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この記事の監修者
株式会社ecbeing
五戸 建
ECサイト構築プラットフォーム「ecbeing」・BtoB専用ECサイト構築プラットフォーム「ecbeing BtoB」の製品開発責任者として、最先端のEC×AI活用の情報を発信。
モデルが進化しても、ECの現場で役立つ…とは限らない？成果につながるAIエージェント活用法
サクッと理解！本記事の要点まとめ
なぜ今、ECでAIを使った接客やFAQ対応が必要なのでしょうか？
ECでは商品数や情報量が増え続け、人手だけでの対応が難しくなっています。特に配送や返品、仕様確認といった定型的な質問は、担当者の負担になりがちです。AIを使うことで、24時間安定して回答でき、担当者は企画や改善など本来注力すべき業務に時間を使えます。いわば「よく聞かれる質問を任せられる、もう一人の店員」を用意するイメージです。
AIエージェント型の接客は、従来のチャットボットと何が違うのですか？
従来のチャットボットは、質問に対して決まった答えを返す仕組みが中心でした。一方、AIエージェント型は、質問の背景や目的をくみ取り、関連する情報を組み合わせて提案まで行います。例えば「プレゼント用」と聞けば、用途や予算を整理しながら候補を絞ることができます。単なる自動応答ではなく、会話を進める役割を担う点が大きな違いです。
実務では、どのような場面でAI接客が役立ちますか？
商品選びに迷っているお客様への案内や、購入前の不安を解消する場面で特に効果を発揮します。サイズ感や配送条件、返品可否などを会話の流れで自然に提示できます。これは、店舗で店員が「ついでに確認しておきますね」と補足するのと似ています。結果として、問い合わせ対応と販売支援を同時に行えるようになります。
AIを導入すると、どのような効果が期待できますか？
まず、問い合わせ対応の工数削減が期待できます。あわせて、必要な情報を適切なタイミングで提示できるため、購入を迷っていたお客様の背中を押しやすくなります。これは回転率の高いECにおいて、売上向上にもつながります。人手対応を減らしつつ、接客品質を一定に保てる点が大きなメリットです。
AI接客は、既存のFAQページやレコメンド施策と何が違うのでしょうか？
FAQページは情報を「探しに行く」必要がありますが、AI接客は会話の中で必要な情報を提示します。レコメンドも、行動履歴だけでなく会話内容を踏まえて調整できる点が特徴です。例えるなら、掲示板を見るのと、店員に直接相談する違いです。情報を横断的に使えるため、点ではなく線での体験を提供できます。
■モデルが進化しても、ECの現場で役立つとは限らない
AIモデルは確実に進化しています。ただ、ECの現場で本当に効くのは「モデルが新しいかどうか」よりも、お客様が知りたい情報に、迷わず辿り着けることです。配送や返品のルール、在庫、商品仕様、レビュー、FAQなど必要な情報が点在したままだと、どれだけ賢いAIでも、結局“それっぽい回答”に寄りがちです。
そこで鍵になるのが、AIを単なるチャットボットで終わらせず、ECに必要な情報を横断して参照し、目的に沿って提案まで進める「AIエージェント型の接客」へ寄せていくことです。ここで言うAIエージェントとは、単に質問に答えるチャットボットではなく、 EC運営に必要な複数の情報源を使って、次の行動まで導くAIを指します。
この考え方を、EC向けに実装したのが、当社の「AIデジタルスタッフ」です。
AIデジタルスタッフは、ECサイトに設置できる「AIエージェント型の接客ツール」です。 一般的なAIチャットボットのようにFAQに答えるだけでなく、 商品情報・FAQ・レビュー・マニュアルなどを横断して参照しながら、 商品提案や購入前の不安解消までを会話の中で完結させることを目的としています。
「問い合わせ対応を自動化するツール」というよりも、 売場に立つスタッフの役割をオンラインで再現するイメージに近いと考えていただくと分かりやすいかもしれません。
■Q. AIエージェントは、従来のAIチャットボットと何が違う？
従来のAIチャットボットは、基本的に「質問が来たら答える」という受け身の体験になりがちです。一方でAIエージェント型の考え方は、お客様の意図を汲み取り、必要な情報を参照し、次の一手（候補提示、比較、購入前不安の解消など）まで踏み込む点に価値があります。
実務で使えるAIエージェント型にするには、商品情報・ルール（FAQ/ポリシー）・レビューなど、複数の情報源を会話の中で横断できる形に整える必要があります。ツール名より先に、「AIが参照できる材料」と「会話で次の一手まで進める設計」が肝になります。
■Q. ECで“実務に効く商品提案（レコメンド）”とは、具体的に何を指す？
ここで言う商品提案（レコメンド）は、いわゆる「この商品を買った人はこれも買っています」だけを指しません。ECの現場で効くのは、次のような“買う理由”と“買えない理由”の両方を埋める提案です。
たとえば、
- ・目的が曖昧なお客様には「用途・予算・サイズ・好み」を会話で整理し、候補を絞って提示する。
- ・購入を迷っているお客様には「配送・返品・保証」を先回りして案内し、不安を取り除く。
- ・比較検討しているお客様には「違いが一言で分かる比較軸」を作り、意思決定を助ける。
こうした動きができると、問い合わせの削減だけでなく、CVR改善にも繋がりやすくなります。
▲AIデジタルスタッフで、顧客の曖昧な要望をAIが会話で整理している様子
■最短で試すための3ステップ
「AIで商品提案」と聞くと大掛かりに感じますが、最初は“1カテゴリだけ”で十分です。 まずは次の3ステップで、現場で動く形を作ってみてください。
① 売れ筋カテゴリを1つ選び、商品情報を“提案に必要な粒度”で揃える
対象は「売上上位」か「問い合わせが多い」カテゴリがおすすめです。 最低限の項目が揃っているか確認します。最低でも 商品名／商品説明／価格／在庫状況／カテゴリ／商品URL／画像URL は必須です。その他の項目も充実させればさせるほど、AIの判断材料になり、回答の精度向上にもつながります。
この段階で「商品フィード（例：Google Merchant Center）」に載っていない項目が多い場合は、 まずはフィードや商品マスタ側の整備が近道です。
② 購入前に迷われる質問を“上位10個”だけ作る（FAQを最小構成で）
最初からFAQを作り込みすぎず、まずは上位10個で十分です。 例えば次のように「迷いポイント別」に並べると実務で使いやすくなります。
- 配送：いつ届く？最短は？日時指定できる？
- 返品・交換：開封後OK？送料は？サイズ交換の条件は？
- 商品選び：サイズ感の目安は？どっちがおすすめ？違いは？
③ “テスト用の会話”を5本だけ用意して、回答がズレる原因を潰す
AI導入で詰まりやすいのは「回答の精度」よりも「参照する情報が足りない／古い」ことです。 まずは次のような会話を5本だけ用意して、期待する答えが返るか確認します。
- 目的起点：「プレゼントで失敗したくない。予算1万円、30代女性向けでおすすめある？」
- 不安解消：「サイズが不安。普段Mだけど、この商品はどう選べばいい？」
- ルール確認：「明日までに欲しい。最短配送と、間に合わない場合の代替案は？」
ここでズレた場合は、AIを調整する前に「参照先の情報（商品情報／FAQ／マニュアル）が足りているか」を見直すのが先です。
この3ステップまで終われば、「問い合わせ削減」と「商品提案」の両方が現実的に検討できる状態になります。
■まずは“自社の情報が、接客で使える形になっているか”を棚卸ししませんか
AI導入を始めるとき、最初に詰まるのは情報の散らばりです。商品情報、FAQ、配送・返品ポリシー、マニュアル、カタログ、社内の運用ルール。どれが最新で、どこにあり、どれが公開してよい情報なのか。ここが曖昧なままだと、AIは高確率で迷子になります。
たとえば「まずは売れ筋カテゴリ1つだけ」「FAQ上位10件だけ」といった形で 小さく試すところから始めるのも有効です。 一部の情報が整理できるだけでも、AI接客の効果は体感しやすくなります。
AIデジタルスタッフでは、商品情報に加えてマニュアルやカタログなどのオフラインデータも取り込めます。貴社の業務・データ状況に合わせて「どこから整備すると問い合わせ削減に効くか」を一緒に整理できますので、まずはお気軽にご相談ください。
■まとめ
毎日のように新しいAIモデルが登場し、AIは確実に進化しています。しかし、ECでのAI活用を成功させるために重要なのは、モデルの話をすることではなく、お客様が迷う瞬間に、欲しい情報と次の一手を提示できるかです。
まずは1カテゴリから、商品情報・FAQ・レビューなどの“材料”を最小構成で揃え、テスト用の会話でズレの原因（情報不足・古さ・表現の揺れ）を潰すところから始めるのが近道です。精度調整に入る前に、参照先の整備で体感できる改善が出るケースが多くあります。
なお、当社の「AIデジタルスタッフ」は、こうしたAI商品提案を実務で回すために、商品データ連携・FAQ/資料の参照・レビュー活用などをまとめて扱える形で提供しています。要件や体制に合わせて進め方の整理も可能ですので、必要があればお気軽にご相談ください。
