対応。 ECプラットフォーム・PIM・AIレコメンドエンジンとの連携も容易。
PYTHON SDK
Python SDK / REST API / CLI
プログラマブルなバッチ処理から手動処理まで柔軟に対応。 ECプラットフォーム・PIM・AIレコメンドエンジンとの連携も容易。
商品情報に関するお悩みはLazuli PDPが解決。
商品データについてお困りのこと、解決したい課題があれば、
きっとお力になれるはずです。
ソリューション
お知らせ
商品情報に関するお悩みはLazuli PDPが解決。
商品データについてお困りのこと、解決したい課題があれば、
きっとお力になれるはずです。
商品情報に関するお悩みはLazuli PDPが解決。
商品データについてお困りのこと、解決したい課題があれば、
きっとお力になれるはずです。