Amazonが、自社で販売していない商品も含め、インターネット上の商品情報を幅広く収集・整理する構想を検討していたことが分かった。Reutersが2026年11月13日、内部文書と関係者への取材に基づいて報じた。構想の名称は「World Product Graph」で、個々の商品情報だけでなく、商品同士の関係や新旧モデルの違いまで把握し、買い物客の商品比較に役立てることを目指すという。ただし、Amazonは取材に対し、過去の検討文書が現在の計画を必ずしも反映しているわけではないと回答している。
Amazonはすでに、外部店舗の商品を検索して店舗サイトへ利用者を誘導する「Shop Direct」と、対象商品の購入をAIが代行する「Buy for Me」を展開している。いずれも商品の販売と配送は外部店舗が担い、Amazonは商品を見つける段階や購入手続きに関与する仕組みだ。今回報じられた構想は、Amazonが販売する商品の範囲と、情報を収集・活用する商品の範囲をさらに切り離そうとする動きとして捉えられる。
商品同士の関係まで把握する「World Product Graph」
Reutersが報じたのは、Amazon社内で作成された「PR/FAQ」と呼ばれる事業検討文書の内容だ。文書には公開希望日として2027年10月1日が記されていたものの、正式な提供開始日が決まったわけではない。
構想では、ブランドや小売店から継続的に商品データの提供を受ける一方、その他の店舗のWebサイトも独自に巡回し、商品情報を収集することを想定している。集めたデータから商品の最新モデルやカラーバリエーションを把握し、商品間の関係も理解できるようにする狙いだ。例えば、単に商品名を一覧表示するだけでなく、どの製品が旧モデルで、何が後継製品に当たるのかを識別できれば、買い物客により有用な比較情報を提示できる可能性がある。
ただし、ReutersはAmazonがこの構想を実施するかどうか、実施する場合の時期については確認できていない。また、Webサイトを巡回する具体的な方法や、情報収集に際してどのような許可が必要になるのかも明らかになっていない。実際の技術構成、対象地域、データの更新頻度や訂正方法、外部のAIエージェントが情報を利用するための条件なども不明だ。なお、現行のShop Directに関する公式発表と開発者向け文書では米国での提供が説明されているが、日本への展開は発表されていない。
現行のShop Directでは店舗が商品データを提供
Amazonはすでに、自社で販売していない商品を利用者が見つけられる仕組みを運用している。2025年に始まったShop Directについて、同社は2026年3月11日時点で、外部店舗40万店以上の商品1億点以上を対象としていると説明した。さらに、Buy for Meに対応する商品も数千万点に上るという。ただし、これらは当時のサービス規模を示す数字であり、世界中で販売されている商品をどの程度網羅しているかを表すものではない。
Amazonは3月の発表で、外部店舗の商品カタログ、価格、在庫情報を商品フィード経由でリアルタイムに同期すると説明し、店舗向けポータルの導入も予告していた。その後、11月4日には店舗自身が登録や商品管理を行える「Merchant Workspace」を発表した。参加店舗は、商品情報をまとめて提出・更新するための商品フィードを送信し、自店の参加状況や掲載対象の商品を確認できる。登録された商品は、Amazonの検索結果や「Alexa for Shopping」に表示される場合がある。
どの商品を掲載対象にするかは、店舗側が選択できる。AmazonはShop Directへの参加料金を設けておらず、店舗はいつでも参加を取りやめられると説明している。ただし、これは現行サービスの参加条件であり、今回報じられたWebサイトの巡回による情報収集にも同じ条件が適用されるかは分かっていない。
開発者向け仕様によると、商品情報の提出・更新にはSP-APIのFeeds APIを使用し、Googleの商品データフィード形式にも対応している。店舗から許可を受けた外部アプリが、店舗に代わってデータを連携することも可能だ。既存のデータ形式を利用できるため、店舗側のシステム対応の負担を軽減できる可能性がある。
また、この仕様には、色やサイズが異なる商品に共通の「item_group_id」を設定し、一つのバリエーション群として扱う仕組みもある。ただし、同一商品の色違いやサイズ違いをまとめることと、異なる製品間の後継関係まで把握することは別の技術的課題だ。現在公開されている商品フィードの仕様が、そのままWorld Product Graphの実装方式を示しているわけではない。
商品検索・購入代行・配送はそれぞれ別の仕組み
通常のShop Directでは、利用者にAmazonのサイトを離れることを知らせたうえで外部店舗へ誘導し、その店舗のWebサイトで商品を購入してもらう。一方、Buy for Meに対応する商品では、利用者がAmazonの画面上で配送先住所、税金、送料、支払い方法などを確認すると、AmazonのAIが外部店舗のサイトで購入手続きを代行する。
どちらの仕組みでも、価格や在庫の管理、注文処理、商品の配送は外部店舗が担当する。返品・交換や顧客対応についても、従来どおり店舗側が責任を負う。Amazonの公式開発者向け文書では、Shop Directの提供対象は米国ストアに限定されている。
つまり、Shop Directは外部商品の発見と送客を担い、Buy for Meは対象商品の購入手続きを代行するサービスだ。これに対し、World Product Graphは、自社で販売していない商品も含めて情報を収集し、商品間の関係まで把握しようとする構想であり、実施は確定していない。
| 仕組み | 情報・機能の範囲 | 購入方法 | 販売・配送の担当 | 実施状況 |
|---|---|---|---|---|
| 通常のShop Direct | 外部商品の検索・表示 | 外部店舗のサイトへ移動して購入 | 外部店舗 | 提供中（米国） |
| Buy for Me | 対象となる外部商品の購入代行 | 条件確認後、AIが外部店舗のサイトで購入 | 外部店舗 | 提供中（米国・対象商品） |
| World Product Graph | 自社未販売品を含む情報収集と商品間の関係把握 | 不明 | 不明 | Reutersが報じた未確定の構想 |
現行サービスから分かるのは、Amazonが商品の販売や物流を自ら担わなくても、消費者が商品を見つける入口として機能できるということだ。World Product Graphが実現し、収集する商品情報の範囲が広がれば、Amazonが直接販売していない商品についても、比較や選択の段階で影響力を持つ可能性がある。
AIによる商品比較ではデータの正確性が重要に
Reutersによると、内部文書では、Amazonの買い物支援AI「Rufus」について、回答に誤りや不完全な内容が含まれることや、運用コストが高いことが課題として挙げられていた。Rufusは5月から「Alexa for Shopping」と呼ばれている。文書には、商品データを充実させることで、より低コストのAIモデルを効率的に利用する構想も記されていたという。
これに対しAmazonは、内部文書に記載された利用状況に関する数字は大幅に古くなっていると反論した。同社は独自のデータに基づき、世界全体で約97%の正確性を達成しているとも説明している。ただし、Reutersの記事では、この97%という数字の評価方法や、何を母数として計算したのかは明らかにされていない。内部文書で指摘された問題と評価時点や条件が異なるため、この数字だけで現在の性能改善や新構想の効果を判断することはできない。
AIによる商品比較では、収集する情報の量だけでなく、正確性と更新頻度も重要になる。価格や在庫は頻繁に変動するため、AIが古い情報を参照すれば、利用者が実際の販売条件と異なる内容を提示される可能性がある。現行のShop Directについて、Amazonは商品フィードを通じて価格と在庫をリアルタイムに同期すると説明しているが、World Product Graphで同等の更新精度を確保できるかは不明だ。
さらに、この構想にはAIを活用した買い物サービスの競争という側面もある。The Vergeは、大規模な商品データの索引が構築されれば、外部のAIエージェントもその情報を参照し、人がAmazonで直接検索しなくても、結果的にAmazonの商品ページへ誘導される可能性があると分析している。また、Reutersは関係者の話として、Amazonの広告事業を守ることも構想の狙いの一つだと報じている。
今後の焦点は店舗側の選択権と情報の更新方法
現行のShop Directでは、店舗が掲載対象の商品を選び、必要に応じてサービスへの参加を取りやめることができる。一方、World Product Graphでは、店舗から直接データを受け取るだけでなく、Webサイトを巡回して情報を収集することも想定されている。両方の方法を組み合わせる場合、店舗側が情報収集への参加をどこまで選択できるのか、また、収集された情報の訂正や削除をどのように求められるのかが重要になる。
価格や在庫などの情報が店舗側で変更された際、Amazonの検索結果やAIの回答にどれだけ速く反映されるかも確認すべき点だ。商品情報を広く集めるだけでは、利用者に正確な比較結果を提示できるとは限らない。World Product Graphが実際に採用されるのか、そして情報収集の条件や更新・訂正の仕組みがどのように設計されるのかが、今後の注目点となる。
