ECのAI活用ガイド｜AIに強いECカート選びと事例

ECサイト運営におけるAI活用とは？

予測AIと生成AI、二つのアプローチ

ECサイト運営における「AI活用」は、大きく「予測AI」と「生成AI」の2つのアプローチに分けて考えると整理しやすくなります。

予測AIは、購買履歴やアクセスログなどの過去データから将来の行動やニーズを予測する技術です。おすすめ商品のレコメンド、需要予測に基づく在庫最適化、解約・離脱の予兆検知などに使われます。

生成AIは、ChatGPTやGeminiのような大規模言語モデルを使い、テキストや画像などのコンテンツを新たに作り出す技術です。商品説明文やメルマガ文面の作成、チャットボットによる接客対応などに活用されています。

「AI活用」と一言でいっても、この2つは得意な領域が異なります。自社がどちらの課題を解決したいのか（売上を伸ばす提案がしたいのか、コンテンツ作成の工数を減らしたいのか）を整理してから検討することが、遠回りをしないための第一歩です。

なぜ今、EC運営にAI活用が求められるのか

総務省「令和7年版情報通信白書」によると、日本企業のうち生成AIの活用方針を策定している企業は49.7%、何らかの業務で生成AIを利用している企業は55.2%にのぼります※1。EC業界に限った統計ではありませんが、業務でのAI活用がすでに珍しいものではなく、標準的な選択肢になりつつあることがうかがえます。

※1 出典：総務省「令和7年版情報通信白書」企業におけるAI利用の現状

EC運営の現場では、次のような構造的な課題がAI活用の追い風になっています。

・商品点数の増加により、商品説明文やページ制作の工数が増え続けている
・問い合わせ件数は増える一方で、カスタマーサポートの人員を増やしにくい
・顧客ごとに最適な提案をしたいが、担当者の勘や経験だけでは限界がある
・在庫の欠品・過剰在庫が、機会損失やコスト増につながっている

こうした「人手だけでは対応しきれない業務」をAIが補うことで、限られたリソースでも売上とCXの両方を伸ばせるのが、EC運営でAI活用が求められている理由です。

EC分野でのAI活用事例

ここでは、実際にAIがどのようにEC運営で活用されているのか、代表的な事例を「接客・レコメンド領域」「業務効率化領域」に分けて紹介します。あわせて、ecbeingが提供しているAI機能も紹介します。

接客・レコメンド領域の事例

Amazon「Rufus」
Amazonは、生成AIを活用した対話型ショッピングアシスタント「Rufus（ルーファス）」を提供しています。商品についての質問に会話形式で答えたり、利用シーンに合わせた商品比較を行ったりすることができ、キーワード検索だけでは難しかった「言葉にしづらい要望」への対応を実現しています※2。

※2 出典：Amazon Japan公式発表「Amazonの生成AIを搭載した対話型ショッピングアシスタントRufus、日本のすべてのお客様が利用可能に」

ZOZO「niaulab by ZOZO」「WEAR」
ZOZOは、AIとプロスタイリストによる超パーソナルスタイリング体験施設「niaulab by ZOZO」を展開しているほか、ファッションコーディネートアプリ「WEAR」でもAIによる「着回し提案」機能を導入しています。似合う服を見つける体験を、AIとリアルな接客の両面から支援している点が特徴です※3。

※3 出典：株式会社ZOZO公式ニュースリリース

オルビス「AI肌診断」
化粧品ブランドのオルビスは、AIによる肌診断を通じて一人ひとりの肌状態に合った商品をレコメンドする取り組みを行っています。パーソナライズされた提案によって、購入前の不安を減らし、自分に合った商品を選びやすくしている事例です。

業務効率化領域の事例

接客以外の領域でも、AIは幅広く活用されています。

・商品説明文の自動生成：商品情報を入力するだけで、SEOを意識した説明文のたたき台を生成し、ライティング工数を削減
・チャットボットによる問い合わせ対応：24時間365日、よくある質問への一次対応を自動化し、有人対応が必要な問い合わせに人員を集中
・需要予測・在庫最適化：季節性やセール時期などの傾向を踏まえて発注量を予測し、欠品・過剰在庫を防止
・不正検知：クレジットカードの不正利用やなりすまし注文のパターンを検知し、チャージバックのリスクを低減

これらは特別な業種に限った話ではなく、商品点数が多い・問い合わせ件数が多いといった課題を持つEC事業者であれば、業種を問わず効果が見込める領域です。

ecbeingが提供するAI機能

ecbeingでは、EC構築プラットフォームに標準搭載する形で、AI活用を支援する機能群「ecbeing AI」を提供しています。

AIデジタルスタッフ（AI接客）
顧客一人ひとりに寄り添う対話型のデジタルスタッフが、商品選びから購入後のフォローまでを24時間サポートします。2026年には、Google Merchant Centerの商品フィードと連携して能動的な商品提案を行う「商品ご案内機能」や、マニュアル・カタログなどの社内資産（PDF・Word・Excel）を登録して回答精度を高める「オフラインデータ連携」機能が追加され、従来の「質問に答えるだけ」のチャットボットから、より自律的な提案ができる「AIエージェント」へと進化しています※4。

AI Search（AI検索）
キーワードの一致だけに頼らず、会話を通じて顧客の文脈や悩みを理解しながら商品を提案する検索機能です。

Commerce OS（業務自動化）
商品登録やページ制作、問い合わせ対応といったEC運営業務を、自然言語での指示によってエージェントが代行し、運営担当者は判断や企画に集中できるようになります。

Sechstant（データ分析）
顧客データを統合・分析し、LTV分析や施策提案までを支援するデータ活用基盤です。

これらの機能は、2026年1月に提供開始した伴走型AIサービス群「ecbeing AI+」の一部として、1,600サイト以上の構築・運用実績で培ったノウハウをもとに提供されています※5。


ecbeingが提供する「ecbeing AI」（AIデジタルスタッフ・AI Search・Commerce OS・Sechstant）の詳細はこちら

※4 出典：ecbeing公式プレスリリース「ecbeingの提供する『AIデジタルスタッフ』がAIチャットボットから『AIエージェント』へ進化」
※5 出典：ecbeing公式プレスリリース「ecbeing、1600サイト超の成功ノウハウを実装した伴走型AIサービス群『ecbeing AI+』を本格提供」

AIに強いECカートシステム・ECシステムの選び方

「AIに強いECカートシステム」を選びたいと考えたとき、AI機能の有無だけを見て比較すると、導入後に「思ったように精度が出ない」というギャップが生まれがちです。ここでは、選定時に確認しておきたいポイントを整理します。

選定基準チェックリスト

AIに強いECシステムを見極めるうえで、確認しておきたい主なポイントは次の通りです。

・データ統合度：会員データ・購買データ・行動データ・在庫データなどが、AI機能から一元的に参照できる状態になっているか
・AI機能の実用度：デモや資料上の機能だけでなく、実際の運用でどこまで精度が出ているか、導入企業の声を確認できるか
・拡張性・カスタマイズ性：自社の商材・業務フローに合わせてAI機能を調整できるか
・セキュリティ・データポリシー：顧客データや社内資産をAIに学習させる際のデータの取り扱い方針が明確か
・サポート体制：導入後の運用支援や、機能アップデートの頻度・体制が整っているか

AI機能は「ある／ない」の二択ではなく、「どれだけ精度高く使えるか」で評価することが重要です。そしてその精度は、後述する「データがどれだけ統合されているか」に大きく左右されます。

「プラットフォーム標準搭載型」と「外部ツール連携型」の違い

EC運営でAIを活用する方法は、大きく2つに分けられます。

外部ツール連携型は、レコメンドツールやチャットボットツールなど、特定機能に特化した外部のAIツールをECサイトに連携させる方法です。機能ごとに最適なツールを選べる自由度がある一方、ツールごとにデータ連携の設定が必要になり、データが分散しやすいという側面もあります。

プラットフォーム標準搭載型は、ECプラットフォーム自体にAI機能が組み込まれている方法です。会員・購買・在庫などのデータをすでにプラットフォームが保持しているため、AI機能から見てデータが最初から統合された状態で活用できる点がメリットです。

どちらが優れているというよりも、自社がすでに複数のAIツールを使い分けたい方針なのか、1つの基盤にまとめて運用負荷を下げたい方針なのかによって、向いている選び方は変わります。

タイプ別比較表

自社の商材数、問い合わせ件数、すでに導入済みのCRM・MAツールの有無などを踏まえて、どちらの型が自社に合っているかを検討することをおすすめします。

AI活用の導入ステップと注意点

導入までの4ステップ

�@課題の整理：まず「売上を伸ばしたいのか」「業務工数を減らしたいのか」など、AIで解決したい課題を具体的に言語化します。

�Aスモールスタート：いきなり全業務にAIを導入するのではなく、商品説明文の作成やチャットボットの一次対応など、効果が見えやすい業務から始めます。

�B効果測定：導入前後で、コンバージョン率や対応時間、工数削減の効果を数値で確認します。

�C対象範囲の拡大：効果が確認できた領域から、他の業務・他のカテゴリへと段階的に対象を広げていきます。

導入時に注意したいポイント

AI活用を進めるうえでは、以下の点に注意が必要です。

・生成AIの出力をそのまま公開しない：生成AIは事実と異なる内容（ハルシネーション）を出力することがあるため、公開前に人による確認を挟む運用にする
・個人情報の取り扱いに注意する：顧客データをAIに学習させる場合は、利用目的やデータの取り扱い方針を明確にし、プライバシーポリシーとの整合性を確認する
・導入して終わりにしない：AIの精度はデータ量や運用のチューニングによって変化するため、導入後も継続的に効果を確認し、改善を続ける

まとめ

ECサイト運営におけるAI活用は、レコメンドやチャットボットによる接客の高度化から、商品説明文作成や需要予測といった業務効率化まで、幅広い領域に広がっています。AIに強いECカートシステムを選ぶ際は、AI機能の有無だけでなく、「データがどれだけ統合された状態で活用できるか」を基準に比較することが失敗しないポイントです。

ecbeingでは、AIデジタルスタッフ・AI Search・Commerce OS・Sechstantで構成される「ecbeing AI」を、EC構築プラットフォームに標準搭載する形で提供しています。AIを活用したEC運営に関心がある方は、以下より詳細をご確認ください。

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