GroupBy
GroupBy Inc. (a Rezolve Ai company) · コーディング · 生産性向上 · ビジネス
GroupBy は Google Cloud Vertex AI Search for Commerce を土台にした企業向けの EC 商品ディスカバリー基盤だ。マーチャンダイジング、レコメンド、商品データ整備を一つの管理画面で扱う。
GroupBy について
About
GroupBy とは
GroupBy は、商品数が多く台帳が整っていない店舗向けのサイト内検索だ。小売、卸売、ディストリビューター、部品販売の各社が、検索窓に三語打ち込んだあと何を見せるかを決めるために使う。その判断をコードの中に埋めず、事業側の手元に置くのが狙いである。2013 年にトロントで設立され、母体となったのは 2011 年に Oracle が買収した検索ベンダー Endeca の出身チームだった。
製品は三層に積み上がっている。検索とレコメンドは Google Cloud Vertex AI Search for Commerce の上で動くため、並び順もパーソナライズも Google 自身の商取引トラフィックで学習したモデルから出てくる。その下が商品データ整備で、カタログを分類し、属性を補い、内容を確認する。一番上がマーチャンダイジング層で、カテゴリ担当者が商品を固定表示したり、粗利の高い品を上げたり、キャンペーンを組んだりできる。開発チケットを切る必要はない。
2025 年 3 月、同社は Rezolve Ai（NASDAQ: RZLV）の傘下に入った。全株式による取引で企業価値は 5,500 万ドル、Rezolve は本基盤が年間 300 億ドル超の売上を支えていると述べている。実務上は GroupBy を GroupBy として買う形で、Rezolve の対話型コマース機能がロードマップに並ぶ。
制約は対象顧客から決まる。セルフサインアップも公開価格表も無料プランもない。導入はプロジェクトとして進み、検索を良くするためのカタログ整備はこちらのチームか有償サービスの負担になる。SKU が 400 点の店には何の利点もない。
導入の流れ
- デモを申し込み、範囲を決める。検索だけか、データ整備、レコメンド、フィットメント、分析まで含めるか。
- ETL 層でカタログをつなぐ。商取引基盤からでも ERP からでも夜間バッチからでもよい。
- データ整備を一度通し、全商品に一貫した属性を持たせ、共通の分類体系に収める。
- Command Center で並び順、同義語、絞り込み、キャンペーンを設定し、Shopify アプリ、Salesforce コネクタ、API のいずれかで店舗側をつなぐ。
- 公開後は分析画面で結果ゼロの検索語と、クリックはあるがカート投入に至らない検索語を見て調整する。標準的な稼働までを GroupBy は四半期ではなく週単位で示している。
AIツール情報
GroupByの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 中堅から大手小売の EC 責任者とカテゴリ担当者。肝は Command Center である。導入と研修に数週間割けるなら、マーチャンダイジング側が開発を挟まずに検索結果を動かせる。
- B2B のディストリビューターと卸売。部品番号、数量単位の違い、顧客別の品揃えを抱えた巨大カタログは、まさにこの基盤が想定した現場だ。
- 自動車部品、パワースポーツ、設備機器の販売。Fitment AI が年式、メーカー、車種の検索を担い、適合する部品だけを出せる。
- 古い検索を引き継いだデジタル責任者。空のページを返すキーワードエンジンの置き換えが典型的な入口で、分析画面があれば社内説明も通しやすい。
タスク
- 店舗の標準検索を差し替える。クエリの解釈、並び順、絞り込みを基盤側が持ち、日々の調整はマーチャンダイジングに渡る。
- 売上を落とす前にカタログを整える。商品データ整備が共通の分類体系から属性を付与し、絞り込みページに出てこない埋もれた在庫を減らす。
- パーソナライズしたレコメンドを足す。商品レコメンドのエンジンがトップ、商品ページ、カートの枠を埋め、設定は同じ管理画面で済む。
- 壊れた需要を見つける。分析画面に、結果が返らなかった検索語と、クリックはあってもカート投入に届かない検索語が出る。
シーン
- 同じ部品が取引先ごとに六つの名前を持つ B2B カタログ。同義語と属性絞り込みが、語句一致では届かない範囲を埋める。
- マーチャンダイジング担当が少ない繁忙期。キャンペーンの予約と並び順ルールが、毎朝の手作業の並べ替えを置き換える。
- リプラットフォームやコンポーザブルコマースへの移行。API 層と既成コネクタがあれば、検索は移行のクリティカルパスから外れる。
主な機能
Google の商取引モデルで動くサイト内検索
クエリの解釈と並び順は Google Cloud Vertex AI Search for Commerce が担う。Google の小売検索製品と同じ基盤である。GroupBy はその上に、店舗が必要とする操作系をかぶせる。同義語、リダイレクト、絞り込み、押し上げと押し下げのルール、そして公開前に試せるプレビューだ。EC 向け AI 検索を黒箱にしない、というのがこの機能の主張で、ある商品がなぜ三位に出るのかを説明できる。
パーソナライズされたレコメンド
商品レコメンドのエンジンは、固定リストではなく閲覧と購入のシグナルからトップ、商品詳細、カートの枠を埋める。Personalized Relevance の層が事業側の意図を混ぜるため、必要な場面では予測上の売れ筋より販促品を上に出せる。Swanson は切り替え後一年で、検索のクリック率が 50% 超、検索経由のカート投入が 65% 超伸びたと公表している。
商品データ整備
検索結果が悪いとき、多くは中身はデータの問題で、検索の衣装を着ているだけだ。整備サービスはカタログを分類、属性付与、内容確認という三工程に通す。商品は共通の分類体系に収まり、空いていた属性が埋まり、最後に人が確認する。属性が整えば絞り込みが機能し、システムには存在するのに結果に出てこない商品が減る。
マーチャンダイジングの Command Center
GroupBy を単なる検索 API と分けるのがこの部分だ。カテゴリ担当者は、キャンペーン用に商品を一位へ固定し、自社ブランドを押し上げ、セール週のルールセットを予約し、公開前に結果を確認できる。開発者は要らない。ルールは版管理され、戻せる。設定を誤ったルールが週末いっぱい走るときに効いてくる。
部品と設備カタログ向けの Fitment AI
Fitment AI は年式、メーカー、車種のセレクタを足し、利用者の車両に合う部品までカタログを絞る。適用範囲は検索結果ページだけでなく、すべての接点に及ぶ。自動車部品やパワースポーツでは、当て推量から生まれる返品を減らせる。B2B EC 検索の競合がほぼ丸ごと飛ばしている機能でもある。
分析とレポート
ダッシュボードでは、何を検索し、何をクリックし、何が空で返り、各キャンペーンが売上目標にどう届いたかが分かる。店舗行動をオンラインの顧客プロファイルにつなぐ機能もあり、これは珍しく全チャネル担当に実用的だ。レポートはアナリスト向けではなくマーチャンダイザー向けに作られているので、数字はクエリ言語を挟まずに届く。
メリットとデメリット
メリット
- 並び順は Google の商取引モデルから出て、操作権はマーチャンダイジング側に残る。競合の多くはこの組み合わせを半分しか満たせない。
- データ整備は壊れたデータを並べ替えるのではなくカタログ自体を直すため、規模の大きい B2B の品揃えで効く。
- フィットメント検索は、消費者向けツールが見捨てる部品と設備のカタログを覆う。
- Shopify と Salesforce の既成コネクタに REST API が加わり、統合は短く済む。稼働までの期間は週単位で示される。
- Rezolve Ai 傘下に入ったことで、対話型コマースと決済が同じ営業窓口に揃った。
デメリット
- 公開価格も無料プランもセルフ申し込みもなく、予算の話は営業とのやり取りから始まる。
- データ整備と分類体系の作業は実務そのもので、公開前に終わらせないと検索品質の話にはならない。
- AI の層は Google のもので、能力もコストも自分で制御できない基盤に連動する。
- 導入の手間に見合うのは大きなカタログだけで、小規模店は使わない複雑さに費用を払うことになる。
よくある質問
GroupBy は EC サイトの検索、レコメンド、マーチャンダイジング、分析を担う。中心は大規模な B2B と B2C のカタログだ。弱い標準検索の置き換え、商品データの整理、カテゴリ担当者による表示順の直接制御に使う。
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GroupByの代替ツール
Forefront
Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
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StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
Testim
Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。