近年、ネットショッピングが日常化し、ECサイトは拡大を続けています。
その一方でショップ運営者にとっては、在庫管理の複雑化や顧客対応といった負担増加は、大きな課題です。
そんな課題に対してAIツールは個別化された提案や精度の高い需要予測、24時間体制の顧客対応を実現し、問題解決の糸口として期待されています。
この記事では、実際の活用事例を紹介しながら、ECサイトでのAI導入のメリットと導入プロセスについて解説します。
記事を読むことで、店舗運営にAIを取り入れるための具体的な道筋を掴むことができるので、ぜひ最後までご覧ください。
目次
ECサイトでのAI活用事例を紹介
「実際にECサイトでAIを導入している事例を参考にしたい」という方にむけて、ここでは以下の大手ネットショップ3社における活用事例を紹介します。
● Amazon｜AIによる需要予測と適切な在庫配置
● 楽天｜AIを活用した店舗運営の支援
ZOZO｜AIによるコーディネート提案
ZOZOはファッションコーディネートアプリ「WEAR」にAIを導入し、サービスの強化を加速させています。
WEARではAIによる顔認識と閲覧履歴や好みの分析を組み合わせ、ユーザーに最適なコーディネートやメイクを提案する2つの機能を導入しました。
1つ目の機能「ファッションジャンル診断」では、ユーザーが選んだコーディネートを基にAIが好みを数値化し、144通りのパターンを結果として示します。
診断結果を反映することで検索精度が向上し、よりパーソナライズされたおすすめが可能になりました。
また2つ目の機能である「お試しメイク」では、投稿されたフルメイクをAIがデータ化し、他のユーザーがARで自分の顔に重ねて試着が可能です。
高度なAI技術が顔の輪郭やパーツを正確に認識し、自然な質感や色味まで再現するので、実際にメイクしたかのような仕上がりを表示。
ジャンル診断とお試しメイクを組み合わせれば、服装と化粧を含めた総合的なスタイルを確認でき、理想のアイテム購入へと繋がります。
こうしたAIの活用により、ZOZOは「あなたに似合う」を届ける、新しいサービスを展開しています。
参照：
・「WEAR、AIによるパーソナライズでコーディネート提案が進化 ファッションジャンル診断やフルメイクARを導入しリニューアル」株式会社ZZO
・「【ファッションECのAI活用最前線】AIは”実用段階”に移行」日本ネット経済新聞
・WEAR
Amazon｜AIによる需要予測と適切な在庫配置
世界的なECサイトであるAmazonは、独自のAI技術「サプライチェーン最適化テクノロジー（SCOT）」を活用し、需要予測と在庫配置の精度を大きく高めています。
SCOTは、ディープラーニングと注文履歴などのデータ分析を組み合わせ、1日に4億点以上に及ぶ商品の需要を予測可能です。
需要予測の結果をもとに、SCOTが各物流拠点にどの商品をどの程度仕入れるかを自動で判断し、在庫の効率運用を行います。
世界中にある数百万の販売事業者から仕入れた商品を最適に振り分けることで、需要のある地域に在庫を確保でき、Amazonは配送の迅速化を実現しました。
さらに2020年には、生成AIの基盤となるトランスフォーマー技術を取り入れ、統合型の予測モデルを構築。
顧客がどのような商品を好み、将来どのようなニーズが生まれるかを、長期的にかつ正確に推定できるようになりました。
こうしたAIの活用によって、Amazonは豊富な商品を揃えながら配送スピードを改善し、顧客に快適なネットショッピングを提供し続けています。
参照：
・「AmazonはAIを使ってホリデーショッピングをさらに便利にしています」 About Amazon Japan
・「【2025】AmazonのAI導入事例とは？提供している主なAIサービスもご紹介」DX/AI研究所
楽天｜AIを活用した店舗運営の支援
楽天は自社のECサイト「楽天市場」において、出店者向けに「RMS AIアシスタント β版」を導入し、AIを活用した店舗運営を支援しています。
このツールは、商品ページの作成から顧客対応まで、幅広い店舗業務をサポートできることが特徴です。
商品の情報から自動で魅力的な商品説明文を作成し、画像生成機能で色味調整や背景加工もできます。
また、ユーザーからの問い合わせに対してAIが回答を作成することで、店舗担当者の対応時間を大幅に削減。
売上データやトレンドをAIが解析し、店舗ごとの強みや改善点を分かりやすくレポートすることも可能です。
こうした機能の組み合わせにより出店者は効率的に店舗を運営できるだけでなく、利用者にとっても、より利便性の高い店舗で買い物ができるようになりました。
あわせて楽天は「楽天AI大学」を開設し、出店者がAIツールを効果的に使うノウハウを学ぶことで、店舗運営の質をさらに高められる環境も整備しています。
このように楽天はAI技術の利用により、出店者と利用者双方にとって利便性の高いプラットフォームを実現しています。
参照：
・「”楽天市場”、 AIを活用した店舗運営の効率化や生産性向上を推進・支援」楽天グループ株式会社コーポレートサイト
・「”楽天市場”、”楽天AI大学”を出店者向けに公開 AIツールの活用推進のための動画講座」日本ネット経済新聞
ECサイトでAIを活用するメリット
ネットショッピングが当たり前になった昨今において、ECサイトでもAIを導入する企業が増えてきました。
ここでは、ECサイトにAIを導入することで得られる3つのメリットを紹介します。
● 需要予測に基づいた在庫管理
● 効率的な顧客対応
パーソナライズした顧客体験
ネットショップにAIを導入すると、一人ひとりのユーザーに合わせた顧客体験を提供できます。
閲覧履歴や購入履歴、年齢や性別といったデータをAIが分析し数値化することで、顧客の好みに合った商品を自動でピックアップ。
自分向けに選び抜かれた商品が優先的に表示されることで、ユーザーは思い描くアイテムを見つけやすくなり、購買意欲も高まります。
膨大な商品の中から自分で探すより、効率的かつ快適に買い物できるようになりました。
また、個別化された提案は顧客満足度を高め、リピーター獲得につながる重要な要素となります。
このようにAIによるパーソナライズは、ECサイトの競争力を強化する有効な手段といえます。
需要予測に基づいた在庫管理
需要予測にAIを導入すると、在庫管理が効率化されコスト削減につながります。
AI予測は過去の販売実績だけでなく、季節やイベント情報、市場トレンドなど様々なデータを反映できる点が特長です。
これらのビッグデータとディープラーニングを組み合わせることで、長期的な需要予測の精度が向上します。
予測結果を取り入れた在庫管理では、結果に基づく発注量の調整や、需要の高い地域への在庫配分が可能です。
その結果、在庫切れによる販売機会の損失や、余剰在庫の発生によるコスト増加を抑えることができます。
このようにAIを活用した需要予測は、効率的でロスが少ない適切な在庫管理を実現し、店舗の収益性を高められます。
効率的な顧客対応
ECサイト運営では、一部の業務をAIに任せることで、効率的な顧客対応が可能になります。
代表的な例としてAIチャットボットを使えば、店舗側の負担を軽減しつつ、利用者には待ち時間のないスムーズなサポートを提供できます。
さらに、システムは24時間365日稼働するため、深夜や休日などスタッフを確保しにくい時間帯の対応にも有効です。
キャンセルや配送などの頻度が高い問い合わせはAIチャットボットが対応し、スタッフは複雑なケースの応対に集中できます。
このようにAIチャットボットは、迅速な顧客対応と店舗運営の効率化を両立させる有効な手段です。
参照：
・「ECサイトでのAI活用例と導入メリットを解説」株式会社DGビジネステクノロジー
・「AI×ECで業務効率化！時短テクニックや活用事例も解説」AI Front Trend
実際にECサイトへAIを導入する方法を解説
実際にどのようにAIを導入するのか具体的な手順を知りたいという方のために、以下の3つの段階に分けて、ECサイトへのAI導入方法を解説します。
● 検証
● 実装・運用
設計
プロジェクトの基盤を固めるために、課題の整理・業務工程の見直し・費用の試算といった「設計」を行いましょう。
まず「売れ筋商品の欠品を減らす」「顧客対応の負担を軽減する」といった課題を整理して、達成したい目標を定めます。
次に、現場の業務にAIをどう組み込むかについて、具体的に考えることが大切です。
AIの精度は100％ではないことを踏まえ、AIの予測値と人間の判断の組み合わせ方を決めましょう。
最後に、初期費用や検証期間を試算し、複数のAIツールを比較検討します。
このように設計の段階では、AIを活用する目的を整理し、全体像を描くことが重要です。
検証
設計が完了したら、実際にAIモデルを構築して小規模なテストを行い、導入するAIが実際に機能するかどうかを「検証」しましょう。
まず必要なデータの定義・収集を行い、数年分の記録を学習用と検証用に分けます。
そしてモデルを構築し、検証用データを使って予測の精度を評価します。
結果が不十分であれば、データの組み合わせや条件を変えて調整を重ね、最も精度の高いものを採用しましょう。
テスト環境でシミュレーションすることで、実際にAIがどの場面で役立つのか具体的に確認できます。
実装・運用
最後のステップでは、検証済みのAIモデルを本番環境に「実装」し、「運用」していきましょう。
事前に作業手順書やOJTなどを活用し、現場のスタッフにAIの使用方法を浸透させたうえで、本導入工程に移ります。
そして、導入後にも継続して学習と運用を繰り返し、AIの精度を向上させることが重要です。
一部の業務で安定した運用が確立できれば、他の領域にも展開し、業務全体の改善につなげることができます。
参照：
・「AI導入の基礎知識｜導入の9ステップとおすすめAIツール紹介」Mazrica Business Lab.
・「【2025年版】生成AIで差をつけるECサイト運営の秘訣」【公式】ecbeing
まとめ
この記事では、ECサイトにおけるAI活用の実例を紹介しながら、メリットと導入の流れを解説しました。
AI活用には個別化された顧客体験や需要予測に基づく在庫管理、効率的な顧客対応といったメリットがあります。
さらに、AIを導入する際には「設計」「検証」「実装・運用」の3つの段階を踏むことで、現場で機能する仕組みを確立できます。
今後、AI技術を積極的に取り入れることで、ECサイトは顧客と運営者双方にとって利便性の高いサービスへと進化していくでしょう。
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