AIが、接客する。
AIデジタルスタッフAI COMMERCE ASSISTANT
顧客一人ひとりに寄り添う専属デジタルスタッフが、発見から購入後までを支援。
- AI接客
- パーソナル提案
- 購入サポート
ecbeing
Commerce AI
全社売上向上と人手不足解消を実現する、
エージェンティックコマース基盤。
AIがつなぎ、発見・接客・体験・購買を最適化。
AIが、好みを見つける。
visumo（ビジュモ）DISCOVERY COMMERCE
動画・UGC・ライブ配信でワクワクする発見体験を創出し、エンターテインメント性の高い購買体験を実現。
- 動画・UGC
- ライブコマース
- 発見体験
AIが、一人ひとりに出し分ける。
MGRe（メグリ）AI PERSONALIZATION ENGINE
データとAIで顧客を深く理解し、一人ひとりに最適な商品・情報・体験をパーソナライズ。
- レコメンド
- パーソナライズ
- アプリ体験
企業の競争力の源泉を
一元管理・資産化
AIが学習するのは、自社の資産
- データ資産
- カスタマイズ資産
- 業務ナレッジ資産
独自資産を守り、進化させる
データ・カスタマイズ・ナレッジをすべて社内に集約し、
競争力を最大化
AIが、探して買う。
ACP / UCPAGENT COMMERCE GATEWAY
ChatGPT・GeminiなどのAIエージェントが商品を探し、比較・購入までを自動で支援。新しい購買体験を提供。
- AIエージェント連携
- 対話型購買
- 自動購入
AIが、読み解く。
Sechstant（ゼクスタント）CUSTOMER INTELLIGENCE
顧客データを統合・分析し、顧客理解を最大化。施策の精度と効果を高める。
- データ統合
- 分析・予測
- 施策最適化
AIが、手を動かす。
Commerce OSOPERATIONS INTELLIGENCE
EC管理業務、ページ作成、商品情報加工、問い合わせをエージェントで効率化。
- 業務自動化
- ページ作成支援
- 問い合わせ対応
お客様（消費者）にとって
- 会話や動画での発見が楽しい。
- 自分にぴったりの提案で迷わず買える。
- 買い物がもっとエンターテインメントに。
売上を伸ばす。人手不足を解消する。
そして、ショッピングをもっと楽しくする。
管理者（事業者）にとって
- 業務をAIが支えてくれるから、人はもっと創造的な仕事に集中できる。
- 少人数でも大きな成果を生み出せる。
Foundation & Platform
すべてのコマースを、
ひとつのAI基盤で。
Commerce AIは、単体のチャットボットや効率化ツールではありません。顧客体験、データ活用、業務実行、海外展開、外部AIチャネルまでを一体で進化させる事業基盤です。
ecbeingに、必要なAIから段階的に追加できる。
現在のecbeing環境やカスタマイズ資産を活かしながら、接客・商品・コンテンツ・サポート・業務の各領域へAIを広げられます。共通のデータと企業ノウハウにつなぐことで、導入後も自社固有の競争力として育っていきます。
01 / INCORPORATE
世界のAI進化を取り込む
マルチLLMで、優れたAIモデルを継続的に製品化。
02 / ASSET
企業知識を資産化する
MCPでデータ、業務ルール、ノウハウを接続。
03 / EXECUTE
提案で終わらず実行する
顧客体験と業務プロセスの両方でAIが動く。
04 / EVOLVE
早く届け、育て続ける
マイクロサービスとAI駆動開発で継続進化。
Grow Revenue
売上を伸ばすAI
顧客の発見から再訪まで。AIが一人ひとりの意図を理解し、最適な体験を提供します。
BEFORE AI
ECは、ほしいものを「探す」場所だった
長い説明文を読み、キーワードを打ち込み、目的のものだけを買って離れていく。
長文テキストを読む情報量は多いのに、魅力が伝わらない。
キーワードを打ち込む言葉にできないものは、見つけられない。
目的買いの「作業」買えたけれど、楽しくはなかった。
情報は増えたのに、買い物は「作業」のままだった。
AFTER AI
いま、ECは「出会う」場所へ
AIが一人ひとりの意図を理解し、感性で伝え、文脈で応えるようになった。
ショート動画で直感的に知る見た瞬間に、良さが伝わる。
AIに文脈で相談する言葉にできなくても、たどり着ける。
リアル店舗のような「発見と感動」探しにきたもの以上に、出会える。
買い物が、もう一度たのしくなる。
Senses
説明から「感性」へ
動画・画像によるパーソナライズで、言葉にしづらい価値を直感的に伝える。
[旧]長文テキストを読む
[新]ショート動画で直感的に知る
[旧]目的買いの「作業」
[新]リアル店舗のような「発見と感動」
見た瞬間に伝わる。ショート動画・UGCによる発見体験。
情報を「読ませる」のではなく、感じてもらうことで、買い物は楽しくなる。
Context
検索から「文脈」へ
AIデジタルスタッフが会話で意図をくみ取り、最適な商品と情報を提案する。
[旧]キーワードを打ち込む
[新]AIに文脈で相談する
[旧]受動的なチャットボット
[新]能動的なAIコンシェルジュ
「何がほしいか」を言葉にできなくても、たどり着ける。
検索窓に言葉を入れるのではなく、相談するだけで、ほしいものに出会える。
WHAT CHANGES
体験は、こう変わる
[旧]長文テキストを読む
[新]ショート動画で直感的に知る
[旧]目的買いの「作業」
[新]リアル店舗のような「発見と感動」
[旧]キーワードを打ち込む
[新]AIに文脈で相談する
[旧]受動的なチャットボット
[新]能動的なAIコンシェルジュ
AIが一人ひとりの意図を理解し、発見から相談、購買までをひと続きにする。「作業」だった4つの場面が、すべて「発見と感動」に置き換わる。
ECサイトへの訪問は、「必要なものを探す作業」から
「エンターテイメント・ソリューション体験」へ
AIによるEC体験の進化：「エンタメ・ソリューション」へ
Senses
説明から「感性」へ
動画・画像によるパーソナライズ
Context
検索から「文脈」へ
AIデジタルスタッフによる新・検索体験
[旧]
[新]
長文テキスト
を読む
を読む
ショート動画で
直感的に知る
直感的に知る
目的買いの
「作業」
「作業」
リアル店舗のような
「発見と感動」
「発見と感動」
[旧]
[新]
キーワードを
打ち込む
打ち込む
AIに文脈で
相談する
相談する
受動的な
チャットボット
チャットボット
能動的な
AIコンシェルジュ
AIコンシェルジュ
データとAIでつなぐ、感性に響くEC体験の進化
SNSでの拡散と
パーソナライズ動画で訴求
顧客の声（レビュー）が
購入の後押しに
顧客の声を活かし、
未来の商品へ
心を動かす３つの循環
1
2
3
変化するマーケティング・サプライチェーン
Discovery & Personalization
感性に響く発見から、購買・商品開発へ
SNS、パーソナライズ動画、レビューをつなぎ、顧客の声を次の商品と体験へ循環させます。
AIとの対話でつなぐ、「欲しい」との出会い
AIデジタルスタッフが会話しながら、最適な商品と情報を提案
検索結果からAI検索へ誘導
対話しながら最適な商品を提案
レビューも案内・対話で深掘り
AI検索のポイント
AIデジタルスタッフが会話に応じて
商品を提案
商品とともにレビューも案内
逆質問でユーザーとの対話を実現
AI検索機能により、会話しながら
商品を探すことも可能に
期待できる効果
商品発見の向上
最適な商品との出会いを創出
顧客満足度の向上
対話体験による満足度アップ
購買・リピート率の向上
より納得感のある購買体験に
会話を通じて理解し、最適な商品と情報を提案する次世代の購買体験へ
AI Search
会話しながら、最適な商品と情報を提案
キーワード検索だけでは拾えない文脈や悩みを理解し、商品・レビュー・関連情報を一緒に案内します。
01 / 来訪
惹きつける
visumoで動画・UGCを活用し、最初の興味を生みます。
02 / 発見
出会わせる
一人ひとりに合う商品を学習し、自動で提示します。
03 / 検討
意図を理解する
キーワード一致ではなく、曖昧な文脈を理解します。
04 / 相談
迷いを解く
AIデジタルスタッフが、その場で質問に答えます。
05 / 再訪
関係を育てる
MGReとCRMで、来店・再購入・ファン化につなげます。
Smart Operations
業務を軽くするAI
業務を単に自動化するのではなく、担当者がより付加価値の高い判断と仕事に集中できる状態をつくります。
BEFORE
運用は、管理画面を「操作する」仕事だった
ツールは増えた。けれど担当者の時間は、集計と設定という「操作」に消えていった。
集めるCRM・MA・BI・広告——画面をまたいでCSVを書き出す
分析するピボットを組み、指標を並べ、仮説を立て直す
設定するセグメントを切り、シナリオを組み、配信条件を入れる
覚えるべき画面と手順が、増え続けていた。
AFTER AI
いま、運用はAIと「対話する」仕事へ
目的を言葉にすれば、AIがデータを横断し、次の打ち手まで用意する。
聞く「LTVが高い顧客の購買パターンを分析して」と伝えるだけ
返るAIが統合データを集計し、根拠つきで可視化して返す
動くシナリオ案の提示から実行・効果検証まで、そのまま進む
画面の操作を覚える必要が、なくなる。
01
対話
STEP 01
知りたいこと、やりたいことを、そのまま言葉で伝える。画面を探す必要はない。
自然言語で指示：「LTVが高い顧客の購買パターンを分析して」
画面遷移も、集計条件の作り込みも不要
専門知識がなくても、誰でも同じ精度で扱える
Sechstant
COP-AI
COP-AI
トップページ
顧客マップ
対話分析
ダッシュボード閲覧
顧客資産リスト
予約管理
ダッシュボード作成
累計非稼働顧客管理
AI 設定
操作履歴
対話分析
設定
LTVが高い顧客の購買パターン（頻度・単価・カテゴリ）を分析してください
顧客数
平均累計購入金額_LTV
平均累計注文回数
顧客数
Cluster 4（高頻度×高単価）
Cluster 7（高頻度×低単価）
Cluster 1（中単価×中頻度）
Cluster 3（低頻度×中単価）
Cluster 6（低単価×低頻度）
Cluster 5（中単価×低頻度）
Cluster 2（低頻度×低単価）
0
1000
2000
3000
4000
顧客数
ここから分析を始めてください送信
Sechstant COP-AI／対話分析：自然言語の指示から、その場で集計が始まる。
02
対話に対する回答
STEP 02
AIが統合データを横断して集計し、グラフと言葉の両方で返す。
顧客・受注・行動ログを横断して、AIが自ら集計
数字を並べるだけでなく、示唆まで言語化
次に取れるアクションを、候補カードとして提示
対話分析
設定
・そもそも平均単価が約2.8万円と十分に高く、無理に頻度を追うよりも「高単価のまま離脱させない」ことが重要です。
・手段：購買の谷（乾燥期前）に合わせたDM・メルマガ
・内容：冬季限定の高級クリーム、クリスマスコフレ、ギフトセットなど、単価の高い自分買い商材のレコメンド。
次のアクションを選んでください
高頻度・高単価セグメント、K会員属性・ラウラト機能に基づく推奨です。
顧客
高単価一度買い層の購入商品傾向
購買金額上位の顧客群が実際に選んでいる商品カテゴリと価格帯を抽出します。
対象リストに追加
顧客
LTV上位セグメント（Cluster 7, 1, 3）が購入している商品カテゴリ
上位層に共通する購買カテゴリを抽出し、クロスセル候補を洗い出します。
対象リストに追加
MA施策
高単価一度買い層の定期継続シナリオ
初回購入から14日後にトリガー配信し、定期購入への引き上げを図ります。
施策リストに追加
文書提案
定点観測ダッシュボードを作成
主要セグメントの推移を毎週自動更新で可視化します。
実行
施策レポートをまとめる
実行した施策の効果を集計し、共有用の資料に整形します。
ここから分析を始めてください送信
分析結果とあわせて、次のアクション候補がその場に並ぶ。
03
打ち手の提案
STEP 03
対象・条件・トリガー・チャネル・期待効果まで、施策の一式を提案する。
1600サイトを支援してきたノウハウを「型」として反映
シナリオは複数案。比較して選べる
メッセージ文面の例まで、そのまま使える粒度で
対話分析
設定
シナリオ1：高額ロイヤル層向け 定期購入アップグレード促進
対象
購入単価が高く、LTVが高い＝優良セグメント（Cluster 7）
条件
購入累計金額20万円以上かつ高単価カテゴリの購入あり
トリガー
前回購入から60日経過（高単価カテゴリの購入あり）
チャネル
email
メッセージ例
件名：いつもありがとうございます。あなた専用の定期ケアプランのご案内／毎月・隔月・3か月ごとなど、ご希望のペースでお選びいただけます。
期待効果
購入単価の安定化および継続率の向上（例：約10%から15%向上）
シナリオ2：高額一度買い層へのクロスセル提案
対象
購入単価は高いが、定期購入を検討していない層
条件
購入累計金額3万円かつ平均購買単価が全体平均の1.5倍以上
トリガー
初回購入から14日経過
チャネル
email
メッセージ例
件名：【限定】その ご購入商品と相性抜群のアイテムをご紹介。本日はまとめ買いのチャンスです。
期待効果
2回目購入率の向上および顧客単価の維持
シナリオ3：優良リピート層の離脱防止シナリオ
対象
安定して購入を繰り返している優良リピート層（Cluster 1）
条件
直近の購入間隔が平均間隔の1.5倍を超過
ここから分析を始めてください送信
シナリオ単位で、対象条件から期待効果までが揃った状態で提示される。
04
打ち手の実行
STEP 04
選んだ打ち手をそのまま実行し、効果検証まで同じ場所で完結する。
対象リスト・MA施策として、その場で登録
定点観測ダッシュボードを自動生成
実行結果をAIが振り返り、次の一手へつなげる
対話分析
設定
LTVと頻度の購買パターン：2つの明確な勝ち筋
LTVが高い購買パターンは、2つの明確な勝ち筋に整理できます。頻度は低〜中でも単価で押し切る型と、単価は中程度でも回数で積み上げる型に分かれています。
傾向
セグメント
LTV（累計購入）
累計注文回数
平均購買単価
購買パターン・特徴
🏆
Cluster 7
（高ロイヤル層）
（高ロイヤル層）
442,233円
37.6回
13,926円
圧倒的な累計単価。頻度は中程度だが、長期にわたり関係が継続している層。
🥈
Cluster 1
（優良リピーター層）
（優良リピーター層）
266,425円
22.0回
10,638円
定期的な再購入層。購入間隔の安定度が高く、ロイヤル化を狙える。
🥉
Cluster 6
（高単価層）
（高単価層）
206,004円
10.3回
27,893円
高単価型の顧客。回数が少ない分、離脱・高単価の反動に注意。
⚠ 重要な示唆
クラスタ分析において、LTVの40万円超えを実現しているのは「単価の高さ」ではなく「長期間にわたる圧倒的な購入回数（習慣化）」です。一方で Cluster 6（高単価・低頻度）のように、まとめ買いや高価格帯商品の購入により、少ない回数でLTV20万円に到達する層も存在します。打ち手はこの2型で分けて設計する必要があります。
ここから分析を始めてください送信
実行と振り返りが同じ画面上でつながり、施策のサイクルが止まらない。
WHAT CHANGES
ECの運用は、管理画面を操作する仕事から
AIと対話し、判断する仕事へ
人が向き合うのは、画面ではなく、お客さまと事業。集計と設定はAIが引き受け、担当者は判断と創造に時間を使えるようになる。
管理画面を操作する時代から、AIと対話する時代へ
AIエージェントがデータを統合・分析し、次の打ち手まで自動で提案・実行
01
対話
自然言語で質問・指示を入力
Sechstant
COP-AI
COP-AI
トップページ
顧客マップ
対話分析
ダッシュボード閲覧
顧客資産リスト
予約管理
ダッシュボード作成
累計非稼働顧客管理
AI 設定
操作履歴
対話分析
設定
LTVが高い顧客の購買パターン（頻度・単価・カテゴリ）を分析してください
顧客数
平均累計購入金額_LTV
平均累計注文回数
顧客数
Cluster 4（高頻度×高単価）
Cluster 7（高頻度×低単価）
Cluster 1（中単価×中頻度）
Cluster 3（低頻度×中単価）
Cluster 6（低単価×低頻度）
Cluster 5（中単価×低頻度）
Cluster 2（低頻度×低単価）
0
1000
2000
3000
4000
顧客数
ここから分析を始めてください送信
02
対話に対する回答
AIがデータを分析し、結果をわかりやすく提示
対話分析
設定
・そもそも平均単価が約2.8万円と十分に高く、無理に頻度を追うよりも「高単価のまま離脱させない」ことが重要です。
・手段：購買の谷（乾燥期前）に合わせたDM・メルマガ
・内容：冬季限定の高級クリーム、クリスマスコフレ、ギフトセットなど、単価の高い自分買い商材のレコメンド。
次のアクションを選んでください
高頻度・高単価セグメント、K会員属性・ラウラト機能に基づく推奨です。
顧客
高単価一度買い層の購入商品傾向
購買金額上位の顧客群が実際に選んでいる商品カテゴリと価格帯を抽出します。
対象リストに追加
顧客
LTV上位セグメント（Cluster 7, 1, 3）が購入している商品カテゴリ
上位層に共通する購買カテゴリを抽出し、クロスセル候補を洗い出します。
対象リストに追加
MA施策
高単価一度買い層の定期継続シナリオ
初回購入から14日後にトリガー配信し、定期購入への引き上げを図ります。
施策リストに追加
文書提案
定点観測ダッシュボードを作成
主要セグメントの推移を毎週自動更新で可視化します。
実行
施策レポートをまとめる
実行した施策の効果を集計し、共有用の資料に整形します。
ここから分析を始めてください送信
03
打ち手の提案
分析結果をもとに、最適な打ち手を複数提案
対話分析
設定
シナリオ1：高額ロイヤル層向け 定期購入アップグレード促進
対象
購入単価が高く、LTVが高い＝優良セグメント（Cluster 7）
条件
購入累計金額20万円以上かつ高単価カテゴリの購入あり
トリガー
前回購入から60日経過（高単価カテゴリの購入あり）
チャネル
email
メッセージ例
件名：いつもありがとうございます。あなた専用の定期ケアプランのご案内／毎月・隔月・3か月ごとなど、ご希望のペースでお選びいただけます。
期待効果
購入単価の安定化および継続率の向上（例：約10%から15%向上）
シナリオ2：高額一度買い層へのクロスセル提案
対象
購入単価は高いが、定期購入を検討していない層
条件
購入累計金額3万円かつ平均購買単価が全体平均の1.5倍以上
トリガー
初回購入から14日経過
チャネル
email
メッセージ例
件名：【限定】その ご購入商品と相性抜群のアイテムをご紹介。本日はまとめ買いのチャンスです。
期待効果
2回目購入率の向上および顧客単価の維持
シナリオ3：優良リピート層の離脱防止シナリオ
対象
安定して購入を繰り返している優良リピート層（Cluster 1）
条件
直近の購入間隔が平均間隔の1.5倍を超過
ここから分析を始めてください送信
04
打ち手の実行
提案された打ち手をそのまま実行・効果検証
までサポート
対話分析
設定
LTVと頻度の購買パターン：2つの明確な勝ち筋
LTVが高い購買パターンは、2つの明確な勝ち筋に整理できます。頻度は低〜中でも単価で押し切る型と、単価は中程度でも回数で積み上げる型に分かれています。
傾向
セグメント
LTV（累計購入）
累計注文回数
平均購買単価
購買パターン・特徴
🏆
Cluster 7
（高ロイヤル層）
（高ロイヤル層）
442,233円
37.6回
13,926円
圧倒的な累計単価。頻度は中程度だが、長期にわたり関係が継続している層。
🥈
Cluster 1
（優良リピーター層）
（優良リピーター層）
266,425円
22.0回
10,638円
定期的な再購入層。購入間隔の安定度が高く、ロイヤル化を狙える。
🥉
Cluster 6
（高単価層）
（高単価層）
206,004円
10.3回
27,893円
高単価型の顧客。回数が少ない分、離脱・高単価の反動に注意。
⚠ 重要な示唆
クラスタ分析において、LTVの40万円超えを実現しているのは「単価の高さ」ではなく「長期間にわたる圧倒的な購入回数（習慣化）」です。一方で Cluster 6（高単価・低頻度）のように、まとめ買いや高価格帯商品の購入により、少ない回数でLTV20万円に到達する層も存在します。打ち手はこの2型で分けて設計する必要があります。
ここから分析を始めてください送信
ゼクスタント対話分析
統合されたデータの活用と、1600サイト支援してきたecbeing社ノウハウの型
チャットAI
- 自然な会話で商品・受注・顧客情報を検索
- 担当者の指示に応じて業務を支援
- 複数システムを横断する業務窓口
商品AI
- 商品説明・属性・タグを自動生成
- AI-OCRで原稿や帳票から情報を抽出
- カテゴリ・関連商品などの商品情報を整備
コンテンツAI
- 特集・LP・記事などの制作を支援
- 画像生成・加工・バリエーション展開
- ブランド表現に沿って文章を校正
サポートAI
- 問い合わせ内容を理解・要約
- 関連する商品情報やFAQを参照
- 担当者向けの回答案を自動作成
Analytics
顧客クラスタを可視化し、次の打ち手を考える
Sechstantの対話分析画面で、顧客構造や購買パターンを把握し、施策の起点をつくります。
LTV Insight
LTV上位層の特徴を深掘りし、施策へつなげる
頻度・単価・注文回数などをもとに、重要顧客の特徴を言語化し、商品・CRM・接客の改善につなげます。
01–02
提案・見積
AIレコメンド、次世代検索、Webセールスオフィス。
03–04
受注
FAXのAI-OCR、Web受注、代理注文、異常検知。
08
分析・改善
Sechstantで顧客・売上・LTVを可視化し、次の施策へ。
AI-driven Development
変化を速くする
アイデアを早く形にし、人が品質を確かめ、データを見ながら改善する。スピードと安心を両立します。
個別カスタマイズの常識を覆す「AI駆動開発」
従来の
ウォーターフォール開発
ウォーターフォール開発
AI駆動開発AI-DRIVEN
要件定義・設計30%
実装・コーディング40%
テスト・検証30%
30%工期を短縮
要件定義・設計
AI自動生成・
実装
実装
AIテスト
自動化
自動化
NO MORE COMPROMISE
SaaSの妥協を終わらせる
「独自のビジネスモデルを、標準SaaSの仕様に無理やり合わせる」
必要はもうありません。
BREAKTHROUGH
AIによるブレイクスルー
長年培ったecbeing独自の開発フレームワークをAIに学習。
設計・実装・テストの各工程を自動化・効率化（実証実験済み）。
CONCLUSION
カスタマイズの優位性を、ハイスピード・リーズナブルに
カスタマイズ・個別最適化の圧倒的優位性を、
これまでより速く、無理のないコストで提供できます。
01
プロトタイプ仕様書だけでなく、動くイメージで議論します。
02
顧客確認画面と機能を早期に確認し、手戻りを減らします。
03
AI駆動開発AIを活用して実装とテストを効率化します。
04
人によるテスト・監査業務・品質・セキュリティを人が確認します。
05
継続改善利用データをもとに成果と精度を高めます。
PARTNERSHIP
主要AIベンダーとの協業
OpenAI・Microsoftなど、実績ある基盤を活用。
MULTI-LLM
モデルを固定しない
特定1社に賭けず、優れたモデルを継続採用。
PATENT
独自の分析基盤
購買とKPIをつなぐダッシュボードを開発。
MICROSERVICE
自動バージョンアップ
本体を守りながら、最新機能を増やし続けます。
Why ecbeing
なぜ、ecbeingなのか
AI単体ではなく、統合されたデータ・業務・開発・運用体制まで含めて提供します。
1,600+
サイトの運用知見
多様な業種・業態のEC運用で培った成功パターンと業務ノウハウを、AI活用の設計に反映します。
UNIFIED DATA
AIを統合されたデータで提供
顧客・商品・購買・行動・業務データを共通基盤につなぎ、各AIが同じ情報を活用できる状態で提供します。
ENTERPRISE
大企業が使える運用体制
アクセス管理、監査、ログ、人による確認まで含め、企業利用を前提とした仕組みを提供します。
Commerce Asset使うほど強くなる、企業独自のデータ資産。
Commerce Assetは、商品・顧客・注文・行動・レビュー・問い合わせ・店舗など、日々のコマース活動から生まれるデータを蓄積・統合。使うほどデータがつながり、AIが賢くなり、長年の運用によって他社には再現できない企業独自のデータ資産へと成長します。
活用して生まれた結果は、ふたたびデータとして戻る。使うほどAIが賢くなり、年月とともに他社には再現できない資産へ。
攻めの速さは、守りとセットで。
✓データの暗号化・アクセス制御
✓操作ログの記録・監査
✓AIに渡す情報と利用範囲のルール化
✓AIの出力チェックと人による確認
✓脆弱性診断・継続的なセキュリティ対策
Business Impact
AIで、何が変わるか。
売上・生産性・人手不足。部分最適ではなく、3つの経営課題を同時に前へ進めます。
GROWTH
売上向上
- 購買率（CVR）の向上
- 客単価・LTVの向上
- 来店・再購入・ファン化
PRODUCTIVITY
生産性向上
- 商品登録・コンテンツ制作の効率化
- 問い合わせ・受注業務の効率化
- 判断・分析・改善サイクルの高速化
SCALABILITY
人手不足解消
- 24時間のAI接客・問い合わせ対応
- AIコンテンツ生成・業務支援
- 人はより付加価値の高い業務へ集中
How to Start
最短で“動くもの”から始める。
大規模な構想書だけで終わらせず、成果が見込める領域を絞り、プロトタイプで確かめてから実装します。
01
無料診断
効果が出る領域と優先順位を整理。
02
現状整理
データ、業務、既存資産を確認。
03
プロトタイプ
仕様書ではなく動く画面で合意。
04
実装・監査
AI駆動開発と人の品質確認。
05
運用・改善
専任担当が伴走し、精度を高める。
FAQ
よくあるご質問
Q既存のECサイトがecbeingでなくても導入できますか？
A一部機能はマイクロサービスとして単体で利用できます。現在のシステム構成とデータ連携範囲を確認してご提案します。
Q自社データをAIに利用しても問題ありませんか？
A利用範囲を事前に整理し、学習に使わない設定や閉じた環境など、お客様の規程に応じた運用を設計します。
Qどのくらいの期間で始められますか？
A対象範囲によりますが、まず短期間でプロトタイプを作成し、動くものを確認してから段階的に実装します。
QBtoBの受発注業務にも使えますか？
AFAX注文のAI-OCR、代理注文、商品・価格・取引条件を踏まえた検索や問い合わせ対応など、BtoB特有の業務にも対応します。
PLATFORM
Agentic Commerceを実現する、
Commerce AI。
外部AIチャネル
ChatGPT
Gemini
Claude
AIエージェント
ACP／UCP対応｜AIに選ばれる戦略
Commerce AI
Sechstant（ゼクスタント）
顧客理解｜Customer Intelligence
Commerce OS
業務実行｜AIが業務を回す
取り込む
マルチLLMで最新AIを即製品化
資産化する
MCPでデータ・ノウハウを接続
早く届ける
マイクロサービスで高速リリース
成果｜売上向上 × 業務効率化