新時代に向けてCriteoが提供する基盤モデル

　エージェンティック・コマースが消費者の信頼を得るには、3つの課題がある。（1）最新かつ高品質なコマースデータへのアクセス、（2）MCP（Model Context Protocol）などを通じたリアルタイムの接続環境、そして（3）AIの不正確な回答（ハルシネーション）の解決だ。

　だがCriteoは、20年以上にわたりAIを用いた高性能レコメンデーションシステムを構築してきた実績があり、これらの課題を解決できる独自のAI技術と基盤モデルを開発している。

　1日あたり57億以上の広告配信、数百から数千億のユーザーインタラクション、年間1兆ドル以上のトランザクションデータ――これらのデータでモデルを訓練することで、LLM単体では実現できない高精度なコマース体験を提供できる。

　たとえば、ユーザーが「100ユーロ以下でノイズキャンセリング機能付きのヘッドフォンが欲しい」とLLMに問いかけたとする。Criteoのシステムと連携したLLMは、単にスペックが合致する商品を提示するだけでなく、そのユーザーの過去の閲覧履歴や購買傾向を踏まえ、在庫状況と最新価格を反映した最適な商品を提案する。

　さらに、ユーザーはLLMと会話しながら「バッテリーの持続時間は？」「通勤に向いている？」といった質問を重ね、自分にぴったりの商品を見つけられる。購入までの体験が、これまでにないほどスムーズでパーソナライズされたものになるのだ。

エージェンティック・コマース時代の活用シナリオ

　では、マーケティング活動はどのように変わるだろうか？　ディアミド氏は、エージェンティック・コマース時代に向けて、マーケターと消費者の双方に価値を提供する、3つの具体的なユースケースを紹介した。

1. 会話型広告による消費者エンゲージメントの革新

　従来の静止画やバナー広告から一歩進んだ「会話型広告」は、消費者が広告と対話しながら商品を探せる新しい体験だ。Criteoが現在試験運用中のこの機能では、広告内でユーザーが条件を入力すると、AIが最適な商品を絞り込み、さらに詳しい情報を提供する。

「Criteoほどの規模と精度で、ベクトル化された商品メタデータや購買ジャーニーデータを活用し、強化学習ループまで備えている企業は他にありません」とディアミド氏は説明する。

2. 高精度でカスタムメイドなオーディエンス生成

　マーケターの日常業務で最も時間がかかるのが、適切なオーディエンスの選定とキャンペーン設定だろう。Criteoが開発中の「オーディエンス・エージェント」は、マーケターがマーケティング目標や商品情報を伝えるだけで、最適なオーディエンスセグメントを提案し、期待されるリターンまで予測する。

3. エージェントによるフルファネル型キャンペーンの実現

　これまでマーケティング戦略は、ブランド認知、商品発見、顧客獲得、コンバージョンと各段階が分断されていた。AIエージェントを活用することで、一気通貫でフルファネルかつクロスチャネルのキャンペーンを簡単に実行し、消費者のジャーニー全体を一貫して最適化できるようになる。

　「発見段階から購入までを統合的に管理し、各タッチポイントで最適なメッセージとクリエイティブを配信できます。これにより、マーケティング効率が大幅に改善されます。同時に広告の役割も変化し、消費者が最適な購買判断を下すための情報源になるのです。そしてブランドは、AIエージェントのレコメンデーションエンジンの中に席を持つ存在となるでしょう」（ディアミド氏）