近年、日本の小売業におけるデジタルトランスフォーメーション (DX) の推進に伴い、EC サイトでの AI の導入が急速に拡大しています。ビジネスは AI を使用して、商品情報や顧客の行動などの膨大なデータを分析し、そこから得られたインサイトを業務効率化と顧客体験の向上に活用しています。そのため、AI は EC 業界において重要な要素となっています。

さらに、AI を活用したワークフローの特定のユースケースに必要なデータのみに制限する必要があります。プライバシー保護、アクセス権、データ保持、個人の同意に関する適切な運用体制を確立しなければなりません。

この記事では、AI の使用方法や実装方法、重要な注意事項など、EC サイトに AI を導入するメリットについて説明します。

この記事でわかること

• EC サイトでの AI 使用には、業務効率化や顧客満足度の向上など、さまざまなメリットがあります。
  
• EC サイトでの AI 活用例には、カスタマーサポートの自動化や商品レコメンドのパーソナライズなどがあります。
  
• EC サイトで AI を完全に活用するには、体系的な導入計画に従って進める必要があります。
  
• AI を組み込んだ EC サイトを運営する場合、AI の出力を検証し、顧客のデータを慎重に取り扱う必要があります。
  
• Stripe Checkout は顧客のニーズに合った決済手段を自動的に提示するのに役立ち、EC サイトでの決済体験を向上させることができます。
  

EC サイトでの AI 活用

EC モールなどのショッピングサイトの運営に AI を活用する場合、すべての業務に AI を導入することになります。これには、在庫管理、商品のレコメンデーション、顧客サポート、マーケティングなどが含まれます。AI の機能を活用して、サイトをより効率的に管理することが目的です。

AI を活用することで、人間には困難な速度でデータを処理できるようになります。また、AI は異常を検出することもできるため、EC サイトの品質をさらに高めることができます。これにより、サイトの使いやすさが向上し、収益を最大化できます。

日本企業における AI 導入: EC 業界の未来

総務省 (MIC) のデータによると、2024 年の日本における AI システムの市場規模は 1 兆 3,400 億円に達し、前年から 56.5% 増加しました。AI 市場は 2029 年までに 4 兆 1,900 億円に成長すると予測されています。

また、総務省 (MIC) によると、日本企業における業務での生成 AI 導入率は 55.2% に上ります。AI が業務にもたらした影響についての見解を企業に尋ねたところ、最も多く選ばれた回答は「業務効率化や人手不足の解消につながる」でした。

日本の EC ビジネスにおいて、AI の導入は着実に標準となりつつあります。これらのビジネスにとっての AI の価値は、明確なユースケースの選択、顧客データの保護、そしてツールが定義されたビジネス成果をどのように向上させるかの測定にかかっています。そのため、すべての EC ビジネスは AI の基本とその実装方法について十分に理解しておく必要があります。

EC サイトでの AI 活用のメリット

EC サイトで AI を活用する企業のメリットは以下のとおりです。

業務効率化とコスト削減

AI が定型業務やコンテンツ作成を支援または代替することで、手作業にかかる時間を大幅に削減できます。これにより、少人数のスタッフでも適切な在庫管理を行い、優れたカスタマーサービスを提供できるようになります。質の高いウェブサイト運営が可能になり、人件費などのコストを抑えられます。

購入率 (CVR) の向上

精度の高い AI レコメンデーションや検索結果により、顧客の購買意欲を高めることができます。これにより、サイト全体の CVR の向上につながります。各顧客にパーソナライズされた情報を提示することで顧客体験が向上し、リピーターの増加につながる可能性があります。

在庫管理とマーケティングの強化

AI を活用した需要予測を導入することで、季節的要因、顧客の購入履歴、過去のプロモーションキャンペーンの詳細といった複雑な因果関係の分析が可能になります。このようなデータを人間が完全に理解して解釈することは容易ではありません。これらのタスクに AI を活用すれば、極めて正確な月次および季節ごとの需要予測を作成できます。

さらに、在庫切れによる機会損失や過剰在庫による損失リスクを最小限に抑えることができます。また、AI を活用して最適なタイミングでメールを送信するなど、効率的なマーケティングキャンペーンを実施することも可能です。

AI を活用して EC サイトの業務を効率化する方法

AI の機能をどのように活用するかを把握することが重要です。これにより、業務効率の向上、顧客体験の強化、EC ビジネスの成長につながります。以下に、AI を活用してこれらの目的を達成する具体例を紹介します。

商品説明などのコンテンツの自動生成

生成 AI により、承認されたカタログの属性から商品説明の草案を作成できます。これにより、システムに大量の商品を登録する場合でも、作業スピードを飛躍的に向上させることができます。

留意すべき点の 1 つは、公開する前に、検証済みの商品データと照らし合わせて事実に基づく仕様を確認する必要があるということです。これには、商品の容量、重量、サイズ、成分などが含まれます。

顧客サポートの自動化

迅速で高品質な顧客サポートは、顧客満足度に直結します。AI チャットボットを作成してデプロイすることで、顧客からのよくある質問への回答を自動化し、継続的なサポートを提供できます。

スタッフが複雑な問題のみに対応する体制を構築することで、顧客サポートの品質向上とスタッフの負担軽減を両立できます。

多言語対応と越境 EC のための翻訳

多言語対応の EC サイトを構築することは、新規顧客の獲得と販路拡大のために重要です。これは、海外の顧客と国内の顧客の両方をターゲットとする越境 EC において特に重要となります。これにより、日本語を話さない顧客にも快適なショッピング体験を提供できます。

AI 翻訳ツールを使用することで、多言語ウェブサイトを構築し、複数の言語でサービスを提供できるようになります。さらに、多言語 AI チャットボットを使用すれば、海外の顧客からの照会にもスムーズに対応でき、グローバルなビジネス展開をサポートできます。

ただし、文化的および宗教的な背景やニュアンスを正確に伝えるには、AI だけでは不十分な場合が多いことに留意することが重要です。依然として、人間がコンテンツをレビューして調整することが重要となります。

需要予測や在庫管理

AI を活用した予測ツールは、過去の売上、季節的な傾向、その他の関連シグナルを分析して、需要の予測に役立てることができます。さらに、データを使用して商品の最適な発注量を計算できるため、倉庫スペースをより効率的に使用し、キャッシュフローを改善できます。　

ただし、予測を使用して在庫に関する決定を下す前に、実際の結果と照らし合わせて予測の精度を評価する必要があります。

売上向上と顧客体験の改善に向けた AI の活用方法

商品レコメンドのパーソナライズ

許可されており適切である場合、ビジネスは関連する顧客とのインタラクションデータを使用して、AI による商品のレコメンドをより有益なものにすることができます。使用するデータを定義し、収集を最小限に抑え、プライバシーに関する必要な開示と管理を提供する必要があります。これにより、AI システムは商品についてカスタマイズされた提案を行えるようになります。

関連性の高いレコメンドにより、顧客は自分の好みやニーズにより合った商品を見つけやすくなり、ショッピング体験の向上やバスケットサイズの拡大につながります。

サイト内検索の精度向上

自然言語処理は、AI が日常言語を理解、分析、生成できるようにする技術です。AI システムは「軽くて黒いアウター」といった商品検索などの曖昧な表現の背後にある意図を解釈できます。また、自然言語処理では、誤字や表記ゆれのある検索クエリを解読することもできます。その結果、AI は最適な商品を正確に表示できるようになります。

これにより、適切な商品が検索結果に表示されやすくなります。何度も検索しても欲しい商品が見つからないというフラストレーションの軽減に役立ち、カゴ落ちの防止に貢献します。

不正利用の検知

EC 事業の運営者にとって、キャッシュレス決済のセキュリティを確保することは重要な優先事項です。そのため、EC サイトのセキュリティを強化し、あらゆるタイプの決済の不正利用に対応できる体制を構築することが重要になります。

なりすましなどの不正なアクティビティを防止するため、不正利用検知 AI は機械学習を使用して、過去の取引データや顧客の行動パターンを多角的に分析します。そして、リスクを自動的にスコアリングします。

AI を使用して巧妙化する不正利用の手口をリアルタイムで検知することで、安全な取引環境を顧客に提供できるようになります。これは、EC サイトの信頼性向上に役立ちます。

Stripe Radar は、機械学習とネットワークレベルのシグナルを使用して決済リスクをリアルタイムで評価し、ビジネスが不正な取引を防ぐのを支援します。Radar を独自の管理およびレビュープロセスと組み合わせることで、不正利用リスクを管理できます。

顧客に最適な決済手段を自動的に表示

顧客に最適な決済手段を提供する方法の 1 つは、決済代行業者が提供するツールを利用することです。

たとえば Stripe Checkout では、顧客の所在地、通貨、取引の詳細、デバイスの適格性などの要因に基づいて、利用可能な決済手段を動的に表示できます。これにより、ビジネスは社内でロジックを構築して維持することなく、関連する決済オプションを提示できます。

EC サイトに AI を導入する方法

EC ビジネスに AI を適切に導入するには、体系的な導入計画が必要です。その計画について以下で説明します。

重要業績評価指標 (KPI) の設定と AI の目的の明確化

まずは、対処すべき課題を特定してから KPI を設定します。

目的を明確に定義し、効果を定量的に測定できるようにすることで、導入後の結果を評価しやすくなります。設定できる KPI の例を以下に示します。

• 照会の対応時間を 50% 削減し、自動応答率を 30% 向上させる
  
• 商品のレコメンデーションによる売上を 50% 増加させる
  
• 商品ページの作成に必要な時間を 70% 削減する
  

目的に合った AI ツールの選択

AI を効果的に活用するには、目的の達成に適したツールを選択する必要があります。具体的には、以下の点を考慮して選択することが重要です。

• 既存のデータおよび目的のアプリケーションとの互換性 (連携のしやすさ)
  
• 導入および運用コスト
  
• 拡張性と使いやすさ
  
• 日本語サポートの品質
  
• 不正利用の検出やプライバシー保護などの安全性
  

小規模から開始して効果を検証する

すべての業務に一度に AI を適用するのではなく、特定の製品カテゴリや特定のタスクに絞ったプロトタイプを開発して、その効果を測定することが重要です。

このステップでは、新しく開発したプロトタイプを EC サイトにデプロイし、顧客の購入履歴や売上データを提供してパイロットテストを実施します。これにより、生成されたコンテンツの品質、ユーザー体験、サイトのセキュリティなど、最初に設定した KPI を AI が満たしているかどうかを検証します。

パイロットテストで顧客データを使用する前に、そのデータがユースケースに必要であること、およびアクセス、保持、プライバシーの管理が適切に行われていることを確認することが重要です。

検証結果を利用して改善を行い、AI の活用範囲を拡大する

小規模なパイロットテストから得られた知見に基づいて、改善を行います。その後、本番環境で使用される本番サーバーに AI をデプロイします。

導入後も、AI の定期的なパフォーマンス評価を実施し、新機能を追加して AI の活用範囲を拡大していくことが重要です。システムを継続的にアップデートし、常に最適な状態に保つことを目的としています。

EC サイトで AI を使用する際の重要な注意事項

このセクションでは、EC サイトで AI を使用する前に考慮すべき重要なポイントをいくつか探ります。

AI の出力を人間がレビューする体制の構築

ソフトウェア開発で AI を使用する際、特に注意が必要な問題の 1 つが「ハルシネーション (幻覚)」です。これは、AI が不正確なコンテンツや事実に基づかない回答を生成する現象です。

ハルシネーションが発生すると、生成されたコンテンツに事実の誤りが含まれたり、不適切な表現が使用されたりします。これにより、EC サイトの信頼性が損なわれ、顧客体験の悪化につながる可能性があります。

AI を使用する際は、その出力に注意することが重要です。導入前に人間によるレビューとテストを実施し、人間が最終的な決定を下して最終責任を負う体制を確立する必要があります。

顧客データの管理とセキュリティの強化

EC サイトでは、購入履歴や決済の詳細などの個人情報を取り扱います。そのため、AI の機械学習機能を使用する際には、データが外部に漏洩しないよう細心の注意を払う必要があります。

具体的には、AI ツールを安全に使用するために、以下の対策を講じる必要があります。

• AI ツールのセキュリティポリシーを確認する
  
• フィルタリング設定を使用して、個人情報が含まれないようにする
  

費用対効果の評価と調整

AI ツールでは、初期導入費用に加えて、正しく安全に使用するための継続的な管理および運用コストも発生します。

そのため、投資に対するリターンが得られているかを定期的に評価し、継続的に機能を調整して、不要な機能を見直すことが重要です。

Stripe Checkout でできること

Stripe Checkout は、ウェブサイトやアプリで簡単に決済を開始できる完全カスタマイズ可能な事前構築済みの決済フォームです。

Checkout の特徴

• 購入完了率の向上: Checkout の決済フォームはモバイル向けに最適化され、ワンクリックで完了する決済フローが構築されています。顧客は支払い情報を簡単に入力し、再利用できます。

• 開発時間を短縮: Checkout を自社サイトに直接組み込むか、顧客を Stripe のオンライン決済ページへ誘導します。数行のコードで実行可能です。

• セキュリティの向上: Checkout が機密性の高いクレジットカードデータを処理し、PCI 準拠を効率化します。

• グローバルに拡大: Adaptive Pricing で 100 以上の通貨および 30 以上の言語に対応し、各地域に合った決済フォームを提示。購入完了率を向上させる決済手段を動的に表示します。

• 高度な機能: サブスクリプションのための Billing、不正利用防止のための Radar など、他の Stripe プロダクトと Checkout を連携できます。

• 柔軟な管理: 決済手段の保存や購入後のアクション設定など、決済体験を完全にカスタマイズできます。

Checkout を活用した決済フローの最適化について、詳しくはこちらをご覧ください。今すぐ開始する場合はこちら。

EC サイトでの AI 活用に関する FAQ