エージェンティックコマースの時代、AIに推薦される商品とされない商品の差は、コンテンツやSEOではなく商品データの精度で決まります。表記ゆれ、粗いカテゴリ分類、属性情報の欠落 ―これまで人手と経験でカバーしてきたデータの穴は、AIには見えないまま放置され、そのまま推薦から漏れる原因になります。この差はすでに広がり始めています。Lazuli Chief Evangelistの伴が、何から手をつけるべきか、海外企業の最新取り組み事例を含め、いま着手すべき商品データ整備の具体的な一歩を、実務の視点から解説します。