【必読】コマースリーダー2700人の声を元にした5つのAI活用術

リソース不足だと感じたとしても、それはあなただけではありませんーー。

コマース担当者の65%は、限られたリソースで多くの成果を期待されていると回答しています。

幸いなことに、そうした必要性こそがイノベーションを生むのです。生成AIが台頭し、Eコマースで使われているという事実は、生成AIが生産性、効率性、収益の向上をもたらす有益なツールであることの証明です。実際、AIをEコマース分野に導入済みの組織の84%は、これらの分野で「大幅な改善」または「ある程度の改善」を得たと回答しています。

ここでは、コマース分野におけるAIの利点を明らかにし、リーダーたちがAIをどのように評価し、投資し、導入しているのか解き明かしていきます。

コマース分野でAIを導入する利点

予測型AIは、製品レコメンデーションからインテリジェントな検索結果まで、数年にわたってEコマースの改善に役立ってきました（英語）。

しかし、現在、生成AIは顧客体験の変革を通じて、さらなる変化をもたらす可能性があります。生産性やコンバージョン率、顧客ロイヤルティの向上は言うまでもないでしょう。実に84%のコマース担当者は、AIが組織に競争力をもたらすと考えています。生成AIがどのように効果を発揮するのか見ていきましょう。

高度にパーソナライズされた体験を展開する

テクノロジーの進化に伴い、顧客の73%は、さらに高度なパーソナライズを期待しています。AIの活用で企業のプロモーション、マーケティングメッセージ、価格設定などにおけるパーソナライズ能力が増強される中、カスタマイズされた体験に対する顧客の期待は、場所や方法を問わず高まる一方です。

AIは、すでにビジネスにとって重要な差別化要因になっています。3分の1以上の組織（37%）は、パーソナライズを大きく改善するAIの効果を信頼しています。  

タスクを自動化して収益の最大化を図る

収益向上は、常にビジネスにおける最優先事項です。収益を増やすためには、面倒な手作業を自動化し、ビジネスの生産性を高める必要があります。

機械学習とAIによる大規模なデータ分析により、コマース部門のリーダーは自動化をスピーディに進めることができます。セルフサービスによる注文の追跡、在庫確認、返品管理を自動化することで、すでに大きな効果を得ています。

Eコマースジャーニーのこうした部分を自動化することで、時間的余裕が生まれ、チームはビジネスと収益を改善する戦略的な取り組みに集中できます。 

従業員の満足度と生産性を向上させる

Eコマースにおいて、AIの恩恵を受けるのは顧客だけではありません。従業員にとってもメリットがあります。実際、AIを導入しているほとんどの組織は、従業員の生産性と満足度において「大幅な改善」または「ある程度の改善」があったと回答しています（それぞれ84%と82%）。

AIツールについて深い実務的な知識を習得することで、従業員は新たなテクノロジーによる貴重なキャリア体験を得ることができます。面倒で単調だった多くの職務の負担が軽減され、新たなキャリアの道が開かれ、リスキルの機会も生まれます。   

Eコマース分野における生成AIのユースケースは次々と生まれているところですが、ここでは生成AIの5つの導入事例を紹介します。

1. 製品レコメンデーションをさらにパーソナライズする

Eコマースにおける生成AIの最も一般的な導入例は、製品の説明文を作成することです。この機能は、大規模なカタログや複雑なテクニカル製品を手がける組織にとって特に有用です。

AIを活用した製品レコメンデーションは、オンラインショッピングでは以前から一般的ですが、生成AIが加わることで、表現に微妙な変化をつけられるようになり、プロセス全体で「パーソナルな特別感」が増します。

生成AIでターゲットを絞り込み、パーソナライズを洗練させることで、よりコンテキストをふまえた関連性の高い体験を速やかに生成できます。さらに、AIを駆使することで、それぞれの顧客の好みと課題に合わせて動的な製品説明を作成できます。 

トップクラスのAIプラットフォームは、顧客ごとにモデルを個別に作成することなく、個人レベルで関連性の高いパーソナライズを実現します。しかも、ユーザーのフィードバックを反映することで、AIにもとづくレコメンデーションとパーソナライズはしだいにスマートになり、顧客との会話が増えて顧客満足度も高まります。

2. 製品の発見を容易にし、印象深いものにする

実店舗では、営業担当者とサービス担当者が最大の財産です。買い物をする顧客のシグナルに合わせて、適切な製品を提案できます。生成AIにより、この仕組みをオンラインでも再現できます。

ここ数年、チャットボットはオンラインショッピングで一般的になっていますが、顧客体験を効果的に補強する会話力は期待できませんでした。しかし、それも過去の話です。現在では、デジタルコンシェルジュが自然な会話や画像にもとづくプロンプトを処理し、カスタマイズされた回答を生成して、データにもとづいて顧客とやり取りしています。 

AIを活用したコンシェルジュは、製品検索で特に役立ちます。AIをコマースで活用しているほとんどのビジネス（82%）は、製品検索が少なくとも「ある程度改善された」と回答しています。

たとえば、買い物客が好きな有名人の最近の衣装に似た商品を探している場合を想定しましょう。商品一覧のページを当てもなく閲覧する必要はありません。有名なファッションリーダーの写真をアップロードし、AIに同じような商品を提案するように指示するだけで済みます。

こうした「特注」の体験は、顧客ロイヤルティと顧客維持の新たな扉を開くきっかけになります。買い物がはるかに容易になり、娯楽性が増します。

3. あらゆるユーザーの生産性を高める

マーチャンタイザー、マーケター、設計者、開発者など、職務を問わずあらゆるユーザーが生成AIで時間を節約できます。実際、AIを使用しているコマース担当者は、週に平均6.4時間を節約していると試算されています。

企業は、GPTを活用した製品説明やスマートプロモーションなどにより、ルーティンタスクを自動化し、売上アップを達成しています。新たなプロモーションの作成など、手作業に頼ってきた時間のかかるタスクも大規模に自動化できます。さらに、生成コーディングを活用すれば、チームのイノベーションも加速します。

生成ページデザイナーなどのツールを活用することで、あらゆるスキルレベルのユーザーがシンプルな会話型構築機能を駆使してWebページを数秒でデザインできます。

さらに、AIはインサイトを導き出し、レコメンデーションを提示することで、チームを戦略的な目標へと導きます。デッドストックを明らかにし、新たなマーチャンダイズ方法を模索する場合や、カート落ち対策を改善したい場合も、生成AIは、プロモーション、価格ポイント、マーケティングメッセージを提案することで目標の達成を後押しします。

平均注文額を引き上げたい場合は、AIインサイトにより、カートへの追加を増やし、収益を改善できる実績のある戦略を選別できます。

4. 購入後の業務を強化する

スピード配送やセルフサービスによる注文追跡、シンプルな返品手続き。Eコマーステクノロジーでは、こうしたサービスが最低条件となっています。現在、生成AIが在庫と注文管理に新たな最適化の波をもたらしています。

たとえば、在庫マネージャーは、返品報告や顧客レビューでAIをトレーニングすることで、製品説明を微調整して返品率を下げることができます。ルートマネージャーは、AIを活用してより適切な配送ルートを設定できます。

さらに、オペレーションチームは、AIで配送データとフルフィルメントデータを分析することで、より効率的で費用対効果に優れた調達および配送方法を見極めることができます。これは、配送コスト、サステナビリティ問題、非効率な注文ルーティングが最優先の課題となっている企業にとって、特に有用です。

5. 不正行為の検出を改善する

不正行為の検出はEコマースにとって不可欠な要素ですが、犯罪者の手口は絶えず巧妙化し、ますます高度になっています。実際、平均的な組織は、年間収益の5%（英語）を不正行為で毎年失っています。

AIの予測機能は、犯罪行動を学習し（英語）、犯罪者を上回る知性を獲得します。このプロセスで得たデータポイントにより、決済ソリューションチームは、不正行為の検出精度を引き上げて、正当な購入を妨げることなく、不正行為を見極めることができます。

コマースにおけるAI導入を妨げる障害とその回避方法

AIにはこうした利点がある一方で、そのフル活用を妨げる障害もいくつかあります。 

AIの効果は、供給するデータの品質によって大きく左右されます。コマース分野の大部分のリーダー（70%）は、データの統合とハーモナイゼーションがAI導入への過程において少なくとも「中程度の課題」だと回答しています。

コマースでAIの利点を活用するには、組織のすべてのデータを一貫したフォーマットで統一する必要があります。これを「データハーモナイゼーション」と呼びます。データハーモナイゼーションを徹底することで、既存の大規模言語モデル（LLM）（深層学習テクニックと大規模データセットを利用して新たなコンテンツを理解、生成、予測するAIアルゴリズム）を微調整し、生成インテリジェンスを実現できます。 

トップクラスのAIプラットフォームは、ビジネスの取引、製品、注文、配送の各データや他のコマースデータを展開し、顧客関係管理ソフトウェア（CRM）やサードパーティデータと連携させることで、顧客の全体像を導き出すことができます。

さらに、こうした作業を、厳格なデータセキュリティやプライバシー制御を保ちながら進めることができます。そのデータから自動化と成長の機会が生まれ、パーソナライズを強化し、実践的なインサイトを引き出すことができます。

顧客の信頼を維持することが重要です。企業の責任あるデータ利用を完全に信頼している顧客はわずか17%であり、企業が倫理的にAIを利用していると考えている顧客は13%にとどまります。つまり、組織はデータ収集と業務での活用方法について透明性を求められています。そのために、各組織はAIの利用について倫理的な基準を確立する必要があります。 

組織は、「機密情報の匿名性をどのように確保しているのか」、「精度をどのように監視し、バイアス、有害性、幻覚をどのように監査しているのか」といった厳しい質問に回答しなければなりません。AIパートナーを選択し、規範やガバナンス原則を策定する際は、こうした要素のすべてを検討する必要があります。

AIによって顧客体験とビジネスを変革

Eコマースにおいて、生成AIはいまだ発展途上の分野です。しかし、他に先駆けて導入した組織は、時間の節約、顧客満足度、収益向上といった点ですでにプラスの効果を得ています。

顧客側では、パーソナライズされた体験を通じて買い物客としてのロイヤルティが向上し、ブランドの評価も高まります。単なる検索から脱却し、顧客が求める会話に置き換えることで、AIの予測型インテリジェンスが顧客を目的の製品に導き、検索結果のジャングルから顧客を解放できます。実際、顧客の69%は、AIを利用した顧客体験の改善に前向きです。

企業側では、生成AIテクノロジーを活用することで製品やコンテンツの開発の生産性が向上します。その結果、より戦略的な作業に集中できるようになり、イノベーションが加速します。さらに、膨大な量のデータから得たビジネスインサイトが加わることで、顧客への理解を一層深めることができます。