新手爸媽在購物時，常用「寶寶現在幾個月」、「要帶去哪裡」或「最擔心什麼」描述需求，而不是輸入精確商品名稱。本案例整理靠朋友創意如何協助日本知名母嬰用品品牌阿卡醬本舖（アカチャンホンポ），以 AI 語意搜尋處理跨語言、生活化且同時包含多個條件的提問。
一、新手爸媽的搜尋為什麼特別困難？
母嬰用品選購同時牽涉寶寶年齡、使用場合、材質、氣候與照護考量。傳統關鍵字搜尋通常要求顧客先知道品類或商品名稱，但新手爸媽真正想問的，往往是完整的生活問題。
- 情境式提問：例如「6 個月的寶寶服該怎麼挑？」或「去沖繩玩，適合寶寶使用的防曬產品有哪些？」
- 跨語言落差：海外顧客可能知道自己需要「嬰兒屁屁膏」，卻不知道該用哪一個日文詞彙搜尋。
- 需要解釋而非清單：父母不只想看到商品，也想知道推薦條件、使用情境與需要留意的限制。
二、AI 搜尋如何拆解情境與跨語言匹配？
1. 先理解需求，再尋找商品
以「適合去沖繩玩給寶寶使用的防曬」為例，系統不只比對「防曬」兩個字，而是將查詢拆解成影響選擇的條件：
AI 再依商店現有的日文商品資料、分類與屬性尋找相符選項。涉及嬰幼兒用品時，推薦內容仍應以商品標示與品牌提供的資料為準，避免把搜尋建議誤解為醫療或照護判斷。
以這個問題為例，搜尋結果不能只因「沖繩」就推測所有戶外用品都適合嬰幼兒，也不能把模型常識當成商品事實。系統必須回到商家提供的年齡標示、使用方式、成分、耐水與注意事項，將可確認的資訊與一般選購方向分開呈現；若資料不足，就應清楚提醒顧客查看標示或諮詢專業人員。
2. 讓顧客使用熟悉的語言搜尋
顧客可以使用中文表達需求，系統在後端理解語意後，再對應日文商品內容。這不是把搜尋詞逐字翻譯，而是盡可能保留對象、情境與限制條件，再進行商品匹配，降低海外顧客因用字不同而找不到商品的機率。
3. 先說明選擇方向，再提供商品
搜尋結果除了商品列表，也會先以「AI 店長」的形式整理選購方向與推薦依據，讓顧客知道系統如何理解問題。以下畫面展示日文介面中，AI 回答、推薦分類與商品結果的呈現方式。
三、如何從網站延伸到實體導覽？
同一套搜尋與商品理解能力，也能延伸到實體門市的 AI 導覽裝置。華語旅客可直接以熟悉的語言提出問題，系統再依商品資料提供方向，讓線上搜尋與現場服務共用較一致的知識基礎。
對品牌而言，線上與線下共用知識不只方便顧客，也能減少不同服務介面各自維護回答的成本。商品更新、停售、注意事項或分類調整若能從同一可信來源同步，網站、機器人與服務人員才有機會提供一致資訊；遇到需要個別判斷的育兒問題時，也要保留轉交人工服務的出口。
阿卡醬本舖 AI 導覽機器人案例・日本東京阿卡醬本舖／靠朋友創意 無法播放時前往 YouTube 觀看 ↗
四、這類專案應該如何衡量價值？
在沒有公開前後對照數據的情況下，不應直接宣稱轉換率或營收已提升。較可靠的作法，是在導入前先建立基準，再持續追蹤搜尋與顧客行為。
這個案例最重要的意義，是讓商品搜尋從「顧客必須先懂商品」轉變為「系統先理解顧客的處境」。對商品複雜、需要信任感或服務跨國顧客的品牌而言，這也是 AI 搜尋比傳統關鍵字搜尋更值得驗證的地方。