EコマースにおけるAI活用事例：効果的な10の実例

正直なところ、ECビジネスの運営は大変です。在庫が多すぎたり、足りなかったり、問い合わせが溜まったり、配送が遅れたり…。

Eコマース向けのAIツールを使えば、その負担を大幅に軽減できます。実際、Eコマースのプロフェッショナルによると、AIによって毎週約6.4時間の時間が節約できているそうです。

今や多くのオンラインビジネスがAIエージェントを構築し、EC向け会話型AIが普及しているため、EC業界の84%のプロがAIが競争優位をもたらすと考えているのも当然です。

この記事では、EC分野でのAI活用事例を10個ご紹介します。AIの活用を検討している方は、まずここから始めてみてください。

1. パーソナライズされたレコメンデーション

要点：AIによるパーソナライズは膨大な商品カタログを厳選された体験に変え、顧客が本当に欲しいものを見つけやすくします。

Amazonは長年AIを活用し、トップページや特価情報、メール内容を個別に最適化してきました。今では生成AIにより、さらに高度なパーソナライズが実現しています。

従来の「これに似た商品」ではなく、AmazonのAIモデルは「母の日向けギフトボックス」や「バッテリー長持ちのスマートウォッチ」など、リアルタイムの購買行動に基づいた的確なカテゴリを提案します。

このレベルのパーソナライズは、Amazonでなくても実現可能です。OpenAIの埋め込みなどのオープンソースツールや、LLMエージェント、RAGなどを活用すれば、開発チームが小規模でも、賢い検索体験を構築できます。

この実現には、他にも以下のような技術が役立ちます：

• 機械学習を使った顧客セグメンテーションによるマーケティングのパーソナライズ
• ベクトル埋め込みによるユーザー嗜好の表現とマッチング

これこそがECにおける会話型AIの力です。こうした体験が実現すれば、顧客は長く利用し、信頼し、そして購入額も増えます。

2. カスタマーサービスチャットボット

優れたカスタマーサポートは人手だけでは拡張できません。AIチャットボットをECに導入すれば、品質やスピードを損なわず大量の問い合わせに対応できます。

Sephoraのバーチャルアシスタントはその好例です。従来の簡易チャットボットから、フルサービスのカスタマーサービスAIチャットボットへと刷新されました。

新しいバーチャルアシスタントは、基本的な質問対応だけでなく、最適な商品の提案、注文状況の確認、返品手続き、店舗での相談予約までサポートします。まるで24時間いつでも呼び出せるカスタマーサービス担当者のようです。

EC事業者にとって、こうしたAIエージェントは以下の業務を担えます：

• 返品や返金の処理
• 商品やポリシーに関する質問への即時回答
• アカウント情報や配送先の更新
• 支払いトラブルやサブスクリプション変更への対応

適切なEC向けAIツールを使えば、単なる自動化にとどまらず、サポートの質自体を向上できます。

パーソナライズ健康コーチングプラットフォームAbleでは、カスタマーサービスチャットボットの導入により、手作業のサポートチケットが65%削減され、年間5万ドル以上のコスト削減につながりました。

3. 不正防止

ECとAIを組み合わせれば、不正検知は受け身でなくなります。

例えばPayPalは、機械学習による決済不正検知を活用し、膨大な取引データをリアルタイムで分析しています。

つまり、ログイン不正や怪しい支払いなどの異常パターンを、問題が深刻化する前に検知できるのです。モデルは常に学習・進化し、複雑化する脅威にも先回りして対応します。

AIによる不正検知は、まさにデジタルの警備員。眠ることなく、顧客を守るために不可欠な存在です。

4. 画像認識

正直、キーワード検索で欲しい商品を探すのは難しいものです。「ちょっと大きめでツヤ感のあるキャラメル色のダウンコート」なんて、どう入力すればいいのでしょうか。

そんな時、AIによる画像認識がECの常識を変えます。キーワードではなく画像で検索・発見・購入できるようになるのです。

Pinterestはその好例です。Pinterest Lensを使えば、写真を撮るかアップロードするだけで、似た商品がすぐに表示され、購入までスムーズに進めます。インスピレーションから購入までをAIがつなぐ、シームレスな体験です。

ビジュアル検索を活用すれば、実際の写真からより正確に商品を見つけられ、コンバージョン率も向上します。

5. 需要予測

顧客が「何を」「いつ」買うかを把握できるかどうかが、利益を大きく左右します。

多くのファッション小売業者と同様、H&Mも以前は在庫過多や人気商品の品切れに悩まされていました。そこでH&MはAIによる需要予測を導入しました。

AIによる需要予測は、機械学習を使って顧客がどの商品をいつ、どれだけ購入するかを予測します。

システムは過去の販売・閲覧データから地域のイベントや天候まで幅広く分析します。機械学習モデルは新しいデータで常に更新され、需要の変化やパターンを従来のツールでは見逃しがちな部分まで捉えます。

今では、どんなECプラットフォームでもノーコードソリューションで同様の機能をすぐに導入できます。

6. バーチャル試着室

オンラインファッションで最大の課題の一つは「似合うかどうか分からない」ことです。

今では、生成AIがバーチャル試着室を実現し、多様な体型で服の着用イメージを可視化。購入時の不安を減らし、自信を持って選べるようになりました。

Googleのバーチャル試着室機能では、XXSから4XLまで、さまざまな肌色・体型・ポーズの実在モデルで服の見え方を確認できます。

これにより、1枚の画像から想像するのではなく、自分に近いモデルで実際の着用イメージを見られるようになりました。

この技術の効果は次の通りです：

• 返品率の低減
• 購入者の自信と満足度の向上
• より幅広い顧客層を包括的に表現
• 独自のショッピング体験を創出

こうした技術が普及しやすくなるにつれ、規模を問わず多くの事業者がバーチャル試着室を導入できるようになっています。

7. 音声検索

タイピングはもう古い——これからは「話す」時代。EC向け会話型AIにより、音声アシスタントを使った買い物が、これまで以上に簡単になっています。

実際、アメリカ人の90％が、音声検索はオンライン検索よりも便利だと考えています。

Walmartはこの分野で先行しています。Walmart Voice Order機能では、「OK Google、オレンジジュースと卵をカートに追加して」と話すだけで商品を追加できます。

このシステムは自然言語理解と過去の購入履歴を活用し、正しい商品を自動でカートに入れます。

音声検索はイギリスやアメリカでも普及が進んでおり、顧客との新たな接点としてますます重要になっています。

8. 価格最適化

異なる顧客は異なるタイミングで異なる価格を支払う意欲があるため、ダイナミックプライシングはECにおいて非常に重要です。AIを活用すれば、需要や季節性、顧客行動に基づいて価格を自動で調整できます。

たとえば、顧客がBooking.comのチャットボットとやり取りする際、AIはロケーションや予算などを考慮し、関連性の高い価格やオファーを提示できます。割引の調整や異なる価格帯の表示、顧客の関心に合わせたバンドル提案などが可能です。

AIによる価格設定の主な効果：

• 在庫状況や競合の動きに応じてリアルタイムで価格を調整
• 顧客をセグメント化し、ロイヤルティや購入履歴に基づいてプロモーションを最適化
• A/Bテストによる価格検証を自動で実施

価格の手動調整に疲れているなら、AIによる価格最適化は大きな助けになります。

9. コンテンツ制作の自動化

ゼロからコンテンツをデザインするのは時間がかかりますが、AIを使ってシンプルな指示からブランドに合ったビジュアルやコンテンツを即座に生成すれば、デザイン作業を効率化できます。

そこで役立つのがCanvaのMagic Designです。投稿イメージを簡単なテキストで伝えるだけでOKです。

このツールは、Instagram投稿やYouTube動画、プレゼン資料など、どんな用途でも洗練されたビジュアルを瞬時に作成します。自分の画像をアップロードしてブランドスタイルをワンクリックで適用することもでき、すべてのデザインが自社ブランドに統一されます。

最終的に、デジタルマーケティングAIエージェントを活用すれば、白紙の画面に悩む時間を減らし、より多くのクリエイティブに集中できます。

10. ロジスティクスの高度化

マッキンゼーによると、ロジスティクスコストの約20％は「ブラインドハンドオフ」と呼ばれる、メーカーから最終目的地までの間で荷物の受け渡しが不明確なタイミングに起因しています。

朗報なのは、AIがこうしたコストを削減するためにロジスティクスを変革していることです。リアルタイムデータを分析し、ルート計画から在庫配置まで最適化できます。

たとえばUPSでは、ORION（On-Road Integrated Optimization and Navigation）というAIエージェントを使い、ドライバーのルートをより賢く計画しています。固定ルートに頼るのではなく、データを活用して最も効率的な配達方法を算出し、運用しながら学習を続けます。

その成果は？

• 年間1億マイルの走行距離削減
• 年間3億ドルのコスト削減
• 年間10万トンのCO2排出削減

AIを活用したECロジスティクスなら、単に速く届けるだけでなく、より賢く配送できます。遅延の減少、コスト削減、サプライチェーン全体の可視化が実現します。

EC向けおすすめAIツール

Botpress

ECの顧客体験をAIで自動化したいなら、Botpressは最適なプラットフォームのひとつです。

Botpressは、FAQ対応だけでなく、商品探しのサポートや購入案内、注文追跡、購入後のトラブル対応まで幅広く対応できるチャットボットが必要な場合に特に優れています。会話内容も完全にカスタマイズでき、ブランドの声に合わせて調整可能です。

主な機能はこちら：

• ビジュアルフロービルダー
• 自然言語理解（NLU）
• マルチチャネル対応
• 統合のための事前構築済みライブラリ
• 組み込みの分析・デバッグツール

しかも無料で使えます。さらに、有料プランもあり、より高度な構築を目指す場合は月額89ドルから495ドルまで選べます。

ECブランドが急成長中だったり、サポート件数が多い場合、Botpressはチケット負荷の軽減や応答時間の短縮に最適です。プロダクト主導型成長を目指す場合にも、購買意欲の高いユーザーを特定し営業チームに通知するなどの活用ができます（そのためのボットも用意されています）。

最終的に、Botpressはビジネスの成長に合わせて拡張でき、パーソナライズされたブランド体験を大規模に提供したい場合に最適なチャットボットプラットフォームです。EC向けAIツールの中でも特に柔軟性が高い理由がここにあります。

Coveo

オンラインストアで検索バーが本当に役立ったと感じたことがあれば、その裏にCoveoが使われている可能性があります。

このツールは、AI検索やパーソナライズされた商品レコメンド、顧客の意図に合わせて変化するコンテンツなど、サイトをより賢くすることに特化しています。機械学習と行動データを活用し、各ユーザーが求めるものを予測するため、画一的なアプローチから脱却できます。

主な機能はこちら：

• スマート検索
• 商品レコメンデーション
• パーソナライゼーションエンジン
• A/Bテストと分析機能
• インテグレーション

無料トライアルはありますが、価格は公開されていないため、具体的な見積もりは営業担当との相談が必要です。

Coveoはパーソナライズの拡張やコンバージョン率向上に最適です。カタログが大規模（数百〜数千SKU）な場合、顧客が求める商品を見つけやすくするために賢い検索が不可欠です。

すべての訪問者に「自分のためのサイト」と感じてもらいたいなら、CoveoのAIパーソナライズは非常に効果的です。

Bloomreach

ECブランドで、トップページから決済までシームレスかつ高度にパーソナライズされた顧客体験を目指すなら、Bloomreachは要チェックの強力なツールです。

BloomreachはAIと顧客データ、コンテンツを組み合わせ、パーソナライズされた検索や商品レコメンド、マーケティング自動化を実現します。行動データや取引データをリアルタイムで活用し、ショッピング体験を個別最適化できるのが特徴です。

主な機能はこちら：

• AI搭載の検索＆マーチャンダイジング
• パーソナライゼーションエンジン
• コンテンツ管理（CMS）
• マーケティング自動化
• CDP連携

Bloomreachは非常に高機能ですが、ECを始めたばかりの場合はややオーバースペックかもしれません。価格も個別見積もり制で、事前に一律の料金はありません。

ただし、複数のツールを組み合わせずに検索やパーソナライズ戦略を強化したい大規模ECブランドには最適です。コンバージョン率向上や離脱率低減、訪問ごとの価値最大化を目指すなら、このプラットフォームが役立ちます。

Algolia

顧客が欲しい商品を見つけられないと離脱してしまいますが、そこで役立つのがAlgoliaです。

Algoliaはスピードと関連性に特化しています。AIはキーワードの一致だけでなく、文脈やユーザーの意図、タイプミスまで理解し、最適な商品を即座に表示します。さらに、検索の微調整もできるため、サイトごとに最適な体験を提供できます。

主な機能はこちら：

• AI搭載の検索機能
• パーソナライズされたレコメンド
• マーチャンダイジングスタジオ
• A/Bテストと分析機能
• APIファースト＆開発者向け設計

従量課金制は小規模サイトに最適ですが、トラフィックが多い大規模サイトではコストが急増する場合もあります。また、フルカスタマイズには開発者の関与が必要なこともあります。

スピードと関連性を重視するなら、Algoliaはおすすめのソリューションです。

Klevu

ECストアの検索バーがいまいち使いにくいと感じているなら、Klevuが次のアップグレード候補です。AI搭載の検索・発見プラットフォームで、特にShopify、BigCommerce、Magentoユーザーに最適です。

Klevuは自然言語処理（NLP）と機械学習を組み合わせ、顧客がどのように検索すればよいか分からなくても、求める商品を見つけやすくします。タイプミスへの対応やパーソナライズされた結果表示など、検索体験が「本当に理解してくれている」と感じられるものになります。

主な機能はこちら：

• スマート検索
• AIによる商品レコメンド
• マーチャンダイジング＆自動化
• ビジュアルエディター
• プラグ＆プレイの各種連携

Klevuは市場で最も安価な選択肢ではないため、価格面では、より高度な検索体験に投資する準備ができている店舗に最適です。また、非常に高機能ですが、セットアップやカスタマイズには少し時間がかかる場合があります。

Klevuは、マーチャンダイジングを自動化しつつ、必要に応じてお客様に見せる内容を自分で調整したい場合に特に便利です。

要するに、Klevuは買い物客が求めている商品をより早く見つけられるようにし、eコマースチームが適切なタイミングで適切な商品を表示できるようサポートします。

AIエージェントを無料で作成

AIをeコマースでどう活用するか気になっているなら、今こそ試してみる絶好のタイミングです。

Botpressは、技術的なバックグラウンドに関係なく誰でも使えるAIエージェント構築プラットフォームです。フローを視覚的に作成し、実際のユーザー入力で応答をテストし、ビジネスのデータソースと連携して最新情報を取得できます。

カスタマーサポートエージェントの構築でも、業務最適化ツールの開発でも、BotpressならAIエージェントを簡単に実現できます。

今すぐ構築を始めましょう。無料です。

よくある質問

自分のeコマースストアで、どのAI活用事例を優先すべきかどう選べばいいですか？

最も大きな課題、例えばサポートコストの削減、コンバージョン率の向上、在庫管理などに対応でき、すでに有用なデータがあるAI活用事例を選ぶとよいでしょう。こうすることで、最初のプロジェクトでチームに負担をかけずに測定可能な成果が得られます。

AIは大規模なeコマース企業だけに価値があるのでしょうか？小規模店舗にもメリットはありますか？

AIは小規模なeコマースショップにも十分価値があります。手頃なツールやノーコードプラットフォームを使えば、商品レコメンドやチャットサポートなどの業務を大きな予算や専門チームなしで自動化でき、大手と競争しやすくなります。

eコマース事業でAIを導入するのに、通常どれくらいの期間がかかりますか？

eコマース事業でAIを導入するには、チャットボットのようなすぐ使えるソリューションなら数日、パーソナライズ検索や在庫予測のような複雑なプロジェクトなら数ヶ月かかることもあり、カスタマイズの度合いによって異なります。

eコマースでAIを導入する場合、どれくらいの予算を見込むべきですか？

チャットボットや検索プラグインなど基本的なAIツールなら月に数百ドルから、エンタープライズ向けのパーソナライズやカスタム連携の場合は数万ドル規模まで、サブスクリプション費用と開発費用の両方を考慮して予算を立てましょう。

AIツールが顧客に誤った提案や判断をしないようにするにはどうすればいいですか？

AIツールによる誤った提案を防ぐには、定期的に出力内容を確認し、自社のビジネスデータに合わせてモデルを簡単に調整できるプラットフォームを選ぶことが重要です。