はじめに
近年のECサイトは、商品や多様性の情報量の増加に伴い、ユーザーが求める商品や情報を短時間で見つけて表示できる検索機能の重要性がございます。従来のECサイトでは、ユーザーの購入履歴アクセスやデータを分析するにも多くの時間と人のリソースが必要でした。
ここ、注目されているが、AI技術を活用した高度な検索エンジンです。
しかし、AIの導入によってデータを自動で解析し、ユーザーごとに最適な商品提案や効率的な在庫管理が可能になりました。
しかし、ECサイトでAIを活用することによって、具体的には「自社のECビジネスにおいて、AIを安全に活用するにはどうすればいいのか」・「コスト面はどれぐらいかかるのか」など、悩む事業者は多いはずです。
この記事では、ECサイトにおけるAI活用の特徴と、代表的な事例、導入時の注意点について詳しく解説します。
ECサイトにおけるAI活用とは
ECサイトの運営では、商品登録や価格更新・顧客対応などのルーチン業務が発生すると思われます。
これらは直接売上を確認する業務ではなく、多くの人や時間が必要となります。
AI(人工知能)活用とは、思われるデータを解析し、人間では処理してはならないパターンや関連性を見つけて、購入経験を最適化する思考を進めます。
その結果、ECサイト運営における作業時間の短縮と人件費の削減を同時に実現し、少人数制でも高品質なサイト運営が維持できます。
ECサイトで活用される主なAI技術
ECサイト運営において、AI技術が活用される領域はますます拡大しています。ECサイトは日々集まるアクセスデータや購入履歴・在庫管理・カート登録などのデータを人手だけで一瞬で活用するのは困難になりがちです。
そこで、AIはこれまで時間がかかっている繰り返し作業を自動化し、人的リソースを販促企画や顧客戦略といった業務に集中させることが可能です。
従来を技術を導入することで、運営側は「顧客にとって意味のある体験をデザインする」ことに時間とリソースを割くことが可能になります。ここからは、ECサイトで活用される主な5つのAI技術について詳しくご紹介していきます。
アイレコメンド
AIレコメンドとは、AIを活用してユーザーにとって高い商品などを自動的におすすめするシステムです。 AIレコメンドとは、ユーザーの閲覧履歴や購入履歴などを分析し、その人に合った商品を自動的に提案します。
例えば、過去にスニーカーを購入したユーザーに対して、「ランニングウェア」や「スポーツ用バッグ」を提案するなど、関連性の高い商品を推薦します。 ユーザーの好みに合う商品を提案し続けることで、関心が高い商品への導線が整うため、収益や顧客満足度の向上が期待できます。
これにより、AIレコメンドシステムは顧客満足度に最も関連した高い商品を示唆し、購入へその後押しを強化できるがポイントです。
チャットボット
チャットボット(Chat bot)とは、終了でメッセージを解く「チャット」と、ロボットを意味する「ボット(bot)」を組み合わせた言葉です。ECサイトに関しては、ユーザーの質問に即座に応答し、商品説明や注文サポート・返品手続きなど、最終的な問い合わせを自動化します。
従来はFAQ応答ツールとしての側面が強かったチャットボットですが、技術の進化に伴い、その役割は大きく変化しています。これまでのFAQページでは、ユーザーが自ら情報を探す必要がありました。
そこで、チャットボットを導入すれば、ユーザーが「この商品のサイズ感を教えて」「いつ届きますか？」とただ黙って、即座に回答を返してもらえることが可能です。
このようにお問い合わせチャットボットは、電話での抵抗がある顧客や、FAQページなどで自力で情報を探す手間を避けたい顧客重視も、お気軽に利用できる窓口となります。
お問い合わせの準備が低いので多少の疑問でも解消しやすくなり、顧客が安心して購入プロセスを進めやすくなるのが大きな魅力です。
画像認識
ECサイトにおける画像認識とは、画像に「写っているか」を機械やコンピュータが認識する技術です。この技術は対象の形や色などから、それが何であるかを判断する「認識」という手法によって、画像を識別するのが特徴です。
ユーザーが写真をアップロードすると、AIがその画像を解析し、形状や色・素材・デザインなどの特徴を抽出して、類似する商品を提案します。例えば、商品の写真をアップロードするだけで、AIが自動的に背景を削除したり、複数アングルの画像を生成したりすることができます。
また、画像から商品の特徴を認識し、適切なカテゴリやタグを自動設定することも可能です。 特にファッション・インテリアのような見た目が購入意思決定に直結するカテゴリでは、従来のキーワード検索ではきれなかった雰囲気を画像から推測することで、ユーザー体験を大幅に向上させることができます。
これにより、画像認識で画像から商品の特徴が認識できるようになり、商品登録にかかる時間を最大80%削減した事例もあります。
予測が必要
ECサイトにおける需要予測とは、過去のデータから商品や部品の売上や需要を未来予測する手法です。AIで将来の需要を予測し、商品の生産数や必要部品の発注数を最適化できるので、在庫ロスの削減やリードタイムの短縮などが期待できます。
例、AIが「週末に気温が下がると、アウターの需要が増える傾向」を学習すれば、次の寒波に合わせて仕入れ量を調整できるのがその一つです。 また、広告出稿時期や特定イベントの影響を予測させることで、販売ピークを事前に把握できるようになります。
どの仕組みによって、EC事業者は「いつ・どの商品を・どれだけ用意すればよいか」を精密にコントロールできるようになります。 結果として、在庫切れによる売り逃げを回避し、過剰在庫によるコストも削減することが可能です。
ECサイトに必要な予測を導入することで、販売動向の変化にも迅速に対応できるようになり、適切な意思決定ができることが大きなメリットです。
不正AI
不正AIとは、AIが大量のデータ取引を機械学習で分析し、人間では間違えてしまうような複雑な不正パターンを一時的に発見・注意する技術です。
従来のIPアドレスや取引金額に基づく静的なルールベースの禁止では、通常の利用者を装う不正を見抜けることは困難であり、誤認による機会損失も招きません。
例えば、ECサイトにおけるクレジットカードの不正利用やアカウントの競争取りなど、日々の変更ハンド口に対して、AIとは思われる取引データから不正な特有のパターンを学びます。これにより、不正行為AIによる不正によるチャージバック被害を防ぐだけでなく、正常なユーザーを誤ってブロックするリスクも大幅に軽減することができます。
在庫最適化
AIによる在庫最適化とは、人工知能が過去のデータや外部削減を分析して、過剰在庫や欠品を確保しながら在庫レベルを最適な状態に自動調整することです。
AIが導入される前は、非常に多い数量に膨れ上がった商品や製品の在庫管理を担当者がマニュアルで実施していました。過去の情報を集めながら在庫数を確認し、今後の必要性を担当者の頭の中で予測しながら商品の発注をするしかありませんでした。
そこで、AIシステムを活用した在庫管理ではバーコードなどを使って立ち入力したデータを入力することができ、在庫数カウントの人為的なミスの防止が可能です。
感情分析
感情分析とは、カメラで読み取ったテキストや音声・表情・生体データなどから感情を推測する技術です。ECサイトでは、レビューやSNS投稿、問い合わせ内容などから日々思われる量の顧客の声が生まれています。これらのテキストには、顧客の満足・不満・期待・不安といった感情情報が詰まっています。
レビュー欄やアンケートから意見を収集した同様、その多くは安定的な情報が残り、全体的な傾向を把握するにはどうすればよいか、時間をかけてじっくり考えます。
感情分析は、従来は数値化づらかった顧客体験の質がデータとして見える化され、ユーザー心理に寄り添ったマーケティング戦略の推進が可能になります。
このため、感情分析はAIが顧客の声を書き込んで読み解くことで、企業は一歩先の顧客対応や商品戦略を打ち出しやすくなります。
ECサイトでAI活用事例5選
近年、AI技術の発展により、ECサイトの采井はこれまで以上に高度化・効率化しています。さまざまな業界でAIの導入が進む中、Eコマース業界でもいち早くAIや機械学習を活用し、大きな成果を上げている企業が増加しています。
例えば、スマートな分析ツールやチャットボットを導入することで、顧客からの問い合わせにリアルタイムで対応し、より正確なサポートが可能になることがその一つです。このアプローチにより、顧客満足度が向上し、リピート購入が大幅に増加しています。
ECサイトではAIを使ってどのような事例があるのか気になる方が多いはずです。ここからは、ECサイトにおけるAI活用事例5選について詳しくご紹介していきます。
Amazon：AIレコメンドを活用した顧客体験
Amazonとは、日用品や家電などといった幅広い商品をオンラインで販売する総合Eコマース企業です。Amazonは、顧客のニーズを予測することで売上向上と顧客満足度の維持を図るマーケティング手法として、パーソナライズされた商品レコメンデーションを活用しています。
AmazonがAIレコメンドを本格導入する以前、ユーザーの購買行動は「商品を探しきれない」という課題を抱えていました。こうした課題に対し、AmazonはAIを活用したレコメンドシステムの開発を進めたのです。
これは、ユーザーが購入する可能性の高い商品に最も近いレコメンデーションを作成するという考え方です。AmazonにAIレコメンドシステムを導入してからは、「閲覧履歴に基づくおすすめ商品」や「再び購入」など、さまざまなレコメンド機能を利用しており、これらがレコメンドの一部を形成しています。
AIレコメンド導入による効果は、Statisiaの調査によると、Amazon全体の売り上げのうち約35%がAIレコメンドを介して発生しており、購入単価もAI導入後に平均で20％以上上昇しています。
さらに、商品購入時には「この商品を買った人はこんな商品も買っています」など、異なる観点からも商品がレコメンドされるのが特徴的です。これにより、ユーザーは自分が好みに合った商品を簡単に発見できるようになり、ショッピング体験の向上につながっています。
楽天市場：チャットボットAIが支える24時間顧客サポート
楽天市場とは、楽天グループ株式会社が運営する、日本最大級のインターネットショッピングモールです。楽天市場では、膨大な取扱い店舗とユーザーを抱える中で、AIを用いた自動応答チャットボットを導入しています。
楽天市場はこれまで、購入前の質問、配送状況の確認、返品・交換の手続きなどといった顧客対応に大きな課題を抱えていました。特にセール期間やキャンペーン時にはサポート窓口へのアクセスが集中し、オペレーターの対応が追いつかず、返信の遅延や対応漏れが発生することもありました。
そこで、楽天のAIチャットボットは自然言語処理を活用し、ユーザーの質問意図を理解して最適な回答を返すことが可能です。例えば、「商品が届かないです」という入力があれば、注文情報をもとに配送状況を即座に確認し、適切な案内を提示します。
ユーザーが質問した内容をAIチャットボットが即時に回答し、さらに複雑な案件やトラブル対応は人間のオペレーターにスムーズに引き継ぐことができるようになりました。これにより、スタッフはより高度な顧客対応やサービス改善にリソースを割けるようになったのです。
ZOZOTOWN：AIレビューパトロールシステム
ZOZOTOWNとは、ファッション通販サイトを運営する「株式会社ZOZO」が展開する衣料品中心のオンラインショッピングサービスです。ZOZOTOWNでは、自然言語処理と機械学習を活用した「AIレビューパトロールシステム」を導入しました。
このAIシステムは、ユーザーが投稿したテキストを自動的にスキャンし、文脈や単語の使われ方から不適切な表現を高精度で検知する仕組みです。
例えば、「詐欺商品」・「写真と違う」といった単語の強調表現やネガティブな感情表現を検出し、ガイドライン違反の可能性があるものを自動的にフラグ付けします。導入効果として、ZOZOTOWNは、AIレビューパトロールシステムの活用によりレビュー監視の人的工数が約70％削減されてると報告されています。
このツールにより、ガイドライン違反の可能性が高いレビューのみをチェックすればよくなり、生産性の向上につながりました。
ユニクロ(UNIQLO)：UNIQLO IQによる顧客体験の革新
ユニクロとは、日本発のグローバルファッションブランドであり、株式会社ファーストリテイリングが展開する衣料品チェーンです。ユニクロが展開するAIアシスタント「UNIQLO IQ」は、ECサイトとアプリ双方で利用できるチャット型AI接客システムです。
従来のECサイトでは、検索ワードの入力が曖昧だと正確な結果が得られず、ユーザーの離脱率が高まる傾向がありました。こうした課題から、ユニクロは自然言語処理（NLP）を活用したAIチャットボットを開発しました。
ユーザーが「黒のスウェットを探している」「冬におすすめのコートを教えて」といった自然な言葉で話しかけるだけで、最適な商品を提案できるようにしました。
UNIQLO IQは単なるFAQ応答ツールではなく、パーソナライズされた買い物パートナーとして設計されているのが特徴です。導入後は、アプリ経由での購入率が大幅に上昇し、リピーター顧客の増加にもつながりました。
このようにUNIQLO IQを通じて得られる質問データは、商品開発や接客改善の分析材料としても活用されており、企業のマーケティング戦略を支える大きな技術となっています。
ORBIS株式会社：awoo AIよるパーソナライズドマーケティングの実現
ORBIS株式会社とは、化粧品や栄養補助食品などの企画・開発・通信販売などを行う企業です。ORBIS株式会社は、自社運営サイトのオルビス公式オンラインショップにおいて、「awoo AI」で作成した独自のハッシュタグを活用しています。
「awoo AI」は、テキストや画像から商品特徴やユーザーの意図を自動で理解し、興味関心に基づいた商品をリアルタイムでレコメンドするAIマーケティングエンジンです。
ORBIS株式会社では、「SNSバズり中」や「冬におすすめ」などの特徴的なタグを通じて、顧客が新しい商品との出会いや選ぶ楽しさを感じられるような施策を進めてきました。AI導入後は、ユーザーがサイト内で直感的に商品を見つけやすくなり、クリック率や購入率の向上、さらに平均滞在時間の延長といった具体的な効果が報告されています。
これにより、人的リソースを消耗せずに継続的なデータ活用が可能となり、企業規模を問わずマーケティング精度を高められる点も評価されているのがポイントです。
ECサイトでAIを導入する際の注意点
AIをECサイトに導入することで、業務効率化や顧客満足度の向上など多くのメリットが得られます。
AIは効率を上げるツールだけではなく、正しい運用と継続的なメンテナンスが必要であれば、多少のコストやセキュリティリスクを冒す可能性もあります。
ECサイトにAIを導入することで、さまざまなメリットが期待できます。 ただし、AIの効果を最大限に活用したり、スムーズに導入したりするにはいくつかの注意点があります。
ここからは、ECサイトでAIを導入する際の注意点について詳しくご紹介していきます。
外部サービスとデータ連携に潜む脆弱性注意する
ECサイトでAIを導入する国際の注意点の一つが、外部サービスとのデータ連携に潜む脆弱性を考慮することです。
ECサイトでは、AIエンジンを外部のAPIやクラウドと連携させて利用するケースが増えています。その中のAPIは外部とデータを活用するため、認証の仕組みやアクセス制限が重要になります。
特に顧客情報や売上データを扱う場合は、APIキーの管理や通信の暗号化が必須です。データの送信受信において通信が暗号化されていなかったり、アクセス権の設定が甘く、サイバー攻撃や情報漏洩に接続する危険性があります。
ECサイトでAIシステムとのデータ連携時にはAPI、不要な権限を付与しない・アクセスログを定期的に監視することも重要ではありません。このため、導入段階でセキュリティポリシーを共有し、定期的な監査を実施できるベンダーを選ぶことが重要です。
AI導入の目的を明確化する
ECサイトでAIを導入する際の注意点の一つが、AI導入の目的を明確にすることです。
AIを導入を検討する企業が陥りがちな失敗の一つに、「AIを使うこと自体が目的化してしまう」ケースがある。AIは暫定課題を解決するための「手段」であり、どの領域でどんな成果を出したいのかを明確にしておかなければ、コストに見合った効果は得られない。
例、レコメンドAIを導入する場合でも、「回遊率を上げたいのか」「購入優先を上げたいのか」で最適なアルゴリズムや運用方法は大きく異なります。 目的が不安のまま導入すると、システム設計がぶれてしまい、結果的に運用コストだけが膨張らむことにはなりません。
導入前には、現状の課題をデータで洗い出し、「AIによってどの業務を効率化するのか」「どのKPIを改善するのか」を明確に守ることが重要です。
AIシステムの導入コストがかかる
ECサイトでAIを導入する際の注意点の一つが、AIによる導入に最も終わることです。 とりあえず、AIシステムの構築には初期投資だけでなく、継続的な運用費も必要になります。
例えば、AIレコメンドエンジンを導入する場合、想定アルゴリズムを組み込むだけでは十分な成果は出ません。商品の特徴データからユーザーの購買履歴・閲覧傾向などを連携させる必要があり、そのデータ整備や統合にも大きな労力が発生します。
そのため、導入検討段階で「どの範囲にAIを活用するのか」「どの程度のROI（投資対効果）を見込むのか」を明確に守ることが重要です。小規模のECサイトでは、まずは一部の機能を段階的に導入し、成果を確認しながらスケールアップしていく方法も有効です。
社内での運用ルールの徹底
ECサイトでAIを安全に運用する上で、社内の教育セキュリティと運用ルールを整備することが重要です。
例、AIレコメンドシステム用のデータベースに誤ったタグを入力したり、チャットボットシステムのログイン情報を共有してしまったりといったヒューマンエラーが多く挙げられます。
利便性を優先して安易にパスワードを共有すると、不正アクセスや設定変更の原因となり、最悪の場合、顧客情報漏洩などの重大なリスクを考慮することになります。
このような事態にならないために、まずは定期的なセキュリティ研修の実施が効果的です。 社内でAIツールの利用マニュアルを整備し、「誰が」「どのデータに」「どの権限で」アクセスできるのかを明確にすることで、責任の所在を明確にすることが重要です。
AIの導入目的だけでなく、情報管理の基本やヒューマンエラーが及ぼす影響を具体的に伝えることで、従業員の現状を高めることができます。
AIシステムの継続的なアップデートやメンテナンスが必要になる
ECサイトでAIを導入するメンテナンス時の注意点の一つが、AI導入後のアップデートやです。AIシステムは「導入して終わり」ではなく、「導入してからが本番」と言われるほど、運用とメンテナンスが重要です。
特にECサイトでは、季節やトレンドの影響を大きく受けるために、AIのレコメンドや需要予測は常に最新の情報を反映しなければいけません。例えば、昨年の売上データをもとに予測AIを更新せずに使い続けると、今年の流行や価格変動を反映できず、在庫過多や販売機会を逃すリスクがあります。
また、クラウド型AIサービスを利用する場合は、ベンダーが自動的にアップデートを行って受容することもありますが、自社開発型の場合は社内で管理体制を構築する必要があります。
そのため、ECサイトにAIを導入する際は、導入時の開発費だけでなく、運用にかかる「継続的なコスト」も予算に組み込むことが重要です。
機密情報の漏洩に接続可能性がある
ECサイトでAIを導入する際の注意点の一つが、機密情報の取り扱いです。AIは学習のために閲覧した自社の商品情報などの想定的なデータを押さえているからです。
その中には顧客の氏名や住所・購入履歴・クレジット情報などの個人情報が含まれることが多く、誤った運用には重大な情報漏洩につながるリスクがあります。
具体的には、AIシステムへの不正やアクセス学習用データからの情報漏洩などがその一つです。例えば、AIをクラウドサービス上で運用している場合、適切な暗号化やアクセス制御が行われていないと、外部攻撃者による不正アクセスの危険性が生じます。
このようなリスクを防ぐためには、データの取り扱い方針を明確に定めることが大切です。
個人情報を学習する前に匿名化・マスキングする、アクセス権を無制限に制限するなどの対策が求められます。
AIモデルを定期的に見直す
ECサイトでAIを導入する際の注意点の一つが、AIモデルを定期的に見直すことです。AIは学習によって進化しますが、それは同時に「誤学習」のリスクも内包しています。 古いAIモデルを使い続けると、処理効率が落ちたり、新しいツールとの互換性がなくなったりすることもあります。
市場の変化や新しいデータに対応するため、AIモデルを定期的に見直し、最適なパフォーマンスを維持することが求められます。
例、季節商材を扱うECサイトでは、年によって流行が変わるため、過去データをそのまま使うと誤った予測につながります。
そのため、AIシステムは導入後も継続的に監視し、必要に応じてアップデートや調整を行うことが重要です。
導入効果を正しく評価する仕組みを整える
ECサイトでAIを導入する際に見落とされがちなのが、効果を正しく評価する仕組みの構築です。AIは導入すること自体が目的ではなく、「どの程度ビジネスに貢献するか」を継続的に測定し、改善につなげることが重要です。
ECサイトでAIを導入するのにはインフラ整備・人材確保・システムの維持管理といったところでコストが発生します。
また、導入したAIソリューションが期待通りの投資収益率(ROI)を生むことは限りません。AII導入の成果を評価するためには、まずAI導入の目的と評価基準を明確にすることが重要です。
例えば、「顧客体験向上」「売上増加」といった目的を定め、その成果を数値で測定できるようにしておく必要があります。どのプロセスを改善したいのか、どの指標をどれだけ伸ばしたいのかを明確に設定し、導入効果を定期的にモニタリングする体制を整えることが大切です。
まとめ
本記事では、ECサイトにおけるAI活用の特徴と、代表的な事例・導入時の注意点について詳しくご紹介しました。
AIレコメンドによる購入促進からチャットボットによる顧客対応の自動化・画像認識による・需要予測による在庫最適化など、AIはECサイトの広大な領域で価値を検討しています。
その中で、AIチャットボットがECサイト業界で多く普及してきており、カスタマーサポートの負担を大幅に軽減し、購入率の向上にも貢献しています。
しかし、AIを活用して高い成果を上げるためには、導入コストやセキュリティリスクを適切に管理しながら顧客意識の確保を徹底することが求められます。消費者に選ばれるサイトを運営し続けるためには、AI技術を効果的に活用し、顧客体験を高めることが大切です。
そのようなAIを支援するパートナーとして、株式会社HBLAB（エイチビーラボ）は最適な選択肢の一つです。 ベトナムオフショア会社トップ5に選ばれた実績を持ち、500名以上の経験豊富なITエンジニアが在籍。 東京・福岡・ソウルにも拠点を置き、AI、AR/VR、ブロックチェーンなどの先端技術を開発を活用したソリューションを日本企業に提供しています。
