現代のリテールは、パーソナライズされた商品発見と自然な会話によるアシスタンスを求めています。Targetは、信頼を構築し、購入の意思決定をガイドするために、Guest Product Confidenceプラットフォームを確立しました。その一例が、2025年のホリデーシーズンにローンチされたGift Finderチャットエージェントで、会話によるアイテム発見を提供します。リアルタイムのパーソナライゼーションとセマンティックな応答を大規模に実現するために、Targetは断片化されたデータエコシステムを単一のプラットフォームに統合する必要がありました。このプラットフォームは、トランザクションワークロード、グラフ関係、ベクトル類似性検索、キーワード検索を同時にサポートする必要がありました。Targetは、生成AI搭載のショッピンググラフのための「グラフ・オブ・グラフ」であるエンタープライズオントロジーを構築するためにSpanner Graphを選択しました。データを統合することで、Spannerは現在、トランザクション状態とセマンティックインテリジェンスの単一の真実の情報源として機能しています。アーキテクチャには、エンタープライズ拡張、統合されたグラフ/ベクトル/検索ストア、およびAIインターフェースを強化するオーケストレーションレイヤーが含まれています。スキーママッピングと並列データリプレイを含む4段階のゼロダウンタイム移行が正常に実行されました。この統合は、レコメンデーションの関連性の向上やゲスト満足度の向上など、測定可能なビジネスインパクトにつながりました。また、インフラストラクチャメンテナンスの50%削減にもつながり、新しいAI機能の開発を加速させました。