AIを活用してECサイトの運用を効率化する7つの機能とは？

近年、ChatGPT をはじめとする生成AIの進化により、ECサイトの運営を取り巻く環境は大きく変化しています。現在では、OpenAIのGPTシリーズだけでなく、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、各種業務特化型AIなどが登場し、AIは一部の先進企業だけのものではなく、実務に組み込まれる存在になりました。

こうしたAIの普及により、ECにおける機能実装や日々の運用方法も、従来の前提を見直す必要があります。商品説明文の作成、コンテンツ制作、顧客対応、データ分析など、これまで人手で行ってきた業務の一部は、AIを前提に再設計できるようになってきました。

一方で、AIを導入したからといって、すべての業務が自動化され、成果がすぐに出るわけではありません。重要なのは、AIが得意とする作業と、人による判断や設計を切り分け、業務の中でどう活用するかを整理することです。

◆AIの活用で効率化するECの7つの機能

本日は、インターファクトリーでマーケティングを担当している筆者が、AIを活用することで効率化できるECの7つの機能について解説します。

AI活用で効率化するECの7つの機能

AIを活用することで効率化が加速するECの7つの機能をそれぞれ解説します。

機能① 対話型AIチャットボット

ECサイトでは、実店舗のように販売スタッフが接客することができないため、チャットによるWeb接客機能を実装する方法が用いられます。

◆利用者がチャットを利用するシチュエーション（例）

すでにEC向けWeb接客ツールでは、AIチャットボットサービスが提供されており、導入しているECサイトも少なくありません。

AIチャットボットは、ユーザーがチャットで入力した質問に対して、最適な回答を返します。チャットに利用されているAI技術には以下の2つがあります。

◆2つのAI技術

参考：株式会社ユーザーローカル「チャットボットを導入するなら知っておきたいAIのこと」

現在提供されているAIチャットボットサービスの多くが「① 機械学習」によるAIで、手頃な料金で利用できるものが多いのですが、その分、高精度なAIには劣ります。

「② ディープラーニング」によるAIチャットボットサービスは、導入するだけでも数百万円かかるほど高価なものが多く、また、有効な回答を得られるようにするために多様な学習用データセットが必要になるため、精度を高めるまでに時間を要します。

しかし現在では、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の登場により、高度な対話性能を持つAIを比較的容易に活用できる環境が整っています。

その結果、ECサイトのFAQや商品データをもとに、ユーザーの質問に自然な文章で回答したり、必要に応じて有人対応へ引き継ぐといった使い方も現実的になりました。

対話型AIチャットボットは、EC運営における問い合わせ対応の自動化だけでなく、購入前の不安を解消する補助役といえる存在になってきています。

機能② 商品説明文の自動作成

ECサイトで商品を売るためには、商品情報の掲載が不可欠です。この、商品情報を制作するための業務は、3つの作業の頭文字を取って「ささげ業務」と呼ばれます。

取り扱い商品数が多いECサイトでは、この「ささげ業務」の頻度も量も増えるため、担当者の負荷が高くなります。

◆「ささげ業務」の3つの作業

AIは「ささげ業務」の支援ツールとしても大いに活躍すると期待できます。

例えば、ChatGPTを使用すると、従来はライターが苦労して作成していた商品説明などの文章が即時に作成できます。

試しに、GPT-5.2で以下のプロンプト（命令）を入力し、商品説明文の作成を依頼してみました。

10秒程度で、上記の商品説明文が出力されました。さらに修正が必要な場合には、追加のプロンプトを与えることで改善案を作成してくれます。また、複数パターンの文章の作成依頼にも、プロンプト次第ですぐに回答を提示してくれます。

筆者も実際に使用してみて、すでに、EC業務が未経験、あるいはライティングが不得手な人間が作成した文章よりも優れた文章を、短時間で作成できると感じました。

しかし注意すべきは、AIが生成する文章は「平均的で無難」になりやすいという点です。生成AIは、過去に学習した大量の文章パターンをもとに文章を組み立てるため、下記のような傾向があります。

◆AIにより生成された紹介文の特徴

その結果、「間違ってはいないが、売れる理由も伝わらない説明文」が量産されてしまうリスクがあります。特に、複数の商品において同じような表現が並ぶと、サイト全体の訴求力や信頼感を損なう要因にもなります。

2025年現在の現実的なAI活用の位置づけは、商品説明文をゼロから考える代替ツールではなく、下書きや量産の補助です。訴求軸やターゲットごとの表現、あるいはブランド表現や注意事項といった調整は人が行うといった役割分担を行うことで、作業効率を大きく高めつつ、説明文の質を維持することができます。

機能③ SNS運用の自動化

ユーザーとのコミュニケーションではSNSは有効な手段となります。ECでは広告のためにSNS投稿を用いることもありますが、投稿が宣伝ばかりでは、フォロワーが離れやすく、アカウントの影響力を維持することが難しくなります。

そのため、自社アカウントに最適な投稿が何かを分析・調査しながら、最適にSNSを運用していくことが大切になります。このようなSNS運用でも、AIを活用した効率化が進んでいます。

例えばX（旧Twitter）向けには、Bsidefunny株式会社が提供する「TwitterRobot」のように、ユーザー検索やアクション実行、投稿文案の作成支援などをまとめて行うツールもあります。従来のSNS運用の一部の作業をAIが代行することで、SNS運用担当者の作業工数を85％削減できる可能性があるとされています。

参考：PressWalker「【ChatGPT搭載】Twitter運用自動化ツール」（Bsidefunny株式会社、2023年3月14日発表）

◆「TwitterRobot」で自動化できる業務

引用：PressWalker「【ChatGPT搭載】Twitter運用自動化ツール」（Bsidefunny株式会社、2023年3月14日発表）の「TwitterRobotの製品特徴」より

もちろん、AIが優れているといっても、現時点では、必ず成功するコンテンツの自動作成などは現実的ではありませんが、今後は、ルーティン業務やレポーティングなどの作業をAIツールに任せるという方法が主流になっていくのではないでしょうか。

機能④ ブログ記事の自動作成

Webサイトの集客施策として、サイト内にブログを設置し、ターゲット層がキーワード検索した際に検索結果の上位に記事が表示されるようにSEO対策を施して、アクセス数を増やす方法があります。この方法では1記事ごとに対策が必要なため、記事を完成させるまでに時間と手間がかかります。

記事のライティングを外注している企業も多いと思いますが、近年はChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、構成案づくり、下書き作成、表現の調整など、記事制作の一部を効率化しやすくなりました。外部ツールを使っても、自分でプロンプトを設計して作成しても、制作スピードを上げられる点は大きなメリットです。

ただし、AIで記事を「大量に作る」こと自体が目的化すると危険です。

例えば、Googleでは自動生成したコンテンツの使用自体は禁止していませんが、検索ランキングの操作を目的として生成された記事はスパムと判断することなどが明示されています。Googleは、自動システムあるいは人間がポリシーに違反しているコンテンツと挙動の両方を検出しており、違反が認められたサイトは、検索結果の掲載順位が下がったり、検索結果に表示されなくなったりする場合があります。

参考：Google検索セントラル（検索の基本事項）「Google ウェブ検索のスパムに関するポリシー」

そのため、AIを使う場合でも、最終的には人の編集工程を前提にし、一次情報や自社の知見、検証結果など「独自の価値」を足していくことが重要です。

単なる要約や一般論の量産ではなく、読者の意思決定に役立つ形に仕上げることで、AI活用による効果が最大化されるのです。

機能⑤ CRM関連の運用（分析・コンテンツ配信など）の自動化

売上を伸ばすうえで重要なのは、新規獲得だけでなく「リピート購入」をどう増やすかです。ECでは、購買履歴や行動データをもとに顧客をセグメントし、メール・SMS・アプリ通知などで継続購入を促すCRM施策が定番になっています。

そして近年は、このCRM運用そのものにAIが組み込まれ、セグメント設計の補助、配信コンテンツのたたき台作成、施策アイデアの提案などを運用画面の中で進められるようになっています。

例えばSalesforceは、マーケティング／コマース領域でEinstein Copilotを含む新機能を打ち出しており、日々の運用をAIで支援する方向性を明確にしています。

参考：Salesforce「Salesforce Unveils New Einstein 1 Marketing and Commerce Innovations to Power the Complete Customer Journey with Unified Data and Trusted AI」（2024年5月22日掲載）

ただし、AIが提案したセグメントや文章をそのまま採用すれば成果が出るわけではありません。AIは「入力されたデータ」と「与えた条件」の範囲でしか最適化できないため、人の手による顧客データの整備（属性の欠損、ID統合、配信同意、除外条件など）と、最終的な施策判断・チェックは依然として不可欠です。

うまく使うコツは、AIに丸投げするのではなく、CRM担当者が「セグメントの仮説作り」と「配信文面の初稿作成」をAIに任せ、効果検証と改善に時間を寄せることです。

機能⑥ サイト内表示のパーソナライゼーション

ECサイトを訪れたユーザーに初回購入を促すための仕組みづくりと運用も大切です。初回購入者向けの特典を用意することで、新規ユーザーの購入意欲を促進します。

◆初回購入を促進するための施策（例）

そのために役立つのが、AIを搭載したパーソナライゼーションツールです。

AIツールを使用することで、サイトを訪れたユーザーが「新規顧客」か「既存顧客」か、また購入実績の有無などを識別して判定し、ユーザーごとに、サイトのトップページに異なるコンテンツやバナーを表示できるようになります。

◆AIツールで表示するバナーを判定（イメージ）

ECサイトの見せ方をパーソナライズすることで、ユーザーの購入意欲を促進したり、意思決定を後押ししたりすることができます。上図でも示したように、この機能は新規だけでなくリピート購入施策にも使用できます。

機能⑦ 企画やアイデアの洗い出し

企画やアイデアを洗い出す際の優れた味方として、AIツールを利用することもできます。以下は、ChatGPT 5.2を使用して筆者が与えたプロンプトとその回答です。

手元のスマートフォンですぐに時間を確認できる現代では、それほどニーズがなさそうな置時計の新商品について、アイデアを考えてほしいと依頼してみたところ、かなり具体的でユニークなアイデアを提案してくれました。

ルーティン業務やいわゆる「作業」と呼ばれる領域だけではなく、クリエイティブ領域でもAIの働きによる進化が進んでいます。

まとめ

2025年時点では、ChatGPTをはじめとする生成AIはすでに実務で使える水準に達している一方で、誤情報の混入、権利面の配慮不足、個人情報・機密情報の取り扱いといったリスクは依然として残ります。

だからこそ重要なのは、AIを使うかどうかではなく、「どの業務に」「どこまで」「どんなルールで」使うかを決め、検証と改善を前提に運用へ組み込むことです。

AIは、単発の便利ツールというより、ECの作業設計そのものを変えるツールになりつつあります。小さな業務から試し、成果が出たものを標準化していくという積み上げが、数か月後の運用効率と売上の差になります。

そして今は、生成AIの選択肢が一気に増え、無料で使える範囲だけでもできることが大きく広がっています。まずは気になるAIを実際に触ってみて、「自社のEC業務だとどこに効くか」を確かめてみてください。