ECとは、オンライン上で商品を探し、比較し、購入する顧客接点とその仕組みです。生成AIやAI（人工知能）が商品選びを支援するなか、検索結果に表示されるだけでなく、顧客とAIの双方から選ばれる情報設計や顧客体験の構築が企業の課題となっています。
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。掲載講演の関心は、検索結果への露出や比較対応から、生成AI（情報を生成するAI）を前提に商品との出会いから選択までを設計することへ移っています。一貫しているのは、顧客に選ばれる導線を整え、EC施策を売上や顧客体験の成果につなげる問題意識です。近年は特に、AI導入後のROI（投資対効果）を実機で検証し、商品情報や評価指標をAI前提で組み替える議論が目立ちます。
2026年（AIファーストで「検索されるEC」から「選ばれるEC」へ）
2026年のEC企業が直面している中心課題は、顧客が商品を検索し、複数の商品を比較して購入するという従来の導線が、AIによって揺らいでいることです。検索結果の上位に表示されるだけでは、顧客の選択肢に入るとは限りません。生成AIが商品を探し、条件を整理し、購入候補まで絞り込むようになると、企業には「見つけてもらう」だけでなく、AIと顧客の双方から選ばれる情報設計が求められます。経済産業省「電子商取引に関する市場調査」が示してきた市場拡大の流れも、今や販売チャネルの拡大だけでなく、選択プロセスそのものの変化と捉える必要があります。
これまでの対策は、検索キーワードへの対応、商品ページの改善、広告出稿、比較しやすい価格や機能の提示が中心でした。しかし、AIが顧客の意図を読み取り、複数の情報を組み合わせて回答する環境では、個別ページを検索結果に露出させるだけでは不十分です。掲載された講演情報では、この転換を「検索→比較」モデルの崩壊として捉え、AI導入の有無ではなく、導入後に売上や顧客体験へどのような効果を生むのか、つまりROIまで検証する段階に入ったことが焦点になっています。IPA「DX動向調査」が指摘するデジタル活用の課題も、技術導入そのものから、事業成果へ結び付ける実行力へ移っています。
この変化を具体的に読み取れるのが、株式会社セールスフォース・ジャパンの小川哲氏と、合同会社db-labの伴大二郎氏による講演です。両氏の講演は、特定企業の導入成果を数値で示す企業事例ではありませんが、ECの実務を検索対応からAIを前提にした顧客体験設計へ移す論点を提示しています。従来の導線を再現するのではなく、AIが顧客の意図を理解し、商品との出会いから比較、選択までを支援する仕組みを実機で検証し、その効果を測ることが取り組みの単位になります。数値成果は掲載概要から確認できない一方、AIを導入したという事実ではなく、選ばれる確率や購買体験の改善をROIとして問う点が重要です。
二つの講演から見える共通点は、ECの競争軸が「検索順位」や「品ぞろえ」だけから、AIが扱える商品情報の質、顧客意図への適合度、体験全体の成果へ広がったことです。2026年はAIファーストが掛け声にとどまらず、検索・比較・接客を分断せず、実機で効果を確かめる年になっています。翌年に向けては、AIを追加機能として導入するのではなく、商品データ、顧客接点、評価指標を最初からAI前提で組み替え、どの業務を任せ、どの成果を人が検証するのかを定義できる企業ほど、変化を成長機会に変えやすくなります。
全体を通じて、掲載講演ではECの競争軸が検索順位や品ぞろえだけでなく、AIが扱える商品情報の質や顧客意図への適合度へ広がっている構図です。検索・比較・接客を分断せず、顧客体験と事業成果を一体で検証する方向に議論が移っています。
※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
