eコマースの再考:AI、LLM、ベクターデータベースを使用してよりスマートなShopifyエクスペリエンスを構築する方法

ここ数週間、私は AI を活用した変化の波を乗り越えてきました。

eコマーススペース、特に Shopify 周辺では、レビューから分析まで、あらゆるアプリがすでに混雑しています。しかし、それは私にとって重大な疑問を投げかけました。

次は何ですか?

ほとんどのShopifyストアオーナーは、単に別のアプリを探しているのではなく、インテリジェントでパーソナライズされたソリューションを探しています。彼らは、より迅速な回答、より深い洞察、簡素化されたワークフローを求めています。そこで、大規模言語モデル (LLMの) と生成AIが活躍します。

アイデア: コマース エンジンとしての Shopify、インテリジェンス レイヤーとしての AI

何人かのクライアント、特にDTCの創設者やCROの責任者との会話の中で、私は共通の傾向に気づきました。彼らは次のことを望んでいました。

• 会話形式でストアデータにアクセスする
• パーソナライズされたコンテキストで顧客からの問い合わせを自動化
• AI を使用して洞察や電子メールを生成

そこで私は、Shopify データと、埋め込みとベクトル データベースを使用したセマンティック検索の力を組み合わせた AI 強化チャットボット システムのプロトタイピングを開始しました。

これが私がステップバイステップで行ったことです。

ステップ1:Shopifyからデータを抽出する

Shopify の Admin API を使用して、以下を取得しました。

• 製品情報 (タイトル、タグ、説明、インベントリ)
• 詻 (ステータス、フルフィルメント、配送など)
• 顧客 (場所、購入履歴、セグメンテーションタグ)

これにより、AI レイヤーを強化するためのコア データセットが形成されました。

// Example: Fetching products using Shopify Admin API (Node.js)
const shopify = new Shopify.Clients.Rest(SHOP, ACCESS_TOKEN);
const products = await shopify.get({ path: "products" });        

ステップ2:ベクトルデータベースへのデータの変換と保存

次に、キーワードだけでなく意味的に検索する方法が必要でした。そこで、OpenAI の Embedding API を使用してテキスト データを埋め込みに変換しました。

いくつかの ベクトルデータベースを試しました。

• ChromaDB – 軽量でセットアップが簡単ですが、スケーリングには制限があります
• 松ぼっくり – 生産に最適で、非常に安定して高速です
• Milvus – 大規模プロジェクトでは高性能ですが、構成が少し重いです

これらの各データは、商品、注文、さらには過去のチャットなど、Shopify データを表す高次元ベクトルを保存します。

ステップ 3: OpenAI 埋め込みを使用してセマンティックを理解する

データがベクトル化されたら、OpenAI の text-embedding-3-small モデルを使用して、製品カタログや顧客との会話全体でのセマンティック検索を可能にしました。

たとえば、"長さ 14 の赤い T シャツを探しています" のようなクエリは、商品タイトルに正確な単語が存在しない場合でも、正確な一致を返すようになりました。

# Sample embedding code
response = openai.Embedding.create(
    input="Red t-shirt with size 14",
    model="text-embedding-3-small"
)        

ステップ 4: サードパーティ API を接続する

Shopify を超えるために、Klaviyo、Gorgias、カスタム CRM などの他のアプリも、API 経由でデータを取得し、同じベクトル空間に埋め込むことで統合しました。これにより、より包括的なクロスプラットフォーム エクスペリエンスが可能になりました。

手順 5: 統合 /chat エンドポイントを作成する

私は次のような中央の/ chat APIエンドポイントを構築しました。

1. 自然言語クエリを受け入れます
2. 応答に機密データを含める必要があるかどうかを判断します (いいね注文状況)
3. いずれも

例：

POST /chat
{
  "query": "Can you tell me when my last order will arrive?"
}        

認証が検証された場合、応答は次のようになります。

{
  "response": "Your last order #2025 was shipped yesterday and is expected to arrive on May 16."
}        

認証されていない場合:

{
  "response": "Please log in to view your order details securely."
}        

実際の使用例

この設定により、2 つのまったく異なるシナリオを処理できるようになりました。

1. 顧客が「注文した商品はどこにありますか?」と尋ねる→、システムは認証を確認し、注文履歴を検索し、それに応じて返信するか、ログインを要求します
2. 顧客は「30ドル以下の赤いシャツが欲しい」と言います→システムはベクトルDBをクエリし、Shopify製品カタログからベストマッチを返します

次のステップ:CROとCXOのためのLLM

カスタマーサポート以外にも、GenAIを次の目的に活用することには大きな可能性を見出しています。

• CXOは「第1四半期にどの製品が利益率が最も高かったか」などの質問をし、データから直接洞察を得る
• CROチームがAIを活用した提案を使用してコピーバリエーションや価格設定実験を生成する

リーダーシップチームがダッシュボードを掘り下げるのではなく、ビジネスデータとチャットしているところを想像してみてください。

最終的な考え

AI は単なるバックエンド機能ではありません。それは新しいインターフェースになりつつあります。

この実験は、LLM、ベクトル検索、Shopify API が真にインテリジェントなコマース システムをどのように構築できるかを証明しました。開発者または創設者として、アプリ ストアを超えて、よりスマートでコンテキストに沿った e コマース エクスペリエンスを考えているなら、これが未来に向かっている場所です。

AI を活用したコマース ソリューションの構築について検討または協力したい場合はお知らせください。まだ始まったばかりです。