商品スペックと体験価値を結び付ける「Logic Bridge」を自動生成
最大の特徴は生活者が求める体験価値を抽出し、商品のスペックとの間にある客観的因果関係を「Logic Bridge」として自動生成・構造化する特許出願中の独自技術にあるといいます。
例えば、ある洗濯機の「稼働音32dB・ヒートポンプ式（スペック）」というデータに対し、「ヒートポンプ式乾燥により、天候や時間帯を問わず衣類を傷めず短時間で乾燥まで仕上げられるため、忙しい夜の家事負担を大幅に軽減できる」というLogic Bridgeを生成し、データベース化して商品マスタに格納します。
これによりユーザーがAIに「共働きで夜中に洗濯したい」と相談した際、AIエージェントがその文脈を正確に捉え、企業の商品を正しく推奨できるデータ構造を実現するとのことです。
エンリッチメントされたデータの活用領域
本ソリューションで生成・拡張された商品データは、自社ECでの活用から外部AIプラットフォームとの連携まで、幅広い領域で活用可能としています。
自社EC・WebサイトのAIO（AI検索最適化）
ChatGPT、Geminiなど汎用LLMに対するAIOの一環としてのカタログ整備対策に活用できます。
データフィード連携の高度化
Google Merchant CenterやOpenAI Portalなどの外部サービスに対して、商品スペック情報だけでなく、生活者の文脈に沿った商品の体験価値情報を提供し、AIOの一環としてデータフィード上のデータエンリッチメントに活用できるといいます。
出典元：株式会社博報堂
引用：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001237.000008062.html
※詳細については出典元の企業にお問い合わせください。
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