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AI対応を急ぐべきかを判断する記事を公開しました。 Adobeの米国データをもとに、自社のアクセス解析や顧客データで答えを出す手順を解説しています。AI経由でサイト訪問した人が実際に買う割合はどのくらいなのか・・・? @hsm_miku
#AgenticCommerce #AI #AgenticCommerceLAB

商品ページの構造化データだけで、AIと会話できる検索は作れる? MicrosoftのNLWebを架空のECに組み込み、144回質問。返ってきたのはカタログ内の商品だけでしたが、LLMが書く説明文には、商品ページに無い内容が混ざることもありました���
#AgenticCommerce #AI #AgenticCommerceLAB
NLWebの検証記事を公開しました。商品の構造化データから会話検索とMCPサーバを作る仕組みを、架空のECで動かして検証���1質問あたりのLLM呼び出し回数や費用も実測しています。 @yusmi
#AgenticCommerce #AI #AgenticCommerceLAB

NLWebの検証記事を公開しました。商品の構造化データから会話検索とMCPサーバを作る仕組みを、架空のECで動かして検証。1質問あたりのLLM呼び出し回数や費用も実測しています。 @yusmi
#AgenticCommerce #AI #AgenticCommerceLAB

9月はエージェンティックコマース領域でどんな動きがあった・・・?👀
規格や国内外の動きを毎月末にまとめる月次レポート「Agentic Commerce Monthly」を公開しました! これを見れば、トレンドをまとめて把握することが可能です!
#AgenticCommerce #AI #AgenticCommerceLAB
「Agentic Commerce Monthly」2026年9月号(創刊号)を公開しました。 MetaのAI「Muse」、UCPの決済評議会の発足、Yahoo!ショッピングの約2割がAI経由など、9月エージェンティックコマース関連の動きを一覧で整理しています。
#AgenticCommerce #AI #AgenticCommerceLAB

「Agentic Commerce Monthly」2026年9月号(創刊号)を公開しました。 MetaのAI「Muse」、UCPの決済評議会の発足、Yahoo!ショッピングの約2割がAI経由など、9月エージェンティックコマース関連の動きを一覧で整理しています。
#AgenticCommerce #AI #AgenticCommerceLAB

決済規格「AP2」の解説記事を公開しました。
AIに任せた買い物が利用者の承認の範囲内かを、どのように確かめるのか。承認を記録するMandateと電子署名のしくみを、靴の購入例と共に詳しく解説します。
#AgenticCommerce #AI #AgenticCommerceLAB

AIに質問した際、どのブランドがオススメされるのかに関するモニタリング記事 第1回が公開しています。カテゴリによって、全く異なる結果が見られました。
#AgenticCommerce #AI #AgenticCommerceLAB

「WebMCP」とは、なんなのか。 ���様に沿った基本の説明から、デモのECサイトに実装を行ってみたところまで、わかりやすく解説しています。
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Anthropic が9月2日に公開した Claude Commerce Agents を、実際に動かしてみました。わざと間違えた頼み方をどうしたらどうなるのか・・・?様々な��ターンで検証しました。 @yusmi
#AI #AgenticCommerce #AgenticCommerceLAB

UCPの公式サンプルを実際に動かしてみたログと共に、画面の裏でどんな動きが行われているのかの解説記事を公開しました。本記事を第1回とし、ACLABではUCPの連載を続けていきます。ぜひご覧ください。
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先日楽天が発表した「AI店長」について、STRACTの機械学習エンジニア・豊田が考察した記事を公開しました!
三木谷氏の発言から読み解けることや今後出店者に求められることなど、広く読み解いています。
ぜひご覧ください。
#agenticcommerce #AI #commerce #agenticcommercelab #STRACT
楽天が発表した「AI店長」構想を、検索・推薦エンジンを作る機械学習エンジニアの目線で考察した記事を公開しました。
三木谷氏の「うんちくが重要」という発言を読み解き、接客AIの品質を規定する商品データの整備について考えています。
#agenticcommerce #AI #commerce #agenticcommercelab

楽天が発表した「AI店長」構想を、検索・推薦エンジンを作る機械学習エンジニアの目線で考察した記事を公開しました。
三木谷氏の「うんちくが重要」という発言を読み解き、接客AIの品質を規定する商品データの整備について考えています。
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