ECサイト運営とカスタマーエクスペリエンスにおける会話型AI

今日、顧客はECブランドにより多くのものを期待しています。

もちろん、買い物をする際には、優れたサービス、高品質な商品、そして充実したコミュニケーションといった「基本」を求めています。

しかし、今日の世界中の顧客層の大半はインターネットとともに育ち、あらゆるチャネルでどこからでもほぼ何でも購入できる環境で成長してきたことを考えると、彼らはさらに多くを求めています。

彼らはパーソナライズされたおすすめ、24時間365日のカスタマーサポート、そして適切な商品を選ぶことから購入や返品に至るまで、摩擦のない体験を求めています。そこで会話型AIプラットフォームがECビジネスのスケールを支援します。

60%以上の消費者が、すでに買い物に会話型AIを利用しています。CXリーダーにとって、これは前例のない機会を意味し、顧客対応の95%をAIで処理できます。

これは人間のエージェントの95%を置き換えるという意味ではなく、彼らの役割を定型業務の処理担当者から複雑な問題解決者や関係構築者へと変革することを意味します。

本記事では、ECにおける会話型AIというエキサイティングな世界に、そのメリットとユースケースとともに踏み込んでいきます。これらを応用することで、ECビジネスはEC運営を変革し、具体的な成果を達成できます。

ECにおける会話型AIとは？

現代の顧客は、ウェブからモバイル、ソーシャルプラットフォームへと止まることなく素早く移動します。買い物客は購入するよりも閲覧することが多いですが、すべてのタッチポイントでオンラインの購買体験を適切に設計すれば、クリックを売上に変えることができます。

この不確実性を減らし、買い物客が閲覧から購入へと自信を持って進めるよう支援するために、商品ページに直接組み込まれたAI駆動の音声アシスタントは新たなフロンティアを表しています。

ECにおける音声アシスタントは、ユーザーが商品情報とどのように関わるかを再定義します。統合された音声システムは、speech-to-text（STT）でユーザーの質問を捉え、大規模言語モデル（LLM）で意図を解釈し、text-to-speech（TTS）で自然に応答します。これらすべてが低レイテンシと組み込みのコンテキストで行われます。

これらは店舗内の販売スタッフのように機能し、買い物客と自然に会話し、質問に答え、商品を比較し、選択を導きます。すべてリアルタイムで、実店舗環境で人間の販売アシスタントと接するのと同じように対話します。

例えば、Amazonの会話型AIボットであるRufusは、ニーズに最適な商品を見つけるために2億5,000万人以上の買い物客に利用されました。ショッピングの過程でこうしたボットを利用する顧客は、購入を完了する可能性が60%高くなります。

ECにおいて会話型AIはどのように機能するのか？

会話型AIは高度なテクノロジーを組み合わせて、人間が言っていることを理解するだけでなく、人間のように応答できるボットを作り出します。

プロセス全体において4つの主要コンポーネントが重要です。

• 自然言語処理（NLP）：基盤となるのが自然言語処理で、「私の注文はどこですか？」や「これを小さいサイズに交換したい」といった顧客のテキストまたは音声入力をシステムが理解できるようにします。

• 自然言語理解（NLU）：システムがユーザーの入力を理解すると、NLUがコンテキストとニュアンスの理解を助けます。顧客はしばしば同じニーズを異なる、あるいは曖昧な方法で表現します。

「まだ届いていません」「私の荷物がまた遅れています」「注文をまだ待っています」などは、すべて同じ質問をしています。NLUは、明示的なリクエストがなくても、これらのバリエーションを配送遅延／注文追跡の意図に結びつけます。

• 機械学習と大規模言語モデル（LLM）：現代の会話型AIは、過去のサポート質問、商品カタログ、FAQ、ポリシーで訓練され、ボットというよりも訓練されたサポートエージェントのように感じられる正確な応答を生成します。

• バックエンド統合：会話型AIは、ECシステムに接続されたときに真に価値を発揮します。会話型AIシステムは、注文管理システム、CRM、在庫管理・ERPシステムやその他のプラットフォームに接続され、リアルタイムの情報を顧客に提供します。

• オムニチャネル展開：オムニチャネル会話型AIの中核には、チャネルに依存しないインテリジェンス層があります。同じNLP、NLU、対話ロジック、LLMがすべてのチャネルを支えます。WhatsAppで「私の注文はどこですか？」と尋ねた顧客は、ウェブチャットや音声IVRと同じ正確な応答を得られます。

ECにおける従来型チャットボットと会話型AIの違い

一見すると、従来型チャットボットは両方とも会話型AIチャットボットとかなり似ているように見えます。

どちらも、ショッピングの過程における重要なポイントで支援を提供し、顧客と関わるように設計されています。多くの場合、ウェブサイトやモバイルアプリのチャットウィンドウに配置され、買い物客が店舗体験で得られるような顧客との会話を模倣します。

しかし、両者の類似点はここまでです。インターフェースは馴染み深く感じられますが、会話型AIがオンラインの買い物客と対話できる方法は完全に革命的です。

なぜなら、ECチャットボットは、事前に決められた一連の応答にコミュニケーションを制限するルールベースのシステムに限られているからです。何らかの価値を得るには、チャットボットのルールに従わなければなりませんでした。

例えば、こうしたFAQベースの支援は顧客にとって制約が多いと感じられます。硬直したメニューを提示し、既定の回答にたどり着くために一連の事前設定された選択肢へとユーザーを誘導します。

しかし、こうした制約は会話型AIのおかげで過去のものとなりました。今日、AI搭載チャットボットは聞き、会話し、学習することができ、基本的なスクリプトをはるかに超える応答を提供できます。

会話型AIはユーザーが言っていることを理解するだけではありません。ルールベースのシステムでは決してできなかった応答を生成することもできます。機械学習、NLP、生成AIといった高度なテクノロジーにより、リアルタイムの会話の中で適切かつ関連性のある応答を作り出すことができます。

顧客が対話するにつれて真に成長し深まる会話を持つことが、会話型AIの核心です。ユーザーの応答から学習し、提案を取り入れ、人間のエージェントと同じように買い手の購買過程全体を通して顧客を導くことができます。

会話型AIはECのカスタマーエクスペリエンスをどのように改善するのか？

AI導入のメリットは、小売業界やEC業界全体ですでに実感されていますが、特定の分野でより顕著です。

例えば、回答者の46%が新しい商品やサービスの市場投入までの時間の短縮を報告し、42%が顧客維持率とロイヤルティの向上を実感し、41%が従業員の生産性向上を経験しています。

これらの成果は、運営の俊敏性から顧客満足度、労働力の効率性に至るまで、AIが小売・ECビジネスにもたらす具体的な価値を示しています。

1. 繰り返される質問を解決する

Retellでは、さまざまなECビジネスと密接に協力してきましたが、カスタマーサポートの管理がしばしば最も困難な側面の一つであることに気づきました。顧客の苦情への対応、タイムリーな応答の提供、複数言語でのサポート管理など、常に改善の余地があります。

さらに、プロモーション、休暇シーズン、新商品発売などの繁忙期は、サポートチームに大きな負担をかけます。実際、75%のカスタマー担当者が2024年に過去最高のチケット量を経験しました。

良いニュースは、それらのサポートチケットの80%は会話型AIによって簡単に解決できるということで、以下のような質問が含まれます。

• 注文の詳細

• 返金、交換、返品

• 配達・配送に関する質問

• 支払い・請求に関する問い合わせ

会話型AIは、自然言語処理、機械学習、その他のAIテクノロジーを使用して顧客の意図を理解し、人間のように自然な会話形式で応答します。

ECプラットフォーム、決済ゲートウェイ、ERP、CRMなどのシステムに直接統合され、リアルタイムのデータを引き出します。そのため、顧客が「私の注文はどこですか？」と尋ねると、ライブの注文状況を取得し、追跡リンクを即座に共有します。

その結果、サポートチームは基本的で繰り返される質問への対応から数時間を節約でき、真に人間の注意を必要とする複雑で影響の大きい顧客の課題に集中できます。

2. 会話型AIはカスタマーサービスをアクセスしやすくする

ECリーダーもエージェントも同様に、より迅速なサービスを提供するよう迫られていると感じています。かつてはVIPサービス（即時返信や常時稼働のサポートなど）と考えられていたものが、今では基準となっています。

実際、消費者のほぼ4分の3（74%）が、AIにより、カスタマーサービス向け会話型AIが24時間365日利用可能であることを今や期待していると述べています。

EC向けの現代の会話型AIは、24時間対応でこのギャップを埋め、サポートをより迅速に、より自然に、より包括的にします。Retellのようなプラットフォームは、エンタープライズ向け会話型AIプラットフォームとして、人間のように自然なトーン、テンポ、さらには感情知能を実際の電話に取り入れ、企業が運営コストを増やすことなくサポートをスケールできるようにします。

企業にとってこれは、スケーラブルで効率的であるだけでなく、深く人間的なカスタマーサービスを意味します。これは、スクリプト化されたチャットボットでは決して実現できないものです。

3. パーソナライズされたおすすめがコンバージョンを高める

ECブランドは、大半の訪問者が購入前に離脱するという、根強くコストのかかる課題に直面しています。平均のカート追加率は約8%前後で推移しており、10人に1人未満の訪問者しか商品へのコミットメントによる購入意図を示さないことを意味します。

そのうちのごく一部しか完了した注文にコンバージョンせず、典型的なコンバージョン率は1.5〜2.5%の範囲です。

商品を追加した訪問者の中でさえ、70%以上が購入せずにカートを放棄します。これらのギャップは、以下によって引き起こされる根強い摩擦を反映しています。

• 機能の混乱や選択肢の過多

• 微妙な比較のための、個別に合わせたガイダンスの欠如

• 商品が固有のニーズをどのように満たすかを理解する際の摩擦

• 価格差、返品、配送、互換性に関する不安

静的なヘルプテキスト、FAQページ、ライブチャットウィジェットのような従来のデジタルサポートの仕組みとは異なり、ECにおける音声アシスタントは装飾的な追加機能ではありません。以下を提供します。

• より速く、より自然な対話 – 人間は入力するよりも4倍速く話すことができます。

• コンテキストを認識したおすすめ – AIエージェントはあなたが指定した商品情報ドキュメントを参照し、コンテキストを提供し、非常に個人的で個別の問い合わせに対して個別に合わせた比較を提供できます。

• 認知負荷の軽減 – 買い物客は、現在のサイトを閲覧したり、新しいタブを開いて他の安心材料を探したりするために購入ファネルから離脱するのではなく、流れの中にとどまります。

CXに注力するエンタープライズコマースチームにとって、音声アシスタントは、購買決定に影響を与えるまさにその瞬間に不確実性を解消することでコマースの成果を促進する、コンバージョン重視の体験です。

4. マルチチャネル、多言語対応を可能にする

ECビジネスが世界規模でスケールするには、異なる言語を話し、複数のデバイスを使用する顧客をサポートできる必要があります。

ハーバードの調査によると、消費者は「情報が母国語で提供される場合、購入する可能性が72%高くなる」ことがわかっています。加えて、顧客はいつでもどこでもサポートにつながれるよう、オムニチャネル体験を提供してくれるブランドを好みます。

AI音声エージェントは、人間のチームが必要とするすべてのリソースや投資なしに、こうしたシームレスな対話を実現するのに役立ちます。

Retell AI は50以上の多言語対応で、さまざまな複数の音声・デジタルチャネル上で動作します。これは顧客がどのように対話するかを選択でき、購入の途中でチャネルを切り替えることさえできることを意味します。

ソーシャルメディア、ウェブサイト、ECチャネルのいずれで接続しても、あなたのAI音声エージェントは過去のすべての対話を十分に把握しています。

ECファネル全体で会話型AIがどこに適合するか

調査によると、AI導入はECで最も進んでおり、少なくとも59%の企業が「非常に進んだ」AI導入を報告しています。

商品の発見から購入後のサポートまで、会話型AIは購買過程を効率化する革新的な方法を提供します。注文処理や在庫更新のような繰り返しのタスクを処理し、エラーを減らし、リソースを解放できます。

不正検知、サイバーセキュリティ、需要予測、商品最適化にも使用できます。

いくつかのトップアプリケーションを見ていきましょう。

1. AI搭載のショッピング支援

人々の買い物の仕方が変わったように、彼らの期待も変わりました。2025年のDHL EC報告書によると、AI搭載のショッピングアシスタントは、顧客が最も求めるショッピング機能です。

今日の顧客はパーソナライズされた支援を求めており、小売業者がそれを提供すると、次のような成果で報われます。

• 提供しないオンラインストアと比較して4.5倍高いコンバージョン率

• 平均注文額（AOV）が最大369%増加

• 買い物客がサイトに到着した瞬間から関与し、導かれたため、直帰率が最大45%低下

その成功を受けて、Pinterestのようなブランドは、パーソナライゼーションを次のレベルに引き上げるために、6億人のユーザー向けに会話型AIボットを立ち上げています。ボットに話しかけるだけで、ユーザーが探しているものをまさに提供します。

従来のおすすめはよりシンプルでした。これを選んだら、次にこれをおすすめする、というものです。しかし、会話型AIはクリックや過去の購入だけに依存するわけではありません。以下を組み合わせます。

• 閲覧履歴

• 購入行動

• カートの活動

• 位置情報、デバイス、時間

• ライブチャットの応答

例えば、リピーターの顧客が「似ているけどもっと安いものを見せて」と尋ねると、AIは即座に過去の購入と価格感度を参照します。

このレベルのパーソナライゼーションにより、買い物客は自分のニーズが理解されていると感じ、当然ながら購入の可能性を大幅に高めることができます。

2. インテリジェントな商品検索と発見

オンラインの買い物客はオンラインで「検索」したいとは思っていません。彼らは店舗スタッフと話すのと同じくらい自然に感じられる体験を求めています。しかし、ほとんどのEC検索エンジンは、依然としてすべてのユーザーのクエリを、リアルタイムの対話ではなく、キーワードの静的な文字列のように扱っています。

• 効果的でない検索体験のせいで、ブランドは刻一刻と収益を失っています

• 75%の買い物客は、関連性のない、または不正確な検索結果を得るとサイトを離れます

• 顧客はコンバージョンしません。商品が適切でないからではなく、検索が失敗したからです

会話型検索がまさにこれを可能にします。会話型検索は、完全一致のキーワードに頼るのではなく、自然言語処理（NLP）と人工知能（AI）を使用して双方向の会話を促進します。意図を解釈し、一連の適応的でインテリジェントな質問を通じてユーザーを関連する結果へと導きます。

例えば、AmazonのRufusの会話型AIは、顧客が適切な決定を下せるようパーソナライズされたおすすめを提供します。顧客は次のことができます。

• 商品に関連する質問をする（「ヘッドフォンを買うときに何を考慮すべきか？」や「適切な保湿剤を選ぶ際に考慮すべきこと」など）

• 他の具体的なユースケースに基づいて商品を発見する（「妻の誕生日のギフトアイデア」など）

• 選択肢の比較で助けを得る（「4K OLEDテレビと4K LEDテレビはどちらが良いか？」など）

• 最新の商品情報を得る（「トップのゲーミングノートパソコンを提案して」など）

3. 注文追跡

顧客は注文に関してしばしば我慢できないもので、WISMO（私の注文はどこ）の問い合わせがサポートチケットの20〜40%、着信電話の最大50%を占めることも不思議ではありません。繁忙期には、その数字はさらに高くなる可能性があります。

これらのリクエストを手動で処理すると、エージェントの時間が大幅に無駄になり、顧客をいらだたせます。AI電話応答サービスを使えば、ECブランドはこれらの通話を自動化し、リアルタイムの注文追跡を提供できます。

忘れてはならないのは、コストへの影響が甚大であることです。同じWISMOの質問に何千回も答えることは、サポートリソースの莫大な浪費です。会話型AIと比較すると、少なくともそれらのクエリの80%を削減し、4分の1の価格で即座の応答を提供できます。

Retell AI の有能な音声エージェントは、次のことができます。

• 意図を特定する

• コマースまたはフルフィルメントシステムに安全にアクセスする

• 「もう発送されましたか？」のような自然な言い回しを理解する

• リアルタイムの追跡更新を取得する

• あらゆるチャネルで正確で即座の応答を提供する

これにより、顧客が期待する透明性を提供し、チームの繰り返しの手作業を削減します。

4. 顧客の交換と返金

オンラインショッピングの性質上、ECビジネスは実店舗よりもはるかに高い返品率を経験します。

米国では、2025年に販売された全小売商品の実に15.8%が返品されました。

返品をどのように扱うかによって、顧客が離れていくか、あなたのブランドの支持者になるかが決まります。

硬直したキーワード駆動のスクリプトである汎用的なボットとは異なり、AIエージェントは大規模言語モデル（LLM）の上に構築されています。自然な人間の言語を理解し、ユーザーが本当に望んでいることを見極め、彼らの気分さえ察知できます。

顧客が何を望んでいるかをAIが把握すると、あなたのバックエンドシステムと通信します。以下に接続します。

• 倉庫管理システム（WMS）：交換のための在庫を確認するため。

• 注文管理システム（OMS）：注文履歴を調べ、購入日を確認し、商品が返品対象であることを確認するため。

• 決済ゲートウェイ（例：Stripe、Braintree）：返金を処理したり、ストアクレジットを発行したりするため。

• 配送業者API（例：FedEx、UPS）：前払いの返品ラベルを自動的に生成してメール送信するため。

その情報に基づいて、AIは最終的なアクションを実行します。これは、商品が対象外であることを顧客に丁寧に伝えることから、返品、交換、返金を発行することで問題を完全に解決することまで、あらゆることが考えられます。

会話型AIはECの進化である

この新しくエキサイティングな会話型AIの時代において、ECブランドや小売業者は、チャットボットができることについての先入観を超えて見る必要があります。

会話型AIは顧客に全く新しいショッピング体験を切り開き、ブランドが迅速で、アクセスしやすく、手間のかからないサポートを大規模に提供することを可能にします。

これこそがRetellAIのようなプラットフォームが役割を果たす場面であり、チームが管理された実験ではなく、本番のカスタマーサービスワークフローに会話型AIをデプロイすることを可能にします。

Retell AI を使えば、あなたの音声エージェントは5分以内に稼働します。当社のクライアントは、音声エージェントで80%以上の解決率を達成し、少なくとも顧客からの通話の40〜50%を自動化しました。

Retell AI の実際の動作を見てみたいですか？Retell AI を無料でお試しください！

よくある質問

1. ECにおける会話型AIとは何ですか？

ECにおける会話型AIとは、自然言語を使用して顧客と対話し、チャット、音声、メッセージングの各チャネルにわたって、商品の発見、注文追跡、返品、カスタマーサービスなどのショッピング、サポート、購入後のタスクを処理するAI搭載チャットボットや音声アシスタントを指します。

2. 会話型AIはチャットボットとどう違うのですか？

従来型チャットボットはルールベースのスクリプトに従いますが、会話型AIは自然言語処理（NLP）と機械学習を使用して意図、コンテキスト、過去の対話を理解し、より人間のように自然でパーソナライズされた会話を可能にします。

3. 会話型AIは人間のエージェントを完全に置き換えられますか？

いいえ。会話型AIは繰り返しのタスクを処理することで人間のエージェントを補強し、必要に応じて複雑で感情的、または価値の高い会話を人間にエスカレーションします。

4. 会話型AIはECプラットフォームと統合できますか？

はい。会話型AIはShopify、Magento、Salesforce、ERP/CRMシステムなどのプラットフォームと統合し、注文データ、在庫、顧客プロフィール、配送情報にリアルタイムでアクセスします。

5. 会話型AIはEC運営にどのように役立ちますか？

会話型AIは、注文追跡、返品・交換、返金状況の問い合わせ、配送・配達の更新など、大量の運営タスクを自動化します。