日本のEC市場は、すでに大きな規模に成長しています。

経済産業省によると、2024年の国内BtoC-EC市場規模は26.1兆円に達しました。

オンラインで買うことが当たり前になる中で、次に差がつくのは「どれだけ自分に合う商品を、納得して選べるか」という体験の質です。

その中で、ECサイトの検索窓も、商品を探すための「AI検索」から、商品選びを支援する「AI接客」へ変わり始めています。

「検索」から「相談」へ

これまでECサイトの検索窓は、商品名やカテゴリ、特徴を入力し、条件に合う商品を探すための機能でした。

例えばジャケットを探す場合、

「ジャケット メンズ ネイビー」

といったキーワードを入力します。

一方、生成AIには、

出張でも使えて、そのまま取引先との会食にも着ていけるジャケットが欲しい。シワになりにくく、予算は3万円以内。

と、そのまま相談できます。

ここには、

  • 出張で使う
  • 会食にも着たい
  • シワになりにくい
  • 予算は3万円以内

といった複数の条件が含まれています。

AIがこうした意図を理解できれば、ユーザー自身が検索条件を細かく設定しなくても、目的に合った商品を探せるようになります。

AI検索は「AI接客」へ変わっていく

また、AIが出した候補を見たユーザーには、

「この中で自分に合うのはどれか」

「AとBは何が違うのか」

「自分の使い方なら、どちらを選ぶべきか」

といった新しい迷いが生まれます。

実店舗であれば、店員が希望を聞きながら、

「その用途ならこちらが向いています」

「軽さを重視するならこちらですが、耐久性を重視するなら別の商品がおすすめです」

と説明しながら商品選びを支援します。

ECでも、

  • ユーザーの意図を理解する
  • 条件に合う商品を提案する
  • 選ぶ理由を説明する
  • 商品同士を比較する
  • 会話を重ねながら候補を絞る

ところまで支援できれば、検索窓は単なる検索機能ではなくなります。

商品を探す「AI検索」から、商品選びを支援する「AI接客」へ。

検索窓の役割そのものが変わっていきます。

AI接客では「なぜ合うのか」まで伝えることが重要

AI接客で重要なのは、ユーザーの条件と商品を結びつけ、選ぶ理由を説明することです。

例えば、

夏の旅行で着られる、涼しくて透けにくい白のワンピースが欲しい

という相談に対して、

この商品は裏地があり透けにくく、軽い素材を使用しているため、夏の旅行にも使いやすいワンピースです。

と説明できれば、ユーザーは自分の条件と照らして判断できます。

検索結果を返すことから、納得して選ぶための判断を支援することへ。

ここが、AI検索とAI接客の大きな違いです。

genserは、検索窓をAI接客の入口へ変える

株式会社プレティアジャパンが提供する「genser」は、顧客意図を理解するAIを活用したエージェンティックコマースSaaSです。

ユーザーが自然な言葉で相談すると、用途や条件、重視しているポイントを読み取り、自社ECの商品から候補を提案します。

さらに、商品を並べるだけではなく、「なぜこの商品が合うのか」を説明しながら、比較・検討まで支援します。

これまでの検索が、

キーワードを入力する → 商品一覧を見る

という体験だったとすれば、これからは、

相談する → 意図を理解する → 提案を受ける → 理由を確認する → 比較して選ぶ

という体験へ変わっていきます。

まとめ

ECサイトの検索窓は、商品を探すためだけの機能から、商品選びを支援する接客の入口へ変わり始めています。

ユーザーの意図を理解し、商品を提案し、その理由を説明しながら比較・検討を支援する。

「AI検索」から「AI接客」へ。

検索窓を、商品名を入力する場所から、買い物について相談できる場所へ変えていくことが、これからのECに求められる新しい接客体験です。

参考

経済産業省「令和6年度 電子商取引に関する市場調査」