かつてはSFの物語の中だけに存在した人工知能（AI）技術は、今や私たちの日常生活の一部となっています。私たちはそれを使ってメールを書いたり、天気を確認したり、さらには病気を診断したりしています。特に、AIはオンラインビジネスにおいて大きな影響を与えています。
以前は、企業はAIのような先進技術を「あれば便利なもの」と見なしており、主に顧客を喜ばせ、再訪を促すために利用していました。しかし今では、EC企業はAIに依存して企業の成長を図り、グローバルな業務を展開し、複数のチャネルで顧客のニーズに応えています。
EC企業はさまざまな業務機能にAIを導入しており、今後も導入が進む中で新たな革新的な応用術を見出していくでしょう。この記事では、AIとオンラインビジネスについて知るべきことを紹介します。
オンラインビジネスで使用されるAI技術の種類
AIは単一の技術ではなく、さまざまなモデルを含んでいます。オンラインビジネスで使用される主なAI技術は以下の4つです：
- 自然言語処理（NLP）：自然言語処理は、コンピュータが自然な人間の言語を解釈し生成できるようにすることに焦点を当てています。
- 機械学習（ML）：機械学習は、統計的手法を用いてコンピュータがデータから学び、明示的にプログラムされることなく予測や決定を行えるようにします。ディープラーニングモデル（トランスフォーマーやOpenAIのChatGPTのような大規模言語モデルを含む）は、データをより良く理解するためにアルゴリズムを重ねます。
- コンピュータビジョン（CV）：コンピュータビジョンは、コンピュータが画像や動画から情報を解釈できるようにする人工知能の分野です。
- データマイニング：データマイニングは、AIアルゴリズムやシステムに情報を提供するためにデータを発見するプロセスです。
オンラインビジネスにおけるAIの7つの応用例
顧客が適切な商品を見つける手助けから価格調整まで、AIはオンラインビジネスのすべての業務やプロセスに適用できます。ここでは、主な7つの応用例を紹介します：
1. パーソナライズされたおすすめ商品
パーソナライズされたおすすめ商品は、過去の顧客行動、閲覧履歴、購入履歴のデータを使用して商品を提案します。
たとえば、NLPに基づくAIは、オンラインショッピングを行う顧客の言語や画像を理解し、希望する商品とマッチさせることができます。「他の人が購入した商品」や「他の顧客が見た商品」などのAIに基づく機能は、サイズや色、形、素材、ブランドに基づいて補完的な商品を提案します。
2. チャットボットとバーチャルアシスタント
チャットボットとバーチャルアシスタントは、オンラインビジネスのカスタマーサービス担当者として機能し、顧客の問い合わせに対応し、オンラインショッピングを促進します。これらはAI、NLP、最近では生成AIを使用して、顧客のリクエストを理解し応答します。
チャットボットとバーチャルアシスタントを使用すると以下のことが可能になります：
- 効率的な顧客インタラクションを実現。 チャットボットやバーチャルアシスタントは、簡単な取引を扱ったり、注文を処理したり、顧客にパーソナライズされたオファーを提供したりすることができ、大量のリクエストをさまざまな販売時点情報管理（POS）チャネル（実店舗、オンライン、モバイルアプリなど）で処理しやすくします。
- 顧客データを収集。 チャットボットやバーチャルアシスタントは、サイズや問い合わせの理由などの顧客データを収集し、商品開発やカスタマーサービスの改善に役立てられます。
- チェックアウトを強化。 オンラインビジネスは、チェックアウトページにチャットボットを導入し、顧客が商品詳細や人気商品の数量、配送情報について簡単に質問できるようにします。
- 24時間365日のカスタマーサービスを提供。 チャットボットとバーチャルアシスタントは、24時間365日迅速な応答を提供し、実際のエージェントがより複雑なカスタマーサービスの問題に対処できるようにします。AIは、問題を自動的に解決し、返金を処理することで、カスタマーサービスのコスト削減に役立ちます。
3. 不正検出と防止
AIはデータを分析し、異常を検出し、リアルタイムで取引を監視することで、不正検出と防止をサポートします。この技術は、高額な取引や短時間内の複数の取引、見慣れない場所からの取引など、異常な取引を特定し、さらなる調査のために問題を提起できます。
また、機械学習モデルを使用して、ブラウジング習慣、取引履歴、デバイス履歴などの行動データに基づいてユーザープロファイルを生成し、現在の消費者行動を過去のデータと比較して不正行為を特定できます。たとえば、ユーザーが突然見慣れない場所から大きな購入を行った場合、その行動がデータプロファイルと一致しない場合、機械学習モデルがそれを不正と判断できます。
4. 在庫管理
AIは過去の販売データを分析し、将来の需要を予測することで在庫管理をサポートします。たとえば、センサーやRFIDタグ（無線周波数を使用した無線識別技術）を通じてリアルタイムデータを取得することで、どの商品が売れているのか、どこに向かっているのか、実店舗や流通センターから出荷されているのかを把握できます。
AI対応の在庫管理は、サプライヤーと連携してタイムリーな再補充を可能にすることで、在庫補充プロセスを自動化できます。また、AIを使用して輸送時間や出荷遅延を予測し、顧客を含む利害関係者にこれらの更新情報を伝えることもできます。
5. ダイナミックプライシング
ダイナミックプライシングは、リアルタイムのユーザー行動、グローバルな供給と需要、競合他社に基づく価格やオファー内容の調整を可能にします。AIの力を借りて、最適な割引機会を予測し、売り上げの成功を促進するために必要な最小割引を決定できます。
AIは、マルチチャネル小売業者に価格設定の柔軟性を提供します。AIを活用することで、小売業者は観察された需要に応じて異なるPOSチャネルで価格を変動させることができます。たとえば、ウェブサイトとAmazonで商品を販売している場合、特定のチャネルからの注文が急増した際に、Amazonでの商品を賢く割引することができます。
AIはまた、データに基づく商品の種類と品揃えの最適化を促進します。これ、商品や競合他社に関する情報を提供し、品揃えや価格の調整を容易にします。AIを使用して競合他社の価格に合わせて価格を調整し、顧客が常に最良の取引を得られるようにすることもできます。
6. 顧客離脱予測
AIは、EC企業が顧客をよりよく理解し、新しいトレンドを特定するのに役立ちます。顧客のエンゲージメントをPOSチャネル全体で分析し、より多くの消費者データが利用可能になるにつれて最適化のための知見を提供します。
機械学習は、顧客がプラットフォームを離れそうな時期を予測することで、顧客離脱を特定し、減少させるのに役立ちます。まず、AIはカゴ落ちやブラウザ放棄、ウェブサイトの直帰率などの顧客離脱指標に関するデータを取得します。次に、購入完了のメール、ロイヤリティ割引、カゴ落ちのフォローアップを自動化し、顧客へ購入プロセスの完了を簡単に促せるようになります。
7. 生成AI
生成AIは、プロンプトに基づいてテキスト、画像、またはその他のメディアを生成する人工知能システムです。人気のある生成ツールにはChatGPTやDALL-Eがあります。EC企業は、生成AIを使用してマーケティング資料の製作を拡大し、異なるオーディエンスに合わせてカスタマイズしています。
たとえば、コピーライターがマーケティングメールを作成し、それを生成AIツールに通してさまざまな顧客セグメント向けにカスタマイズできます。マーケティング担当者は、生成AIにブランドメッセージやポジショニングについてフィードバックを求め、ターゲット顧客ペルソナに合致しているかを確認することもできます。
AIを利用してShopifyでストアを立ち上げましょう
商品説明が自動的に作成されるとしたら、どんなに便利でしょうか？ビジネス取引用に設計されたShopifyの人工知能ツール「Shopify Magic」を使えば、それを実現できます。たった数秒で商品説明を作成し、商品をこれまで以上に早く顧客の目に届けることができます。
オンラインビジネスにおけるAIの利点
オンラインビジネスにおけるAIの利点は以下のとおりです：
- 売上の増加。 AIは、顧客データを収集・分析して販売プロセスを効率化する手助けをします。より多くのデータを活用することで、適切なタイミングで適切なメッセージを持って正しい見込み客と接触できます。フランスの配送サービスChronopostは、過去のクリスマスシーズンにAIを利用したキャンペーンを実施した結果、売上が85%増加しました。
- より良く、よりパーソナライズされたカスタマーサービス。 AIは、複数の接点からの顧客フィードバックやビッグデータを分析して、顧客インタラクションを測定します。ECサイトは、このデータを使用して円滑なオムニチャネル顧客体験を提供できます。顧客データを収集することで、顧客の好みを特定し、購入を促すカスタムオファーを作成できます。Rutiのようなブランドは、バーチャルスタッフを導入し、コンバージョン率と平均注文額の増加を実現しました。
- 時間とリソースの再配分。 AIは、メール送信、注文処理、カスタマーサービス、支払い処理などのタスクやプロセスを自動化する手助けをします。自動化により人件費を削減し、業務効率を向上させ、メンテナンスにかかる時間を減らし、イノベーションにもっと時間をかけることができます。サプライチェーン管理におけるAIの予測は、エラーを最大50%削減し、売上の損失や商品在庫切れを最大65%軽減します。
オンラインビジネスにおけるAIの課題
AIには多くの利点がありますが、オンラインビジネスにおいては課題も存在します：
- データプライバシー。 AIアルゴリズムは、パーソナライズされたおすすめや予測を行うために消費者データに依存しています。このデータを収集することは、プライバシーやデータ保護に関する懸念を引き起こします。また、AIは企業にとって、独自の知的財産に関するセキュリティリスクをもたらし、想定外の情報漏洩や侵害を引き起こす可能性があります。
- 高い初期投資。 AIの導入にはコストがかかります。インフラ、人材、メンテナンスへの投資が必要です。さらに、AIソリューションは常にプラスの投資収益率（ROI）をもたらすわけではありません。
- 低品質なカスタマーサービスの可能性。 AIのカスタマーサービスはチャットボットに依存しているため、人間のカスタマーサービス担当者と同じサポートや感情の程度を提供できない可能性があります。適切に行われないと、AIによるカスタマーサービスは問題や顧客満足度・信頼度の低下を引き起こすことがあります。
オンラインビジネスのAIに関するよくある質問
AIはEC業界をどのように変えていますか？
AIツールは、小売業者に顧客を理解するための分析による知見やデータを提供し、より多くの情報に基づいたビジネスの意思決定、より良い顧客体験の提供、業務の最適化に役立ちます。その結果、オンラインビジネスにおける人工知能は、店舗がオファーを最大化し、コンバージョン率を向上させ、売り上げを増加させるのに役立ちます。
機械学習はオンラインビジネスでどのように使用されていますか？
小売業者は、機械学習アルゴリズムを利用してデータをキャプチャ、分析し、パーソナライズされたショッピング体験を提供し、価格を最適化し、顧客インサイトを生成します。EC企業はまた、需要と供給を管理し、顧客の離脱を予測し、不正を検出し、チャットボットやダイナミックプライシングを支えるために機械学習を使用します。また、業務を合理化するための自動化の設定にも利用できます。
AIはECマーケティングでどのように使用されていますか？
AIは、EC企業が顧客を理解し、新しい購入行動やトレンドの特定を補助するために使用されています。また、企業がよりターゲットを絞った広告、マーケティングキャンペーン、オファーを作成することを可能にします。マーケティング担当者は、生成AIツールを使用してコンテンツ制作を拡大し、メッセージが企業のターゲットオーディエンスに合致していることを確認します。最後に、マーケティング担当者は、オムニチャネル戦略を用いて潜在顧客を再ターゲットし、商品やサービスの購入を促進します。
