ECとは、商品・情報・購買体験を通じて顧客に選ばれる販売の仕組みです。AIが検索や比較、購買判断を支援するようになり、集客やサイト内導線の改善だけでは競争力を保ちにくくなっています。大企業には、AIを介しても選ばれる根拠を事業成果につなげることが課題です。
このレポートは、2026年開催の「EC」に関連する講演をもとに作成されています。掲載講演では、検索・比較を前提とした集客から、AIが支援する購買判断全体の設計へ関心が移っています。一貫しているのは、顧客の不安を減らし、自社を選ぶ根拠を成果へつなげる問題意識です。近年は特に、ROI（投資対効果）を定めたAI活用と、AIが扱える商品情報の整備に関する議論が増えています。
2026年（AIファーストで「選ばれるEC」を再設計する年）
2026年のECにおける中心課題は、商品を検索し、複数サイトで比較して購入先を決める従来の顧客行動が前提でなくなったことです。AIが顧客の質問に答え、候補を絞り込み、購買判断を支援する局面では、品ぞろえや広告出稿だけでは選ばれる理由になりません。経済産業省の「電子商取引に関する市場調査」が示してきたようにEC市場の拡大が続くなか、企業には集客量ではなく、AIを介した顧客接点で自社の商品・情報・体験をどう選択肢に残すかが問われています。
それまでの対策は、検索順位の改善、商品詳細ページの拡充、比較検討を促すレビュー整備を中心としてきました。しかし、この方法は顧客自身が検索結果を読み、比較表を作り、購入先を決めることを前提にしています。AIが比較作業を代替するようになると、情報を増やすだけではAIにも顧客にも価値が伝わりにくくなります。さらに、AI施策は導入自体を目的にすると投資効果が不明確になりやすく、売上、利益、業務効率、顧客体験のどこにROIを置くかを先に定める必要が生じました。IPA「DX動向調査」でも、DXを成果につなげるための事業変革や人材・組織面の課題が挙げられています。
ビズスタに掲載されている「検索→比較」モデルの崩壊とAIのROI。実機で裏側を解剖する「選ばれるEC」の条件【NRF2026速報】は、この転換点を端的に示します。株式会社セールスフォース・ジャパンの小川哲氏がCX・小売の視点から、合同会社db-labの伴大二郎氏が実機での検証という視点から登壇したことの重要性は、AIを抽象的な将来論ではなく、顧客が商品に到達し選択する仕組みと投資対効果の問題として扱っている点にあります。講演概要には導入効果の数値は記載されていませんが、従来は人手で行っていた商品探索や比較の一部をAIが担えるようになり、企業側は「訪問を増やす」施策から「AIが判断材料として扱える情報と体験を設計する」施策へ移行し始めています。
この年の潮流は、ECの競争単位がサイト内の導線最適化から、AIを含む購買意思決定全体の最適化へ広がったことです。重要なのは、AIに任せられる比較・案内を増やすことそのものではなく、その結果として顧客の不安を減らし、自社を選ぶ根拠を明確にし、ROIを検証可能にすることです。翌年に向けては、商品データ、在庫、価格、顧客対応を個別に改善する段階から、それらをAIが一貫して扱える形に整備する動きが進むでしょう。ECの成果は、AI活用の有無ではなく、AIファーストの顧客体験を事業成果へ接続できるかで分かれていきます。
全体を通じて、掲載講演では、ECの競争単位がサイト内の導線最適化から、AIを含む購買意思決定全体へ広がる構図が示されています。AI活用は目的ではなく、商品データ、在庫、価格、顧客対応を整え、顧客体験とROIを結び付ける手段として位置づけられています。
※登壇者の氏名・所属・役職は講演開催当時の情報です。現在の所属・役職とは異なる場合があります。
※本レポートは、ビズスタに掲載された「ECの成功事例」をテーマにした講演情報を元に傾向を分析しています。
※市場環境の参照：経済産業省「電子商取引に関する市場調査」、IPA「DX動向調査」
編集者：ビズスタ市場調査チーム
