デジタルマーケティングソリューション

AIコマースとは？仕組みや活用シーン、取り組む際の注意点を解説

AIコマースとは、AIを買い物や店舗運営に活用する取り組み全般を指す言葉です。近年は商品のおすすめ表示や在庫の調整などの活用に加え、AIエージェントが商品探索・比較・購入手続きの一部を支援するエージェンティックコマースも広がっています。

企業にとっては、自社の商品情報がAIエージェントに正しく理解され、購買の候補として扱われやすい状態にあるかどうかが今後の成果を左右するでしょう。この記事では、AIコマースの仕組みや活用シーン、取り組む際の注意点などを解説します。

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AIコマースとは

AIコマースを、すでに広く使われている活用と近年注目される新しい動きの2つに分けて解説します。

AIコマース｜EC・店舗運営・購買体験にAIを活用する取り組み

AIコマースとは、ECや店舗運営、購買体験にAIを活用する取り組み全般を指します。単に新たなツールを導入するのではなく、既存の業務プロセスや顧客接点にAIを組み込み、業務効率や顧客体験を継続的に改善する考え方です。

店舗運営では、需要予測にもとづく在庫の最適化やAIチャットボットによる問い合わせ対応の自動化などを通じて、業務効率化や運営コストの削減が期待できるようになりました。

購買体験では購買履歴や閲覧履歴などのデータを分析し、顧客ごとに最適化された商品を提案するパーソナライズ施策などが広く活用されています。

このように、AIコマースは企業側の生産性と顧客体験の向上を同時に実現する仕組みとして注目されています。

エージェンティックコマース｜AIエージェントが購買プロセスの一部を担う仕組み

近年注目を集めているのが、エージェンティックコマースです。これは、AIエージェント（利用者に代わって自律的に動作するAI）が利用者の条件や意図をもとに、商品の検索から比較、購入手続きの一部を担う仕組みを指します。

従来のECでは、消費者が自ら検索・比較・選択を行っていました。エージェンティックコマースでは消費者が要望や条件を伝えるだけで、AIが文脈を踏まえて候補を絞り込みます。

最終的な意思決定や確認は消費者が行う場合が多いものの、購買プロセスの一部をAIが主体的に担う点が従来との大きな違いです。

>AIエージェントとは？種類やマーケティングシーンにおける活用法を解説

なぜ今、AIコマースが注目されるのか

AIコマースが注目される背景を、2つの観点から解説します。

購買行動の変化｜入り口が「検索」から「委任」へ

商品数や情報量が増加するなか、消費者は商品を比較・選択する際の負担が大きくなっています。この課題を解決する手段として、AIを購買プロセスに活用する動きが広がりつつあります。

従来は、消費者がキーワードを入力して商品を探す「検索」が一般的でした。しかし近年は、希望条件や目的をAIに伝え、商品選定をAIへ委ねる「委任型」の購買体験へと移行しつつあります。AIが膨大な情報を分析し候補を絞り込むことで、消費者は短時間で自分に適した商品の選択が可能です。

この変化は一時的なトレンドではなく、今後も拡大が続くと考えられています。マッキンゼー・アンド・カンパニーの調査では、2030年までにAIエージェントが世界の消費者向け商取引のうち約3兆から5兆ドルを仲介する可能性が示されています。

参考：マッキンゼー・アンド・カンパニー・ジャパン「エージェンティックコマースにおける自動化の進み方」

テクノロジーの進化｜商品探索から購入手続きまで一気通貫で支援できる環境の成熟

AIコマースの普及には、AIエージェントが商品探索から購入手続きの一部まで支援しやすくする仕組みが整ってきたことも影響しています。

従来は、AIエージェントが商品検索や購入手続きを支援するたびに販売側が個別対応する必要があり、AIエージェントとECサービスの円滑な連携が課題となっていました。

しかし、近年はAIエージェントとECサービスを共通ルールで連携するための標準規格の整備が進んでいます。これにより、AIエージェントは商品情報の取得から比較、購入手続きまでを一気通貫して支援できるようになり、エージェンティックコマースを実装できる環境が整ってきました。

AIコマースの主な活用シーン

AIコマースが実際にどのような場面で活用されているのかを紹介します。

活用シーン

AIの役割

顧客分析・顧客理解

購買・閲覧履歴のデータを分析し、顧客の潜在ニーズや行動パターンを把握する

パーソナライズされた情報配信

顧客ごとの状況や興味関心に応じて、届ける情報やキャンペーンの内容を調整する

一人ひとりに合わせた商品の提案（レコメンド）

購買・閲覧履歴から、個々の顧客に適した商品を提示する

在庫の最適化

将来の売れ行きを予測し、仕入れ量や在庫量を調整する

問い合わせ対応

顧客の意図をくみ取り、カスタマーサポートの一次対応を自動化する

AIを通じた販売
（エージェンティックコマース）

顧客の条件や意図をもとに、商品探索・比較・候補選定・購入手続きの一部を支援・代行する

活用シーンのなかでも、近年特に注目されているのがエージェンティックコマースです。AIエージェントが商品を提案するだけでなく、検索・比較・購入手続きの一部までを支援することで、企業の販売手法や商品情報の設計にも変化が生じています。

例えば「通勤用の軽いスニーカーを予算1万円以内で探したい」との要望に対し、AIは価格や重量、用途など複数の条件を踏まえて候補を選定します。そのため、企業は商品名や説明文だけでなく、用途や機能、サイズ、素材などをAIが理解しやすい形に整えておくことが重要です。

このように、今後は「人間が見やすいWebサイト」だけでなく「AIに正しく認知・評価され、選ばれるデータ構造」への対応が求められています。

AIコマースに取り組むメリット

AIコマースに取り組むことで得られるメリットを、企業と顧客の両面から解説します。

企業のメリット

企業がAIコマースに取り組む主なメリットは、次の4つです。

●顧客一人ひとりに適した商品を提案でき、コンバージョン率やLTV（顧客生涯価値）の向上につながる
●販促施策の精度向上に生かせるため、予算内で成果を得やすくなる
●問い合わせ対応や在庫管理などの運営業務を効率化し、人手やコストの負担を軽減できる
●AIを介して商品を見つけてもらうという、新たな顧客接点が生まれる

顧客満足度の高い体験を提供し続けることは、継続的な購入や長期的なブランドロイヤルティの構築にもつながります。

顧客はAIとの対話で条件を絞り込んだうえで訪れるため、購買意欲が高い状態で商品に到達しやすくなります。

顧客のメリット

AIコマースに取り組むことで、顧客にとっては以下のようなメリットがあります。

●自ら商品を探して比較する手間が減る
●自分では見つけられなかった商品や選択肢を知るきっかけになる
●購入後も購買履歴にもとづくおすすめやオファーを受け取れる

このように、AIの活用によって顧客は商品探しの負担を減らしながら、自分に合った購買体験を継続して受けられるようになります。

AIコマースに取り組む際の注意点

ここでは、AIコマースに取り組む前に押さえておきたい注意点を解説します。

AIが活用しやすい商品情報・顧客データを整備する

AIコマースの成果を高めるうえで欠かせないのが、AIがレコメンドや分析、パーソナライズに活用しやすい形で商品情報と顧客データを整えることです。

商品情報：商品名・価格・在庫・仕様・対象顧客・利用条件・FAQ・返品条件など
顧客データ：購買履歴・閲覧履歴・問い合わせ履歴など

表現が曖昧なままではAIが内容を正しく読み取れず、提案の候補から外れる原因となる場合があります。

そこで、商品説明では「何ができるか」だけでなく、「誰向けか」「どのような場面で使うか」「制約は何か」まで明示すると効果的です。

顧客データは、システムごとに分散していると、AIの分析や提案の精度が低下する要因になります。氏名や住所、性別など表記のゆれをそろえ、同じ顧客が別々に登録された情報を一つにまとめるなど、統合して活用できる状態に整えておくことが重要です。

個人情報や購買データの取り扱いルールを明確にする

AIコマースでは、購買履歴や閲覧履歴、問い合わせ内容などの顧客データを扱います。そのため、データの取得・管理・活用に関するルールを、あらかじめ明確に定めておくことが不可欠です。

セキュリティ面ではAPIの認証やアクセス回数の制限、ログの監視、異常検知、ボット対策、参照権限の管理などが基本となります。

あわせて、利用目的を顧客に明確に伝え、収集する情報は必要最小限にとどめることも重要です。取得した情報は、保管期間や削除方法、外部委託先での取り扱いルールを明確にし、適切に管理できる体制を整えましょう。こうした対応が、顧客や取引先からの信頼につながります。

AIに任せる範囲と人が確認する範囲を決める

AIコマースでは、AIにどこまで任せ、どこから人が確認するかをあらかじめ決めておくことも重要です。

特に価格変更や在庫調整、特典・ポイント付与など、売上や顧客対応に影響する操作には、人による承認の手順を設けることが欠かせません。あわせて、誤った提案や事実と異なる内容の生成（ハルシネーション）などによるブランド毀損のリスクに備え、出力のモニタリングや定期的な検証の仕組みを用意しておくことが求められます。

参考：総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン」