最近の人工知能（AI）の進歩により、コマースは飛躍的なスピードで変化しています。これらのイノベーションがコマースの歩みをダイナミックに再構築しているため、リーダーにとっては、組織が新しいパラダイムを受け入れることを予測し、将来に向けて備えておくことが重要です。
この急速な進歩の文脈において、生成AIと自動化は、深いところで関連しており、状況に適した購入体験を生み出す力を持っています。これらにより、取引の発見から正常な完了に至るまで、コマースのプロセス全体にわたるワークフローが簡素化および高速化されます。一例を挙げると、音声ナビゲーションなどのAI支援ツールは、ユーザーがシステムと対話する方法を根本的に変える可能性があります。これらのテクノロジーは、インテリジェントなツールをブランドに提供し、5年前よりも高い生産性と効率を実現します。
AIモデルは膨大な量のデータを迅速に分析し、正確さを日々増しています。オムニチャネル・コマースにおける組織の意思決定に役立つ貴重なインサイトと予測により、企業はより多くの情報に基づいたデータ主導の意思決定を行うことができます。従来型のAIおよび生成AIを使用して効果的なAIソリューションを実装することで、シームレスでパーソナライズされた購入体験を生み出すことができます。これらのエクスペリエンスにより、企業間（B2B）チャネルと企業対消費者（B2C）チャネルの両方で、顧客ロイヤルティー、顧客エンゲージメント、維持率が向上し、ウォレット・シェアが増加します。最終的には、コンバージョンの大幅な増加を促進し、変革したコマース・エクスペリエンスを通じた収益成長を促進します。
AIのユビキタスな活用に向けて、急速に移行しています。Eコマースの初期のイテレーションでは、主に従来型のAIを活用してダイナミックなマーケティング・キャンペーンを展開（ibm.com外部へのリンク）し、オンラインでのショッピング体験エクスペリエンスを向上させ、顧客の要望をトリアージしていました。今日、この技術の高度な機能により、広く普及しつつあります。AIはコマース・ジャーニーのあらゆるタッチポイントに統合することが可能です。IBM Institute for Business Value の最近のレポートによると、50%のCEOが生成AIを商品やサービスに統合しています。その一方で、43%のCEOが戦略的意思決定に生成AIを活用しています。
しかし、顧客はまだ完全にはついて来ていません。ChatGPTやAmazonのAlexaのようなバーチャル・アシスタントの導入に伴い、AIに対する習熟度も高まっています。しかし、世界中の企業がこのテクノロジーを急速に導入して、販売から注文管理までのプロセスを強化しているため、ある程度のリスクが存在しています。注目を集める失敗や多額のコストになる訴訟は、世論を悪化させ、生成型AIを活用したコマース・テクノロジーの可能性を台無しにしてしまう恐れがあります。
生成AIがソーシャルメディアに与える影響は、時折、悪い報道を招くibm.com外部へのリンク）ことがあります。AIを導入しているブランドや小売店に対する不支持率は、高齢世代では38%に上り、企業には信頼を得るための一層の努力が求められています。
IBM Institute of Business Valueのレポートでは、顧客体験には大きな改善の余地があることが明らかになりました。調査対象となった消費者のうち、オンラインで商品を購入する体験に「満足している」と回答したのはわずか14%でした。消費者の3分の1は、自然言語処理（NLP）を使用した初期のカスタマー・サポートとチャットボットでの体験に大きく失望し、二度と利用したくないと回答しました。これらのエクスペリエンスの中心は、B2Cベンダーに限定されません。ビジネス・バイヤーの90%以上が、企業の顧客体験は販売する商品と同じくらい重要であると回答（ibm.com外部へのリンク）しています。
不適切または不適切なデータに基づいてトレーニングされたディープラーニング・モデルの展開など、コマースにおける従来型または生成型AIの実装が適切に実行されていないと、消費者と企業を疎外する質の低い体験につながります。
こういった問題を回避するには、消費者であってもB2Bのバイヤーであっても、顧客のニーズと好みを優先するインテリジェントな自動化戦略を慎重に計画・設計することが重要です。これにより、状況に応じてパーソナライズされた、シームレスで摩擦のない購入体験を生み出すことができ、顧客のロイヤルティー心と信頼を育むことができます。
この記事では、 コマースにおけるAIの4つの革新的なユースケースをご紹介します。これらのユースケースは、特にオムニチャネル・エクスペリエンス全体におけるEコマース・ビジネスとEコマース・プラットフォームの構成要素において、カスタマージャーニーをすでに強化しています。また、先進的な企業がAIアルゴリズムを効果的に統合して、消費者とブランドの両方にインテリジェントなコマース体験の新時代をもたらす方法についてもご紹介します。ただし、これらのユースケースはどれも単独では存在するものではなく、コマースの未来が展開するにつれ、各ユースケースが総合的に相互作用して、顧客、従業員、パートナーのカスタマー・ジャーニーをエンドツーエンドに変革します。
AIを活用したツールは、カスタマー・ジャーニー全体を通じてビジネス・オペレーションを最適化し、モダナイズする上で大きな価値がありますが、コマースの継続においては極めて重要です。AIは機械学習アルゴリズムとビッグデータ分析を駆使して、人間のアナリストが見逃す可能性のあるパターンや相関関係、傾向を発見することができます。これらの機能は、組織がデータに基づいた意思決定を行い、業務効率を高めて、成長の機会を特定するのに役立ちます。コマースにおけるAIの活用は広く多様です。例えば次のようなものがあります。
従来型のAIは、顧客の購入履歴や顧客の好みに基づいて商品を提案するレコメンデーション・エンジンを強化し、パーソナライズされた体験を生み出し、顧客の満足度とロイヤルティーを向上させるものでした。このようなエクスペリエンスの構築戦略は、オンライン小売業者によって長年にわたって活用使用されてきました（ibm.com外部へのリンク）。現在では、生成AIの登場により、動的な顧客のセグメント化とプロファイリングが可能になりました。このセグメント化により、商品バンドルやアップセルなど、個々の顧客の行動や好みに適応するパーソナライズされた商品のレコメンデーションや提案が可能になり、結果としてエンゲージメント率とコンバージョン率を高めることができます。
従来型のAIでは、在庫管理、注文処理、フルフィルメントの最適化などの日常的なタスクを自動化し、効率を高めて、コストを削減できます。生成AIは予測分析と予測（フォーキャスティング）を可能にし、組織がニーズの変化を予測して対応できるようにし、在庫切れや過剰在庫を減らし、サプライチェーンのレジリエンスを強化します。また、リアルタイムの不正アクセス検知と防止に大きな影響を与え、経済的損失を最小限に抑えることで、顧客の信頼を向上させることができます。
従来型のAIと生成AIはどちらも、ビジネス・モデルを再定義できる重要な機能を備えています。たとえば、AIを活用したアルゴリズムは、需要と供給を一致させるマーケットプレイス・プラットフォームのシームレスな統合を可能にし、異なる地理的エリアや市場セグメントにわたって売り手と買い手を効果的に結び付けることができます。生成AIは、音声コマース、ソーシャル・コマース、体験型コマースなどの新しい形態のコマースを可能にし、顧客にシームレスでパーソナライズされたショッピング体験を提供します。
従来型のAIは、通貨換算や税金計算などのタスクを自動化することで、国外からの購買を強化することができます。また、現地の規制への準拠を促進し、国境を越えた取引のロジスティクスを最適化することもできます。
その一方で、生成AIは、多言語サポートやパーソナライズされたマーケティング・コンテンツを生成することで価値を生み出すことができます。これらのツールは、さまざまな地域の文化的および言語的ニュアンスにコンテンツを適応させて、より文脈に応じた関連性の高い体験を海外の顧客や消費者に提供します。
AIを活用することで、コマースのあらゆるタッチポイントでパーソナライズされた魅力的でシームレスな体験を提供することで、商品体験管理とユーザー・エクスペリエンスに革命を起こすことができます。これらのツールは、コンテンツを管理し、商品情報を標準化し、パーソナライゼーションを推進します。また、ブランドは、コンバージョンに必要な情報を提供し、検証し、信頼を構築する商品体験を構築できます。商品体験管理を変革して、関連性の高いパーソナライゼーションを実現する方法には、次のようなものがあります。
生成AIは、商品コンテンツの作成、分類、最適化を自動化することで、コンテンツ管理に革命をもたらすことができます。既存のコンテンツを分析して分類する従来型のAIとは異なり、生成AIは個々のユーザーに合わせた新しいコンテンツを作成できます。このコンテンツには、商品の説明、画像、ビデオ、さらにはインタラクティブな体験が含まれます。ブランドは、生成AIを活用することで、時間とリソースを節約すると同時に、ターゲット・オーディエンスの共感を呼ぶ高品質で魅力的なコンテンツを配信できます。生成AIは、あらゆるタッチポイントで一貫性を保ち、商品情報を正確かつ最新の状態に保ち、コンバージョンに合わせて最適化するのにも役立ちます。
生成AIは、個々のユーザーに合わせてカスタマイズされた体験を構築することで、パーソナライゼーションを次のレベルに引き上げることができます。顧客データと顧客のクエリを分析することで、コンバージョンを促進する可能性が高い、パーソナライズされた商品のレコメンデーション、オファー、コンテンツを作成できます。
事前に定義された基準に基づいて顧客をセグメント化することしかできない従来型のAIとは異なり、生成AIは、顧客の好み、行動、関心を考慮して、顧客ごとに独自の体験を構築できます。組織がサービスとしてのソフトウェア（SaaS）モデルを採用するにつれて、このようなパーソナライゼーションは重要になります。世界のサブスクリプション・モデルへの課金は今後6年間で2倍になると予想されており、ほとんどの消費者は、こうしたモデルによって企業とのつながりをより強く感じられると述べています。AIによるハイパー・パーソナライゼーションの可能性により、サブスクリプション・ベースの消費者体験が大幅に改善される可能性があります。これらの体験は、エンゲージメントの向上、顧客満足度の向上、そして最終的には売上の増加につながります。
AIツールを使用することで、商品の写真を撮って商品について詳しく知るなど、視覚的な検索などを通じて、ユーザーは商品についてさらに知ることができます。生成AIはこれらの機能をさらに進化させて、ユーザーが商品についてより深く理解し、情報に基づいた購入決定を下せるようにするインタラクティブで没入型の体験を構築することで、商品情報を変革します。たとえば、360度の商品ビュー、インタラクティブな商品デモ、仮想試着機能が可能になります。これらの体験は、商品に対するより深い理解をもたらし、ブランドが競合他社との差別化を図り、潜在的な顧客との信頼を築くのに役立ちます。静的な商品情報を提供する従来型のAIとは異なり、生成AIは、コンバージョンを促進し、ブランド・ロイヤルティーを構築する魅力的で記憶に残る体験を生み出すことができます。
生成AIは、顧客の意図や好みに合わせてパーソナライズされ、コンテキストに沿った結果を提供することで、検索エンジンとレコメンデーションに革命をもたらします。キーワード・マッチングに依存する従来型のAIとは異なり、生成AIは自然言語と意図を理解することができ、検索クエリに一致する可能性が高い関連性の高い結果を提示します。生成AIは、個々のユーザーの行動、好み、関心に基づいたレコメンデーションを提示することもでき、結果としてエンゲージメントが高まり、売上増加に貢献します。生成AIを活用することで、ブランドは、全体的な商品体験を向上させて、コンバージョンを促進するインテリジェントな検索機能とレコメンデーション機能を提供できます。
生成AIと自動化により、企業はデータに基づいた意思決定を行い、サプライチェーン全体のプロセスを最適化し、非効率と無駄を削減することができます。たとえば、McKinseyの最近の分析（ibm.com外部へのリンク）によると、物流コストの約20%は「ブラインド・ハンドオフ」、つまり出荷された商品が製造元と目的地の間のどこかでドロップとされる際に発生する可能性があることがわかりました。McKinseyのレポートでは、こうした非効率的なやりとりは、米国では毎年950億ドルもの損失につながる可能性があると述べられています。AIを活用した注文インテリジェンスは、以下によりこのような非効率さを削減することができます。
在庫の有無、場所の近さ、配送コスト、配送の好みといった要素を考慮することで、AIツールは個々の注文に対して最もコスト効率が良く、効率的なフルフィルメント・オプションを動的に選択することができます。これらのツールは、配送の優先順位を指示したり、注文の経路を予測したり、サステナビリティー要件に準拠するように配送をディスパッチしたりします。
AI は履歴データを分析することで需要を予測し、企業が在庫レベルを最適化し、過剰を最小限に抑えてコストを削減し、効率を向上させるのに役立ちます。リアルタイムの在庫更新により、企業は変化する状況に迅速に適応でき、効果的なリソースの割り当てが可能になります。
AIを活用した注文管理システムは、重要な注文管理ワークフローのあらゆる側面をリアルタイムで可視化します。これらのツールを使用することで、企業は潜在的な混乱を事前に特定し、リスクを軽減できます。この可視性により、顧客と消費者は、注文が約束どおりに、いつどのように配達されるかにおいて、信頼することができます。
インテリジェントな決済により、支払いとセキュリティーのプロセスが強化され、効率と正確さが向上します。このようなテクノロジーは、デジタル取引の処理、管理、保護に役立ち、潜在的なリスクや詐欺の可能性を事前に警告します。
従来型のAIと生成AIはどちらも、オンラインストアで購入するB2CとB2Bの顧客の取引プロセスを強化します。従来型のAIは、POSシステムを最適化し、新たな決済方法を自動化し、チャネルをまたいだ複数の決済ソリューションを促進することで、業務を合理化し、消費者体験を向上させます。生成AIは、B2Bの顧客向けにダイナミックな支払いモデルを構築し、カスタマイズされた請求書発行と行動予測により、複雑な取引に対応します。このテクノロジーは、戦略的で個別化された金融ソリューションを提供することも可能です。また、生成AIは、パーソナライズされたダイナミックな価格戦略を策定することで、B2Cの顧客の決済を強化することができます。
従来型のAIと機械学習は、B2CおよびB2Bの膨大な量の決済処理に優れており、企業が疑わしい傾向を迅速に特定して対応できるようにします。従来型のAIは、不規則なパターンと潜在的な不正行為の検知を自動化し、コストのかかる人間による分析の必要性を軽減します。一方で、生成AIは、さまざまな不正行為のシナリオをシミュレートすることで新たな不正行為を発生前に予測して防止し、決済システム全体のセキュリティーを強化します。
コマースにおいては、従来型のAIは取引データのセキュリティーを確保し、規制へのコンプライアンスを自動化することで、企業が新しい金融法に迅速に適応し、決済プロセスの継続的な監査を実施できるようにします。生成AI は、決済に関連する規制の変更を予測する予測モデルを開発することで、これらの機能をさらに強化します。また、複雑なデータ・プライバシー対策を自動化できるため、企業はコンプライアンスを維持し、顧客データを効率的に保護できます。
今日の商業環境は、デジタルで相互接続されたエコシステムへと急速に変化しています。この現実では、オムニチャネル・コマース（B2BとB2Cの両方）全体で生成AIを統合することが不可欠です。ただし、この統合を成功に導くには、信頼が中核にある必要があります。コマースにおけるAI導入の適切な時期を特定することも重要です。企業は、既存のワークフローの包括的な監査を実施して、AIによるイノベーションが効果的であり、消費者の期待に敏感であることを確認する必要があります。AIソリューションを透明性を持って導入し、堅牢なデータ・セキュリティー対策を講じることが不可欠です。
企業は、信頼できる生成AIを、よりパーソナライズされた、会話的で応答性の高いものにすることで、顧客体験を向上させる機会として導入に取り組む必要があります。これには、人間中心の価値を優先し、AIによる強化の価値と信頼性を示す、一貫した観察可能な対話を通じて信頼を構築する明確な戦略が必要です。
今後は、信頼できるAIが顧客とのやり取りを再定義し、企業は顧客のいる場所で、これまで達成できなかったレベルのパーソナライゼーションで正確に対応できるようになります。信頼性が高く安全で、顧客のニーズやビジネス成果に即したAIシステムを導入することで、企業はより深い信頼に基づいた関係を築くことができます。これらの関係は長期的なエンゲージメントに不可欠であり、あらゆるビジネスの将来のコマースの成功、成長、そして最終的には存続可能性にとって不可欠なものとなります。
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