Meta AI、ショッピングリサーチ機能をテスト開始 ── ChatGPT・Geminiに続くAIコマースの新戦線

Meta AIがショッピング機能を搭載、米国でテスト中

Meta AI Shopping Tool: New E-Commerce Rival to ChatGPT & Gemini

Meta tests a new AI shopping research tool within its messaging apps to compete with OpenAI and Google.

www.techi.com

2026年3月3日、Bloombergの報道により、MetaがAIチャットボット「Meta AI」にショッピングリサーチ機能を追加し、米国の一部ユーザーを対象にテストを開始していることが明らかになりました。

Meta AIのWebブラウザ版にアクセスすると、クエリ入力欄に「Shopping research」ボタンが表示されます。ユーザーが商品に関するリクエストを送信すると、商品画像・ブランド名・価格・購入先リンクがカルーセル形式で表示され、各商品にはAIが推薦理由を箇条書きで添えます。Business of Fashionの取材では、ユーザーの位置情報や名前から推定される性別に基づいてパーソナライズされた結果が返されることも確認されています。

現時点ではチェックアウト機能は搭載されておらず、購入には各ECサイトへの遷移が必要です。また、Metaはリファラル手数料の有無や、広告出稿ブランドの優先表示について明言を避けています。

背景と業界動向

AIチャットボットによるショッピング支援は、2025年後半から急速に市場が拡大しています。OpenAIのChatGPTは商品検索・比較機能を先行して導入し、Instant Checkoutによりチャット内での購入完結も実現しました。Google Geminiも検索結果にショッピング機能を統合しています。PYMNTSのデータによると、消費者の41%がAIプラットフォームを商品発見に利用しており、33%は従来の検索手法を完全に置き換えています。

こうした流れの中で、MetaのCEOマーク・ザッカーバーグは2026年1月の決算説明会で「エージェンティックショッピングツール」の導入を予告していました。TechCrunchによると、同氏は「カタログ内のビジネスから最適な商品を見つけられるようにする」と述べ、ユーザーの履歴・興味・人間関係を活用した「ユニークにパーソナルな体験」を提供する方針を示しています。

Metaは2025年12月に汎用AIエージェント開発企業「Manus」を買収しており、エージェンティックコマースへの本格投資の姿勢を明確にしています。2026年のCapEx（設備投資）は1,150億〜1,350億ドルに達する見込みで、前年の720億ドルから大幅に増加します。

Llamaを基盤としたショッピングAIの仕組みと差別化

Meta AIのショッピング機能は、自社開発の大規模言語モデル「Llama」を基盤としています。技術的な差別化ポイントは、Facebook・Instagram・WhatsAppの「ファミリーアプリ」から得られる32億人のDAU（デイリーアクティブユーザー）のデータ活用にあります。

ChatGPTやGeminiが外部データに依存する一方、Metaはプラットフォーム内のソーシャルグラフ、購買行動、コンテンツ消費パターンを横断的に活用できます。これにより、単なるキーワードマッチではなく、ユーザーの嗜好を深く理解したパーソナライズが可能になります。

さらに、Metaは広告主向けにも新しいツールを準備しています。Storyboard18の報道によると、「プロダクトセット最適化」と呼ばれるツールのテストも行われています。これは小売メディアネットワークが複数のSKU（商品管理単位）にまたがるキャンペーンのパフォーマンスを改善するもので、従来の単一ブランド向けの広告アルゴリズムの制約を克服する狙いがあります。

加えて、「Avocado」と呼ばれるAIプロダクトがMeta Superintelligence Labsで開発中とされ、2026年前半のローンチが予定されています。これはMeta AIのショッピング機能をさらに強化する可能性があります。

ウォール街の反応も好意的です。TECHiによると、Wells FargoのアナリストKen Gawrelski氏はMeta株の目標株価を844ドルから856ドルに引き上げ、アナリスト44人中37人がBuy評価を維持しています。

EC事業者への影響と活用法

Meta AIのショッピング機能がEC事業者にもたらす影響は多岐にわたります。

商品データの最適化が最重要課題に。 Meta AIが商品を推薦する仕組みでは、商品タイトル・説明文・画像の品質がAIの評価に直結します。構造化された商品データとSEOを意識したメタ情報の整備が不可欠です。

オムニチャネル戦略の再設計が必要です。 MetaとRAI（インド小売業協会）の共同調査では、オムニチャネルで購買する消費者は単一チャネルの消費者に比べて2.5倍の支出額を記録しています。Meta AIが商品発見の起点になることで、SNS→AI推薦→ECサイトという新たな導線が生まれます。

WhatsApp Businessの活用に注目すべきです。 MetaのEコマース・リテール部門ディレクターMeghna Apparao氏は、Reelsとクリエイターによるエンゲージメント、オムニチャネルパフォーマンスマーケティング、WhatsAppを活用したダイレクトコマースの3つを重点領域として挙げています。

現時点での留意事項もあります。 テスト段階であるため、いつ日本でも利用可能になるかは未定です。また、Meta AIの推薦にどの程度広告出稿が影響するかも不透明なままです。まずはMeta広告カタログへの商品登録と、Facebook Shops・Instagram Shoppingの整備を進めておくことが現実的な準備となります。

まとめ

MetaのAIショッピングリサーチ機能は、32億人のユーザーベースとソーシャルデータという独自の強みを武器に、ChatGPT・Geminiとは異なるアプローチでAIコマース市場に参入するものです。完全実装は2026年半ばと見込まれており、テスト結果次第では急速にスケールする可能性があります。

EC事業者が今注目すべきは、AIが商品を「選ぶ」時代において、自社商品がAIに正しく理解・推薦されるためのデータ整備です。Meta AIだけでなく、ChatGPTやGeminiも含めたAIプラットフォーム全体への最適化を意識した商品情報戦略が、今後の競争優位を左右することになります。