Spanner Graph で小売商品の検索性能を強化し、データベースのメンテナンス工数半減を達成した Target の取り組み

※この投稿は米国時間 2026 年 8 月 5 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

現代の小売環境における買い物客は、高度にパーソナライズされた商品発見体験と、自然で本物らしく、心から役に立つと感じられる会話型アシスタンスを期待しています。今日、優れた商品検索には、商品、カテゴリ、顧客の意図の密接な関係やセマンティックな意味を理解することが求められます。キーワードや基本的なブラウジングだけでは不十分です。

Target でこの作業を担当しているのがゲスト プロダクト コンフィデンス プラットフォーム チームです。評価、レビュー、AI を活用したデジタル ショッピング アシスタントなど、信頼を確立し、購入の意思決定を導く機能を構築する責任を担っています。その好例が、2025 年のホリデー シーズンにオンライン ストアと Target アプリにリリースされた Gift Finder チャット エージェントです。このエージェントは、親しみやすい会話を通じて、買い物客がぴったりの商品を見つけるのをサポートします。

このようなリアルタイムのパーソナライズとコンテキスト リッチなセマンティック応答をグローバル規模で提供するには、断片化されたデータ エコシステムを脱却し、統合型のデータ プラットフォームに移行するという重要なアーキテクチャ上の課題があることがわかりました。当社は、高スループットのトランザクション ワークロード、高度に接続されたグラフ関係、ベクトル類似度検索、全文キーワード検索をまとめてサポートできるソリューションを必要としていました。

この投稿では、これら 4 つのすべてを実現するうえで Spanner が果たした役割について説明します。

断片化されたアーキテクチャからの脱却

従来の Target のディスカバリー データ エコシステムは、検索と転置インデックス用の Elasticsearch クラスタと、トランザクション データ用の個別の NoSQL データストアの組み合わせで構成されていました。この断片化されたアーキテクチャは機能はするものの、運用上および技術上の大きな課題を抱えていました。

• コンテキストの分断: 検索、ベクトル、トランザクションの各データベースの完全同期は常に課題でした。情報がサイロ化されていることで、コンテキストの欠落、属性間の関係の断絶、クエリ結果の不整合が発生していました。

• 運用上のオーバーヘッドの増大: 独立したクラスタの管理、検索インデックスのチューニング、複雑なカスタム同期と集計ロジックの処理を実行するには、エンジニアリング チームによる集中的な手動介入が必要でした。

• 拡張のボトルネック: 小売データドメインを拡張するには、新しいデータベース コレクションの追加、複雑な結合の維持、検出システムとコア トランザクション システムにおける弱いトランザクション保証への対処が必要でした。

• サイロ化されたインテリジェンス: グラフの関係、ベクトル類似度、キーワード検索インデックスを 1 件のトランザクションでクエリする機能が欠如していました。

AI を活用した次世代のゲスト エクスペリエンスを構築するには、1 つのプラットフォームに統合する必要がありました。

Spanner Graph でエンタープライズ オントロジーを構築

スタンドアロンのベクトル データベースやニッチなグラフ データベースなど、複数の専用テクノロジーを評価しました。しかし、単一目的のデータベースを追加すると、運用の複雑さとデータ同期パイプラインのパフォーマンスが悪化するだけでした。

最終的に選択した方法が、Spanner Graph を利用してエンタープライズ オントロジーを構築することでした。これは「グラフのグラフ」パラダイムであり、生成 AI を活用した大規模なショッピング グラフの構築を可能にします。

データを統合することで、セマンティック データ、グラフ関係、ベクトル エンベディング、運用トランザクションを 1 つの屋根の下に集約します。これにより、トランザクションの状態とセマンティック インテリジェンスの両方について、Spanner が信頼できる唯一の情報源となります。

当社のハイレベルなアーキテクチャは、以下の 3 つの主要な柱で構成されています。

1. エンタープライズ拡張このレイヤは、当社のエンタープライズ小売カタログをキャプチャし、複数のバックエンド ソースから関連するメタデータを集約し、エージェントによるデータ拡充に生成 AI を活用して、取り込む商品データの品質と深さを大幅に向上させます。

2. グラフ、ベクトル、検索の統合ストアSpanner Graph では、複数のデータベース間でデータを移動させるのではなく、エンティティ ノード、関係エッジ、ベクトル エンベディングを同じデータベース エンジンに保存します。Spanner Graph は、リレーショナル テーブルに対するマルチホップ グラフ探索、セマンティック ベクトル類似検索、全文キーワード クエリをネイティブにサポートしています。このマルチモデル シナジーはネイティブであるため、脆弱な外部同期パイプラインを介さずに分散ワークロード全体で厳格な ACID トランザクションを実現し、絶対的な正確性を確保できます。

3. オーケストレーションと AI レイヤこのレイヤは、会話型ゲスト インターフェースを強化し、Spanner Graph から直接供給される豊富な構造化コンテキストを利用して LLM をグラウンディングします。責任ある AI プロセスを管理し、生成された出力を評価しながら、非常に具体的な商品関係を抽出することで Gift Finder などのツールを強化します。

ダウンタイムなしでスムーズに段階的に移行

当社の検索と見つけやすさのインフラストラクチャは何百万人もの顧客が利用する重要なものであるため、移行にあたってはダウンタイムをゼロにする慎重なアプローチが必要でした。この移行は、4 つの構造化されたフェーズで実行されました。

1. スキーマとオントロジーのマッピング: Spanner Graph スキーマ内で、商品、カテゴリ、ブランド、顧客の好みなどの特定の小売エンティティと、それらに対応する関係を定義しました。

2. データ統合と並列リプレイ: ミューテーション ベースのデータ統合を並列パイプラインで構築しました。これにより、リアルタイムのトランザクションの更新を継続的にリプレイし、スキーマ変換を適用して、エンベディングを生成し、リアルタイムで Spanner Graph に直接書き込むことができました。

3. カナリア デプロイ: ライブの読み取りトラフィックを新しい Spanner Graph ベースのプラットフォームに徐々に移行し、実際の小売ワークロードでクエリのパフォーマンス、セマンティックの精度、データベースの安定性を検証しました。

4. カットオーバーとクリーンアップ: パフォーマンスを徹底的に検証した後、すべての検索と見つけやすさのトラフィックを Spanner に完全に移行し、以前の Elasticsearch スタックを廃止することで、Elasticsearch クラスタのメンテナンスの負担を完全に排除しました。

ビジネスへの影響

Spanner Graph 上で直接構築することで、技術面とビジネス面で測定可能な成果を達成できました。

究極の GraphRAG 基盤: 従来の RAG はフラットなベクトル類似度に依存しているため、たとえば特定のおもちゃと互換性のあるアクセサリーや年齢適合性の照合など、商品間の構造化された関連性を見落としがちです。統合された GraphRAG アーキテクチャ内で深いグラフ探索とセマンティック ベクトル検索を組み合わせることで、LLM を高精度のコンテキストでグラウンディングしました。これにはおすすめの関連性を直接改善する効果があり、顧客の満足度とネット プロモーター スコアの向上につながりました。

SQL と GQL の相互運用性の統合: Spanner Graph を使用すると、デベロッパーは標準 SQL と GQL（Graph Query Language）を使用して、1 回のクエリで構造化されたリレーショナル カタログデータと接続されたグラフ関係に対して処理を要求できます。これにより、これらのパラダイムを橋渡しするためのデータの重複、レイテンシ、複雑な ETL パイプラインが不要になります。

成長の上限がないサーバーレスのスケーラビリティ: Spanner は、ブラック フライデーやサイバー マンデーなどの小売イベントのピーク時に、予測不可能な大規模なトラフィックの急増を自動的に処理します。Spanner に組み込まれたオートスケーラーがコンピューティング容量を動的に調整し、期間限定のプロモーション特典期間中に発生した高負荷のバースト トラフィックを、パフォーマンスを犠牲にすることなく処理しました。

インフラストラクチャのメンテナンス工数の半減: トランザクション NoSQL データベースと検索インデックス データベースを 1 つのマネージド Google Cloud サービスに統合することで、別々のデータベース クラスタを維持する運用上の負担がなくなりました。開発者がデータベース管理とインフラストラクチャの維持に費やす時間が 50% 削減され、顧客向けの新しい AI 機能をより迅速に構築してデプロイできるようになりました。

Spanner Graph への移行により、当社の生成 AI ロードマップは加速しました。これは、適切なデータ基盤の構築が提供する価値を証明する究極の例となりました。

AI アプリの強化を目指しているのであれば、まずは、適切なグラフ機能を備えたデータベースを事実上無制限の規模で利用することから始めましょう。Spanner Graph で組織のデータをアクションに変える方法をご確認ください。

- プリンシパル エンジニア Sayanti Dey

- Target 社 シニア エンジニアリング マネージャー Kaushik Shelat 氏