HALDATA、ECサイトのレビュー・FAQをAI参照可能な「ナレッジデータ」化し会話型購買に対応

2026年1月26日 2026年1月26日

コマースピック編集部　プレス配信チーム

HALDATA株式会社(本社:兵庫県神戸市、代表取締役:HAL hatanaka)は、ECサイトに蓄積されているレビューやFAQなどのテキスト資産を生成AIが参照しやすい形式に前処理・構造化する「ナレッジデータ化」を推進し、EC事業者が今後主流となる"会話型購買"に対応するためのデータ基盤整備支援を開始したことを発表しました。

Googleが発表した「Universal Commerce Protocol(UCP)」は、GoogleのAIサーフェス上(検索やGeminiなど)で取引や購入手続きを直接実行できるようにするための統合ガイドとして提示されており、Merchant Centerの設定、商品フィード、配送・返品に関する設定などの準備や統合承認のプロセスが明示されています。同社では、このような動向やSearch上でブランドの声を反映してチャットで応答する「Business Agent」などの進展を考慮し、EC事業者が所有する一次情報(商品データ・レビュー・FAQ)を「参照される前提」として整備する活動を推進していくとのことです。

この記事の目次

1 背景:SEOの延長線上では対応できない"会話型購買動線"が主戦場へ
2 取り組み内容:レビューなどのテキスト資産を"参照可能なナレッジ"へ変換
3 想定ユースケース:UCP及びMerchant Centerなどの公開仕様に対応した"準備"
4 期待される効果
5 TrendViewer(TV)について(既存サービス)
6 TV ChatのFAQ自動生成について(既存機能)
7 会社概要

背景:SEOの延長線上では対応できない"会話型購買動線"が主戦場へ

検索結果からの流入は、AI要約の普及によって「クリックが起きにくい」構造に変化してきています。AI要約が表示されることでリンクのクリック数が減少するという調査結果も発表されています。

このような環境においては、主要なECモールだけでなく、生成AIやエージェントが主導する購買導線を"第4の入口"として位置づけ、商品データおよびレビューを「参照される前提」で整備しておくことが極めて重要になっているとしています。

取り組み内容:レビューなどのテキスト資産を"参照可能なナレッジ"へ変換

同社では、ECサイトが蓄積しているレビュー、商品情報、そしてTV Chat(ECサイト向けチャットボット)に保存される会話ログ由来のFAQを、以下のような手順で前処理および構造化を実施します。

【ナレッジデータ化の例】

レビューの観点分解(例:品質、使い勝手、サイズ感、配送、価格納得感など)

センチメント分類(ポジティブ、ネガティブ)

購買動機・不安要因の抽出(「なぜ購入したか」「どの点で迷ったか」)

無関係なレビュー・ノイズ(定型文、文脈不一致)の除去

回答に活用できる要約・根拠テキストの整備(運用設計を含む)

このアプローチにより、これまで「人が読む前提」だったレビューを、生成AIが回答生成に活用しやすい「構造化された根拠データ」として再利用可能な状態を目指しているとのことです。

想定ユースケース:UCP及びMerchant Centerなどの公開仕様に対応した"準備"

Googleが公開している情報によると、UCPでAIサーフェス上での取引を実現するには、Merchant Centerの準備、配送・返品・商品フィード設定、順番待ちリスト登録、統合の承認といったプロセスが提示されています。同社では、これらの前提条件を考慮し、事業者側が保有する一次情報(商品データ・レビュー・FAQ)を、将来の仕様・審査要件に適合した形で整備しやすくする支援を実施するとしています。

【ロードマップ(方針)】

・レビュー及びFAQのナレッジ化を、商品データに紐づける形で整理

・Google側の公開仕様・提供範囲に応じて、段階的に連携方式(GMC/MCP/A2A/API等)を拡張

・UCPを含むエージェント連携の標準動向を踏まえて、実装可能性と要件を継続的に検討

※本リリースは「データ基盤整備支援」に関する発表であり、Googleとの資本・業務提携や、特定機能の提供可否・審査通過を保証するものではありません。各プロダクトの提供地域・要件・審査などはGoogleの公開情報に準じます。

期待される効果

・レビューやFAQを含めた商品情報をナレッジデータとして構造化し、Googleマーチャントセンターや各種API連携を通じて提供することにより、Googleが商品理解・比較「できる側」になります。

・今後拡大が予測される、GoogleのAIがユーザーと会話しながら商品を探索し、選択し、判断する体験において、自社の商品ナレッジが「回答の材料」として活用されやすくなります。

・従来の「検索して、比較して、ページを回遊する」集客モデルではなく、AIが代わりに比較・要約し、推薦する購買導線の中に組み込まれる基盤を構築できます。

・広告や価格競争に依存することなく、「レビューで評価されている理由」「よくある不安に対する回答」といった納得材料そのものがAI経由で伝達される状態を実現できます。

・将来的なA2A(AIエージェント間連携)や、標準化された商品・購買データ連携(MCP等)を見据えて、AIに「引用される前提」で商品情報を保有する企業ポジションを早期に確立できます。

TrendViewer(TV)について(既存サービス)

TrendViewerは、商品レビュー分析SaaSとして、レビューの観点分類・センチメント分類、競合比較、時系列分析などを通じて、商品改善やマーケティング活用を支援するサービスです。同社ではすでに本サービスの提供を開始しており、今回の取り組みは、これまで蓄積してきたレビュー分析・構造化のノウハウを「GEO時代のVOCデータ基盤整備」へ拡張する位置づけとなります。