株式会社renueがAIエージェント「E-Commerce Agent」を発表、複数ECプラットフォームを自然言語で一元管理

2026年2月5日 2026年2月5日

コマースピック編集部　プレス配信チーム

株式会社renueが、ECサイト運営を行う事業者のマーケティング業務を革新する新たなAIエージェント「E-Commerce Agent」を発表しました。

同サービスは、Anthropic社が提唱するModel Context Protocol(MCP)を採用した次世代型のマーケティング自動化ソリューションとなっています。Shopify、Amazon、Meta Ads、Google Ads、Amazon Adsといった複数のプラットフォームをAIによって一元的に管理し、自然言語による指示のみで運用工数を大幅に削減することが可能となっています。

EC事業を展開する企業が日常的に直面している「複数プラットフォームにおける管理負荷」「データ統合作業の煩雑さ」「予算配分の属人化」「効果測定の困難さ」といった様々な課題を、AI技術の活用によって根本的に解決することを目指しているということです。

この記事の目次

1 サービスの概要について
2 サービス開発の背景
- 2.1 従来の課題や制約について
- 2.2 生成AIで複数のECプラットフォームを統合管理可能に
3 E-Commerce Agentの特徴

サービスの概要について

E-Commerce Agentは、Shopify・Amazon・Meta Ads・Google Ads・Amazon Adsなど複数のプラットフォームをAI技術で一元的に管理するマーケティング自動化ソリューションとして提供されます。

EC事業者が日々直面する「複数プラットフォームにおける管理負荷」「データ統合作業の煩雑さ」「予算配分の属人化」といった課題を、AIの技術力で根本的に解決するものです。

主な特徴として、以下の点が挙げられています。

AIがリアルタイムで各プラットフォームのデータを取得・分析を実施
「売上が伸びている商品の広告予算を増やして」といった直感的な指示により、複雑なマーケティング施策を即座に実行可能
Anthropic社のModel Context Protocol(MCP)を採用した設計

従来の運用方法では、各プラットフォームにログインを行い、データをダウンロードし、Excelで統合し、分析を実施し、施策を決定し、再度各プラットフォームで設定変更を実施するという一連の作業が必要でした。

E-Commerce Agentでは、この全ての作業を自然言語での対話のみで完結させることができるということです。

また、AIがプラットフォーム間のデータを横断的に分析することによって、人間では気づきにくい相関関係やパターンを発見します。

例えば「Meta Adsで獲得した顧客がAmazonでリピート購入している」といった複雑な購買行動も可視化し、最適な予算配分を提案することが可能です。

これによって、EC事業者は戦略的な意思決定に集中し、本来注力すべき商品開発や顧客体験の向上にリソースを振り向けることが可能になります。

サービス開発の背景

従来の課題や制約について

EC事業者は以下のような課題に直面していました。

管理画面の分散:プラットフォームごとに異なる管理画面を操作する必要があり、データ確認だけで1日数時間を消費していました。Shopify、Amazon、各広告プラットフォームそれぞれにログインし、異なるUIで操作する必要があり、担当者の学習コストも膨大となっていました。
データ統合の困難さ:複数ツールからデータをエクスポートしてExcelで統合する必要があり、分析に着手するまでに膨大な工数が発生していました。データフォーマットの違いや更新タイミングのズレにより、正確な統合分析が困難な状況でした。
専門人材の不足:広告運用の専門知識が必要なため、外注コストが増大していました。特に中小規模のEC事業者にとって、各プラットフォームに精通した人材の確保は困難な状況でした。
PDCAのシステム化困難:ブランドの定性的な価値とKPIなど定量的な価値を紐づけたPDCAのシステム化が困難でした。ブランドイメージの向上と売上の関係性を数値で把握できず、投資対効果の判断が感覚的になりがちでした。

生成AIで複数のECプラットフォームを統合管理可能に

Anthropic社のModel Context Protocol(MCP)の登場により、AIが外部システムと安全かつ効率的に接続できるようになりました。

MCPは、AIが各プラットフォームのAPIを直接操作し、データの取得から分析、施策の実行までを一貫して実施することを可能にする技術です。

従来のBIツールやマーケティングオートメーションツールとは異なり、自然言語での指示のみで複雑な操作を実行できる点が革新的だとされています。

AIがプラットフォームのデータを効率的に解析し、文脈に応じた最適な操作を自動判断できる時代が到来しました。

これにより、専門知識がなくても高度なマーケティング運用が可能になり、EC事業者は本来注力すべき商品開発や顧客体験の向上に集中できるようになります。

E-Commerce Agentの特徴

E-Commerce Agentは、以下の3つの特徴でEC事業者のマーケティング業務を革新するとしています。

従来のマーケティングオートメーションツールは、あらかじめ設定したルールに基づいて動作するため、想定外の状況への対応が困難でした。E-Commerce Agentは、AIが状況を理解し、最適な判断を自律的に実施するため、変化の激しいEC市場においても柔軟に対応できるということです。

統合ダッシュボード不要の自然言語オペレーション

生成AIに話しかけるだけで、全プラットフォームの情報を横断的に取得することができます。

従来のダッシュボードツールでは、複数のグラフやテーブルから情報を読み取り、自分で分析する必要がありました。

E-Commerce Agentでは、知りたいことを質問するだけで、AIが必要なデータを収集し、分析結果を分かりやすく提示します。

「今月の売上トップ5と、その商品の広告パフォーマンスを教えて」という一言で完結します。各プラットフォームのデータを横断的に集計し、商品ごとの売上と広告効果の関係を即座に可視化します。
「CPAが高騰しているキャンペーンを停止して」などの指示も即座に実行可能です。AIが該当するキャンペーンを特定し、停止処理を自動で実行します。作業完了後は結果レポートも生成されます。
「在庫が少ない商品の広告を一時停止」など、専門知識がなくても高度な広告運用が可能です。Shopify・Amazonの在庫データと広告キャンペーンを連動させた運用を、プログラミング知識なしで実現します。
「先月と比較してパフォーマンスが落ちている広告を分析して」といった複雑な分析依頼にも対応します。AIが時系列データを比較分析し、パフォーマンス低下の原因を推測して報告します。

また、定型的な操作はスケジュール実行も可能です。

「毎朝9時に昨日の売上サマリーを報告して」「週末は広告予算を20%増額して」といった指示で、継続的な自動運用を実現します。

これにより、担当者は日々のルーティン作業から解放され、戦略的な業務に集中できます。

リアルタイムデータ分析

Shopify・Amazonの売上データとMeta Ads・Google Ads・Amazon Adsの広告効果をAIがリアルタイムで相関分析します。

従来のアトリビューション分析ツールでは、データの取得から分析結果の出力まで数日を要することもありましたが、E-Commerce AgentはAPIを通じてリアルタイムにデータを取得し、即座に分析結果を提供します。

ROASの高いキャンペーンを自動で特定します。各プラットフォームの広告費と売上貢献を横断的に比較し、最も効率の良いキャンペーンをランキング形式で表示します。予算の再配分提案も自動生成されます。
「どの広告が売上に貢献しているか」を即座に可視化します。マルチタッチアトリビューションにより、顧客の購買ジャーニー全体を把握し、各広告接点の貢献度を算出します。
従来数日かかっていたデータ分析が数秒で完了します。複数プラットフォームのデータ統合、クレンジング、分析をAIが自動で実行するため、人手による作業が不要です。
異常検知機能により、パフォーマンスの急激な変化を即座に通知します。CPAの高騰、CTRの低下、在庫切れによる機会損失などを早期に発見し、対応を促進します。

また、AIは単なるデータの可視化だけでなく、分析結果に基づいた具体的なアクションを提案します。「Meta Adsの夏セールキャンペーンが好調なので、予算を20%増額することを推奨します」といった形で、次に取るべきアクションを明確に示します。

これにより、データ分析から施策実行までのタイムラグを最小化し、市場の変化に素早く対応できます。

さらに、長期的なトレンド分析や季節性の把握も可能です。過去のデータを学習したAIが、将来の売上予測や最適な広告投下タイミングを提案します。計画的なマーケティング戦略の立案をサポートします。