商品説明文の下書きをAIに任せるようになってから、EC運用の時間はかなり圧縮された。だが、書かせた文章をそのままコピー&ペーストで公開している現場を見ると、正直ヒヤッとすることがある。危ないのは「AIを使ったこと」自体ではなく、「使い方」の方だ。
事実と「それっぽい表現」の境界が消える
生成AIは、もっともらしい文章を作るのが得意だが、事実確認をしているわけではない。素材のサイズ表記、成分、原産国といったスペック情報を、周辺情報から”それらしく”補完してしまうことがある。人が読むと違和感なく読めてしまうぶん、誤情報がそのまま公開されるリスクは、人が書いた素朴な文章より高いとさえ言える。
特に注意したいのは、健康・美容・食品まわりの商品だ。薬機法や景品表示法に触れる表現は、AIが悪意なく生成してしまうことがある。「効果を保証するような言い回し」「根拠のない最上級表現」は、公開前に必ず人の目でチェックする必要がある。
トーンが均一化し、ブランドの個性が消える
もう一つの落とし穴は、文体の均一化だ。AIに一括で書かせると、どの商品ページも似たような言い回し、似たような構成になりがちだ。効率は上がるが、これまで積み上げてきたブランドの「らしさ」が薄まっていく。
これは短期的には気づきにくい問題だ。1件1件を見ればそれなりの品質なのに、サイト全体で見ると没個性になっている、という状態に陥りやすい。
モール側のポリシーに引っかかるケースも
モール型ECの場合、各プラットフォームには独自の表記ガイドラインがある。AIが生成した文章は、そうしたモール固有のルールを踏まえて書かれているわけではない。禁止表現や必須記載事項の抜け漏れは、公開後の差し戻しや、最悪はアカウントへのペナルティにつながることもある。
必要なのは「一次情報のチェックリスト」
これらのリスクへの対策は、実はそれほど難しくない。AIに書かせた文章を公開する前に通す、自社独自のチェックリストを持つことだ。スペックは仕入れ先の一次情報と突き合わせたか。誇大表現や断定的な効果効能の記述はないか。モールの規約に抵触する表現はないか。ブランドのトーン&マナーから外れていないか——この4点だけでも、リスクの大半は防げる。
使う側の力量が、任せられる範囲を決める
AIが書いた文章をそのまま出すか、チェックを挟んで出すかの差は、担当者のスキルの差でもある。生成AIを疑いながら使いこなせる人は、任せられる業務の範囲がどんどん広がっていく。逆に、AIの出力を鵜呑みにする人は、いつまでも「危なっかしいから任せられない人」のままだ。
コメント