ニュージーランド (NZ) では、企業の 91% が何らかの形で人工知能 (AI) を導入しています。多くのニュージーランド企業が EC で AI を活用しています。例えば、トランザクションの発生と同時にリスクを評価する不正利用モデル、需要と在庫レベルに基づいて価格を調整する価格設定エンジン、固定のマーチャンダイジング規則ではなく個々の購入者の行動に基づいて商品の表示順を決定するレコメンデーションシステムの構築などに使用されています。

EC 向け AI は、顧客が企業のウェブサイトやアプリをクリックした時点で開始され、販売の完了時に終了します。AI ツールは多くの場合、サードパーティベンダーによって構築され、アプリケーションプログラミングインターフェイス (API) を通じて接続されます。

以下では、AI ツールが実際に何を行うか、そしてニュージーランドのような小規模な市場において、EC 向けの AI が機能する領域とそうでない領域について説明します。

この記事でわかること

• ニュージーランドの EC における AI は現在、決済の最適化、動的価格設定、および不正利用の検出をカバーしています。

• ニュージーランドの小売業でもエージェンティックコマースが見られ始めていますが、最終的な購入の確認には依然として人間による確認が必要です。

• 2020 年プライバシー法 (The Privacy Act 2020) は、企業が AI ツールのトレーニングや実行に顧客データをどのように使用できるかに制限を設けており、顧客に影響を与える自動化された意思決定については、企業が引き続き責任を負います。

ニュージーランドの EC における AI とは

ニュージーランドの EC 向けの AI とは、ニュージーランドのオンライン企業が小売業務の一部を実行するために使用する、機械学習モデルと自動意思決定システムを指します。これは、販売ファネルのさまざまな段階で使用されるプロダクトのカテゴリーです。これらのプロダクトは多くの場合、自社で開発されるのではなく、サードパーティベンダーによって構築され、API を通じて接続されます。

AI はニュージーランド企業の EC をどのように変えているか

2026 年に行われたニュージーランドの消費者調査では、回答者の 30% が、AI の利用によってオンラインでの買い物の頻度が増え、実店舗に足を運ぶ回数が減ったと回答しています。

ニュージーランドの企業にとって、AI はさまざまな場面で登場します。

• レコメンデーションエンジン: これらは、固定の規則ではなく、訪問者のセッションにおける行動に基づいて商品のリストを並べ替えます。

• 自動化されたカスタマーサービス: これにより、注文状況や返品に関する質問を、サポートチケットなしで解決できます。これは、チームが小規模で、通常の営業時間外の対応に必要なスタッフが不足している場合に重要になります。

• 需要予測: 北半球の小売カレンダー用に構築された一般的な季節ごとの曲線 (シーズナリティ) を適用するのではなく、国王誕生日 (King’s Birthday) の週末など、その地域特有のパターンを考慮します。

ニュージーランドの EC における AI のユースケースにはどのようなものがあるか

現在のニュージーランドのユースケースに基づき、企業が実際に AI をどのように使用しているかを紹介します。

Checkout の最適化

機械学習モデルは、購入者が使用しているデバイスと場所に基づいて、最初に表示するのに最適な決済手段を予測できます。AI 駆動の住所自動補完は、一般的な国際形式ではなく、ニュージーランドの郵便形式に合わせて調整されます。カード決済とデジタルウォレットはどちらも、ニュージーランドでの決済において一般的に表示されます。すべてのオプションを一度に表示するのではなく、予測される優先度順に並べることで、購入者が途中でプロセスを離脱する頻度を減らすことができます。

動的料金体系

企業は機械学習モデルを使用して、需要のシグナル、公開リストからスクレイピングされた競合他社の価格、在庫レベル、販売期間の目標に基づいて価格を調整できます。これは、在庫を長く抱えすぎると、適度な値下げを行うよりも早く利益率が低下してしまうような、価値の下落が早いカテゴリーにおいて合理的です。顧客との関係において価格の安定性がより重要となるカテゴリーでは、動的価格設定の使用はまれです。

不正利用とリスクインテリジェンス

最も発達した AI 機能のいくつかは、支払いの不正利用への対策に使用されています。決済画面が読み込まれるまでの間に、機械学習モデルは、デバイスのフィンガープリント、請求先住所とインターネットプロトコル (IP) の場所の比較、カード試行の頻度 (ベロシティ) など、数十のシグナルに対して各トランザクションをスコアリングできます。これはニュージーランドの企業にとって特に重要です。海外のネットワークからのカードテスティングによる不正利用の波を受けた小規模な小売業者は、その規模に不釣り合いなほどの収益をチャージバックによって失う可能性があり、手動の審査ではそれを防ぐのに十分な速度で対応できません。

AI エージェントはニュージーランドの EC をどのように再構築しているか

現在のエージェンティックコマースの多くは、AI エージェントが自らトランザクションを実行するのではなく、AI を活用してショッピングのサポートを提供することを中心としており、AI ツールが選択肢を絞り込んでカートを作成し、人間がそれを確認します。エージェントによって開始されたトランザクションが、実際の口座名義によって承認されたものであることを企業が確認する方法など、完全に自律的な購入をサポートするインフラストラクチャーは、現在も世界中で構築が進められています。

企業がエージェンティックなサポートを現在構築するか後で構築するかにかかわらず、エージェンティックコマースが標準的な慣行となった際に、決済と支払いの設定がそれに適応できることを確認する必要があります。一般的に、これは、AI エージェントがトラフィックの大部分を占めるようになった瞬間に再構築が必要になるようなシステムに固定するのではなく、エージェントと互換性のある認証をすでに構築している決済プロバイダーと API を使用することを意味します。

ニュージーランドの EC における AI にはどのようなコンプライアンスとプライバシーの考慮事項が適用されるか

ニュージーランドの 2020 年プライバシー法は、AI を使用する企業を含むあらゆる企業が個人情報をどのように収集、保存、使用できるかを規定しています。

仕組みは以下のとおりです。

• 目的の制限: 注文の処理のために顧客のデータを収集した場合、その同じデータを価格設定やレコメンデーションモデルのトレーニングに使用することは許可されない場合があります。

• データ主権: プライバシー法はデータを海外に送信することを禁止していませんが、AI ベンダーのサーバーへの転送を含め、海外に転送されたデータが国内で要求されるものと同等の保護を受けられるよう、企業が合理的な措置を講じることを義務付けています。多くの AI プロダクトはニュージーランド国外にあるインフラストラクチャー上で稼働しているため、契約前に各ベンダーに確認しておく価値があります。

• 自動化された意思決定の透明性: AI システムが顧客の情報を使用して意思決定を行う場合、企業は引き続きプライバシー法を遵守する必要があります。

ニュージーランド企業が EC に AI を導入する前に考慮すべきリスクは何か

EC ビジネスに AI を導入する際、特にニュージーランドの企業にはいくつかのリスクが生じる可能性があります。留意すべき点は以下のとおりです。

小規模なデータセットのバイアス

ベンダーによって構築され、主に国際的なデータ (したがってはるかに大規模なデータセット) でトレーニングされた不正利用または価格設定のモデルは、ニュージーランド固有の買い物パターン、決済手段の組み合わせ、または季節のサイクルを反映していない可能性があります。これにより、モデルが現地で学習する時間を得るまで、誤った拒否や在庫の価格設定の誤りが発生する可能性があります。

ベンダーへの依存

不正利用のスコアリングのような重要な機能を単一の AI ベンダーに依存していると、ベンダー側での機能停止や価格変更が収益に即座に直接的な影響を与えることを意味し、新しいベンダーにすばやく切り替える能力が限られている可能性があります。

カスタマーサービスの過度な自動化

簡単な注文に関する問い合わせ以外の件については、依然として人間の担当者に連絡できるようにする必要があります。チャットボットが限界に達したときに人間に転送できないと、サポートの指標よりも早くレビューに現れるような不満を生み出す可能性があります。

不正利用スコアリングに対する誤った自信

すべてを検出できる AI モデルはありません。企業が低い不正利用のスコアを確率ではなく保証として扱うと、モデルが見逃したものを検出する手動の審査プロセスへの投資が不十分になります。

ニュージーランド企業は EC 向けの AI ツールをどのように評価できるか

EC ビジネス向けの AI ツールを評価する最初のステップは、検討しているベンダーが、企業自身のトランザクション履歴を使用して AI モデルをトレーニングしているか、それとも主に大規模な市場向けに構築されて店舗にそのまま適用されているかを確認することです。次に、頻度の低い一部のシナリオで何が起こるかを確認します。AI は一般的に明白なケースを処理できますが、不正利用のモデルには人間による審査への明確な経路が必要であり、価格設定エンジンには制御可能な制限が必要であり、チャットボットは不満を抱える顧客を実際の担当者に簡単に転送できなければなりません。

また、決済インフラストラクチャーは目立たないようにすべきです。たとえば Stripe の不正利用ツールは、大量のグローバルなトランザクションデータ全体でトレーニングされた機械学習モデルを使用して、リアルタイムで支払いをスコアリングします。そのため、Stripe を通じて処理を行うニュージーランドの企業は、自社でモデルを構築または維持することなく、そのスコアリングを利用できます。

Stripe Payments でできること

Stripe Payments は統合型のグローバル決済ソリューションです。成長中のスタートアップから大企業まで、あらゆるビジネスがオンライン、対面、世界各地でスムーズに決済を導入できます。

Stripe Payments の特徴

• 決済体験の最適化: 構築済みの決済 UI、125 を超える決済手段へのアクセス、Stripe の消費者ネットワークである Link を使用して、フリクションのない顧客体験を構築し、エンジニアリング時間を節約します。

• 新市場へのスピーディーな展開: 195 カ国、135 以上の通貨に対応した越境決済オプションにより、世界中の顧客にリーチし、多通貨管理の複雑さとコストを削減できます。

• 対面とオンラインの決済を統合: オンラインと対面のチャネル全体でユニファイドコマース体験を構築し、インタラクションをパーソナライズし、ロイヤルティを高め、収益を拡大できます。

• 決済パフォーマンスの向上: ノーコードの不正利用対策や承認率を向上させる高度な機能など、カスタマイズ可能で設定が簡単な決済ツールにより、収益を増やせます。

• 柔軟で信頼性の高いプラットフォームで事業成長: 過去の実績稼働率 99.999% と業界最高水準の信頼性を誇り、ビジネスの成長に合わせて拡張できるように設計されたプラットフォーム上でビジネスを構築できます。

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ニュージーランドの EC における AI についてのよくあるご質問 (FAQ)