小売・Eコマース業界におけるGemini：
導入事例とソリューション連携で顧客体験と業務効率を革新

オンライン家具・家庭用品大手のWayfairは、3000万点にも及ぶ膨大な商品カタログを抱えており、新商品のタグ付けやカテゴリ分類を手作業で行うことは非常に時間がかかり、エラーも発生しやすいという課題がありました。

Wayfairは、Google CloudのVertex AI上でGeminiを活用し、商品の画像や説明文を分析して、適切なカテゴリへの自動分類や、色・素材・スタイルといった詳細な属性タグの自動付与を実現しました。例えば、「赤いベルベット調のモダンな二人掛けソファ」といった商品の画像と説明文から、Geminiが「色：赤」「素材：ベルベット」「スタイル：モダン」「タイプ：二人掛けソファ」といったタグを自動で付与します。

• 商品リストのキュレーション（新規登録や既存情報の更新）にかかる時間を67%削減。これにより、年間数百万ドル規模の大幅なコスト削減も見込まれています。
• Geminiの画像解析能力により、カタログに登録されている商品の寸法間違い（例：商品説明では幅150cmと記載されているが、画像からは明らかに異なる場合など）を自動検出し、リスティングの品質が向上。
• 商品属性タグの精度向上と網羅範囲の拡大により、顧客がこれらのフィルター（例：「青色のベルベット素材のモダンなソファ」）を使用して商品を検索した場合のコンバージョン率が約2%向上しました。

Wayfairはさらに、社内業務においてもGemini for Google Workspaceを導入。マーケティングチームが新商品の紹介メールを作成する際に、Geminiが商品説明に基づいて魅力的なコピーの初稿を提案したり、会議の議事録を要約したり、部門間の連携を促すプレゼンテーション資料のテンプレートを作成したりと、従業員の生産性向上にも繋げています。

大手ランジェリーブランドのVictoria's Secretは、店舗スタッフを支援するためのAI搭載エージェントをテスト導入しています。このエージェントはGeminiを活用し、スタッフが顧客から「このブラジャーに合うショーツは？」「この商品のSサイズは在庫がありますか？」「私に合うサイズはどれですか？」といった質問を受けた際に、関連情報を社内データベースから迅速に検索・提示します。これにより、スタッフはより的確でパーソナライズされた推奨を行うことができ、顧客満足度の向上に貢献しています。

Geminiの高度な推論能力とマルチモーダル機能（顧客の過去の購入履歴、閲覧履歴、お気に入り登録した商品の画像、さらにはSNSでの関心事など）を組み合わせることで、まるで専属のスタイリストがいるかのような、きめ細かい商品提案やコーディネート提案を行うAIエージェントの構築が可能になります [3]。例えば、顧客が旅行先の風景写真をアップロードし、「この場所で着るのに合うリゾートワンピースを探して」とリクエストすると、Geminiが写真の雰囲気や気候を理解し、適切な商品を提案するといった活用が考えられます。

家電量販大手のBest Buyは、顧客サービスセンターにおいて、Geminiを活用した通話内容の自動要約システムを導入しました。顧客との通話が終了すると、Geminiがその内容を瞬時に要約し、重要なポイントや顧客の要望をオペレーターに提示します。これにより、オペレーターは次の対応や記録作業を迅速に行えるようになり、顧客の問題解決にかかる時間を最大90秒短縮することに成功しました。さらに、Geminiは画像、動画、音声、チャットといった複数の情報を組み合わせて返品・交換プロセスを円滑化し、問題解決の迅速化に貢献しています。例えば、顧客が「テレビの画面が映らない」とチャットで問い合わせ、同時に故障状況を示す動画を送信すると、Geminiが動画の内容（例：電源ランプは点灯しているか、特定のメッセージが表示されているかなど）を分析し、オペレーターが状況を素早く理解するのを助けます。

大手化粧品会社のEstée Lauderは、Gemini上で動作する「Estée Lauder Language Assistant (ELLA)」を導入しました。ELLAは、例えば、新製品のグローバルキャンペーンを展開する際に、基本となる英語の広告コピーを、各国の文化やニュアンスを考慮しながらフランス語、中国語、スペイン語などに翻訳したり、それぞれの市場に合わせたキャッチコピーのバリエーションを複数生成したりします。また、マーケティング戦略会議の議事録を要約し、次のアクションアイテムを明確にするといった多様な用途で活用され、マーケティング業務の効率化と質の向上に貢献しています。

Geminiのネイティブなマルチモーダル機能により、個々の買い物客の興味関心（例：特定の色やブランドを好む、特定のアウトドア活動に関心があるなど）や過去の行動履歴に基づいて、その顧客のためだけに最適化された画像（例：その顧客が好みそうな色の製品画像）、テキスト（例：その顧客の関心事に合わせた製品紹介文）、さらには短い動画といったマーケティングコンテンツを、数秒で自動生成することが可能になります [3]。これにより、画一的なメッセージではなく、一人ひとりに響くコミュニケーションが実現できます。

マーケティングチームは、専門的なデータ分析スキルがなくても、Geminiに対して「過去1年間にオンラインストアでスポーツ用品を3回以上購入し、かつ直近1ヶ月以内に実店舗のアウトドア用品コーナーを訪れた顧客のリストを抽出して」といった自然言語での質問を通じて、新たなターゲット顧客層を発見し、的確なアプローチを行うことができます [3]。

オーストラリアの大手スーパーマーケットチェーンであるWoolworthsは、1万人以上の管理部門従業員がGoogle Workspaceの「Help me write」機能（Gemini搭載）を活用し、社内外向けのメール作成や報告書作成といったコミュニケーション業務の質と効率を向上させています。また、次世代のプロモーション企画立案においてもGeminiを利用し、過去のキャンペーンデータや市場トレンドを分析させ、効果的な販促アイデアの創出を支援しています。さらに、顧客からの問い合わせ履歴をGeminiがリアルタイムで要約し、担当者が迅速かつ的確に対応できるようにしています。

Geminiは、過去の販売データ、季節変動、天候予報、さらにはSNSでのトレンドといった多様な情報を分析し、将来の需要を高精度で予測します。これにより、小売業者は過剰在庫や品切れのリスクを低減し、最適な在庫レベルを維持することができます。また、配送された商品の梱包状態を撮影したビデオ映像をGeminiが分析し、破損品や梱包不良を自動で検出して返品処理のフラグを立てるといった活用も可能です [3]。

店舗スタッフは、Gemini搭載のモバイルアプリなどを通じて、「今日の特売品は？」「B商品の在庫はバックヤードにいくつある？」「この商品について顧客からよくある質問は？」といった情報をリアルタイムで取得できます。これにより、顧客への対応が迅速化し、店舗運営全体の効率が向上します [3]。