Gorgias AIエージェントショッピングアシスタントの2025年版徹底解説

ECサイトを運営している方なら、お分かりでしょう。顧客は回答を求めており、それも今すぐ欲しいのです。ほんの数分でも返信を待たせることは、売上を逃すことを意味しかねません。これに対応し続けるのは大変な課題であり、だからこそGorgias AI Agent Shopping Assistantのようなツールが大きな注目を集めているのです。

その約束は非常に魅力的です。自動化された販売員があなたのサイトに24時間年中無休で常駐し、買い物客をサポートしてチェックアウトまで案内します。しかし、それはあなたのブランドにとって正しい選択なのでしょうか？実際に効果があるのでしょうか、それともただ管理が面倒なツールが増えるだけなのでしょうか？

詳しく見ていきましょう。この記事では、その機能、設定方法、コスト、そして弱点について詳しく解説します。最後まで読めば、あなたのビジネスに適しているかどうか、より明確に判断できるようになるはずです。

Gorgias AI Agent Shopping Assistantとは？

では、これは一体何なのでしょうか？Gorgias AI Agent Shopping Assistantは、コアとしては主要なGorgiasヘルプデスクプラットフォームの一部であるAIツールです。オンラインストア向けにゼロから構築されており、その主な役割はサポートチケットの処理ではなく、ウェブサイト上で親切な販売員のように振る舞うことです。

訪問者とチャットして購入へと導くデジタル販売員だと考えてください。オンラインショッピング体験をよりパーソナルでインタラクティブにすることで、収益を向上させるように設計されています。具体的には、以下のことを行います。

• 買い物客が本当に好きそうな商品を提案する。

• カート放棄を防ぐためにタイムリーな割引を提供する。

• 商品に関するよくある質問にその場で答える。

• アップセルやクロスセルを行い、平均カートサイズを増やす手助けをする。

これはGorgiasが提供するより大きなAIスイートの一部であり、購入後に行われるカスタマーサポートの質問を処理するツールも含まれています。

Gorgias AI Agent Shopping Assistantは実際に売上をどのように伸ばすのか？

The Shopping Assistantは、FAQの回答を吐き出すだけのシンプルなチャットボット以上の存在を目指しています。販売プロセスに積極的に参加するように設計されています。以下に、実際にどのように機能するかを見てみましょう。

プロアクティブなチャットエンゲージメント

アシスタントは、ウェブサイトの隅で顧客がチャットを開始するのを待っているだけではありません。プロアクティブに行動するように作られています。誰かが商品ページで長く滞在していたり、サイズや色で迷っていたりするのを賢く検知します。そのままクリックして離脱させてしまうのではなく、役立つ関連メッセージをポップアップ表示します。これにより、受動的な閲覧者をエンゲージメントの高い買い物客に変え、サイトからの離脱率を減らすことができます。例えば、誰かが特定のジャケットを1分間見つめていた場合、「ぴったりのサイズをお探しですか？サイズ選びのお手伝いや、似たようなスタイルを提案できますよ！」といったメッセージが表示されるかもしれません。

パーソナライズされた商品推奨

的外れな一般的な商品推奨は誰でも見たことがあるでしょう。このツールは、より賢くあろうとします。AIは、買い物客がサイト上でリアルタイムに行っていること、閲覧した商品、カートに入っているものを分析し、彼らが本当に興味を持つかもしれない他の商品を提案します。この情報はShopifyの商品カタログから直接取得されるため、推奨は常に正確で在庫のある商品に基づいています。これは、人々が見逃していたかもしれない商品を発見するのに最適な方法です。

文脈を理解したアップセルとクロスセル

ここが「販売員」としての役割が最も発揮される部分です。顧客が興味を持っているものに基づいて、アシスタントはその商品のよりプレミアムなバージョン（アップセル）や、それに合う補完的な商品（クロスセル）を提案できます。これは古典的な小売戦術ですが、AIはそれを自然に感じさせることを目指しています。顧客が新しいテントをカートに追加すると、AIが「キャンプに最適な選択ですね！多くの方が、これに合わせて全天候型の寝袋も購入されています」と割り込んでくるかもしれません。目標は、押し付けがましくなく平均注文額（AOV）を増やすことです。

カート放棄を減らすための動的割引

これはおそらく、その最も興味深い機能の1つです。アシスタントは、適切なタイミングでユニークな1回限りの割引コードを生成して提供できます。購入する準備はできているものの、躊躇しているように見える買い物客、例えばチェックアウトページにしばらく滞在している人を見つけるようにプログラムされています。ストアオーナーとして、あなたは一般的な割引戦略（少しのプッシュからより寛大なオファーまで）を設定でき、AIはそれを使って顧客が「購入」をクリックするために必要な最後の一押しを提供します。

Gorgias AI Agent Shopping Assistantのセットアップとカスタマイズ

さて、機能は素晴らしく聞こえますが、完全にプラグアンドプレイというわけではありません。スムーズに動作させ、ブランドを適切に表現するためには、いくつかの設定作業が必要です。

ナレッジソースの接続

アシスタントは主に2つの場所から学習します。それは、あなたのShopify商品カタログとGorgiasヘルプセンターの記事です。つまり、商品説明は明確で詳細である必要があり、ヘルプセンターにはサイズチャート、素材ガイド、返品ポリシーといった役立つ販売前の情報が満載であるべきです。

問題は、すべてのナレッジがGorgias内に存在しなければならないことです。もしあなたのチームがConfluenceに詳細な商品情報を保管していたり、Google Docsに便利なガイドを持っていたりする場合、その情報を彼らのシステムに取り込むために大規模なコピー＆ペースト作業が必要になります。

ブランドの販売スタイルと声の定義

GorgiasはAIのパーソナリティにある程度のコントロールを与えてくれます。「販売スタイル」を「教育的」「中程度」「プロモーション的」から選択し、会話の営業色をどの程度にするかを決定できます。また、ブランドのトーン・オブ・ボイスに合わせるための一般的なガイドラインも与えます。これはブランドの一貫性を保つために非常に重要なステップですが、ちょうど良い感じになるまでには少し試行錯誤が必要です。

引き継ぎルールと除外トピックの設定

AIにいつ諦めて人間との会話に引き継ぐべきかを教えなければなりません。これは、特定のキーワードやトピックに基づいて手動でルールを設定することで行います。これはバランスが重要です。ルールが広すぎると、ほとんど自動化されません。狭すぎると、AIが対応できない複雑な質問に答えようとして立ち往生し、顧客をイライラさせる原因になりかねません。

Gorgias AI Agent Shopping Assistantが機能しているかどうかの判断方法（と主な欠点）

稼働させたら、当然それが実際に収益を上げているかどうかを知りたくなるでしょう。Gorgiasはこれを追跡するためのダッシュボードを提供していますが、留意すべきいくつかの重要な制限もあります。

分析ダッシュボードの確認

Gorgiasは、アシスタントのパフォーマンスを確認するための専用ダッシュボードを提供しています。注目すべき主要な数値は以下の通りです。

• 影響を与えたGMV（総流通総額）： 顧客がAIと話してから3日以内に発注された注文からの総収益を示します。

• コンバージョン率： AIチャットが販売につながった割合。

• 平均注文額（AOV）： AIが関与した注文の平均額。

• 割引利用率： AIが提供した割引が実際にどれだけ利用されたかを示すシンプルな指標。

欠点その1：Gorgiasエコシステムにロックインされる

Shopping AssistantはGorgiasプラットフォームに深く組み込まれています。あなたがすでに熱心なGorgiasユーザーであれば、シームレスな体験ができるという点で素晴らしいことです。しかし、それは同時にロックインされることも意味します。もし将来、別のヘルプデスクに切り替えることを決めた場合、彼らのShopping Assistantは使えません。異なる業務に最適なツールを自由に選びたい、あるいは単に選択肢を残しておきたいビジネスにとって、この柔軟性の欠如は大きなデメリットとなり得ます。

欠点その2：堅牢なシミュレーションなしでローンチするリスク

注意すべき2つ目の大きな点は、「準備なし」でローンチするリスクです。ルールを設定することはできますが、Gorgiasには、実際の顧客と話し始める前に、過去の何千もの会話でAIをテストできる機能がありません。あなたは基本的にリアルタイムでテストすることになり、それは少し目隠しで飛んでいるような感覚になるかもしれません。完璧に設定できていなければ、ぎこちない会話を生み出し、買い物客をあなたのブランドから永久に遠ざけてしまう可能性があります。

これは、より高度なプラットフォームが先行している大きな領域です。eesel AIには、例えば、強力なシミュレーションモードがあります。過去のチケットデータで実行して、どのように機能するかを確かな予測として得て、ナレッジのギャップを見つけ、その振る舞いをすべて安全な環境で調整することができます。これにより、何を期待すべきかを知った上で本番稼働できるため、ローンチのストレスが大幅に軽減されます。

eesel AIのシミュレーションダッシュボード。AIが過去の顧客との会話にどのように応答したかを示しており、Gorgias AI Agent Shopping Assistantとは対照的な機能です。

Gorgias AI Agent Shopping Assistantの価格

ここは少し厄介なところです。AIエージェントの価格は単純な月額料金ではないため、予算を立てるのが難しい場合があります。

まず、基本となるGorgias Helpdeskプランが必要です。これにより、毎月一定数の「請求対象チケット」が付与されます。そして、その上にAIの料金を支払います。ここが重要な部分です。AIが単独で処理した会話ごとに、通常**$0.90から$1.00**程度の料金が請求されます。さらに複雑なことに、それらのAIによる解決も、月々のヘルプデスク許容数から1つの請求対象チケットとしてカウントされます。

つまり、月々の請求額は大きく変動する可能性があるということです。AIチャットがたくさんあった良い販売月でしたか？あなたのGorgiasの請求額は上がります。まるで、うまくいったことで罰せられているようにさえ感じられます。ビジネスが成長するにつれて、AIのコストも明確な上限なく増加します。

これは、透明で予測可能な価格設定を信条とするeesel AIのようなプラットフォームとは全く異なるアプローチです。彼らのプランは機能と大量のインタラクションプールに基づきますが、解決ごとに支払うことはありません。請求額は毎月同じなので、予期せぬ請求書を恐れることなくサポート量を増やすことができます。

eesel AIの価格ページのスクリーンショット。予測可能で透明なプランを強調しており、Gorgias AI Agent Shopping Assistantの解決ごとのモデルとは異なります。

Gorgias AI Agent Shopping Assistantよりも柔軟な方法はありますか？

複雑なセットアップ、一つのシステムへのロックイン、リスクフリーなテストの欠如、そして予測不可能な価格設定を総合すると、別の方法があるのではないかと考える価値はあります。

より現代的なアプローチは、あなたのビジネスに適応するツールを使用することです。その逆ではありません。それがeesel AIのようなツールの背後にある考え方です。これらの一般的なハードルを回避し、あなたがすでに知っていて愛用しているツールと連携するように作られています。以下にその違いを示します。

1. 数分で本番稼働： ワンクリックで現在のヘルプデスクと統合できます。面倒なデータ移行や、チーム全体を全く新しいプラットフォームで再トレーニングする必要はありません。

2. 自信を持ってテスト： シミュレーションモードにより、ローンチから当て推量を排除できます。AIがどのように機能するかを明確でデータに基づいた理解を持って展開できます。

3. すべてのナレッジを統合： ヘルプセンターに接続するだけではありません。Confluence、Google Docs、過去のチケットなどから情報を引き出すことができ、AIにビジネスの全体像を与えます。

4. 予測可能な価格を支払う： 価格は定額で透明です。プランを選べば、AIが処理する解決数に関係なく、それが支払う金額です。

eesel AIがConfluenceやGoogle Docsなどの複数のソースからナレッジを統合できることを示すインフォグラフィック。Gorgias AI Agent Shopping Assistantとの主要な違いです。

Gorgias AI Agent Shopping Assistantに関する最終的な考察

確かに、Gorgias AI Agent Shopping Assistantは堅実なツールです。特に、あなたの会社全体がすでにGorgiasを使いこなしている場合はなおさらです。チャットを売上に変えるために作られており、そのためにはいくつかの賢い機能も備えています。

しかし、それはあなたにその壁の中で働くことを求めます。柔軟性、予測可能なコスト、そして仕事に最適なツールを使用する能力を重視するビジネスにとっては、少し窮屈に感じるかもしれません。eesel AIのような既存のセットアップにプラグインできるソリューションを探求することは、より賢明な長期的な動きかもしれません。重要なのは、AIにワークフローを合わせるのではなく、あなたのワークフローに合うAIを選ぶことです。