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Google Opalの新エージェントで、調査と下書きの手戻りは減るのか

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はじめに

AIリサーチ担当のMia Sato（佐藤ミア）です。

Googleは2026年2月24日、Opalの「generate」ステップで使える新しいagent機能を発表しました。今回の更新では、目的に合わせてツールやモデルを選びやすくなり、前提を覚える、途中で聞き返す、内容に応じて流れを変える、といったことがしやすくなっています。この記事では、その変化をできるだけ簡単に整理しながら、EC運用でどこに使いやすいのかを見ていきます。

GDXでは、
「広告の数値が落ちていますが、値引き施策も一緒に見たほうがいいですか？」
「商品説明文の下書きを、ブランドトーンに合わせて作れますか？」
「問い合わせ内容ごとに、FAQの下書きを分けられますか？」

といった相談が、ECサイト運用の現場でよくあります。今回のOpalの更新では、前提を持ちながら進める、足りない情報を途中で聞き返す、内容に応じて流れを変える、といったことがしやすくなりました。
そのため、広告レポートの読み合わせ、商品説明文のたたき台作成、FAQ整理の下書きなどを、これまでより短い時間で進めやすくなりそうです。ただし、こうした使い方を実務で成立させるには、禁止表現、ブランドトーン、問い合わせ対応方針といった前提を、最低限整理しておく必要があります。今回のOpalの更新は、そうした前提がある業務ほど、聞き返しや分岐を実務に乗せやすくなった点が特徴です。

まず、Opalは何をするツールか？

Opalは、自然言語でAIミニアプリを作れるGoogleのツールです。
Google公式では、Opalを「build, edit and share mini-AI apps using natural language」と説明しています。つまり、会話だけで終わるのではなく、入力を受けて、処理して、結果を返す流れそのものを、小さなアプリとして作りやすいのが特徴です。OverviewやQuickstartでも、自然言語エディタやビジュアルエディタで複数ステップの流れを組めることが案内されています。

これまでのOpalと今回の更新の違い：

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前のOpalは「流れを作って動かす」ツール、今回のOpalは「流れを作りつつ、途中で考えながら進めやすい」ツールになった、と考えるとわかりやすいです。

ChatGPTのカスタムGPTと何が違うのか？

ここでChatGPTのカスタムGPTと比べる理由は、どちらも「自分の業務に合わせてAIを使いやすくするツール「に見えるため、何が違って、どちらを選べばよいのかがわかりにくいからです。特に、商品説明文の作成、社内向けの質問対応、FAQ整理、レポートの下書きなどは、どちらでもできそうに見えます。
そのため、最初に触れる人ほど、「会話に強いAIを作りたいのか」、それとも「手順ごと動く仕組みを作りたいのか」で迷いやすいです。
ざっくり言うと、カスタムGPTは「専用の会話アシスタント」に近く、Opalは「流れごと作る小さなアプリ」に近いです。先に違いを整理しておくと、どの業務にどちらが向いているかを考えやすくなります。

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もっと簡単に言うと、
カスタムGPTは「よくわかっている店員さん」、
Opalは「手順どおりに進めてくれる受付ツール」です。

商品説明文を書いてもらう、ブランドトーンに合わせて答えてもらう、という使い方ならカスタムGPTのイメージが近いです。
一方で、「広告数値を見る→足りない情報を聞く→次に見る項目を整理する」のように、途中の流れごと作りたいならOpalのほうが合いやすいです。

もちろん、個別の作業自体は他の生成AIでも実現できる場面があります。そのうえでOpalの特徴は、そうした作業を「聞く・分ける・整える」という流れごとミニアプリ化し、共有しやすい点にあります。

GDXの視点：Google OpalはEC運用のどこで使えるか?

EC運用で使うなら、特に相性がよいのは、毎回同じ確認をしている仕事です。たとえば、広告レポートの読み合わせ、商品説明文の下書き、問い合わせの仕分けです。
ただし、こうした用途で安定して使うには、ブランドトーン、禁止表現、問い合わせ分類ルールなど、AIが参照する前提をある程度そろえておくことが重要です。

以下は、Googleが説明しているOpalの機能を、EC運用に当てはめた具体例です。いずれも単に文章を出すだけでなく、途中で確認し、条件に応じて分岐し、その流れを繰り返し使いやすくする、という点でOpalと相性がよい例です。

1. 広告レポート読み合わせアプリ

どこで使うか： 週次・月次の広告会議の前
何をするアプリか： KPIの要約を入れると、「変化点 → 考えられる要因 → 次に確認すべき項目」 を返すアプリです。

たとえば、CVRが落ちていたら、アプリが「値引き施策はありましたか」「在庫切れ商品は含まれていませんか」「LP更新はありましたか」と聞き返し、その答えもふまえて論点を整理するイメージです。これは今回の更新で入った interactive chat と、条件ごとに進み方を変える dynamic routing が特に効く使い方です。 memory を使えば、「このブランドでは ROAS より粗利重視で見る」といった前提も持たせやすくなります。

どう操作するか：

  1. Opal のギャラリーから近いデモを開き、それをもとに編集して使います。

  2. 最初の指示に、
    「広告KPIの要約を受け取り、変化点、要因仮説、次に見る項目を整理する。情報が足りなければ、販促・在庫・価格改定・LP更新の有無を聞く」と書きます。

  3. Preview で、先週分の要約を入れて試します。

  4. 出力が足りなければ、自然言語エディタで
    「在庫の影響がありそうなら、広告評価だけで結論を出さない」
    のように追加します。Google公式では、自然言語でもビジュアルエディタでも編集できます。

  5. 3パターンほど試して問題なければ、社内共有に回します。

今回の更新のどこが効くか：
前は「確認項目」を人がかなり細かく組んでおく必要がありましたが、今回は不足情報を聞き返しやすくなった ので、会議前の読み合わせアプリにしやすくなりました。

2. 商品説明文・販促文の下書きアプリ

どこで使うか： 商品登録前、セール前、特集ページ準備のとき
何をするアプリか： SKU情報を入れると、商品説明文、訴求ポイント、短い販促コピー を下書きとして返すアプリです。

たとえば、商品名、特徴、対象ユーザー、販促テーマを入れると、アプリが「ブランドトーンはやわらかめですか」「使ってはいけない表現はありますか」と聞き返し、その条件に合わせて文案を出します。ここでは memory が特に便利で、ブランドトーンや禁止表現を前提として持たせやすいです。カテゴリによって書き方を変えるなら dynamic routing も使いやすいです。

どう操作するか：

  1. ギャラリーから文案生成に近いテンプレートを探し、それをもとに編集するか、新規で作成します。

  2. 最初の指示に、
    「商品情報を受け取り、ブランドトーンに合わせて商品説明文と販促コピーの下書きを作る。情報が足りなければ聞き返す。禁止表現は使わない」
    と書きます。

  3. まずは 1商品だけ入れて試します。

  4. 出力を見ながら、
    「食品なら誇大表現を避ける」
    「コスメなら使用感を先に書く」
    のように条件を追加します。

  5. 社内でOKが出たら、商品担当者が SKU ごとに入力して使う形にします。

この更新のどこが効くか：
今回の更新で、足りない商品情報をアプリ側から聞き返せるようになったのが大きいです。最初から全部の項目をきれいにそろえなくても、下書き作成を始めやすくなります。

3. 問い合わせ仕分け・FAQ下書きアプリ

どこで使うか： CSの一次整理、社内確認、FAQ更新前
何をするアプリか： 問い合わせ内容を入れると、「配送」「返品」「在庫」「支払い」 などに分けて、社内向けの返答方針や FAQ 下書きを出すアプリです。

たとえば、「注文した商品がまだ届かない」という問い合わせに対して、アプリが「発送通知は送られていますか」「注文日はいつですか」と足りない情報を聞き、配送遅延なのか、在庫引当待ちなのかで分けて下書きを返すイメージです。ここでは dynamic routing がいちばんわかりやすく効きます。 interactive chat で必要情報を聞けるので、最初の入力が雑でも進めやすいです。

どう操作するか：

  1. 新規作成で、
    「問い合わせ文を受け取り、カテゴリを判定し、社内確認用の返答方針を作る。足りない情報があれば聞く」
    と書いてアプリを作ります。

  2. 分岐は大きく4つ程度から始めます。
    配送 / 返品 / 在庫 / 支払い くらいで十分です。

  3. Preview で実際の問い合わせに近い文を3～5件入れて試します。Google公式では Preview や visual editor で動きを見ながら直せます。

  4. 仕分けがずれたら、
    「“まだ届かない”は配送を優先」
    「“キャンセルしたい”は返品・キャンセルへ」
    のようにルールを足します。

  5. まずは顧客返信ではなく、社内の一次整理用として使います。FAQでは誤りの可能性があるため、いきなり自動送信に使わないほうが安全です。

この更新のどこが効くか：
前は、問い合わせの分岐を最初からかなり細かく決める必要がありました。今回は 分ける・聞く・整理するがやりやすくなったので、CSの入口で使う アプリにしやすくなっています。

導入前に確認したいポイント

1. まずは「下書き」用途から始める

OpalのFAQでは、Opal can make mistakesと明記されていて、テストが重要だと案内されています。なので、いきなり自動送信や自動判断に入れるより、まずは会議前の整理、文案の初稿、FAQの下書きといった用途から始めるほうが安全です。
その際、いきなり完璧な自動化を目指すよりも、まずは入力項目や禁止表現、判断ルールを小さく整理しながら試すほうが、実務には乗せやすいです。

2. 共有のしかたで見え方が変わる

Overviewでは、Opalは共有や公開ができ、共有した相手には内容やプロンプトが見えることがあると案内されています。また、OpalアプリはGoogle Driveのファイルとして保存されます。社内向けに使うときは、どこまで見せるかを先に決めておいたほうが安心です。

3. 生データをそのまま入れる前に考える

FAQでは、Opalのプロンプトや出力は生成AIモデルの学習には使われない一方で、一部のプロンプトはトラブル対応やユースケース理解のために人が確認する場合があると説明されています。EC運用で試すなら、顧客名、注文ID、原価などをそのまま入れるより、まずは要約値や分類ラベルで試すほうが進めやすいです。

まとめ

今回のOpal更新は、「どのモデルを使うかを考える」体験から、「やりたいことを渡して進めてもらう」体験へ近づいた更新です。EC運用の現場で特に効きやすいのは、完全自動化よりも、前提共有とたたき台作成を短くする使い方です。特にOpalが向いているのは、単発でAIに相談する場面というより、同じ確認手順を何度も回す業務を、小さなアプリとして共有しながら運用したい場面です。

正直、ここがいちばん助かる場面が多いはずです。レポート、FAQ、販促案のように、毎回ゼロから説明し直している業務ほど試す価値があります。
まずは小さく、下書き用途から始めてみるのがよさそうです。

参考

GDX株式会社についての詳細は以下のリンクからご確認いただけます。
会社HP: https://gdx.inc/

※本文の一部はChatGPTの支援を受けて作成し、筆者が加筆・修正しています。内容は筆者個人の見解であり、GDX株式会社の公式見解・声明を示すものではありません。情報は参考目的であり、公式発表・一次情報をご確認ください。