投稿者 投稿日: カテゴリー EC×AI活用
AIが関与した注文とは、AI推薦やAI接客を経由した注文のことです。
2025年11月25日から12月1日までの米国発の年末商戦「サイバーウィーク」で、AIとAIエージェントが関与した売上は世界で670億ドル、全注文の20%に達しました。Salesforce が15億人超の買い物データから集計した数字です。2026年の年末商戦まで残り1か月半という今、この数字を「AIが勝手に買い物をする時代が来た」と読むと判断を誤ります。本記事は、EC支援19年・5,000社超の実績を持ち、AI導入支援は2023年から提供する株式会社オルセル（うるチカラ運営）の現場知見にもとづき、670億ドルと20%の中身を分解し、日本のEC事業者が年末商戦までに手を打つべき3つの示唆を整理します。
670億ドルと20%は何を数えた数字か：「AIが買った」ではなく「AIが関わった」
結論として、20%という数字は「AIエージェントが代わりに購入した注文」の割合ではありません。Salesforce の発表は、AIとエージェントが「パーソナライズされた商品推薦」と「会話型の顧客対応」を通じて、全注文の20%に影響を与えたと説明しています。商品ページのおすすめ枠からの購入や、チャットで在庫や配送を確認してからの購入も含まれる、広い定義です。
全体の数字も押さえておきます。2025年のサイバーウィークの世界の売上は前年比7%増の3,366億ドルで過去最高、米国は5%増の796億ドルでした。ブラックフライデー当日は世界で790億ドル（6%増）、サイバーマンデーは世界のオンライン売上で530億ドル（7%増）です。注文件数は世界で2%増にとどまり、平均販売単価が6%上がったことが売上を押し上げました。売れる個数はほとんど増えず、単価で伸ばした商戦だったと言えます。
Salesforce の集計は、89か国以上・15億人超の買い物データをもとに、18の主要市場を重点的に分析したものです。自社データと外部データを組み合わせ、一部のマクロ数値は推計で補っています。日本も対象市場に含まれていますが、発表に日本単独の数字はありません。つまり、20%という数字をそのまま日本の楽天市場や Amazon.co.jp に当てはめることはできません。
それでもこの数字が重要なのは、AIの関与が「実験」の段階を越えて、年間最大の商戦の5件に1件に入り込んだことを示しているからです。日本でも、楽天市場の検索や Amazon の Rufus（AIショッピングアシスタント）など、消費者が意識しないうちにAIを経由して商品にたどり着く導線は増えています。日本の数字がないからといって無関係と見なすのではなく、何が起きているかを分解して、自社の打ち手に置き換えるのが本記事の狙いです。
数字の内訳から見える3つの変化
発表の数字を細かく見ると、AIの関与は3つの場面で起きていました。
1つ目は、自社サイトに置いたAIエージェントの効果です。Salesforce の Agentforce 360 と自社ブランドのエージェントを使った小売企業（Pandora、Shark Ninja、Funko など）は、使っていない企業より売上の伸びが32%速かったとされています。ここでいう「32%速い」は売上が32%増えたという意味ではなく、伸び率の差である点に注意が必要です。また、導入企業はもともとデジタル投資に積極的な大手が中心で、エージェントだけの効果とは言い切れません。
2つ目は、顧客対応の自動化です。AIエージェントによる顧客対応の会話は前週比55%増え、配送先の変更や返品の受付といった、エージェントが実際に処理した作業は前週比70%増えました。商戦期に問い合わせが急増する中で、「答えるだけ」ではなく「手続きまで済ませる」AIが使われ始めています。規模の面でも、Salesforce の顧客対応基盤は期間中に42億件を超える問い合わせのやり取りの解決を支え、同社のEC基盤では約6,100万件の注文が処理されました。受注管理システムでの注文も76%増えています。AIは店頭の目立つ場所ではなく、注文と問い合わせを裏側でさばく業務の中で使われている、と読むのが実態に近いでしょう。日本の店舗に置き換えるなら、まず効くのは接客の華やかなAIより、受注処理や問い合わせの定型作業を減らすAIです。
3つ目は、注文の入口の変化です。オンライン注文の70%はスマートフォンから、ソーシャルメディア経由の流入は全体の15%、そのうち TikTok が9%で前年比55%増でした。モバイルウォレットでの決済は全注文の27%を占めています。AIの関与とは別の数字ですが、消費者が商品にたどり着く経路が、検索窓から推薦・会話・SNSへと分散していることを示しています。
うるチカラでは、生成AIの広告が年末商戦に与える影響について、ChatGPT広告は年末商戦の主役にならない、CPC6倍の現実でも取り上げました。広告としてのAIはまだ限定的でも、推薦と接客としてのAIはすでに注文の現場に入っている、というのが2025年の商戦から読み取れる構図です。
示唆1：商品データを「AIが推薦しやすい形」に整える
1つ目の示唆は、AIの推薦に乗るための商品データ整備を、年末商戦の前に済ませることです。AIによる推薦は、商品名、属性、スペック、レビューといった構造化された情報をもとに行われます。情報が欠けている商品は、どれだけ魅力があっても推薦の候補から外れやすくなります。
日本のモールでも同じことが起きています。楽天市場の商品属性情報や、Amazon の商品詳細ページの属性項目が空欄のままだと、絞り込み検索にもAI推薦にも引っかかりません。直近の支援案件で観測したのは、ギフト需要の高い食品ジャンルで、内容量、賞味期限、配送温度帯、のし対応の有無といった基本属性が商品ごとにばらばらに書かれ、比較の土俵に乗れていない例です。年末商戦の主力商品から順に、属性の抜けを埋めていくのが現実的な手順です。
次のプロンプトは、主力商品の情報を渡して、AI推薦の観点で不足している情報を洗い出すものです。ChatGPT・Claude・Gemini のどれでも使えます。
プロンプト1：年末商戦の主力商品をAI推薦の観点で点検する
あなたはECの商品データ整備に詳しいコンサルタントです。
以下は、年末商戦で主力にする商品の情報です。
AIショッピングアシスタントやモールのAI推薦が、この商品を他の商品と比較して推薦するときに、判断材料として不足している情報を洗い出してください。
販売チャネル：{例 楽天市場、Amazon、自社EC}
商品ジャンル：{例 年末ギフト向けの食品詰め合わせ}
商品名：{商品名}
現在の商品説明：{説明文}
登録済みの属性項目：{属性名と値の一覧}
次の4点を出力してください。
1. 比較に使われやすいのに欠けている属性（例：内容量、賞味期限、配送温度帯、のし対応）
2. 説明文に書かれているが属性項目に入っていない情報
3. ギフト用途で検索・質問されやすい項目のうち、答えが見つからないもの
4. 修正の優先順位（年末商戦の売上への影響が大きい順）
推測で補った部分は「推測」と明記してください。
示唆2：配送・返品の問い合わせを「手続きまで」自動化する
2つ目の示唆は、商戦期の問い合わせ対応を、回答だけでなく手続きまで含めて設計し直すことです。サイバーウィークで配送先変更や返品受付の処理が前週比70%増えたという数字は、問い合わせの中身が「質問」より「依頼」に寄っていることを示しています。
日本の年末商戦では、配送日の指定、のしの変更、配送先の追加といった依頼が12月中旬に集中します。楽天市場や Amazon では、モールの仕組みの中で対応できる範囲が決まっているため、すべてをAIに任せることはできません。それでも、よくある依頼のパターンを洗い出し、モールの規約の範囲で自動化できるもの、テンプレート返信で済むもの、人が判断すべきものに分けておくだけで、繁忙期の対応時間は大きく変わります。楽天市場では、店舗からのメール本文に楽天市場外のURLを載せることは禁止されているため、返信テンプレートにも外部の自社サイトへのリンクを入れない設計が前提です。
プロンプト2：年末商戦の問い合わせを自動化区分に分ける
あなたはEC店舗のカスタマーサポート設計の専門家です。
以下は、昨年の11月〜12月に受けた問い合わせの分類と件数です。
今年の年末商戦に向けて、対応方法を区分してください。
販売チャネル：{例 楽天市場、Amazon、自社EC}
問い合わせの分類と件数：{例 配送日の変更 120件、のし・包装の変更 80件、配送先の追加 45件、在庫の確認 60件}
現在の対応体制：{担当者数、対応時間帯}
各分類について、次の3区分のどれにするかと理由を示してください。
A. AIや自動返信で手続きまで完結できる
B. AIが返信の下書きを作り、人が確認して送る
C. 人が最初から対応すべき
あわせて、Aに分類したものについて、事前に整えておくべき情報（配送の締切日、変更できる条件など）を挙げてください。
楽天市場向けの返信は、楽天市場外のURLを含めない前提で設計してください。
示唆3：「AI経由の売上」を測れる状態を先に作る
3つ目の示唆は、自社の売上のうちAIが関与した分を測れるようにしておくことです。Salesforce は自社の基盤上のデータで20%という数字を出せましたが、多くの日本のEC事業者は、自社の注文のうち何件がAI推薦やAI接客を経由したのかを把握していません。測れないものは、来年の投資判断に使えません。
まずは計測できる範囲から始めます。自社ECなら、AIチャットを利用したセッションと利用しなかったセッションの購入率を、アクセス解析ツールで分けて見られるようにします。生成AIの検索や対話サービスからの流入は、参照元（リファラー）で識別できる場合があります。モールでは店舗側から見える情報が限られますが、レビューや問い合わせの中に「AIで調べて」「アシスタントにすすめられて」といった言及がないかを拾うだけでも、傾向はつかめます。
計測で見落としやすいのが、売上を件数と単価に分けて記録することです。2025年のサイバーウィークでは注文件数がほぼ横ばいで、単価の上昇が売上を押し上げました。自社の年末商戦でも、売上の伸びが件数の増加によるものか、単価の上昇によるものかを分けておかないと、AIの効果を正しく評価できません。AIの推薦が効いているなら、関連商品の同時購入が増えて単価が上がる、比較の手間が減って購入率が上がる、といった形で数字に表れるはずです。どの数字が動けばAIの効果と見なすのかを、商戦の前に決めておくことをおすすめします。
プロンプト3：年末商戦後の振り返りレポートの設計
あなたはEC事業のデータ分析に詳しいアナリストです。
今年の年末商戦（11月〜12月）が終わった後に作る振り返りレポートの設計を手伝ってください。
特に「AIが関与した売上」をどこまで把握できるかを重視します。
販売チャネル：{例 楽天市場、Amazon、自社EC（Shopify）}
使っている分析ツール：{例 楽天RMSのデータ分析、Amazonのビジネスレポート、GA4}
自社ECでのAI施策：{例 AIチャット接客、AIによる商品推薦}
次の4点を出力してください。
1. チャネルごとに取得できる指標と、AI関与の把握に使える指標
2. 年末商戦の前に設定しておくべき計測（イベント設定、参照元の分類など）
3. 前年と比較するときに注意すべき点（単価と件数を分けて見るなど）
4. レポートの構成案（見出しと、各見出しで示す数字）
年末商戦までの逆算スケジュール：10月・11月・12月にやること
3つの示唆を、日本の年末商戦の日程に合わせて並べ直すと、やるべきことの順番がはっきりします。日本では、11月下旬の Amazon のブラックフライデー、例年12月上旬に開かれる楽天スーパーSALE、そして12月中旬以降のギフト需要のピークが続きます。米国のサイバーウィークより期間が長く、準備の締切も早めに来ると考えておくのが安全です。
10月中にやるべきなのは、示唆1の商品データ整備と、示唆3の計測の設定です。どちらも効果が出るまでに時間がかかります。商品の属性を直しても、モールの検索やAI推薦に反映されるまでには時間差があり、計測の設定は商戦が始まる前に入れておかなければ前年との比較ができません。主力商品20点の属性の点検と修正、自社ECでのAIチャット利用の計測設定を、10月末までに終えておくのが理想です。
11月前半は、示唆2の問い合わせ対応の準備に充てます。昨年の問い合わせ履歴を分類し、自動化の区分を決め、返信テンプレートと配送の締切日の案内文を用意します。テンプレートは、楽天市場、Amazon、自社ECでそれぞれ規約や使える機能が違うため、チャネルごとに作り分けます。11月中旬までにテンプレートを店舗スタッフと共有し、実際の問い合わせで試しておくと、ピーク時の混乱を減らせます。
12月は、運用と記録の時期です。新しい施策を追加するより、準備した仕組みを回しながら、問い合わせの件数、自動対応できた割合、AI経由と判別できた売上を毎週記録します。商戦が終わった1月に、プロンプト3で設計した振り返りレポートをまとめれば、2027年の商戦に向けた投資判断の材料がそろいます。ALSELが支援する店舗群では、この「10月に整え、11月に備え、12月は記録に徹する」という順番を守れた店舗ほど、繁忙期の対応ミスが少ない傾向が見られます。
よくある失敗例と回避策
1つ目は、20%という数字を見て、AIチャットボットを慌てて導入する失敗です。Salesforce の数字の大部分は、推薦と接客の仕組みが商品データと注文データにつながっていることで成り立っています。商品の属性が欠け、在庫や配送の情報とつながっていないチャットボットを年末直前に入れても、「分かりません」を繰り返すだけになりかねません。回避策は、示唆1の商品データ整備を先に終え、AIの導入はその後に回すことです。
2つ目は、売上の伸びをAIの効果と取り違える失敗です。2025年のサイバーウィークは、注文件数がほぼ横ばいで単価が上がった商戦でした。自社の年末商戦の売上が伸びたとしても、それがAIによるものか、値上げや客単価の上昇によるものかを分けて見ないと、来年の投資判断を誤ります。売上を件数と単価に分解して前年と比べる習慣をつけておきます。
3つ目は、モールの規約を無視した自動化です。問い合わせ対応を効率化しようとして、楽天市場の返信で自社ECやSNSへ誘導する文面をテンプレートに入れてしまう例があります。楽天市場の店舗運営規約では、楽天市場外への誘導は禁止されています。自動化のテンプレートほど一度に大量に送られるため、規約違反の影響も大きくなります。
KPI設計と工数の目安
年末商戦に向けた取り組みは、3つの指標で評価します。1つ目は「主力商品の属性充足率」で、年末商戦で売りたい商品の属性項目のうち、何%が埋まっているかを見ます。2つ目は「問い合わせの自動対応率」で、示唆2のA区分に入れた問い合わせのうち、人の手を介さずに完了した割合を追います。3つ目は「AI関与売上の把握率」で、全売上のうち、AI経由かどうかを判別できる売上が何%あるかを確認します。初年度は把握率が低くても構いません。翌年の商戦で比較できる基準線を作ることが、この指標の目的です。
工数の目安も示しておきます。主力商品20点の属性整備なら、プロンプト1で不足項目を洗い出し、担当者が確認しながら埋めて、1点あたり15〜30分、合計で5〜10時間程度が現場感覚での目安です。問い合わせの区分けは、昨年の問い合わせ履歴を分類する作業を含めて半日から1日、計測の設定は自社ECで1〜2日を見込みます。AIツールの費用は、ChatGPT、Claude、Gemini の個人向け有料プランがいずれも月20米ドル前後からで、ここで紹介したプロンプトはその範囲で十分に試せます。
今後の展望：2026年の商戦は「AIに選ばれる準備」の差が出る
2026年の年末商戦では、AIの関与はさらに広がると見ています。2025年の時点で20%に達したAIの関与は、推薦と接客が中心でした。2026年は、OpenAI、Google、Perplexity などが買い物の代行機能を相次いで打ち出しており、AIが商品を比較して候補を絞り込む場面が増えます。AIに比較されたときに、自社の商品が必要な情報をそろえているかどうかが、検索順位と同じくらい売上を左右するようになります。
ただし、AIが消費者の代わりに決済まで済ませる「完全な代理購入」は、まだ広く普及していません。うるチカラで以前紹介したAIショッピングエージェント対応のEC最適化でも触れたとおり、日本では決済や会員認証の仕組みとの接続に時間がかかります。2026年の年末商戦で優先すべきは、代理購入への備えより、推薦と接客に乗るための商品データと問い合わせ対応の整備です。
もう1つの変化は、商戦の準備が前倒しになっていることです。米国ではクリエイターを使った年末商戦のコンテンツ準備が7月に前倒しされている、と年末商戦のクリエイター起用が7月前倒しで紹介しました。AI対応の準備も同じで、11月に入ってから手をつけても間に合いません。10月中に主力商品のデータを整えておくことが、2026年の商戦で差をつける現実的な一手です。
よくある質問
「AIが関与した注文」とは何ですか
AIが関与した注文とは、AIによる商品推薦や会話型の顧客対応を経由して行われた注文のことです。Salesforce の集計では、AIエージェントが代わりに購入した注文だけでなく、おすすめ枠からの購入やチャットで確認してからの購入も含まれます。
20%という数字は日本にも当てはまりますか
いいえ、そのままは当てはまりません。Salesforce の集計は89か国以上のデータをもとにしていますが、日本単独の数字は公表されていません。日本でもAIを経由する導線は増えていますが、自社でどの程度かは自社のデータで測る必要があります。
自社サイトにAIエージェントを置けば売上は32%伸びますか
いいえ、そういう意味ではありません。32%は、Agentforce 360 と自社ブランドのエージェントを使った小売企業の売上の伸びが、使っていない企業より32%速かったという比較です。導入企業はデジタル投資に積極的な大手が中心で、エージェント単体の効果とは言い切れません。
年末商戦までに最優先でやることは何ですか
最優先は、主力商品の商品データを整えることです。AIの推薦は商品の属性やスペックをもとに行われるため、情報が欠けていると候補から外れやすくなります。年末商戦で売りたい商品から順に、属性の抜けを埋めていきます。
楽天市場やAmazonの店舗でもできることはありますか
はい、あります。楽天市場の商品属性情報や Amazon の商品詳細ページの属性項目を埋めること、問い合わせ対応のテンプレートを規約の範囲で整えることは、モールの店舗でもすぐに取り組めます。楽天市場では、返信に楽天市場外へのURLを入れない点に注意してください。
AI経由の売上はどうやって測ればよいですか
まずは自社ECから測るのが現実的です。AIチャットを使ったセッションと使わなかったセッションの購入率を分けて見る設定や、生成AIサービスからの流入を参照元で分類する設定を、年末商戦の前に入れておきます。モールでは、レビューや問い合わせの中のAIへの言及を拾うことから始めます。
まとめ
2025年のサイバーウィークで、AIとエージェントは670億ドルの売上と全注文の20%に関与しました。ただしこれは「AIが買った」ではなく、推薦と接客を通じて「AIが関わった」数字で、日本単独のデータではありません。日本のEC事業者が読むべき示唆は、AIが推薦しやすい商品データを整えること、配送や返品の問い合わせを手続きまで自動化する設計にすること、AIが関与した売上を測れる状態を作ることの3つです。2026年の年末商戦まで残り1か月半、まずは主力商品20点の属性の抜けを洗い出すところから始めてください。
参考文献
- Salesforce・Salesforce Data: AI and Agents Propel Cyber Week to Record $336.6B in Global Spend
- Salesforce Investor Relations・Cyber Week 2025 results
- Business Wire・Salesforce Data: AI and Agents Propel Cyber Week to Record $336.6B in Global Spend
著者：齋藤竹紘（株式会社オルセル 編集長／5,000社以上のEC支援実績／書籍3冊）
※うるチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴社のEC事業に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
https://uruchikara.jp/contact/
【監修】齋藤竹紘（株式会社オルセル代表 / 19年・5,000社のEC支援実績）
株式会社オルセル代表取締役 / うるチカラ編集長。19年・5,000社以上のEC支援実績を持ち、楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング・Shopify・Shopee越境ECの実装ノウハウを保有。AI×ECに関する書籍を3冊執筆。「現場で使えるAI実装」を一次情報として発信しています。
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