ECのAI活用とは？業務別の活用例とAI時代に勝つための優先順位

ECでのAI活用というと、多くの人が「社内業務の効率化」を思い浮かべます。

需要予測、在庫管理、チャットボットによる接客。たしかに、これらはAI活用の重要な柱です。しかし、それだけでは見落とす論点があります。

結論から言えば、ECのAI活用は2つの方向で考える必要があります。1つは、自社の業務にAIを使う「売り手側の活用」です。もう1つは、消費者のAIが商品を選ぶ時代への「買い手側AIへの対応」です。後者は新しい論点ですが、売上機会に直結します。

この記事では、業務別のAI活用例を整理したうえで、見落とされがちな買い手側への対応と、取り組みの優先順位をSEOとLLMOの支援を200社以上に提供してきた知見をもとに解説します。

読み終えるころには、自社が次に着手すべき領域が見えてくるはずです。

ECのAI活用とは「AIで業務を効率化し、売上機会を広げる取り組み」

ECのAI活用とは、AIを使って業務を効率化し、同時に売上の機会を広げる取り組みです。

データ分析、接客、コンテンツ作成など、AIが担える領域は広がっています。人手では難しかった規模やスピードでの処理が可能になります。

AI活用には2つの方向がある

ここで、ECのAI活用を2つの方向に分けて整理します。

• 売り手側のAI活用
• 買い手側のAIへの対応

この区別が、これからのAI活用を考える出発点になります。

1つ目は「売り手側のAI活用」です。需要予測や接客の自動化など、自社の業務にAIを使う取り組みです。多くの記事が扱うのは、この方向です。

2つ目は「買い手側のAIへの対応」です。消費者のAIが商品を発見・比較・推奨する時代に、自社の商品を推奨してもらうための取り組みを指します。新しい論点ですが、欠かせません。

まず売り手側の活用例を整理し、その後に買い手側への対応を解説します。

売り手側のAI活用｜業務別の活用例

自社の業務でAIを活用できる領域を、6つに整理します。

• 需要予測・在庫最適化
• 接客・カスタマーサポート
• 商品レコメンド・パーソナライズ
• 広告運用・マーケティング
• 商品ページ・コンテンツ生成
• 不正検知・運用自動化

需要予測・在庫最適化

下記のような情報をもとに、AIが商品ごとの需要を予測します。

• 販売データ
• 季節要因
• 天候
• イベント

人の勘に頼っていた仕入れ量の判断を、データにもとづいて補えます。

たとえば、過去の売り上げの季節変動を学習し、繁忙期の発注量を提案します。過剰在庫による値引きロスと、欠品による機会損失の両方を減らせます。

特に取り扱いSKUが多いECほど、手動管理の限界を超える効果が出やすい領域です。

接客・カスタマーサポート

チャットボットによる質問対応は、最も普及した活用例です。

下記のようなよくある質問に、24時間即時で答えられます。

• 送料
• 返品条件
• サイズ選び

近年は生成AIを組み込み、商品データベースを参照して柔軟に答えるタイプも増えています。

よくある問い合わせを自動化すれば、人はクレーム対応など複雑な業務に集中できます。購入前の疑問をその場で解消し、離脱を防ぐ効果も期待できます。

詳しくは下記の記事で解説しています。

AI接客とは？EC向けの種類・導入メリット・AI時代に選ばれる接客設計

AI接客とは、AIが接客業務を代行・支援する仕組みです。EC向けの種類、導入のメリットと課題に加え、ChatGPTなど外部AIが自社商品を推奨する「もう一つの接客」と、その対策までEC事業者向けに解説します。

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商品レコメンド・パーソナライズ

閲覧履歴や購入履歴、カートの中身をもとに、一人ひとりに合った商品を提案します。

「この商品を見た人はこちらも」といった関連提案が代表例です。

サイト内の回遊を促し、同時購入による購入単価の向上につながります。

トップページやカート画面、メールなど、表示する場面ごとに最適な商品を出し分けられる点が強みです。

広告運用・マーケティング

広告の配信先や入札を、AIが配信結果を学習しながら自動で最適化します。

人手では追いきれない多数の配信パターンを検証し、費用対効果を高めます。

コンバージョンが見込めるユーザーへの配信の重み付けや、送信タイミングの調整にも使われます。ただし、AI任せにしたままにせず、除外条件や上限予算を人が設定して管理することが大切です。

商品ページ・コンテンツ生成

ECに関連する下記のようなコンテンツを生成AIが作成します。

• 商品説明文
• メールの文面
• ブログ記事の下書き

多数の商品説明をたたき台まで作る作業など、これまで人手がかかっていた業務のスピードが上がります。

ただし、生成したまま公開するのは避けます。価格や仕様の誤り、表現の重複が生じやすいため、品質と正確さの確認は人が担います。

あわせて、生成AIで作る商品説明も「誰に・なぜ向くか」が伝わる選定理由の形に整えると、後述の買い手側AIへの対応にも生きます。

不正検知・運用自動化

下記のような業務に関してもAIを活用できます。

• 不正注文の検知
• 返品・問い合わせ処理の振り分け

不自然な注文パターンを検知し、チャージバックなどのトラブルを未然に防ぎます。

受注から出荷、問い合わせ振り分けまで、定型的な運用業務を自動化すれば、限られた人員でも取引規模の拡大に対応しやすくなります。

これらは、いずれも自社の業務を効率化する活用です。一方で、次に述べる買い手側への対応は、性質が異なります。

販売者側のAIへの対応｜見落とされがちな新領域

近年、消費者の買い物の仕方が変わり始めています。ChatGPTやGeminiに「おすすめは」と相談し、AIが商品を比較・推奨する形が広がっています。

このとき、商品を選んでいるのは消費者が利用するAIです。AIが商品の発見・比較・購入を代行する商取引をエージェンティックコマースと呼びます。

ここでの論点は、自社の業務効率化ではありません。「自社商品が、消費者のAIに選ばれるか」です。

詳しくは下記の記事で解説しています。

エージェンティックコマースとは？AIが選び買う時代にECが今すべきこと【完全ガイド】

エージェンティックコマースとは、AIエージェントが商品の発見から購入までを支援・代行する新しい商取引の形です。本記事では、その全体像を理解するために、従来のECとの違い、ACP・UCPなどの共通規格、主要プレイヤーの戦略、そしてEC事業者が今から取り組むべきLLMO対策までを網羅的に解説します。

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AIに選ばれるための最適化＝LLMO

消費者のAIに正しく自社商品を推奨してもらう取り組みが、LLMOです。

LLMOとは、Large Language Model Optimizationの略で、AIに推奨・引用されやすくするための最適化を指します。

具体的には、消費者がAIに相談する具体的な文脈を想定し、その文脈で「自社が選ばれる理由」をWeb全体に配置します。商品ページだけでなく、比較記事やレビューでも同じ理由が語られる状態をつくります。

詳しくは下記の記事で解説しています。

LLMOとは？SEOとの違いや生成AI時代の対策方法をわかりやすく解説

AIで情報収集する機会が多くなりつつある昨今、LLMO（AIO）というSEOとは異なる戦略が注目されています。本記事では、LLMOの基本やSEOとの違い、実装方法まで詳しく解説します。

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売り手の効率化だけでは、売上機会を取りこぼす

業務効率化をどれだけ進めても、消費者のAIに選ばれなければ、その入口での売上機会は逃します。

接客チャットボットを高度にしても、それは自社サイトに来た人への対応です。

サイトに来る前の段階、つまりAIへの相談で候補に入らなければ、そもそも接客の機会も生まれません。

だからこそ、売り手側の活用と買い手側への対応は、両輪で考える必要があります。

ECのAI活用の優先順位

限られたリソースで成果を出すには、優先順位が重要です。3つの段階で考えます。

• まず効果が出やすい領域から始める
• 並行して、AIに選ばれる土台を整える
• 実証済みの打ち手から選ぶ

まず効果が出やすい領域から始める

下記のような短期で効果が見えやすい業務を始めるのがおすすめです。

• 接客
• コンテンツ生成
• 広告運用

チャットボットで問い合わせ対応を自動化し、生成AIでコンテンツ制作を効率化します。これらは比較的早く成果につながります。

並行して、AIに選ばれる土台を整える

業務へのAI活用と並行して、消費者が利用するAIに自社商品を適切に推薦してもらうための土台づくりにも着手しましょう。これは資産形成に近い取り組みで、効果が現れるまでに時間がかかるため、早く始めるほど有利です。

具体的には、プロダクトフィードを整備するとともに、商品ページをAIが理解しやすく、推薦しやすい内容にしていきます。

例えば、化粧水の商品ページで「高保湿化粧水」と記載するだけではなく、「乾燥肌で洗顔後のつっぱりが気になる人向け」「冬場や乾燥したオフィスでもうるおいを保ちたい人におすすめ」といったように、誰に・どんな場面で・なぜ向いているのかまで記載します。こうした情報があると、AIはユーザーの質問に対して、その内容を根拠として商品を推薦しやすくなります。

実証済みの打ち手から選ぶ

LANYの支援実績では、「AIの回答で候補に挙がらない」という課題に対して、以下のような施策で改善が見られています。

• 費用や価格の相談で候補に挙がらない場合：料金やFAQに具体的な金額を明示します。
• ギフトなど特定の用途で挙がらない場合：「その用途でも選ばれている」という文言を、自社サイトと外部メディアの両方に加えます。
• 悩み軸の相談で挙がらない場合：課題から解決の文脈で事例やFAQを整え、商品と悩みを結びつけます。
• 競合より推奨されにくい場合：比較サイトの掲載文に定量データ（販売数や継続率）を加えます。

まずは、自社の状況に近いものから取り入れてみましょう。

効果測定の考え方

効果は、取り組みごとに適切な指標で評価しましょう。

業務へのAI活用は、作業時間の削減やCVR（コンバージョン率）などで効果を測定します。

一方、消費者が利用するAIへの対応は、AIへの質問で自社商品がどの程度推薦されるかを定点観測するとともに、GA4でChatGPTなどのAIサービスからの流入を分けて計測し、変化を追跡します。

ECのAI活用に関するよくある質問

Q. ECのAI活用は、まず何から始めるべきですか？

短期で効果が出やすい接客やコンテンツ生成から始めるのが現実的です。

あわせて、消費者のAIに選ばれる土台づくり（フィードや商品ページの整備）を並行して進めます。

後者は時間がかかるため、早めの着手が有利に働きます。

Q. 業務効率化のAIを導入すれば、売上は伸びますか？

業務効率化はコスト削減や対応品質の向上に効きます。

ただし、消費者のAIに選ばれなければ、AI相談からの売上機会は逃します。

効率化と、AIに選ばれる対応（LLMO）の両輪で考えることが、売上の伸びにつながります。

Q. 小規模なECでもAI活用に取り組めますか？

取り組めます。チャットボットや生成AIによるコンテンツ作成は、小さな投資で始められます。

あわせて、商品情報を選定理由の形で整えておけば、消費者のAIにも引用されやすくなり、限られたリソースで効果を広げられます。

Q. 買い手側AIへの対応は、SEOと何が違いますか？

SEOは自社サイトへの流入を獲得する施策です。

買い手側AIへの対応（LLMO）は、AIの推奨を獲得する施策です。

両者は商品ページの整備など土台で重なりますが、LLMOは比較記事やレビューを含むWeb全体での語られ方を重視する点が異なります。

まとめ

ECのAI活用は、次の2つの視点で考えることが重要です。

• 売り手側の活用：需要予測や接客、コンテンツ生成など、業務効率化や生産性向上を目的としたAI活用
• 消費者が利用するAIへの対応：ChatGPTやAI検索などで、自社商品を適切に推薦してもらうための取り組み

業務効率化だけを進めても、消費者が利用するAIに自社商品が選ばれなければ、新たな売上機会を逃す可能性があります。だからこそ、この2つを両輪で進めることが重要です。

まずは、短期的に効果が出やすい接客やコンテンツ生成などのAI活用に取り組みながら、並行してAIに選ばれる土台となるプロダクトフィードや商品ページの整備を進めましょう。

まずは、自社のAI活用が業務効率化に偏っていないかを確認し、消費者が利用するAIへの対応も計画に加えてみてください。

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