今年の年末商戦を前に、OpenAIとPerplexityがAIを活用したショッピングアシスタントを発表した。両社のチャットボットに統合された新機能は、ユーザーが「1000ドル以下で15インチ以上の画面を持つゲーム用ラップトップ」や、高級服の写真をアップロードして「似たデザインの安価な商品」を検索するといった要望に対応する。Perplexityは、ユーザーの属性（住んでいる場所や職業など）を記憶してパーソナライズされたおすすめを提供する点を強調している。 一方、AIショッピング分野の新興企業、PhiaやCherry、Deft、Onton、Daydreamらは、大手の参入に警戒を強めている。しかし、OntonのCEOであるZach Hudson氏は、専門分野に特化したスタートアップが、汎用的なAIツールに勝る体験を提供できると指摘。彼は「ChatGPTやPerplexityは、BingやGoogleの検索結果に依存しているため、結果の質は元のインデックスの精度に左右される」と分析。特にファッションやインテリアなど、感情的で複雑な判断が必要な分野では、専門データと商品知識に基づいたモデルが不可欠だと強調した。 DaydreamのCEOで元ECエグゼクティブのJulie Bornstein氏も、「ファッションの検索は『忘れられた子』だった」と語り、シルエット、素材、着用シーン、コーディネートの流れといった領域特有の理解が不可欠だと述べた。こうした分野では、独自のデータセットを構築することで、より高精度な推奨が可能になる。 一方、OpenAIとPerplexityの優位性は、既存ユーザー基盤と大手リテールとの提携にある。OpenAIはShopify、PerplexityはPayPalと提携し、チャット内から直接購入が可能。一方、スタートアップは主にリテールサイトにリダイレクトし、アフィリエイト収入に頼る。ただし、大規模モデルの運用には莫大な計算リソースが必要で、収益化は未解決の課題。GoogleやAmazonのように、広告収入に依存する道も考えられるが、それは既存の検索の問題を悪化させる可能性もある。 最終的に、Bornstein氏は「垂直領域に特化したモデルこそが、実際の消費者の意思決定に即した結果を出す」と結論づけている。