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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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？
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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
序章：2024年の生成AI業界を振り返る
2024年は生成AIが本格的に社会実装され、ビジネスのあらゆる領域で活用が進んだ年でした。OpenAIのGPT-4.5の登場をはじめ、各種テクノロジー企業が独自の生成AIを開発し、競争が一層激化しています。また、軽量で低コストなAIモデルの開発も進み、生成AIの民主化が加速しました。
日本マイクロソフト株式会社 は生成AI導入段階を上記の通り３つのフェーズに整理しています。壁打ちや独りアイデアソンのような初歩的な使い方を可能とする生成AI導入は相当程度進んでいるとのこと（Phase1.従業員のエンパワーメント）。一方で、生成AIを日常業務に組み込んで利用する（Phase2.社内DXや工程改善を推進）や、新たなサービス創出につながる（Phase3.顧客体験の改革）のレベルでの生成AI利活用事例については、各社の状況を見ても、そのユースケースの生成に苦労している状況が⾒て取れるようです。詳細は下記の資料をご覧ください。
参考：生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024 ～変革のための生成AIへの向き合い方～（経産省）
2025年の生成AIトレンド予測
AIエージェントの進化と実用化
2024年後半から注目を集めた「AIエージェント」は、2025年には実用化が進み、多くのビジネスプロセスに組み込まれると予測されます。エージェント型AIは、単なる指示待ちのシステムではなく、ユーザーの意図を汲み取り、能動的に作業を進める能力を持ちます。例えば、営業支援やカスタマーサポートの自動化など、企業の生産性向上に貢献するでしょう。このAIエージェントの活用領域については、Gartnerのレポートで図示されています。
軽量モデルの台頭とコスト効率化
従来の大規模言語モデル（LLM）は、計算資源を大量に消費するため、運用コストが高いという課題がありました。しかし、2025年には、軽量かつ高性能なAIモデルが市場に広まり、企業や個人が手軽に生成AIを活用できるようになると考えられます。特に、エッジAIの進展により、クラウドを介さずにローカル環境でAIを動作させるケースも増えると見られます。AWSのエッジAIの活用事例については、下記のリンクに掲載されています。
EC・小売の分野に見る生成AIの影響
ECカートに導入されるAIエージェント
Shopifyの「Sidekick」のようなAIエージェントが注目を集めています。商品説明の自動生成や在庫管理の最適化といった機能は、販売管理業務の効率化に新たな道を開きました。これにより、販売データの分析や需要予測が迅速に進められるようになり、在庫の過不足を未然に防ぐことが可能となったのです。また、顧客対応の自動化や、個々の購買履歴に基づいた商品提案が現実のものとなり、顧客体験の向上にも大きく貢献しています。このような技術革新は、他のECプラットフォームにも広がりを見せ、業界全体の進化を牽引すると考えられるでしょう。
小売業におけるAI主導のパーソナライゼーション
EC業界では、AIによるレコメンド機能がより高度化し、消費者の購買履歴や行動データを基に、最適な商品を提案するシステムが一般化すると考えられます。AmazonのAIショッピングアシスタント「Rufus」は、生成AIを搭載した対話型ショッピングアシスタントです。Amazonショッピングアプリ内で利用でき、ユーザーの購入意向や商品に関する質問に回答し、適切な商品を提案します。例えば、「スムージーを作るには何が必要？」といった質問に対して、必要な商品をリストアップするなど、ユーザーが商品を見つけやすくするサポートを提供するのです。
現在、Rufusは日本国内の一部ユーザー向けにベータ版として提供されており、今後さらに多くのユーザーへの展開が予定されています。詳細な仕様やUIについては、下記リンクの公式発表に画像付きで掲載されています。
コマース領域における生成AIの課題と今後の展望
生成AIの課題として、依然として「ハルシネーション（事実とは異なる回答）」のリスクが挙げられます。この問題は特に消費者向けのサービスにおいて顕著であり、誤情報によるトラブルを防ぐため、生成AIの活用範囲を明確に定めたユースケースの設計が必要です。一方で、事業者向けの生成AIソリューションは今後さらに広がりを見せると予測されています。たとえば、在庫管理や販売予測の精度向上、広告コピーや商品説明文の効率的な生成といった分野での展開が加速するでしょう。コマース領域では、消費者の信頼を損なわない形でAIを活用する仕組みの確立が求められています。
2024年の生成AI業界の進展を踏まえ、2025年にはさらに実用性を高めた形でAIが社会に浸透すると予想されます。国を問わず、DeepSeekをはじめとした諸外国のLLM（大規模言語モデル）の進展が加速しており、モデルやインフラのレイヤーとしてのAIはますますコモディティ化が進むでしょう。その結果、AIの低価格化と高速化がさらに進展すると考えられます。しかし、重要なのはその先の活用方法です。我々としては、技術の進化を活かしつつ、ユースケースをしっかりと見定めながら、事業におけるAIの導入と推進を進めていくこ必要があります。今後も課題と向き合いながら、生成AIが生み出す新たな可能性を追求していくことが大切です。
今後の連載では、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。
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