LINEヤフーが写真から商品検索|Yahoo!出店者が今すぐ直す画像3点

LINEヤフーがAIエージェント「Agent i」に写真から商品を探す「ショッピングレンズ」を追加。同一商品カタログ表示で何が変わるか、Yahoo!出店者が今すぐ直す画像とデータの3点を解説します。

投稿日: カテゴリー AIニュース

LINEヤフーが7月30日、写真から商品を探すAI機能を追加しました。

AIエージェント「Agent i」の「お買い物」エージェントに「ショッピングレンズ」が加わり、手元の写真から同一商品や類似商品をAIが提案し、取扱ストアと価格をまとめて表示するようになりました。対応カテゴリは家電、家具・インテリア、ファッション衣類、雑貨などの4系統から始まり、領域エージェントは累計25領域に広がっています。商品名を打ち込まなくても買い物が始まるということは、商品ページのテキストではなく、商品画像そのものが入口になるということです。本記事は、EC支援19年・5,000社超の実績を持ち、AI導入支援は2023年から提供する株式会社オルセル(うるチカラ運営)が解説します。

Agent iのショッピングレンズで写真から商品を探し、取扱ストアと価格を一覧表示する画面

LINEヤフーが追加した「ショッピングレンズ」でできること

結論から言うと、テキスト入力なしで買い物が始まる導線が、日本の主要サービスにもう入ったということです。LINEヤフーの発表によると、「ショッピングレンズ」は目の前にあるアイテムやスマートフォン内に保存した写真から、同一商品や似ている商品をAIが提案する機能です。提案された商品は同一商品ごとに整理されたカタログ形式で並び、取扱ストアと価格がまとめて表示されます。追加質問に答えることで絞り込みもできます。

対象カテゴリは2026年7月30日時点で家電、家具・インテリア、ファッション衣類、雑貨などで、今後も順次拡充するとしています。利用できるのは「Yahoo! JAPAN」アプリ、「LINE」アプリ、スマートフォンブラウザー版で、PC版ブラウザーは順次対応予定です。あわせて「天気コーデ」(7月21日提供開始)、「ズバトクナビ」(7月9日提供開始)、「美容・健康」(7月9日提供開始)の3領域が追加され、領域エージェント数は累計25領域(β版含む)になりました。

技術面で目を引くのは、発表文に「本機能はGemini Enterprise Agent Platform(旧 Vertex AI)またはOpenAIのAPIを使用しています」と明記されている点です。自社モデル一本ではなく外部の基盤モデルを組み合わせて商品探索を組み立てているため、機能追加のペースは今後も落ちにくいと読み取れます。ネットショップ担当者フォーラムも、今回の追加をコンバージョン率の向上と手数料収益の拡大をねらったコマース強化の一環と位置づけています。

ショッピングレンズの使い方。Agent iのトップから「お買い物」を選び、画像を送信すると商品が提案される

重いのは画像検索よりも「同一商品にまとめられる」こと

出店者にとって影響が大きいのは、画像で探せること自体よりも、結果が同一商品ごとのカタログ形式で並び、取扱ストアと価格が横並びになることです。商品ページ単位で戦っていた勝負が、同一商品グループの中での勝負に変わります。ここで価格と送料とポイントを合わせた総額の見え方が弱いと、写真を撮ったユーザーの視界に入った瞬間に候補から外れます。

そして、同一商品としてまとめられるかどうかを決めるのは、商品ページの裏側にあるデータです。JANコードや型番、ブランド名、カラー、サイズといった属性が整っていない商品は、同一商品の束に入らず「似ている商品」の側に流れる可能性があります。この考え方は、AIエージェントに読ませる前提で商品ページを組む発想と同じで、うるチカラでもAIエージェント時代の商品ページ構造化データ最適化で整理しています。

もう一点、1枚目の画像の役割が変わります。人が見て目立つ画像と、AIが同一商品と判定しやすい画像は、同じとは限りません。テキストを大きく焼き込んだ訴求画像は人の目を引きますが、商品そのものの形状が隠れると判定材料が減ります。ただしLINEヤフーは判定の基準を公開していないため、どの要素がどれだけ影響するかは要確認です。画像制作の判断軸はAmazon商品画像を生成AIで作るか撮影するかもあわせてご覧ください。

明日から動かせる3つの初動

第一に、売れ筋上位の商品を自分でスマートフォンで撮り、「ショッピングレンズ」に読ませて何が返ってくるかを確かめてください。自社商品が同一商品として出るのか、競合の類似商品が先に出るのかを、推測ではなく実際の画面で確認するのが最短です。

第二に、商品データの棚卸しです。JANコード、型番、ブランド名、カラー、サイズが空欄のままの商品を洗い出して埋めていきます。作業としては地味ですが、同一商品としてまとめられるための材料はここにしかありません。

第三に、1枚目の画像に商品単体・正面・背景がシンプルなカットを置き、型番やブランドロゴが読める補助画像を1枚足すことです。訴求画像を捨てる必要はなく、2枚目以降に回せば人向けの訴求とAI向けの判定材料を両立できます。この整理は、Googleの「Buy for me」で注文が自動で入る時代で扱った在庫・価格・返品の整備とセットで進めると効率的です。

まとめ

写真から商品を探す導線が日本の主要サービスに入り、結果は同一商品ごとのカタログで並ぶようになりました。出店者がやるべきことは画像を派手にすることではなく、同一商品として正しく束ねられるためのデータと画像を整えることです。まずは自社の売れ筋を1つ撮って試すところから始めてください。

参考文献

※うるチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴社のEC事業に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談(30分)も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
https://uruchikara.jp/contact/

引用元: ネットショップ担当者フォーラム


【監修】齋藤竹紘(株式会社オルセル代表 / 19年・5,000社のEC支援実績)


投稿者: 齋藤竹紘

株式会社オルセル代表取締役 / うるチカラ編集長。19年・5,000社以上のEC支援実績を持ち、楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング・Shopify・Shopee越境ECの実装ノウハウを保有。AI×ECに関する書籍を3冊執筆。「現場で使えるAI実装」を一次情報として発信しています。

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