2025年に売上を伸ばすためのeコマースAIのベストプラクティス6選

正直なところ、2025年にEコマースストアを運営することは、常に12枚の皿を回し続けるようなものです。顧客の期待は天井知らず、競合はどこにでもいて、1日に使える時間は限られています。しばらくの間、AIは巨額の予算を持つ大企業のための遠い未来のコンセプトのように感じられていました。しかし、それは変わりました。今やAIは誰もが使える現実的で実用的なツールとなり、成長を目指すすべてのストアにとって不可欠なものになりつつあります。

抽象的なAI理論の話にうんざりしていて、実際に何が機能するのかだけを知りたいなら、ここが最適な場所です。私は誇大広告を徹底的に調査し、本当に違いを生むAI戦略を見つけ出しました。これは、あなたのビジネスをより賢く、顧客をより幸せに、そしてあなたの生活をずっと楽にするために、今日から使い始めることができる、EコマースにおけるAIの最も有用なベストプラクティスに関する無駄のないガイドです。

EコマースにおけるAIのベストプラクティスとは具体的に何ですか？

「EコマースにおけるAIのベストプラクティス」について話すとき、私たちは単にいくつかのクールなツールを導入することだけを指しているのではありません。それは、サポートチームの負担を軽減することであれ、顧客が自分でも気づく前に何を買いたいかを把握することであれ、実際のビジネス問題を解決するために人工知能を使用することです。

それは主に2つの領域に集約されます。

• 顧客向けAI： これは、買い物客が見たり操作したりするすべてのものです。即座に回答を提供するチャットボットや、まるでパーソナルショッパーが選んだかのように的確な商品レコメンデーションを考えてみてください。重要なのは、顧客のジャーニーをできるだけスムーズで快適にすることです。

• バックエンドAI： これは、舞台裏で行われるすべての作業です。フラッシュセール中にベストセラーが在庫切れにならないように在庫を最適化するAIや、問題を引き起こす前に不正注文を検出するシステムがこれにあたります。これはすべて、ビジネスをより効率的に運営するためのものです。

結局のところ、これらのプラクティスを採用することは、人を置き換えることではありません。すべてが崩壊することなく成長できる、よりスマートで応答性の高いオンラインビジネスを構築することなのです。

このリストでEコマースにおけるAIのベストプラクティスをどのように選んだか

ノイズを排除するため、私はオンラインビジネスにとって本当に重要なことに焦点を当てました。このリストが実際に役立つものであることを確認するために、すべてをいくつかの簡単な質問でフィルタリングしました。

• 顧客体験を向上させるか？ これは実際に買い物客の生活をどれだけ良くするか？ 顧客の不満点を取り除いたり、嬉しい驚きを生み出したりしないのであれば、それは単なるギミックです。

• 投資収益率（ROI）は？ 正直に言って、これは大きな問題です。売上の増加またはコストの削減を通じて、どれくらいの速さでリターンを期待できるか？ 最高のプラクティスは、現実的で測定可能な価値を提供します。

• 設定はどれくらい難しいか？ あなたの会社にデータサイエンティストのチームが待機しているわけではないでしょう？ 私も同じです。数ヶ月にわたる開発者中心のプロジェクトなしで始められる戦略を探しました。

• ビジネスの成長に合わせてスケールできるか？ 月に100件の注文があるストアで機能するものは、10,000件の注文があるストアでも機能するはずです。これらのプラクティスは、スケールできるように作られています。

EコマースにおけるAIのベストプラクティスの比較

これから詳しく見ていく6つのプラクティスを簡単に紹介します。

プラクティス	主なメリット	最適な対象	ツール例
カスタマーサービスの自動化	サポートコストの削減と24時間365日のサポート	問い合わせ件数が多いストア	eesel AI
ハイパーパーソナライズされたジャーニー	AOV（平均注文額）とコンバージョン率の向上	ファッション、美容、家庭用品	Fast Simon
最適化された商品検索	摩擦の軽減と売上の向上	カタログの大きいストア	Algolia
予測的な在庫管理	在庫切れと過剰在庫の最小化	季節的な需要があるビジネス	Jasper
動的価格設定戦略	利益率の最大化	競争の激しい市場（例：電子機器）	Competera
強化された不正検出	チャージバックと金銭的損失の削減	すべてのEコマースビジネス	Stripe Radar

2025年におけるEコマースAIのベストプラクティス6選

現在、Eコマースビジネスで実際に成果を上げているトッププラクティスをご紹介します。

1. 最前線のカスタマーサービスを自動化してロイヤルティを構築し、コストを削減する

Eコマースチームにとって最も時間を浪費する作業、カスタマーサービスから始めましょう。「注文はどこですか？」、「返品はどうすればいいですか？」、「これの青はありますか？」といった問い合わせが絶え間なく続きます。AIエージェントやチャットボットは、この負担の大部分を軽減できます。これらは24時間体制で顧客に即座に回答を提供し、人間のエージェントが本当に人間を必要とする複雑で価値の高い会話に集中できるようにします。

メリット：

• 初回応答時間を数時間から数秒に短縮。

• チケットあたりのコストと全体的なサポート予算を削減。

• 午前3時であっても、ブランドの声を一貫して維持。

デメリット：

• ブランド独自の個性に合わせてトレーニングされていない場合、ロボットのように感じられることがある。

• 多くの古いAIツールは設定が面倒で、大規模なプロジェクトが必要となり、ZendeskやGorgiasなど、すでに気に入って使っているヘルプデスクを捨てることを強制される。

• 一部のベンダーは解決ごとに課金するトリッキーな価格設定を使用しているため、繁忙期には請求額がとんでもないことになる可能性がある。

ここで、より現代的なツールが大きな違いを生みます。たとえば、eesel AIはまさにこれらの問題を解決するために作られました。営業担当者との電話は不要で、数分で自分で設定でき、ZendeskやGorgiasなど、すでに使用しているヘルプデスクに直接プラグインできます。過去のサポートチケットから学習し、独自のトーンを即座に採用します。

最大の特徴は、リスクゼロでその効果を確認できることです。eesel AIのシミュレーションモードは、過去の何千ものチケットでAIを実行するため、顧客と話す前に、AIがどのように機能し、どれだけの節約が見込めるかを正確に確認できます。そして、シンプルで予測可能な価格設定により、請求書で不快な驚きを経験することはありません。

eesel AIのシミュレーションモードでは、過去のチケットに対してAIがどのように機能するかを正確に確認でき、稼働前に潜在的なROIを示します。

2. ハイパーパーソナライズされたショッピングジャーニーを提供する

画一的なアプローチは時代遅れです。今日の買い物客は、まるで自分のためにデザインされたかのような体験を期待しています。これを大規模に提供する唯一の方法がAIです。閲覧履歴、過去の購入、さらにはクリックしたものなどの顧客データを分析することで、AIはショッピング体験全体を調整できます。これは、パーソナライズされた商品レコメンデーションの表示、顧客が本当に欲しがっているもののプロモーション送信、さらにはサイトにアクセスしたときに表示されるホームページのカスタマイズなどを意味します。

メリット：

• 顧客が本当に気に入るであろう関連アドオンを表示することで、平均注文額（AOV）を増加させる。

• 適切な商品を適切な人々の前に提示するため、コンバージョン率が向上する。

• 真の顧客ロイヤルティを構築する。買い物客は理解されていると感じると、再訪してくれる。

デメリット：

• 「ゴミを入力すれば、ゴミが出力される」状況。AIの性能は与えられるデータに依存するため、クリーンで整理されたデータが必要。

• データプライバシーは大きな問題です。不気味に思われないように、顧客の情報をどのように使用しているかについて、率直に伝える必要がある。

ツールスポットライト：Fast Simon

Fast Simonは、検索とマーチャンダイジングにAIを使用するプラットフォームです。買い物客の行動を分析して、商品レコメンデーション、コレクションページ、検索結果をリアルタイムで調整することで、パーソナライズされた体験を作成するのに優れています。サイト上で「パーソナルスタイリスト」のような感覚を作り出したいファッションやアパレルブランドにとって、堅実な選択肢です。

価格： Fast Simonは価格を公表していません。カスタム見積もりについては営業チームに問い合わせる必要があり、これは通常、十分な予算を持つ大企業を対象としていることを意味します。

3. インテリジェントな検索で商品発見を最適化する

顧客が見つけられなければ、買うこともできません。使いにくい検索バーは、売上を失う確実な方法です。AI搭載のサイト内検索は、基本的なキーワードマッチングからの大きなアップグレードです。自然言語処理（NLP）を使用して、たとえタイプミスや俗語を使っても、顧客が本当に何を意味しているのかを理解します。また、ビジュアル検索（「これに似たドレスを探して」）や音声検索のような機能も処理でき、買い物客が探しているものを非常に簡単に見つけられるようにします。

メリット：

• 検索に失敗してサイトを離脱する人の数を大幅に削減する。

• 特に長いクエリを入力するのが嫌いなモバイルユーザーにとって、はるかに優れたユーザー体験を創出する。

• 優れた検索体験は、より高いコンバージョン率に直接結びつく。

デメリット：

• 高度な検索ツールは高価になる可能性があり、小規模なストアにとっては負担が大きすぎるかもしれない。

• 検索がうまく機能するのは、商品データが適切に整理され、タグ付けされている場合に限られる。

ツールスポットライト：Algolia

Algoliaは、AI搭載検索の分野で有名な企業です。超高速で関連性の高い検索結果、クエリ提案、その他の高度な機能を提供し、ユーザーが何を探しているのかをより深く理解します。適切な商品を見つけるのが難しい、大規模で複雑なカタログを持つストアにとって強力なツールです。

価格：

Algoliaの価格は使用量に基づいており、少し複雑になることがあります。

• Build： 開発者向けの無料プランで、レコード数と検索リクエストに制限があります。

• Grow： 無料枠から始まり、その後は検索リクエスト1,000件あたり0.50ドルの従量課金制になります。

• Grow Plus： より多くのAI機能が追加され、検索リクエスト1,000件あたり1.75ドルから始まります。

• Elevate： 大規模なエンタープライズのニーズに対応するカスタムプラン。

無料で始めることはできますが、トラフィックが増えるにつれてコストが上昇する可能性があります。

4. 予測的な在庫管理で業務を効率化する

顧客にとって、完璧な商品を見つけたのに「在庫切れ」と表示されることほど frustating なことはありません。そしてあなたにとっては、売れない商品でいっぱいの倉庫に座っていることほど最悪なことはありません。AIはこのバランス調整に役立ちます。過去の販売データ、季節のトレンド、さらには祝日などの外部要因を分析することで、AIアルゴリズムは将来の需要を正確に予測できます。これにより、適切な商品を適切な量、適切なタイミングで注文することができます。

メリット：

• 最も人気のある商品の在庫切れによる売上損失を防ぐ。

• ほこりをかぶっているだけの過剰在庫に縛られている現金を減らす。

• サプライチェーン全体をより効率的にする。

デメリット：

• 過去のデータが乱雑であったり、予測不可能な売上の急増が多い場合、予測が不正確になる可能性がある。

• AI在庫ツールを既存のソフトウェアと接続するのは、技術的に難しいプロジェクトになる可能性がある。

ツールスポットライト：Jasper

主にコンテンツ作成で知られていますが、Jasperのようなプラットフォームは予測分析にも使用できます。AI StudioとAgentsを使用すると、販売レポートを分析して需要予測を生成するカスタムフローを構築できます。ストアからの過去の販売データを供給することで、パターンを特定し、将来の在庫ニーズを予測するレポートを作成するようにトレーニングでき、より賢い在庫決定を下すのに役立ちます。

価格：

• Pro Plan： 月額59ドル/シートから（年間請求）。1シートと主要なAI機能が含まれます。

• Business Plan： カスタム価格。このプランは、在庫分析に使用するAI StudioやAPIアクセスなどのより高度な機能に必要です。見積もりについては営業チームに問い合わせる必要があります。

5. 動的な価格設定戦略を導入する

適切な価格を設定することは、芸術であり科学でもあります。AIは科学の部分を扱うのが得意です。動的価格設定は、競合他社の価格、現在の需要、在庫レベル、さらには特定の顧客の閲覧習慣などの要因に基づいて、リアルタイムで商品価格を調整するためにAIを使用します。これにより、価格は常に購入者を引き付けるのに十分競争力があり、かつ各販売での利益を最大化するのに十分高いものになります。

メリット：

• 価格のスイートスポットを見つけることで収益を最大化する。

• 一日中手動で競合他社のサイトをチェックすることなく、競合の動きに即座に反応できる。

デメリット：

• 価格が頻繁に変わりすぎると、顧客を苛立たせ、ブランドへの信頼を失わせる可能性がある。

• 「底値競争」に引きずり込まれないように注意する必要がある。

ツールスポットライト：Competera

Competeraは、エンタープライズ小売業者が価格設定を微調整するために構築されたAI搭載プラットフォームです。単純な競合追跡を超えて、需要やその他20以上の要因を分析し、すべての商品に最適な価格を推奨します。

価格： Competeraは公開価格を設定していません。カスタム見積もりをリクエストする必要があり、これはかなりの投資を伴うエンタープライズレベルのツールであることを示しています。

6. AIによる不正検出でセキュリティを強化する

不正行為は、どのEコマースビジネスにとっても大きな頭痛の種です。チャージバックは売上を失うだけでなく、追加の手数料がかかり、決済処理業者との関係を損なうことさえあります。AIはここでの最良の防御線です。機械学習モデルは、IPアドレスや購入行動など、すべての取引について何千ものデータポイントをリアルタイムで分析し、不正を示すパターンを特定できます。これにより、怪しい注文が処理される前にフラグを立てたり、ブロックしたりすることができます。

メリット：

• 不正なチャージバックによる金銭的損失を大幅に削減する。

• ブランドの評判を守り、顧客が安心して買い物できるようにする。

デメリット：

• システムが時々「偽陽性」を起こし、正当な注文を不正としてフラグを立てることがあり、優良顧客を苛立たせる可能性がある。

• 詐欺師は常に進化しているため、AIモデルは新しい詐欺に対応するために常に更新される必要がある。

ツールスポットライト：Stripe Radar

すでに支払いにStripeを使用している場合は、Stripe Radarにアクセスできます。これはプラットフォームに組み込まれた不正検出ツールです。Stripeネットワーク全体の何百万ものビジネスからのデータでトレーニングされた機械学習を使用して、すべての取引にリスクスコアを付け、非常に疑わしいものを自動的にブロックします。

価格：

• Radarの機械学習： 標準のStripe料金に無料で含まれています。

• Radar for Fraud Teams: より多くの制御とカスタムルールが必要な場合、取引あたり7セント（または標準料金のアカウントでは2セント）です。このアドオンは、不正と戦うためのより強力なツールを提供します。

EコマースでAIを導入するためのプロのヒント

AIを始めることは、巨大で複雑なことである必要はありません。スムーズなプロセスにするためのいくつかのヒントをご紹介します。

• 小さく始める。 一度にすべてをやろうとしないでください。最も一般的な顧客の質問を自動化するなど、すぐに成果を出せる分野を1つ選びましょう。eesel AIのようなツールは、1種類のチケットの自動化から始めてそこから拡大できるため、これに最適です。

• データを整理する。 AIは学習するデータと同じくらいしか賢くなりません。何かを始める前に、商品カタログ、顧客データ、ヘルプセンターの記事を整理する時間を少し取りましょう。すべてが整理され、最新の状態であることを確認してください。

• 人間をループに残す。 AIはチームを助けるためのものであり、置き換えるためのものではありません。常に問題が人間のエージェントに引き継がれる明確な方法を用意してください。彼らは複雑な問題を処理し、機械にはできない共感を提供するために不可欠です。

• 顧客に対して透明性を保つ。 シンプルです。ボットと話しているときは、それを人々に知らせましょう。ほとんどの顧客は、何を期待すべきかを知り、必要に応じて簡単に人間に連絡できる限り、まったく問題ありません。正直さは信頼を築きます。

今日からEコマースにおけるAIのベストプラクティスを始めよう

AIはもはや未来のアイデアではなく、今すぐあなたのEコマースビジネスを成長させるために使える実用的なツールキットです。ベストプラクティスは、派手な技術デモではなく、顧客をより幸せにすることから業務をスムーズに運営することまで、あなたが直面する現実の日常的な課題を解決することです。

ほとんどのオンラインストアにとって、カスタマーサービスの自動化は、最も簡単で影響力の大きい出発点です。それは現実の悩みを解決し、迅速な投資収益をもたらし、顧客とサポートチームの両方の生活をより良くします。

No.1のAIプラクティスを実践するのがいかに簡単か見てみませんか？ eesel AIを使えば、数ヶ月ではなく数分で最前線のサポートを自動化できます。過去のチケットで無料のシミュレーションを実行して、潜在的なROIを即座に確認できます。