投稿者 TAKEHIRO SAITO投稿日: カテゴリー ショッピファイ（Shopify）, 一覧
顧客がInstagramで見たドレスの写真をアップロードすると、数秒以内にあなたの店舗が彼女のサイズに合う類似商品を3つ見つけ、マッチするアクセサリーを提案し、パーソナライズされた割引を提供する。しかも、あなたが眠っている間に。
これはSFではありません。実際に今起きていることです。すでに企業の約80%が少なくとも1つのビジネス機能でAIを使用しており、24時間365日のショッピングアシスタント、在庫システム、価格設定、顧客サービス、不正防止まで、あらゆる場面で活用されています。その結果、コンバージョン率の向上、平均注文価値の増加、運営コストの削減を実現しています。
ここで朗報です。コンピューターサイエンスの学位も巨額の予算も必要ありません。本記事では、ECにおけるAIの主要な活用事例、その実際のインパクト、そしてあなたの店舗のツールキットにAIを追加する方法を詳しく解説します。
ECにおけるAIとは何か
人工知能（AI）は、推論、学習、予測、意思決定など、通常は人間の知性を必要とするタスクを機械が実行できるようにします。ECでは、AIがすでに収集しているデータ（クリック、購入、サプライチェーン活動）を使用して、スマートでリアルタイムの意思決定を行います。
Shopifyのシニア開発者であるアレックス・パイロンは、これが非コーダーのための技術を民主化すると指摘しています。「機会コストの低下は、より多くの人々が経済に参加できることを意味します。AIは、どんな技術的背景を持つ人でも、アイデアを実現するための扉を本当に開いてくれます」
財務的なインパクトも相当なものです。最新のAI統計によると、生成AIだけで小売業者に年間2400億ドルから3900億ドルの価値を追加し、同時にコストを削減できる可能性があります。「ソフトウェア開発のコストは本質的にゼロに向かっています」とアレックスは言います。「Shopifyマーチャントなら、バレンタインデー用にサイトをリデザインして、翌日には元に戻すことができます。数年前なら馬鹿げていると思われたことが、今では普通のことです」
ECで使用されるAI技術の種類
AIは1つの技術ではなく、強力なモデルの集合体です。ECで成果を上げている主なタイプには以下があります。
**生成AIと大規模言語モデル（LLM）**は、生の商品データを顧客向けのコンテンツに変換します。SEOに優しい複数言語の商品説明を書いたり、商品を推奨し購入前の質問に答える24時間365日のチャットボットを動かしたりできます。2024年のブラックフライデー期間中、AIチャットボットを使用したオンライン小売業者は、コンバージョン率が15%向上しました。
コンピュータービジョンと視覚検索は、機械が画像や動画の内容を解釈するのを助けます。買い物客は写真をアップロードして即座に類似商品を見つけることができ、カートへの追加率を高め、サポートの必要性を減らします。
予測分析と機械学習は、サイトトラフィック、プロモーション、天候、ソーシャルメディアのトレンドなどのリアルタイムデータを使用して日々の意思決定を導きます。小売バイヤーの60%が、AIがすでに需要予測の精度を向上させたと述べています。
ECでAIを使用する7つの活用法
1. パーソナライズされた商品推奨
AI推奨システムは、顧客のショッピングカート、過去の購入履歴、閲覧履歴を分析して、次に購入する可能性が最も高い商品を提案します。これらのシステムは、自然言語処理（NLP）を使用して買い物客が商品をどのように説明するかを理解し、コンピュータービジョンを使用して画像を希望のアイテムとマッチングします。
Gymsharkのチェックアウトページに表示される「他の人も購入」カルーセルのように、AIベースの商品推奨は、サイズ、色、形、生地、ブランドに基づいて補完的な商品を提案します。商品ページのクロスセルブロック、ホームページカルーセル、商品検索の再ランキング、メール/SMSフォローアップ、チェックアウトバンドリングなど、様々な方法で顧客をターゲティングできます。
2. 会話型コマースとAIアシスタント
AIチャットボットと仮想アシスタントは、あなたのECビジネスのカスタマーサービス代表として機能します。NLP、生成AI、リアルタイムストアデータを使用して、チャットボットは訪問者に挨拶し、商品を推奨し、注文を開始し、「私の荷物はどこ？」などの購入後のクエリに答えます。
会話型AIツールは収益も向上させます。コンタクトセンターにAI音声とチャットエージェントを実装すると、コールあたりのコストを約50%削減できます。McKinseyの調査では、生成AIアシスタントがエージェントが1時間あたり14%多くのチケットを解決し、処理時間を9%短縮するのに役立ったことがわかりました。
3. 不正検出と防止
AIを使用してデータを分析し、異常を発見し、リアルタイムでトランザクションを監視することで、不正を検出および防止できます。この技術は、高額送金、数分以内の複数のトランザクション、なじみのない場所からの購入などの異常なパターンを特定し、調査のためにフラグを立てます。
機械学習モデルは、閲覧習慣、取引履歴、デバイス情報などの行動データに基づいてユーザープロファイルを作成します。現在の行動を過去のパターンと比較して、不正な行動をキャッチします。
4. 予測的在庫管理
AIは過去の販売データを分析し、将来の需要を予測することで在庫管理を支援します。センサーとRFIDタグからのリアルタイムの洞察は、何が売れていて、どこに行っているか、店舗から来ているか倉庫から来ているかを示します。
AI需要計画ツールを使用すると、サービスレベルを損なうことなく在庫を20%から30%削減できます。これにより、ビジネスの成長に使用できる重要な運転資本が解放されます。また、AIを使用してサプライヤーと同期し、タイムリーな注文をトリガーすることで、補充を自動化することもできます。
5. 動的価格設定と収益最適化
競合他社の価格を手動でチェックして料金を調整する代わりに、AI搭載の動的価格設定ソリューションが自動的に行います。これらのシステムは、サイトトラフィック、競合他社の価格、顧客行動、在庫レベルなどのリアルタイム信号を監視し、利益を最大化するために各商品の価格を調整します。
販売チャネル全体で異なる価格戦略を設定することもできます。たとえば、ウェブサイトとAmazonの両方で販売している場合、AIがAmazonで購入の急増を検出すると、競争力を保ち、ボリュームを獲得するためにAmazon価格を自動的に下げることができます。
6. 顧客維持と生涯価値予測
AIは、どの顧客が定着し、どの顧客が購入せずに去ろうとしているかを、実際にそうなる前に見つけることができます。閲覧習慣、購入頻度、サイト上の行動、サポートとのやり取りを分析して、各顧客の離脱リスクと将来の生涯価値をスコアリングします。
離脱アラート、スマートアップセル、ウィンバックキャンペーンなど、AIを使用して維持率を向上させる方法は多数あります。
7. コンテンツ作成のための生成AI
生成AIは、商品コピー、画像、動画、さらにはナレーションなどのマーケティング資料を迅速に生成できます。また、ブランドメッセージがターゲットオーディエンスに響くかどうかをテストするためにも使用できます。
商品説明、キャンペーンコピー、ビジュアルコンテンツ、SEO最適化など、様々な用途で生成AIを使用してコンテンツを作成できます。
AIを成功させるための導入アプローチ
現在のリソース、データ、ワークフローを確認することから始めます。次に、AIに何を達成してもらいたいかを決定します。
まず、AI準備状況を評価します。戦略的適合性、データ品質、人材とプロセス、技術スタックの4つの領域をチェックします。次に、小規模で低コストのAI実装から始めます。Shopify Magic、Shopify Inbox、Shopify Flowなど、多くの早期の成功は、予算を破綻させないAIツールから生まれます。
そして、AI投資のROIを測定します。測定可能なKPIを1つ選び、AIを導入する前に少なくとも4週間のベースラインを記録し、A/Bテストを実行し、上昇とコストの両方を追跡し、投資回収期間を計算します。12か月未満を目指してください。
まとめ：AIがもたらすECの未来
AIは顧客の実際の買い物の仕方になりつつあります。無限の商品ページを閲覧する代わりに、彼らは自分が何を望んでいるかを正確に理解するAIと話しています。アレックスが言うように、私たちは数十年の変化が瞬時に起こるのを見ています。
「私たちは前例のない技術的変化を生きています。過去25年間に行ったすべてのソフトウェア開発が、今やあなたの指先で、リアルタイムで、問題を解決し効率を高めるためにアクセス可能です」
今後数年間でECを再形成する2つの主要なトレンドは、自律的コマース（需要を検出し、商品をキュレートし、価格を設定し、質問に答え、フルフィルメントを処理するAIエージェント）と、持続可能なAIアプリケーション（エネルギー効率の高いモデルへの移行）です。
AIを無視することは、それを採用するよりもコストがかかります。競合他社はおそらくすでにAIを使用しており、その恩恵を受けています。待てば待つほど、遅れは大きくなります。問題は始めるかどうかではなく、どれだけ早く動けるかです。
日本のEC事業者の皆様には、AIをビジネスパートナーとして扱うことをお勧めします。質問をし、直感を構築し、可能だと思うことを拡大させてください。小さく始めて、測定し、そして拡大する。それがAI時代のEC成功への道です。
引用：unite.ai
この記事を読んだ人は、こんな記事も読んでいます
