ECサイトでAIをどのように活用できるのか？メリットから成功事例までを解説

2025.04.03

ECマーケティング

AI, ECサイト

近年、多くのECサイトがAIを活用し、顧客体験の向上や業務の効率化を実現しています。AIはECサイト運営におけるさまざまな場面で活用でき、競争力の向上に役立ちます。

本記事では、AIをECサイトで活用する際の具体的な方法やメリット、成功事例を紹介し、AI導入の可能性について解説します。

また、記事内ではAIを用いたレコメンドが可能な「GENIEE RECOMMEND（ジーニーレコメンド）」「GENIEE SEARCH（ジーニーサーチ）」についても紹介します。

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【目次】

生成AIとは？

生成AI（Generative Artificial Intelligence）は、人工知能の一分野として、新しいコンテンツを自動生成する能力を持つシステムを指します。

生成AIで生成可能なおもなコンテンツの例は以下です。

・テキスト
・画像
・楽曲
・動画　など

上記のコンテンツを作成するための生成AIの基盤には、機械学習アルゴリズムの一つである深層学習（Deep Learning）に基づいたニューラルネットワークが活用されています。

ニューラルネットワークは、大量のデータを分析して特定のタスクを遂行するためのパターンを自ら見つけ出せる点が特徴で、人間が行っていた創造的な作業を自動化できる技術です。

生成AIの応用範囲は急速に広がっており、日常生活やビジネスにおいて重要な役割を果たしています。

ECサイトでの生成AIの活用

ECサイトにおける競争が年々激しさを増すなかで、生成AIはオンラインショッピング体験を向上させる重要なツールとして注目されています。
ECサイトにおいて生成AIが役立つ場面は以下の通りです。

・商品説明の作成
・FAQの充実
・チャットボットによる自動応答
・顧客ごとにパーソナライズされた体験の提供　など

生成AIの導入により、ECサイトでは効率性と顧客体験の向上を同時に実現できるようになり、より効率的・効果的な手法の模索が続けられています。

ECサイト向けの7つのAI活用方法

ここでは、ECサイト向けのAI活用方法を7つ紹介します。

1. 商品説明文の自動生成
2. ECサイトでの接客
3. パーソナライズされた商品を推薦
4. ターゲティング広告の効果的な運用
5. 詳細な顧客セグメントを構築
6. データ分析による高精度な需要予測
7. 不正行為や詐欺を高精度に検知

1.商品説明文の自動生成

AIによる商品説明文の自動生成は、多くの商品を扱うECサイトにおいて、効率性とコンテンツの品質向上を実現するための重要な技術として注目されています。

従来、商品説明文の作成は多大な時間と労力を必要とする作業でしたが、AIの活用により大幅に工数を削減できるようになりました。

AIは、膨大なデータをもとに、統一感のある商品説明文を自動的に生成できます。全ての商品で一貫したトーンやスタイルを維持できるため、ブランドイメージの統一にもつながります。

また、AIの学習能力を活かし、SEOを意識したキーワードを盛り込んだ説明文を効率的に作成することで、検索エンジンからの流入を増やすこともできます。AIを活用した商品説明文の自動生成は、ブランドイメージを保ちつつ、運営効率を向上させる効果的なアプローチです。

2.ECサイトでの接客

AIは、ECサイトにおけるオンライン接客の分野でも活用されており、AIを搭載したWeb接客ツールやチャットボットにより、24時間365日ユーザー対応が可能です。

また、多言語対応のAIを導入すれば、日本語以外の言語でも接客が可能で、越境ECを展開する際にも、地域や国ごとの顧客に対し適切なサービスを提供できます。

AIによるWeb接客は、迅速で的確な顧客対応が実現できるため、ECサイトでのビジネスに欠かせない要素となりつつあります。

3.パーソナライズされた商品を推薦

AIを活用しパーソナライズされた商品のレコメンドは、顧客の購買履歴や行動パターンを分析し、各ユーザーに最適な商品を提案できる点で重要視されています。

顧客は、パーソナライズされた提案により、自分のニーズや好みに合った商品を簡単に見つけられるため、顧客満足度の向上やリピーターの増加が期待できます。

パーソナライズされた商品レコメンドは、顧客一人ひとりのサイト体験を向上させると同時に、ECサイト全体の収益増加にも貢献する効果的なAI活用方法です。

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4.ターゲティング広告の効果的な運用

AIによる分析は、ECサイトにおけるターゲティング広告の効果を高めるために役立ちます。
AIによるターゲティング広告では、リアルタイムでデータを解析し、広告内容を適切に調整できるため、広告の効果を最大化できます。

また、AIによる効率化は適切な予算配分にも役立ち、マーケティング活動のROI（投資対効果）を向上させられる点も特長の一つです。

AIによるターゲティング広告の運用は、ユーザーと広告主の双方にメリットが多く、ECサイトにおける広告戦略の効率化に役立つ手法といえます。

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5.詳細な顧客セグメントを構築

ECサイトを効果的に運営するためには、顧客の住所や年齢、性別などのデータをもとにした詳細なセグメントの構築が重要です。

従来は、セグメント構築やその後の分析には多くの時間とコストがかかっていましたが、AIにより効率的かつ精度の高いデータ分析が可能となり、現在ではマーケティング戦略の精度を向上させるだけでなく、新たなビジネスチャンスを発見する手助けになっています。

詳細な顧客セグメントの構築は、ECサイトにおける競争力を高め、売上や顧客満足度の向上を実現する重要なAI活用方法の一つです。

6.データ分析による高精度な需要予測

AIの活用により、過去の売上データの分析が正確かつ容易になり、ECサイトにおける今後の需要予測が高い精度で行えます。また、過去のデータや市場動向をもとに、より正確な在庫数や発注タイミングの判断など、発注業務の効率化にも大きく貢献します。

さらに、AIは競合他社の価格動向や市場全体の変化を分析し、適切な価格設定が可能です。データ分析による高精度な需要予測は、ECサイト運営の効率化だけでなく、売上向上や顧客満足度の向上など、積極的に取り入れるべきメリットの多い手法です。

7.不正行為や詐欺を高精度に検知

ECサイトを運営するなかで、いたずら注文や詐欺などの不正行為の防止は避けられない課題の一つです。多くの場合、サイトの規模が拡大するにつれ、悪質な注文や不正なアクセスが増加する傾向にあります。安定したECサイト運営には、事前にこれらを防ぐ仕組みの構築が欠かせません。

膨大な注文データやアクセスログの確認をすべて人が行うのは現実的ではなく、見逃しや対応の遅れにつながるおそれがあります。

AIは、不正行為や詐欺といった行動の監視・発見にも役立ちます。AIを活用すれば、不正行為を効率的に高精度で検知できます。例えば、過去の取引データやユーザーの行動パターンをAIが分析し、以下のパターンを見つけます。

・異常な購入頻度
・不自然なIPアドレスからのアクセス
・支払い情報の不一致　など

AIにより、こうした通常の取引とは異なるパターンを迅速に検知できれば、問題が発生する前に適切な対応が取れます。
AIによる不正行為の検知は、サイトの安全性を高め、顧客の信頼を維持するために不可欠な取り組みです。

ECサイトでAIを活用するメリット

ECサイトでAIを活用するメリットは以下の通りです。

ここでは、上記のメリットについて解説します。

1. 業務改善によるコスト削減
2. 市場での競争優位性を高める
3. 需要予測による戦略的意思決定の支援
4. パーソナルな顧客体験の提供

業務改善によるコスト削減

AIを活用すると、ECサイトのさまざまな業務を効率化できるため、コスト削減が実現できます。
以下は、AI活用によるコスト削減の例です。

・チャットボットを導入し、24時間365日人件費をかけずに自動で顧客からの問い合わせに対応
・AIを活用した広告ターゲティングで無駄な広告配信を減らし、予算を効率的に活用
・AIによる在庫管理を実施し、過剰在庫や在庫不足を防ぎ、倉庫管理コストを削減　など

上記のように既存の業務にAIを活用すれば、業務の効率化と人的リソースの節約を同時に実現し、コスト削減が可能となります。

市場での競争優位性を高める

AIは、リアルタイムでの価格設定や需要への迅速な対応を支援できるため、ECサイトの市場での競争優位性を高めるために役立ちます。例えば、競合他社の価格動向や市場トレンドをAIが分析すれば、それに基づいて最適な価格を自動的に設定し、顧客の購買意欲を高められます。

価格の差別化は市場での優位性を獲得するために必要不可欠な対策であるため、AIを用いた適切な価格設定の実施がおすすめです。

需要予測による戦略的意思決定の支援

AIは、膨大な過去データや市場トレンドを迅速に分析して、ECサイトの今後の需要予測を高精度で行い、戦略的な意思決定を支援できます。

また、AIは市場の動きや消費者行動の変化をリアルタイムで分析できるため、販売動向の急な変化にも対応する柔軟性もあります。AIを活用した需要予測は、よりスムーズなEC運営を可能にします。

パーソナルな顧客体験の提供

AIは、顧客の購入履歴や閲覧行動、興味関心を分析し、最適な商品やサービスを提案可能なため、ECサイト上で顧客一人ひとりのニーズに応じたパーソナルな体験を提供できます。

例えば、過去の購入履歴に基づいて関連商品を提案したり、最近の閲覧履歴をもとに適切なオプションを提示したりする施策を実施すれば、顧客のニーズを的確に満たせます。

また、パーソナライズは単なる商品提案にとどまらず、メールマガジンや広告配信、キャンペーンのカスタマイズなど、さまざまな施策で応用可能です。AIを活用したパーソナルな顧客体験の提供は、ECサイトの成長を支える重要な戦略の一つです。

パーソナライズされた表示を可能にするAI搭載レコメンドツール「GENIEE RECOMMEND」

AIによる顧客一人ひとりにパーソナライズされた提案を実施できるAI搭載レコメンドツールが「GENIEE RECOMMEND」です。
GENIEE RECOMMENDは、独自のロジックを用いた最適なレコメンドを実施でき、以下の観点から収集した顧客情報を分析します。

・顧客がサイト上でどのような行動を取っているか
・商品・サービスの相関を把握
・顧客同士の相関を把握
・顧客の興味を推測
・実施したレコメンドが閲覧されたかを学習

GENIEE RECOMMENDでは、上記の観点から分析したデータをもとに、パーソナライズされた商品提案が可能です。

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ECサイトでAIを活用した成功事例

ここでは、ECサイトでAIを活用した以下の成功事例を紹介します。

1. レコメンド機能を活用した売上増加
2. Web接客と顧客サポートの品質向上
3. 需要予測を活用した在庫管理の最適化
4. 競合状況に合わせた価格設定と調整
5. かご落ち対策と購入促進
6. サイト内検索の改善によるユーザーエクスペリエンス向上

レコメンド機能を活用した売上増加

AIを活用したレコメンド機能は、ECサイトの売上向上に大きく貢献する要素の一つです。例えば、 AIが顧客の行動データに基づいてリアルタイムで最適なレコメンドを提供することで、クロスセルやアップセルの促進が可能です。

また、AIは複数のレコメンドロジックをABテストのように比較し、最適な提案方法を自動で見つけ出せる点も特長の一つです。
AIを活用したレコメンド機能の導入は、顧客満足度の向上だけでなく、ECサイトの売上向上にも直結する重要な施策といえます。

Web接客と顧客サポートの品質向上

AIを活用したWeb接客や顧客サポートは、ECサイトのサービス品質を向上させる効果的な手段として注目されています。特に、AIチャットボットは、顧客からの質問に対して24時間リアルタイムで応答できるため、商品の詳細や購入手続きに関する疑問を即座に解消しスムーズな購入につなげられます。

また、AIは顧客から得られたデータを分析し、より効果的な接客戦略を提案できるため、販売の促進に関する施策の改善・実施が円滑に進められる点もメリットの一つです。

AIを活用したWeb接客と顧客サポートの強化は、顧客との信頼関係を築き、競争力のあるサービスを提供するために効果的な施策といえます。

需要予測を活用した在庫管理の最適化

ECサイト運営では、サイトデザインや広告宣伝といったフロントオフィス業務が注目されがちですが、実際には以下のバックオフィス部門も重要なセクションです。

・受発注
・仕入れ
・在庫管理
・物流

特に、顧客に迅速かつ正確に商品を届けるためには、適切な在庫管理が欠かせません。
AIは、適切な在庫管理にも役立ちます。シーズンごとの売上傾向や消費者の行動データを分析し、過剰発注や欠品による販売の機会損失を防止できます。

また、AIによる需要予測は物流の最適化にも役立ち、顧客に商品をより迅速に届けられるようになります。AIを活用した在庫管理の最適化は、在庫コストの削減と効率的な商品供給を両立させ、ECサイト運営の安定性と競争力を高める点で重要視されています。

競合状況に合わせた価格設定と調整

ECサイトでは、多くの顧客は最も良い条件で商品を購入しようと価格比較を行うため、競合の状況を踏まえた最適な価格設定と調整が求められます。

しかし、常に変動する市場動向を把握した適切な価格設定は手間がかかり、安易な値下げは利益を圧迫するリスクもあります。
適切な価格設定を実現するために有用なのが、AIを活用したダイナミックプライシングです。

AIを活用したダイナミックプライシングは、さまざまなデータから最適な価格を自動的に導き出し、競争力を維持しながら利益の確保を可能にする手法です。

例えば、需要が高まり在庫が限られている場合には価格を引き上げる一方、競合が値下げした際には迅速に対応して価格を調整するなどの柔軟な戦略を実行できます。

AIを活用したダイナミックプライシングの導入は、競争が激化するEC市場で有効な対策として多くの事業者で導入が進められています。

かご落ち対策と購入促進

ECサイトにおいて、「かご落ち」は顧客がカートに商品を入れたものの、購入を完了せずに離脱する現象を指します。かご落ちの発生を0％にすることは困難ですが、事業者にとって大きな収益機会の損失となるため、いかにかご落ちを少なくし、販売効率を高めるかを検討する必要があります。

一般的なかご落ちへの対策例は以下の通りです。

・リマインドメールや通知を送付する
・購入までのプロセスをシンプルにする
・サイト全体のUX/UIを改善する　など

かご落ちへの対策で特に効果的なのがAIを活用したフォローアップツールの導入です。AIを搭載したツールを活用すれば、離脱した顧客に対してタイムリーかつ適切なフォローを自動化できるため、リマインド漏れの防止にも役立ちます。

AIを活用したかご落ち対策は、顧客への迅速で効果的なフォローを実現し、ECサイトのCVR率を向上させられる有益な手段です。

サイト内検索の改善によるユーザーエクスペリエンス向上

ECサイトにおけるAI活用では、パーソナライズド検索の導入も一例として挙げられます。
AIを活用した高度なサイト内検索エンジンは、顧客の過去の検索キーワードや閲覧履歴をもとに、顧客一人ひとりの好みに合致した商品を上位に表示します。

また、AIは曖昧なキーワードやスペルミスにも対応可能で、適切な検索結果を提示できるため、導入によりスムーズに購買行動を進められる環境が整います。

AIを活用したサイト内検索の改善は、顧客満足度を高め、ECサイトの成功を支える重要な要素の一つです。

AIを活用した商品検索が次々と登場！導入メリットや料金相場を解説

1,000社以上の導入実績があるサイト内検索ツール「GENIEE SEARCH」

AIを用いたサイト内検索改善を実施するなら、導線改善で売り上げに貢献できる「GENIEE SEARCH」がおすすめです。
GENIEE SEARCHは、サービス提供歴21年、1,000社を超える導入実績を持ち、豊富なノウハウを活かしたサイト内検索サービスを提供できる点が最大の強みです。

また、以下のような各種カート機能との連携が可能です。

・shopify
・ecforce
・メルカート
・EC-Rider　など

カート機能との連携が充実しているため、既存のECサイトのシステムにも組み込みやすい点もGENIEE SEARCHの強みの一つです。
機能の詳細や導入までの流れ、具体的な導入事例などについては、無料でダウンロードいただける資料に掲載していますので、ご興味のある方はぜひ以下のリンクからお問い合わせください。

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