投稿者 投稿日: カテゴリー AIニュース
ウォルマートのAIが、分析の要約から打ち手の推奨へ進みます。
ウォルマートは2026年9月16日、サプライヤー向けの一次データ基盤であるScintillaを大幅に拡張すると発表しました。目玉は2つで、1つは自社出荷（1P）とマーケットプレイス（3P）にまたがるブランドが、2027年から両方の売上データを1画面で見られるようになること。もう1つは、AIアシスタントのMartyが「データを要約する」段階から「次にやるべきことを推奨する」段階へ進むことです。これはモールが持つ一次データの使われ方が変わる合図で、楽天市場やAmazonに出店する日本のEC事業者にも同じ波が来ます。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。
Scintillaに何が追加されるのか｜Inspire 2026で示された4つの拡張
結論から言うと、Scintillaは「データを見る場所」から「意思決定して実行に移す場所」へ移行します。Modern Retailによると、今回の発表はウォルマートのデータ部門Walmart Data Venturesが開催した年次イベントInspireで行われたもので、ウォルマート公式はアーカンソー州ロージャースに2,000社を超えるサプライヤーとバイヤーが集まり、米国・メキシコ・カナダから約30の事例が共有されたと説明しています。
発表された拡張は大きく4つです。第一に、マーケットプレイスデータへのアクセスで、自社出荷のサプライヤーが同時に3P出品もしている場合、2027年から両方を合算したWalmart.com全体の姿を見られるようになります。第二に、カスタマイズ可能なダッシュボードで、2026年7月に投入されたScintilla Boardsをさらに進め、売上の増減と顧客行動の変化、サプライチェーンの状況を同じ画面に並べられるようにします。第三に、カスタムアラートで、ユーザーごとに重要な変化を先回りして知らせます。第四が、AIアシスタントMartyの深化です。
現時点のMartyは、指標の意味やScintillaの機能を説明したり、レポート内の変化を指摘したり、顧客調査の結果を要約したりする範囲にとどまります。Walmart Data Venturesの責任者であるMark Hardyは、ここから「推奨（recommendations）」へ移ると述べており、顧客が離脱している理由と、サプライチェーンや広告のどこを直せばよいかまで示すイメージが語られています。公式資料では、主要商品が50店舗で欠品しかけているときに、Scintillaの画面から補充システムへ直接移動できる例が挙げられました。すでに稼働しているScintilla Insights Activationは広告部門のWalmart Connectと接続しており、分析から広告出稿までの距離を詰める設計が先行しています。
なお、3P専業の出品者はまだScintillaを使えず、現時点で開放の予定はないと広報が説明しています。データの開放は「1Pサプライヤーへの追加特典」として始まる形です。
日本のEC事業者にとっての論点｜モールの一次データは誰のものか
日本の楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピングの店舗にとって、この発表が持つ意味は3つの論点に整理できます。いずれも2027年より前に効いてきます。
第一の論点は、データの見え方が階層化することです。ウォルマートは1Pサプライヤーに1P＋3Pの統合ビューを与え、3P専業には与えないと明言しました。つまり「同じモールに商品を出していても、契約形態によって見える範囲が違う」状態を制度として固定したわけです。日本でも、楽天市場のRMSで見られる指標と楽天の内部で見えている指標、Amazonのセラーセントラルやブランド分析（Brand Analytics）で見られる指標とAmazon側が持つ購買データには、もともと大きな差があります。今回の動きは、その差を埋める方向ではなく、条件を満たした事業者にだけ段階的に開くという方向です。自社が今どの階層にいるのか、上の階層に上がる条件は何かを把握しておくことが、そのまま分析力の差になります。日々の画面操作をAIに寄せる具体的な進め方は、セラーセントラルの毎日の作業をAIに渡す順番でも整理しています。
第二の論点は、AIが「推奨」まで出すようになると、判断の一部が外部に移ることです。要約は読み手が事実を確認してから判断しますが、推奨は結論が先に提示されます。ウォルマートの例で言えば「顧客が離れている原因は広告配分にある」とMartyが言い切ったとき、その根拠データを店舗側が検証できるかどうかで、施策の質が分かれます。楽天やAmazonの管理画面でも、AIによる提案機能は今後増えると見られます。推奨をそのまま実行するのではなく、推奨の前提（対象期間、比較対象、除外条件）を毎回確認する運用を先に決めておくことをおすすめします。
第三の論点は、モールのデータは借り物であるという前提です。ウォルマートがScintillaを2027年にSam’s Clubのサプライヤーへ広げる方針を示した一方で、提供範囲や条件はモール側の判断ひとつで変わります。売上・レビュー・在庫のような自社の生データは、モールの画面に依存せず自社側にも蓄積しておくべきです。楽天の商品登録とデータ整備をAIで効率化する手順は楽天RMSの商品登録をAIで爆速化する手順に、手元に降ろしたCSVをまとめて分析させる方法はClaude Sonnet 5の1Mトークンで商品データを一括分析にまとめています。
明日からの初動｜AI推奨時代にやる3つのこと
まず着手すべきは、判断に使っている指標の棚卸しです。売上・アクセス・転換率・客単価・在庫回転のうち、どれを毎週見て、どれを見ていないかを書き出します。モール側のAIが推奨を出し始めたとき、比較対象になるのは自社が普段見ている指標だからです。
次に、モールからのエクスポートを自動化して自社側に残す仕組みを作ります。楽天RMSのCSVダウンロード、Amazonのビジネスレポート、Yahoo!ショッピングのストアクリエイターProの出力を、月次でよいので同じフォルダに貯めておくだけで、1年後の比較材料になります。ウォルマートの拡張が2027年である以上、日本のモールで同種の機能が一般提供されるまでにも時間があります。その間に手元のデータを厚くできるかどうかが差になります。
3つ目が、推奨を検証する担当を決めることです。AIの提案を採用するか見送るかの判断ログを、たとえ1行でも残す運用にしておくと、半年後に「AIの推奨は自社で何勝何敗だったか」を評価できます。ウォルマートのCFOであるJohn David Raineyは第2四半期の決算説明でWalmart Data Venturesが着実に成長していると述べていますが、部門売上は非開示です。モール側の成果が見えにくい以上、自社の成果は自社で測るしかありません。
なお、Scintillaに先行して広告面での機能開放が進んだ経緯はWalmart広告が除外キーワード解禁でも触れています。
まとめ
ウォルマートは2027年に向けて、Scintillaを1Pと3Pを横断する分析基盤へ広げ、AIを要約から推奨へ引き上げます。日本のEC事業者が今取るべきスタンスは、モールのAI推奨を待つのではなく、判断に使う指標を決め、データを自社に残し、推奨の採否を記録する運用を先に整えることです。分析の主導権をモール任せにしないことが、AI推奨時代の差になります。
参考文献
- Modern Retail・Walmart adds marketplace data, deeper AI features to Scintilla insights platform
- Walmart Corporate・Walmart Data Ventures Is Building the Future of Commerce Intelligence
- Walmart Corporate・Introducing Scintilla In-Store
- Modern Retail・Walmart extends Scintilla data platform to Sam’s Club
※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: Modern Retail
【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）
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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