本記事ではEC業界で事業を展開する皆様に向けて、生成AIを活用した業務改善や効率化に役立つ情報をお届けします。この連載は、エクスプラザ社の高橋さんとコマースピックの舟本がざっくばらんに話した内容をAIにて加工し、記事にしています。高橋さんの知見や最新のトレンドをわかりやすく解説し、読者の事業成長の一助となれば幸いです。
また、EC運営に携わる方からの、「煩雑な日々の業務を生成AIを活用して簡単にできないかな？」といったご連絡をお待ちしています。ちょっとした疑問や質問などを頂けましたら、この連載を通して回答させていただきます。
高橋 一生（Kazuki Takahashi）
株式会社エクスプラザ 代表取締役CEO
複数のスタートアップの共同創業を経て、株式会社メルカリにプロダクトマネージャーとして入社。その後株式会社エクスプラザを創業し、2023年より生成AIの法人導入支援事業「EXPLAZA 生成AI Partner」を開始。2024年６月より、生成AIのPoC開発やAXを支援するパッケージ、同年９月より、コンテンツ作成AI「Mark」を展開中。2025年１月に、株式会社松尾研究所との資本業務提携を発表。
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ECでどう使う？生成AIに関する質問を受付中！！
数々の企業に生成AIの分野で支援をしているエクスプラザ社の高橋さんに、コマースピック読者から生成AIに関する質問を受け付けています。
- 生成AIってどうやって使えば良い？
- ChatGPT以外の情報を知りたい！
- チームで生成AIをうまく使うには？
などなど、本当に些細なことからで結構ですので、お気軽にご連絡ください。
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この記事の目次
AI Overviewとコンテンツマーケティングの変化
Googleは検索時に生成AIによる「AI Overview」を提供し始めたことで、消費者は検索結果ページの段階で疑問を解決できるようになり、従来のようにオウンドメディアへ流入してくれないケースが増えています。
これまでのようにニッチキーワードでアクセスを稼ぐコンテンツマーケティングは通用しにくくなり、EC事業者は商品ページやコラムの内容をより深く、一次情報に基づいた形にアップデートする必要があります。例えば商品レビューや比較記事の質を高めたり、生成AIが答えきれない個人的な体験やこだわりを盛り込んだりすることが重要です。
大企業と中小企業のAI導入の温度差
従業員が数千人規模のエンタープライズ企業では、人口減少や人手不足を背景に、AI導入が経営課題として捉えられています。役員やDX部署がトップダウンで横断的な導入方針を示し、組織全体でどこにAIを入れるかを検討する動きが強まっています。
一方、100人未満の小規模事業者にとっては、そもそもDX推進室が存在しない場合も多く、課題意識は限定的です。まずは記事生成ツールや画像生成ツールを使って日々の業務負荷を減らすところから始めるのが現実的です。
一方、小さい会社はまずAIの活用により日々の運用負荷を軽くして、そこから経営課題に意識が向かう流れになるのが一般的でしょうか。
トップダウンとボトムアップの両輪が必要
AI導入は経営層の宣言と現場の納得の両輪が不可欠です。トップダウンでAI活用の方針を示さないと既存のワークフローを置き換える手間に現場が抵抗します。一方、現場がAIをポジティブに捉え、実際にツールを使いこなして課題解決の事例を積み上げていかないと本当の意味で浸透しません。DXブームを経験した企業は横断部署が整っているため導入が早いという指摘もありました。
DXの土壌が整っている会社様はAI導入の進みも早いですね。10年かけてデジタル化してきた土壌がある会社で、AI導入のハレーションが起きにくいのは想像しやすいかと。
DXが未成熟でもAIは導入できる
「データが整っていないからAIは無理」と諦める必要はありません。基幹システムのリプレースが難しい企業でも、ブラウザを操作するAIエージェントを活用すれば、既存システムのUIを自動で操作させて効率化することが可能です。散在するデータやバラバラなドキュメントも、読み込みさえ工夫すればAIが判断して推進してくれる余地があるのです。DXが進んでいない組織ほど、部分的な自動化から業務改善が始めやすいでしょう。
小規模事業者は運用負荷の軽減から
小規模なEC事業者にとっては、いきなり組織全体を変えるのではなく、日々のタスクをAIで軽くすることが第一歩です。例えば生成AIでメルマガの草案やブログ記事を書かせたり、画像生成で広告バナーを作ったりすれば、数人のチームでも質の高いアウトプットを量産できます。まずは経営者や担当者がいろいろなツールを触ってみて、自社の業務に合う活用法を模索する姿勢が求められます。
以前よりもツールの精度が高くなっているので、まず触ってみることが大切です。画像生成を例に挙げると、ここ１年で品質が上がり、使いどころが増えてきたと実感しています。
生成AIによるクリエイティブ強化
画像生成AIの品質向上により、特集ページや商品イメージを簡単に作り出せるようになりました。広告やLP用の画像を量産してABテストを繰り返すといった運用にも適しており、アパレルなら影の位置を細かく調整するなどの微修正もAIが手軽にこなします。EC店舗では事前にイメージを共有しながらデザインの議論ができるため、制作工程の効率化が期待できます。
生成AIの限界と人間のクリエイティブ
生成AIは業務効率化に大きく貢献する一方、ブランドを強めるような飛び抜けたアイデアや説得力のあるコンテンツを生み出すのはまだ難しいです。最終的な判断や方向性の決定は人間に委ねられることからも、AIを使ったからといってクリエイティブ能力が不要になるわけではなく、むしろAIの出力を取捨選択する編集力や「決める力」がますます重要になるのです。
AI活用はマネジメント能力を磨く
AIを上手に使うためには「どう指示を出せば思った通りのアウトプットが出るか」を考える必要があります。これは部下に仕事を任せる感覚に近く、AIとのやり取りを通じてマネジメントスキルも鍛えられる可能性も考えられます。エンジニアが複数のAIにタスクを割り振り、出来上がったコードを統合する様子はまさにマネージャーのようで、AI利用が組織育成にも波及するでしょう。
検索からAIインターフェースへのシフトと一次情報の価値
検索回数は増えているものの、１ユーザー当たりの検索数は減り、YouTubeやTikTokなど他の情報源にシフトしているというデータもあります。今後はAIを通じた質問・回答の割合が増え、ECのコンテンツも「AIに読み取られるかどうか」が競争軸になるかもしれません。
そこで重要になるのが一次情報です。取材や商品体験などAIが持たない情報を取りに行くこと、専門家の視点で記事構成やストーリーを練ることが、コンテンツの価値を高めると述べています。商品レビューにしても、実際に使った人の独自の感想が価値の源泉になり、単純なAI生成文章との違いを生み出します。
ツールの変化に備えるデータ管理
生成AIのツールは次々に刷新されるため、特定サービスにデータを閉じ込めないことが重要です。どのツールに移行しても記事データや生成履歴を移せるように、テキストファイルなど扱いやすい形式での保管が現時点ではおすすめです。ChatGPTなどのメモリ機能を活用しつつ、過去の議事録や経緯を残しておくことで、新しいツールでもすぐにコンテキストを引き継いだ出力が可能になります。
AI導入に伴う役割の変化と未来
AIが担当するのは主に中間的な作業、つまりデータ整理やドラフト作成などです。人間は仮説を立てる企画力や取材・営業など対人領域、そして最終的な意思決定という「前後」の部分に価値を発揮するようになり、仕事の意味が変わっていきます。エンジニア領域でも同様で、コードの初稿生成やテストなどはAIが担い、人間は仕様策定や責任範囲の設計に注力することになるでしょう。そうした変化に柔軟に対応できる体制づくりが、EC事業者にとって中長期的な競争力になります。
以上、エクスプラザ高橋のAIトレンド探訪記でした。
今後も、実務的な生成AIのトレンドや活用方法を２～３か月ごとに公開していく予定です。現在、EC運営においてお困りなことやもしかしてAI活用によってもっと簡略化できる業務があるのではないかとお悩みの方はお気軽にご連絡をお待ちしております。
ECでどう使う？生成AIに関する質問を受付中！！
数々の企業に生成AIの分野で支援をしているエクスプラザ社の高橋さんに、コマースピック読者から生成AIに関する質問を受け付けています。
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