よくある質問 (FAQ)
成功的なgenser利用のためによくある質問をまとめました。
導入と連携
Q. genserはどうやってインストールしますか？
提供されるガイドに従って開発連携を進めます。 genser導入が確定したら提供される 「商品API連携ガイド」と 「スクリプトガイド」を参照してインストールを進めます。バックエンドで商品データをAPIで連携し、フロントエンドに検索スクリプトを挿入すれば基本的な使用準備は完了します。
Q. 複数の検索ボックス（PC/モバイル等）にそれぞれ異なる検索エンジンを適用できますか？
はい、マルチインスタンス機能で可能です。 1つのプロジェクト内でもインスタンスを複数作成し、それぞれ別の検索ボックスや媒体（PC、モバイル、キオスク等）に独立した検索エンジンを導入できます。これにより媒体ごとに異なる検索ポリシーを運用することも可能です。
検索品質とデータ
Q. 既存のキーワード検索と結果の順序が違うのですが、エラーですか？
エラーではなく「ミッションベースドサーチ（Mission Based Search）」の特性です。 genserは単純な単語一致（Exact Match）ではなく、顧客が解決したい「課題（Mission）」や「文脈」を理解して結果を提供するため、既存のキーワード検索とは結果の表示順が異なる場合があります。
Q. 商品属性（Attribute）データが空でも検索はうまく機能しますか？
AI推論は可能ですが、正確なフィルタリングには属性データが重要です。 genserはAIが商品情報を推論できますが、「ブランド」「性別」「サイズ」など明確なフィルタ機能を使うには該当するメタデータ（Attribute）が入力されていることが望ましいです。
Q. 商品詳細説明がテキストなしの「画像のみ（通し画像）」なのですが大丈夫ですか？
はい、genserのOCR技術などを通じてAI学習が可能です。 商品詳細情報が画像のみで構成されていてもご安心ください。genserは画像内のテキストを抽出（OCR）したり画像を解析する技術を備えており、AIがこれをテキストデータに変換して学習し検索に活用できるよう処理します。
Q. 顧客の行動データ（クリック、カートなど）を必ず連携する必要がありますか？
必須ではありませんが、検索ランキング最適化や分析のために積極的に推奨します。 初期は商品情報だけでも検索サービスの利用は可能ですが、顧客がどの商品をクリックし購入したかといった行動データを連携するとダッシュボードや分析ページで検索履歴や利用パターンを詳細に確認・分析でき、運用に役立ちます。
運用と設定の制御
Q. 特定の商品の検索結果順位を変更できますか？
はい、検索設定で優先順位を調整できます。 特定ブランド、PB商品、プロモーション商品など戦略的に重要な商品群が検索結果で優先されるように「検索結果優先順位（Boosting）」条件を設定できます。
Q. genserで検索結果ページのデザイン（UI）を修正できますか？
いいえ、UIは顧客側で直接開発する必要があります。 genserは検索エンジン機能（SaaS）を提供するソリューションです。検索結果データはAPIで提供しますが、それを画面に表示するフロントエンドのUI/UXデザインエディタは提供していません。自社サイトのデザインガイドに合わせて直接連携開発を行う必要があります。
Q. AIが説明する文の口調を自社のブランドトーンに合わせられますか？
はい、可能です。（トーン＆マナー設定） 検索結果に表示される説明文の長さ（文字数）や表現のトーン＆マナーを設定でき、ブランドイメージに合った対応が可能です。
技術と連携
Q. 商品データをリアルタイムAPI連携した場合、データ反映速度はどのくらいですか？
一般的な商品情報は日次バッチ処理で1日1回更新されます。データ量が多い場合は反映に多少時間がかかることがあります。ただし、購入に重要な「在庫状況（品切れの有無）」は遅延なくリアルタイムで即時反映されます。
Q. 検索リクエストでデータがgenserサーバーに送信される際のセキュリティは安全ですか？
はい、顧客のウェブサイトからgenserエンジンへ送信されるすべてのデータはHTTPS（TLS/SSL）で保護されます。 HTTPSは一般のHTTPに暗号化技術である TLS（Transport Layer Security）を組み合わせたもので、genserはその中でも最も安全な最新バージョンである金融機関レベルのセキュリティ標準であるTLS 1.2/1.3を採用しています。これはまるで外部と完全に遮断された 「専用セキュリティトンネル」を通じてデータを輸送するのと同じで、追加の二重暗号化なしでもデータが送信されるすべての区間で情報漏えいや改ざんを根本的に防ぎます。
Q. ファイアウォール設定のためにサーバーのアウトバウンドIPを登録する必要がありますか？
基本的にgenser APIはセキュリティのためHTTPS（TLS 1.2以上）プロトコルによる通信のみを許可します。
顧客側の内部セキュリティポリシー上アウトバウンドIPのホワイトリスト登録が必要な場合は、 genser技術サポートチームまでお問い合わせいただければ、現在利用中のサーバーのIP帯域情報を提供します。
Q. データセキュリティは安全ですか？
はい、ご安心ください。genserは 「エンタープライズ」クラウドベースで動作しており、一般の無料AIとは設計段階から異なります。比喩的に言えば、一般の無料AIが誰でも行き交う 「広場」であるとすれば、エンタープライズクラウドとAIは徹底したセキュリティ対策が施された 「密閉実験室」です。Googleなどのグローバル企業の データガバナンス（Data Governance）ポリシーに従い、このクラウドでやり取りされるすべてのデータは外部に流出したりAI学習の素材として再利用されないように 技術的に厳格に隔離（Isolation）されています。
拡張機能
Q. 商品以外に企画展やイベントページも一緒に検索させることはできますか？
はい、可能ですが別途の連携およびテストプロセスが必要です。 商品DBとは別にイベントや企画展のデータを別途連携する必要があり、検索語入力時に関連するイベントページが正常に表示されるかをテストして確認する手順が必要です。
Q. 検索された商品画像と似た別の商品を探せますか？
はい、「画像ベースの後続検索」機能をサポートします。 ユーザーが検索結果で気に入ったが少し違うスタイルを望む場合、該当商品の画像を基に視覚的に類似した商品を続けて探せる機能を提供します。
料金
Q. クレジット（Credit）とは何で、いつ差し引かれますか？
クレジットはgenserサービス利用量を測る課金単位です。商品検索を含め商品データ管理やAIコンテンツ生成時に差し引かれます。サービス利用項目ごとの正確なクレジット差引基準と料金プランは 料金プラン案内ページをご参照ください。
Q. クレジットはページを開くたびに差し引かれますか？
実際に「検索リクエスト」が発生したときのみクレジットが差し引かれます。 単にページをロードするだけでは課金されず、ユーザーが検索語を入力して実際に検索クエリがエンジンに送信されたときにクレジットが差し引かれる仕組みです。
PoC（概念実証）に関する問い合わせ
Q. PoC（Proof of Concept）を実施したいのですが、どうすればよいですか？
genserは迅速かつ簡単な連携で即導入が可能なため、特段のPoC（Proof of Concept）プロセスを推奨していません。ただし、顧客の特殊な要件やデータ環境の事前検証が必須な場合に限り、例外的に有償PoCを実施することができます。
PoC（Proof of Concept）実施手順
Step 1. 事前協議と範囲設定（キックオフ）
目標設定： 検索品質向上、特定カテゴリ（例：家具、ファッション）集中テストなどPoCの主目的を定義します。
費用算定： 連携対象の商品数とビジネス目的に応じたAIモデルチューニングおよびカスタマイズ費用を見積ります。
Step 2. データ準備と提供
商品データ連携： 商品名、価格、ブランド、カテゴリコード、詳細ページ画像URLなど主要情報が欠けず正確に連携されるほど検索品質と結果の正確性が向上します。
必須項目: 商品コード、商品名、ブランド情報、カテゴリ、画像URL（メイン/詳細）、価格情報、商品説明文
ポイント: 詳細ページ画像URLや商品説明文が充実しているほど、AIが商品の特徴（素材、雰囲気、用途など）を正確に理解できます。
📥 データフォーマット・サンプル (genser_sample_jp.xls) をダウンロード (ここに実際のファイルリンクを埋め込んでください)
Step 3. データエンジン適用と設定
エンジン適用： 提供された商品データをgenserエンジンが学習し検索可能な状態に準備します。
OCRおよび属性抽出： 画像内のテキストを抽出（OCR）したり、AIが商品画像を解析してキャプション（Caption）を生成するプロセスを実行します。
基本設定： 同義語用語辞書の登録、制限用語処理など基本的な検索環境を構成します。
Step 4. テストと品質高度化
検索品質テスト： 実際の検索語を入力して意図したとおりに結果が表示されるかを確認します。
チェックポイント：自然言語検索（「Netflixを見るのに良いソファを探して」）の処理精度、フィルタ動作の有無
ランキング／並び順補正： 特定の商品群（例：PB商品、プロモーション商品）の表示順を調整したり、検索結果の優先順位を点検します。
フィードバック反映： テスト過程で見つかった問題（例：特定ブランド検索時のミスマッチ）を修正して再反映します。
Step 5. 最終レポートと本契約
結果分析： PoC期間中の検索精度、応答速度などの指標を分析します。
費用確定： 実際に処理したデータ量（OCR件数等）に基づき最終費用を精算し本導入契約を協議します。
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