EコマースプラットフォームはDeepSeekの導入に比較的慎重なアプローチを取っていますが、その理由は検討する価値があります。この記事では、消費者の意思決定におけるDeepSeekの役割を探り、従来のEコマースレコメンデーションモデルとの違いを分析し、AIレコメンデーション時代におけるEコマースプラットフォームの戦略的選択について考察します。

「DeepSeekレコメンデーション」は若者の新たな消費意思決定の儀式になりつつある。

北京のホワイトカラー労働者である劉雪さんは、ショッピングアプリを開く前に、まずディープシークに助けを求めました。「私は27歳で、肌が敏感です。私に適した日焼け止めをいくつかお勧めいただけますか？」

数秒後、DeepSeekは肌の状態、成分、相性など複数の要素を分析した詳細なレポートを作成し、複数のブランドの日焼け止めを推奨しました。最終的に、Liu Xueさんは自身のニーズに基づいて、これらの日焼け止めの中から1つを購入しました。

製品オペレーション部門で働く26歳の陳鵬さんは、読書を通して視野を広げたいと考え、DeepSeekに「一番読むべき10冊の本は何ですか？」と尋ねました。DeepSeekは、分類と解説付きの書籍リストを提供してくれました。陳鵬さんは、その中の数冊の本を購入しました。

これはかつてライブストリーミングルームの Li Jiaqi と Dong Yuhui の仕事、つまり販売アシスタントでした。

ここ数年、トップライブストリーマーはユーザーとの信頼関係を築き、ファンにとって最適で最適な商品だと考えるものを推奨することで、自分を中心とした商品流通の仕組みを構築してきました。

しかし、このレコメンデーションシステムは現在、DeepSeekによって解体されつつあります。DeepSeekのロングチェーン思考モデルは、ユーザーにより包括的で正確かつ高品質な回答を提供し、1対1のパーソナライズされたレコメンデーションを形成します。ショッピング分野への応用では、DeepSeekの推奨選択肢であるD-Selectとして知られるようになりました。

「D-Select」の真髄は「AIショッピングガイド」であり、ユーザーが効率的な消費行動を取れるよう支援します。「AIショッピングガイド」のシナリオは、決して馴染み深いものではありません。

何年も前、一部の電子商取引プラットフォームは、大規模なモデルを使用して「製品のシード + ショッピング」のクローズドループトランザクションを実現しようとしました。

例えば、タオバオのAIアシスタント「タオバオアスク」は既に同業千問と連携し、パーソナライズされたレコメンデーションや購入提案などの機能を提供しています。また、京東（JD.com）の延喜ビッグデータモデルも消費者のショッピングガイダンスシナリオに統合されており、「京東静眼」は「専用AIショッピングアシスタント」として明確に位置付けられています。DouyinのAI検索サービスも豆豫ビッグデータモデルと連携しています。

ECプラットフォームはいずれも「AI + EC」ビジネスへの投資を狙っています。しかし、この機能はトラフィック獲得の重要な位置を占めていません。主流のECプラットフォームアプリでは、AI検索は主要なエントリーポイントになっていません。例えば、Taobaoの「Taobao Ask」やJD.comの「JD Dialect」では、ユーザーが該当ページにアクセスするには、アプリの検索ボックスに「Taobao Ask」または「JD Dialect」と入力する必要があります。

一方、テクノロジーの制限、ユーザーの習慣、その他の理由により、この機能は消費者のショッピング方法の主流の選択肢にはなりませんでした。

より強力な技術力とより活発な議論を伴う DeepSeek の出現により、この状況は変化しつつあります。

デイリー・エコノミック・ニュースが引用したデータ分析プラットフォームQuestMobileのレポートによると、2月9日時点でDeepSeekアプリのダウンロード数は1億1000万回を超え、ピーク時の週間アクティブユーザー数は約9700万人に達しています。大規模なユーザーベースの中には、既にDeepSeekをショッピングアシスタントとして活用している人もいます。「D-Selection」は、若者のオンラインショッピングプロセスに統合され、新たな消費習慣になりつつあります。

AnmuxiやAnkerなどのブランドも、積極的に「DeepSeek推奨」をメイン画像に載せ、マーケティングポイントとして活用しています。

しかし、EコマースプラットフォームはDeepSeekの波にあまり乗り気ではありません。現在のところ、Alibabaの1688 Merchant EditionがDeepSeekを統合している以外、Taobao、JD.com、Pinduoduo、Douyinといった大手EコマースプラットフォームはDeepSeekとの統合をまだ発表していません。

Eコマースプラットフォームは、AIレコメンデーションにおいて大きな優位性を持っています。なぜなら、レコメンデーションにショッピングリンクを直接添付することで、クローズドループの取引を形成できるからです。ユーザーはEコマースプラットフォームに統合されたAIに質問し、AIはより手頃な価格の選択肢へのリンクとともに提案を提供し、ライブストリーマーの仲介役を排除します。検索レコメンデーション、パーソナライズされたレコメンデーション、コンテンツのレコメンデーション、ライブストリーマーのレコメンデーションから、現在のAIレコメンデーションまで、Eコマースプラットフォームはレコメンデーション手法において新たな変革を遂げています。

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「D-Select」は、若者の間で買い物前に選ぶ選択肢になりつつあります。劉雪さんはDeepSeekで自分の肌質に合った化粧品を何度も検索しました。

こんにちは。27歳です。混合肌・脂性肌、頬の赤み、Tゾーンの黄ばみ、肌の色ムラに効果のあるスキンケア商品を教えてください。価格は200～400元程度が望ましいです。

DeepSeek は 1 分もかからずに詳細なレポートを生成し、クレンザーや化粧水から美容液やローションまで各製品のブランドを推奨し、価格、主な効能、さまざまなニーズへの適合性などの特徴をリストしました。

さらに重要なのは、DeepSeekが肌の部位ごとにローションの塗り方など、使用方法のアドバイスも提供してくれたことです。詳細なレポートを確認した後、Liu XueさんはDeepSeekが推奨するブランドのローションを購入することにしました。

劉雪さんはかつて、ライブ配信者から敏感肌用の化粧水を購入したのですが、使用後、頬がヒリヒリすることに気づきました。劉雪さんにとって、「敏感肌」は肌の悩みの一つに過ぎません。「ライブ配信者が商品を勧めてくるときは、私の肌の状態をすべて考慮してくれるわけではありませんが、DeepSeekはマンツーマンで、私の肌タイプに合わせて商品を勧めてくれます。しかも、説明もライブ配信者よりも分かりやすいんです。」

DeepSeekの化粧品業界における分析能力は、専門家からも高く評価されています。化粧品会社で製品開発に携わるChen Huo氏は、DeepSeekが新しいスキンケア製品の開発に使用する成分の分析に役立っていると述べています。

小紅書などのソーシャルメディアプラットフォームでは、多くのネットユーザーがDeepSeekの「コスメレコメンデーション」を利用した体験談を共有しており、DeepSeekがユーザーのニーズに基づいた的確なレコメンデーションを提供できることが実証されています。例えば、自分の使用シーンや肌質を説明し、DeepSeekに口紅のおすすめを依頼するユーザーや、収入や肌の状態に基づいた化粧品ブランドのおすすめを希望するユーザーもいました。

DeepSeekのパーソナライズされたおすすめは、化粧品だけでなく、お菓子、衣料品、3Cデジタル製品、日用品などにもユーザーに活用されています。

彼らにとって、DeepSeek の推奨事項の利点の 1 つは、正確な 1 対 1 の推奨事項であり、もう 1 つは、客観性と信頼性です。

中国のソーシャルメディアプラットフォーム「小紅書」でDeepSeekを使って冷蔵庫を選んだユーザーは、「DeepSeekをショッピングに活用するのは本当に素晴らしいです。メーカーを怒らせる心配もありません。低価格冷蔵庫に潜む危険性とその見分け方を分かりやすく説明してくれるので、様々なソフト広告に騙される心配がなくなりました」と語っています。

DeepSeekは、商品の発見と推奨を主な事業とする李嘉奇氏や董玉輝氏のような人物に挑戦状を突きつけている。DeepSeekが李嘉奇氏らの「推奨ロジック」を解体し始めるにつれ、KOL主導からAIを活用したショッピングガイドへの権力移行は、Eコマースのエコシステムを変革する可能性がある。

しかし、現時点では「D-Select」はライブストリーミングショッピングガイドの代わりになることはできない。

主な問題は「AI錯覚」です。これは大規模モデルの学習データに関連しています。生成AIの学習に使用される膨大なインターネットデータは、精度とバイアスが混在しており、モデルが意図せずこれらのデータを吸収し、複製してしまう可能性があります。

DeepSeek も AI の錯覚の問題から逃れることはできません。つまり、D-select は最も重要なフィルタリングの役割を果たすことができず、AI 出力コンテンツを選別するために人的要因が必要になります。

これもライブストリーマーのレコメンデーションのメリットの一つです。ライブストリーマーは個々のニーズに合わせた的確なレコメンデーションを提供することはできませんが、商品を選定する専門機関がサポートしています。「D-Select」はライブストリーマーに完全に取って代わるものではありません。

例えば、DeepSeekがLiu Xue氏に推奨した日焼け止めの中で、最も多くランクインしたのは、ブランド化されていないジェネリックブランドでした。この理由から、DeepSeekがこのブランドを推奨したのは、多数のマーケティング広告をスクレイピングしたためと考えられます。ユーザーはスポンサーコンテンツに煩わされたくありませんが、DeepSeekはマーケティングアカウントの記事を参考情報源として利用しています。

しかし、劉雪は多くのプロモーション広告を見て、独自の判断力を持ち、最終的には自身の理解に基づいて購入を決定しました。しかし、DeepSeekの推奨が大きなトレンドとなり、若者の消費意思決定プロセスに徐々に浸透していくことは間違いありません。

さらに、ライブ配信ルームでのワンストップショッピングと注文とは異なり、劉雪はDeepSeekの助けを借りた後、ECプラットフォームに飛び込んで価格を比較し、取引を行う必要がありました。低価格こそが、李佳奇氏らの核心的な強みなのです。

この観点から見ると、eコマース プラットフォームは、推奨の後にショッピング リンクを直接添付して閉じたトランザクション ループを形成できるため、AI 推奨において大きな利点があります。

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ここ数年、電子商取引業界では、推奨方法によって促進されるトラフィックの変化が起こっています。

「今年のダブル11では、パーソナライズされたレコメンデーションによるトラフィックが検索によるトラフィックを上回った」と、2018年に当時タオバオの社長だった江帆氏は述べた。当時、急成長を遂げていたピンドゥオドゥオはアルゴリズムベースのレコメンデーションで知られており、ライブストリーマーのレコメンデーションやコンテンツのレコメンデーションといった同様の形式も業界内で登場していた。

現在、ECプラットフォームはAIを活用したレコメンデーションを活用しようとしています。実際、ECプラットフォームは既に大規模AIモデルの時代に入り、AI + ECが生み出すショッピングガイドのシナリオは珍しくありません。しかしながら、ECプラットフォームはAI駆動型商品を上位のトラフィックに位置付けていません。

2023年4月、アリババの元CEOである張勇氏は、アリババのすべての製品を「統一前問」の大規模モデルに統合すると述べており、タオバオの製品も自然に組み込まれる予定だ。

しかし、同義千聞はタオバオアプリの検索エントリに直接表示されず、タオバオ文聞に統合されてAIサービスを提供しています。ユーザーはタオバオの検索ボックスで「タオバオ文聞」を検索し、AIアシスタントページにアクセスして、商品選択戦略などの質問を入力する必要があります。

2023年、JD.comは「Yanxi Big Model」を消費者向けショッピングガイドや加盟店運営など、様々なサプライチェーンシナリオに統合する実験を行いました。同様に、「Yanxi Big Model」はアプリのメインエントリーポイントには表示されず、ユーザーはJD.comアプリの検索ボックスで「JD Jingyan」を検索する必要がありました。

画像出典：JD.com

2024年後半、Douyin MallはDoubaoビッグデータモデルを活用したAI搭載ショッピングガイドサービス「Smart Shopping」を開始しました。このサービスは、Douyin Mallアプリ内のユーザープロフィールからアクセスできます。このAIガイド付き製品は、ユーザーがAIに商品情報や比較サービスを尋ねることができます。ユーザーエクスペリエンスの面では、Taobao AskやJD.comのJingyanに似ています。

最新ニュースによると、Douyin（TikTok）は現在、Doubao（Douyinのメッセージングプラットフォーム機能）の2つのスーパーエントリポイントを開設するための内部テストを実施しています。これらのエントリポイントは、Douyinのショートビデオインターフェースとメッセージリスト内にあります。配置から判断すると、Doubaoとの連携は主にDouyinのコンテンツエコシステムに貢献していると考えられます。Douyinは2023年後半に、Doubaoの大規模モデルを活用した「AI検索」サービスも開始しました。

画像出典: TikTokの埋め込みAI検索

さらに、Kuaishou と Pinduoduo はまだ大規模モデルを自社のアプリに直接統合していません。

前述のeコマースプラットフォームは長年AI eコマースの開発に取り組んできましたが、AIを活用したショッピングガイド機能はDeepSeekのものに比べるとやや劣っています。

タオバオ・アスクのプロダクトマネージャーである賈南氏は、タオバオ・アスクの当初のアイデアは、ユーザーが百度、小紅書、知义で検索する必要がなく、タオバオ上で直接ショッピング体験を完了できるようにするというものだったと明かしたことがある。

しかし、実際には、Taobao Askには質問の文字数制限があり、500文字以下しかサポートされていません。また、Taobao AskのコンテンツソースはDeepSeekほど豊富ではありません。例えば、「私は27歳で、敏感肌です。100元から200元の価格帯の日焼け止めをおすすめしてください」という同じ質問に対して、Taobao Askの検索結果では6件の記事が参照されているのに対し、DeepSeekの検索結果では49件のウェブページが参照されています。

Taobao Askは、深い推論や批判的思考をサポートしていません。例えば、上記の質問に対して、Taobao Askはブランド名と原材料の簡単な説明のみを提供しますが、DeepSeekは原材料の特徴、適用可能なシナリオ、注意事項、購入に関するアドバイスをリストアップします。

画像出典: タオバオQ&A

JD.comのYanxiプラットフォームも同様の機能を提供しています。Yanxiの全製品は今年2月にDeepSeekと統合されましたが、JD.comのYanxiプラットフォームではDeepSeekのディープシンキング機能はまだ実証されていません。JD.comのYanxiプラットフォームで前述の質問をすると、さらにシンプルな結果、つまりいくつかの製品リンクと概要が表示されます。

Douyin の AI 検索は Doubao ビッグデータ モデルに基づいており、DeepSeek と同じ質問に対して包括的かつ詳細な分析を提供しませんでした。

一部のeコマースプラットフォームもDeepSeekとの統合を発表していますが、その機能は消費者向けではなく、販売者向けです。今年1月には、アリババの1688がDeepSeekとの統合を発表しました。

Alphabet Listは、「1688」アプリにはDeepSeekが統合されていないものの、「1688 Merchant Edition」アプリには統合されていることを発見しました。「1688 Merchant Edition」アプリの下部ナビゲーションバー中央にある「AI従業員」をクリックすると、AIデジタル従業員ページに移動し、「DeepSeek-R1」を選択して問題を考察することができます。

画像出典: 1688 APP Merchant Edition

1688は2024年に、データスペシャリストとオペレーションスペシャリストのスキルを融合させたAIデジタル従業員を無償で導入しました。これにより、加盟店1社あたりの人件費を平均4人削減できます。担当者の卓韓氏によると、AI技術の活用により、購入者は加盟店とのやり取りを必要とせず、直接注文できるとのことです。現在、サイレント注文率は70%に達しており、近いうちに90%に上昇すると予想されています。

1688 を 2 年間利用している衣料品販売業者は、DeepSeek は現在、顧客の質問の一部を解決するのに役立っているものの、コスト削減の面ではまだ目に見えるメリットは得られていないと述べています。

Alphabet List の経験から、同じ質問について販売者の視点から 1688 Deep Thinking に相談した場合、結果は DeepSeek を直接使用して得られた結果とはまったく異なることが明らかになりました。

1688番にDeepSeek-R1を使用し、「ウォーターボトルを販売しています。詳細なプロモーションプランについてご支援をお願いします」と質問したところ、「ターゲット顧客層」「商品情報の最適化」「プラットフォーム活動への参加」など6つの簡潔な提案が提示されました。また、「ナレッジベースに関連情報がないため、私自身の経験に基づいた詳細なプロモーションプランの提案を提供します」という回答も示されました。

DeepSeekに「1688プラットフォームでウォーターカップを販売しています。詳細なプロモーション計画をお願いします」というメッセージを送ったところ、提供された計画は予算配分やリスク管理など、非常に詳細かつ具体的なものでした。

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ECプラットフォームの中核は、取引の円滑化です。マーチャント側では、最初のECプラットフォームが既にDeepSeekを導入しています。しかし、消費者側では、ECプラットフォームはまだDeepSeekを直接導入しておらず、AIを活用したショッピングガイドの展開も十分ではありません。消費者エンドユーザーをいかに捉え、消費者ニーズを的確に把握するかが、ECプラットフォームが直面する課題です。

複数のインターネットプラットフォームがDeepSeekの統合を発表しており、自動車、エネルギー、金融、クラウドコンピューティング、通信など、多くの業界に既に広がっています。例えば、TencentとBaiduはDeepSeekをコアアプリに統合しています。

しかし、DeepSeekとの統合をめぐる競争では、アリババのB2Bプラットフォーム1688を除けば、タオバオ、JD.com、ピンドゥオドゥオ、ドウインなどの主要な電子商取引プラットフォームは総じて欠席していた。

Blue Whale Newsもこの現象について報じており、テンセントの積極的なアプローチと比較して、アリババとバイトダンスはより慎重で、現在はオフィスでの活用に重点を置いていると述べています。タオバオ、アリペイ、ドウインといった両社のコアビジネスエコシステムアプリケーションは、まだ提携を発表していません。

この質問に対し、大型モデルへの投資に参加した衡業資本の創設パートナーである江毅氏は、まず「テンセントと百度のDeepSeekへのアクセスにおける互換性」という観点から説明した。百度の検索エンジンは、未解決の質問に答えるために大型モデルに依存しており、その中核指標は大型モデルに直接リンクされている。また、WeChatの「AIアシスタント」もDeepSeekのマルチモーダル対話機能と高い互換性を持っている。

しかし、電子商取引プラットフォームには多くの懸念事項があります。

まず、データの機密性が非常に高いことが挙げられます。eコマースプラットフォームのコアデータは、レコメンデーションアルゴリズム（例：協調フィルタリング）や広告（例：リアルタイム入札）といったコアビジネスロジックに直接利用されます。次に、モデルの適応コストが高いことが挙げられます。外部の大規模モデルを接続する場合、データの匿名化、特徴量エンジニアリングによる再構築、モデルの微調整といった問題に対処する必要があります。

第二に、eコマースプラットフォーム（Taobaoなど）は、完全なAI技術スタック（同義千問に基づくNLPエンジン「Taobao Ask」やSenseTimeに基づく画像認識など）を構築しています。外部モデルへの移行には、基盤となるアーキテクチャの再構築が必要となり、ROIリスクが高くなります。DeepSeekは現在、API（テキスト生成やコード理解など）の形で機能を提供していますが、eコマースプラットフォームはDeepSeekをビジネスプロセス（検索ランキングや顧客サービス対話など）に深く統合する必要があり、そのためには複雑なシステム統合（メッセージキューやログ追跡など）が必要になります。

DeepSeek との統合は言うまでもなく、e コマース プラットフォームは、独自の大規模なモデル製品の統合にはあまり熱心ではありません。

現時点では、Taobao、JD.com、Pinduoduoなどのプラットフォームは、自社開発の大規模AIモデルをアプリのホームページの主要なエントリーポイントとして配置しておらず、関連するAI機能は特定の検索パスを通じて起動する必要があります。Douyinのみが現在、自社開発のDoubao大規模AIモデルのグレースケールテストを実施しており、Douyinアプリへの統合を計画しています。

これには複数の制約が伴う可能性があります。技術的な信頼性という点では、「D-Select」のようなAIレコメンデーションシステムは検索エンジン機能を備えているものの、「AIイリュージョン」によって不正確な情報がもたらされ、ユーザーエクスペリエンスやプラットフォームの信頼性に影響を及ぼす可能性があります。

ビジネスロジックの観点から見ると、大規模モデルによるレコメンデーションは、検索トラフィックと「あなたにおすすめ」レコメンデーショントラフィックの市場シェアを争っています。ECプラットフォームは既に成熟した有料トラフィックシステムを構築しており、大規模モデルによるレコメンデーションの比重が高まることで、検索トラフィックとレコメンデーショントラフィックの価値がある程度低下し、ビジネスエコシステムの本来のバランスが崩れる可能性があります。

もちろん、AI検索結果は商業化も可能です。技術の成熟度と商業的価値が十分に検証されるまでは、プラットフォームは低リスクのシナリオを優先して機能を組み込むことを好むかもしれません。

しかし、DeepSeek と統合しないということは、e コマース プラットフォームが「深い思考」を放棄しているということではなく、むしろ自社開発の大規模モデルを通じてそれを実現していることを意味します。

アリババの公式Qwenアカウントは最近、深層思考モデル「QwQ-Max-Preview」を公開しました。北京新聞傘下のShell Financeも、バイトダンスのAIアシスタント「豆宝（Doubao）」が現在、この深層思考モデルの様々な実験版の小規模テストを実施していると報じています。

今年2月、Leifeng.comは、PinduoduoがBaiduのPhoenix Nestプラットフォームの中核メンバーを筆頭とする大規模なEコマースレコメンデーションモデルチームを社内に設立したと報じました。情報筋によると、Pinduoduoの大規模モデルは現在、価格比較システム、レコメンデーション、広告、検索、カスタマーサービスといった複数のアプリケーションで構成されているとのことです。

明らかに、電子商取引プラットフォームも全体像について深く考える必要があります。

しかし、まだ開発中のこれらの製品と比較すると、すでに広く検証されているDeepSeekには優位性があり、ショッピングガイドの面でこの世代の若者の消費心理をよりよく把握することができます。

かつて李佳奇氏と董玉輝氏は詩と信頼を通してユーザーとの架け橋を築きました。一方、DeepSeekの答えは洗練されたエンジンのように、ニーズとシナリオを一つ一つ掘り下げていきます。この「推薦権」の移行において、テクノロジーは多くの問題を解消できるかもしれません。

江易氏は、DeepSeekがeコマース市場に参入するための実現可能な技術的道筋についても言及した。例えば、プライバシーコンピューティングフレームワーク（Google Federated Learningなど）を通じてクロスプラットフォームのデータ共同モデリングを実現し、生データを公開することなくeコマースプラットフォームに「ユーザー嗜好予測」サービスを提供できる。また、商品説明が広告法（「最も効果的」や「全国レベル」などの禁止用語など）に違反していないかどうかを自動検出するレビューロボットを開発し、プラットフォームの監視コストを削減できる。

しかし、主要なECプラットフォームはこの競争において沈黙を守っている。ECプラットフォームも、DeepSeekと連携する最初のプラットフォームとなるには、「テンセント」のような存在を必要としている。

参考文献:

「TikTokが豆瓣を統合、ByteDanceが反撃開始」（テック・プラネット）

「タオバオが大規模AIアプリケーション『タオバオQ&A』を社内テスト：電子商取引+AIはどのように展開するのか？」（CBN）

「豆宝：小規模で深層思考モデルの様々な実験バージョンをテスト」（北京ニュース）

「真の『オープン』AIの到来！DeepSeekが5つのコードライブラリをオープンソース化 ― これは何を意味するのか？」（デイリー経済ニュース）

「アリババ、ドウイン、快手はAIへの多額の投資に熱心だ」（Eコマースプラットフォーム）

「ピンドゥオドゥオのAIモデルバトル」 - ウォール・ストリート・インサイト

淘宝網は新たな「入り口」を獲得した - 天下望商