AIはEC業務をどこまで自動化できるのか
生成AIの普及によって、EC事業におけるAIの使い方が変わり始めています。
これまでのAI活用では、商品説明文を作成する、広告のキャッチコピーを考える、問い合わせに対する回答文を作るといった、文章生成を中心とする用途が注目されてきました。
こうした機能は、EC運営の負担を軽減するうえで有用です。しかし、実際のEC業務では、文章を作るだけでは完結しない作業が数多くあります。
例えば、顧客から商品の在庫について問い合わせがあった場合を考えてみましょう。一般的な生成AIは、「在庫状況をご確認ください」といった回答文を作成できます。しかし、それだけでは実際の在庫数はわかりません。
倉庫管理システムから在庫情報を取得し、顧客が希望する商品や数量と照合できれば、より具体的な回答が可能になります。さらに、必要に応じて注文情報や配送状況も確認できれば、担当者が複数の管理画面を操作する手間を減らせるでしょう。
このように、AIを業務システムやデータと接続し、情報の取得や処理まで行わせる考え方が注目されています。
その実現に関係するのが、AIエージェント、API、MCPといった技術です。
AIエージェントとは？通常の生成AIとの違い
AIエージェントとは、与えられた目的に応じて、必要な情報を取得したり、外部の機能を呼び出したりしながら、複数の処理を進めるAIシステムです。
通常の生成AIとの違いを理解するために、次のような依頼を考えてみます。
「昨日注文した商品は、いつ届きますか？」
一般的なチャットAIであれば、配送状況を確認する方法を案内したり、問い合わせ用の文章を作成したりできます。しかし、実際の注文情報にアクセスできなければ、正確な配送予定を回答することはできません。
一方、ECシステムと接続されたAIエージェントであれば、顧客の本人確認を行ったうえで、注文履歴を検索し、配送会社の追跡情報を取得して、現在の状況を回答する仕組みを構築できます。
ここでAIが担っているのは、文章を作ることだけではありません。問い合わせの内容を理解し、必要な情報を判断して、外部システムからデータを取得することです。
さらに、あらかじめ許可された範囲であれば、注文内容の確認、返品手続きの案内、担当部署への連絡など、複数の処理を組み合わせることも考えられます。
ただし、AIエージェントは人間の担当者と同じように、すべての業務を安全かつ正確に判断できるわけではありません。誤った情報を解釈したり、不適切な操作を選択したりする可能性があります。そのため、業務システムと連携する際には、利用できる機能や権限を制限する必要があります。
API連携とは？AIがECシステムを利用するための基礎
AIエージェントが外部システムを利用するには、まずデータや機能にアクセスする仕組みが必要です。
そこで重要になるのがAPI（Application Programming Interface）です。
APIとは、ソフトウェア同士が情報をやり取りしたり、機能を呼び出したりするためのインターフェースです。
例えば、ECシステムに商品情報を取得するAPIが用意されていれば、別のプログラムから商品の名称、価格、在庫状況などを取得できます。また、注文管理APIを利用すれば、必要な認証や権限のもとで注文情報を検索する仕組みを構築できます。
AIエージェントも、こうしたAPIを利用できます。
ただし、通常のAPIは、AIが自然言語を理解して利用することを前提に設計されているとは限りません。
例えば、在庫を確認するAPIを利用するには、商品IDや倉庫IDを指定し、決められた形式でリクエストを送信する必要があります。AIが「この商品の在庫を調べたい」と判断しても、そのままAPIを呼び出せるわけではありません。
そこで、AIに利用可能な機能と必要な引数を伝え、AIが適切な操作を選択できるようにする仕組みが必要になります。
これを実現する方法の一つが、AIモデルのツール呼び出し機能です。AnthropicのClaudeなどでは、利用可能なツールの名前や処理内容、必要な入力形式を定義し、AIがそのツールを呼び出す仕組みが提供されています。
つまり、AIがEC業務を処理するためには、AIモデルだけでなく、実際のデータを管理するシステムと、両者を接続するプログラムが必要なのです。
MCPとは？AIと外部システムを接続する共通の仕組み
MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリケーションと外部のデータや機能を接続するためのオープンなプロトコルです。
従来、AIを複数のシステムと連携させる場合、システムごとに独自の接続処理を作る必要がありました。
例えば、EC基盤から注文を取得する処理、倉庫管理システムから在庫を取得する処理、顧客管理システムから会員情報を取得する処理を、それぞれAIアプリケーションへ組み込む方法です。
MCPは、こうした接続のための共通の取り決めを提供します。
MCPでは、外部システムの機能を「ツール」として公開できます。AIアプリケーションは、MCPを通じて利用できるツールを把握し、必要な処理を呼び出します。
例えば、EC事業向けに次のようなツールを用意することが考えられます。
- 商品情報を検索する
- 指定した商品の在庫を確認する
- 注文の配送状況を取得する
- 顧客の購入履歴を検索する
これらのツールの背後では、既存のECシステムや在庫管理システムのAPIを利用できます。
重要なのは、MCPがAPIそのものに取って代わるわけではないという点です。APIは各システムがデータや機能を提供する仕組みであり、MCPはAIアプリケーションがそれらの機能を利用するための共通の接続方式です。
また、MCPを導入すればAIが自動的に正しい業務判断を行うわけでもありません。どの機能を公開するか、誰が利用できるか、実行結果をどう確認するかは、システム側で設計する必要があります。
EC業務への活用例① 商品説明文の自動生成
EC業務で比較的導入しやすいAI活用の一つが、商品説明文の自動生成です。
商品数が多いECサイトでは、新商品を登録するたびに名称、特徴、素材、用途などを整理し、販売ページに掲載する説明文を作成しなければなりません。
AIを商品管理システムと連携させれば、登録されている商品データをもとに説明文の下書きを生成できます。
例えば、商品のカテゴリや素材、サイズ、特徴を取得し、あらかじめ指定した文章の形式に従って説明文を作成する仕組みです。複数の商品について同じ処理を行えば、大量の商品説明文を効率的に準備できる可能性があります。
ただし、商品データに存在しない性能や効果をAIが補ってしまう危険があります。特に食品、化粧品、健康関連商品などでは、誤った説明が法令上の問題につながる場合もあります。
そのため、最初はAIが下書きを生成し、人間の担当者が確認してから公開する運用が適しています。
また、文章の品質を高めるには、AIの性能だけでなく、商品情報が適切に整理されていることが重要です。
EC業務への活用例② 問い合わせ対応と注文情報の照会
顧客対応も、AIと業務システムを組み合わせることで効率化が期待できる領域です。
一般的なチャットボットは、あらかじめ登録されたFAQやマニュアルをもとに回答します。これに対して、AIを注文管理システムや配送システムと連携させれば、顧客ごとの状況を確認した回答が可能になります。
例えば、顧客が「注文した商品がまだ届かない」と問い合わせた場合、本人確認を経て注文情報を取得し、発送済みかどうかを確認します。発送済みであれば、配送会社の追跡情報を参照して現在の状況を回答する、といった流れが考えられます。
これまで担当者が複数の管理画面を開いて確認していた情報を、一つの対話画面から取得できるようになれば、問い合わせ対応の負担を減らせるかもしれません。
ただし、AIが顧客情報へアクセスする場合には、個人情報の保護やアクセス権限の管理が不可欠です。
また、返品の承認や返金処理など、金銭や契約に関わる操作については、情報の照会より慎重な設計が必要になります。
初期段階では、AIが注文状況を確認して回答するところまでを自動化し、返金や注文変更などは担当者の承認を必要とする仕組みにすると、リスクを抑えやすくなります。
EC業務への活用例③ 在庫管理と複数チャネルの情報照会
楽天市場、Amazon、自社ECサイトなど、複数の販売チャネルを利用している企業では、在庫や注文情報が複数のシステムに分散していることがあります。
こうした環境では、担当者がそれぞれの管理画面を確認したり、データを集計したりする作業に時間がかかります。
AIエージェントが各システムの情報を参照できれば、「現在、在庫が少なくなっている商品を教えてください」「昨日の注文で発送が遅れているものを確認してください」といった自然言語による問い合わせが可能になります。
例えば、在庫管理システムから商品ごとの在庫数を取得し、一定の基準を下回っている商品を抽出する仕組みです。
ただし、ここで区別したいのは、AIによる情報照会と、実際の在庫管理処理です。
在庫数の更新、販売チャネル間の同期、注文による在庫の引き当てなどは、正確性が求められる処理です。これらは従来のプログラムによって一貫したルールで管理するほうが適切な場合が多くあります。
AIの役割は、そうした業務システムを置き換えることではなく、必要な情報の取得や分析を支援することです。
AIの柔軟な言語理解と、既存システムの確実なデータ処理を組み合わせることが重要になります。
Medusa v2とAIエージェントを組み合わせるメリット
AIエージェントをEC業務へ導入する際には、外部システムと連携しやすいEC基盤が役立ちます。
Medusa v2は、商品、注文、在庫、顧客などの機能をモジュールとして構成し、APIや独自のワークフローを通じて拡張できるECプラットフォームです。
こうした仕組みを利用すれば、EC基盤が管理するデータや業務処理の一部を、AIアプリケーションから利用できるように設計できます。
例えば、Medusa v2の商品情報をAIが参照して説明文を生成したり、注文情報を取得して問い合わせへの回答を支援したりする構成です。また、外部の倉庫管理システムや販売チャネルとの連携機能を実装すれば、AIが複数のシステムの情報を横断的に参照する仕組みも検討できます。
Medusa v2では独自のAPIや業務処理を開発できるため、事業固有の要件に合わせてAIとの接続方法を設計しやすいことが利点です。
ただし、Medusa v2を導入すれば、これらのAI機能が最初から利用できるわけではありません。必要なAPI連携、ツールの実装、権限管理、動作検証などが必要です。
また、AI活用のために必ずMedusa v2を採用する必要もありません。ShopifyでもAPIや独自アプリを利用したAI連携が可能であり、AIエージェントを通じた商品発見や購入体験を支援する機能も提供されています。
EC基盤を選ぶ際には、AIに対応しているという抽象的な理由だけでなく、自社が実現したい機能をどの程度柔軟に構築できるか、既存システムとの連携にどれだけの費用が必要かを確認するべきでしょう。
AIエージェントに業務を任せる際のリスク
AIが外部システムを操作できるようになると、文章生成だけを行う場合とは異なるリスクが生じます。
例えば、AIが誤った注文を選択したり、不正確な情報をもとに処理を実行したりする可能性があります。また、外部から受け取った文章やデータに不正な指示が含まれていた場合、AIが本来の目的から外れた操作を試みる危険もあります。
そのため、AIエージェントには、必要な範囲の権限だけを与えることが基本になります。
商品情報を読むための機能と、商品価格を書き換える機能では、必要な権限や安全対策が異なります。注文情報を検索する処理と、注文をキャンセルする処理も同様です。
特に重要なのは、AIが操作を提案することと、実際に処理を確定することを分けて考えることです。
例えば、AIが「この注文は返金対象と考えられます」と担当者へ提案することはできます。しかし、最終的な返金処理は、承認を得てから実行する設計が考えられます。
また、AIがどの情報を参照し、どの操作を実行したのかを記録する仕組みも必要です。問題が発生した際に原因を確認できなければ、業務システムとして安定した運用は難しくなります。
MCPなどの接続技術を利用する場合も、認証、権限管理、ツールの安全性、外部から取得したデータの取り扱いなどを個別に検討する必要があります。
AI導入では、すべてを自動化する必要はない
AIエージェントという言葉から、人間が操作しなくても業務全体を自動的に処理する仕組みを想像するかもしれません。
しかし、EC事業では必ずしも全面的な自動化が最適とは限りません。
例えば、商品説明文の下書きや問い合わせ内容の分類は、AIによる自動処理と相性のよい業務です。一方、返金、価格変更、発注数量の確定などは、誤った判断による損失が生じる可能性があります。
そのため、最初は情報の取得や下書き作成といった比較的リスクの低い業務から始め、効果と安全性を確認しながら範囲を広げる方法が現実的です。
また、AIを利用することで必ず業務コストが削減されるわけでもありません。AI APIの利用料金、システム開発費、運用監視、誤回答の確認などに費用が発生します。
本当に効率化につながるかを判断するには、導入前に必要だった作業時間と、導入後の作業時間、エラーの発生状況、運用コストなどを比較する必要があります。
AI導入の目的は、AIに任せる業務を増やすことではありません。人間が担当すべき判断を残しながら、反復的な作業や情報収集にかかる負担を減らすことです。
PoCでAI連携の実現可能性を確認する
AIとEC基盤を連携させる場合、最初からすべての業務を対象にするよりも、用途を限定して検証する方法が適しています。
例えば、商品説明文の自動生成を対象とするなら、一定数の商品についてAIが説明文を作成し、担当者が内容を確認します。文章の正確性や修正にかかる時間を測定すれば、実際の業務で利用できるかを判断できます。
問い合わせ対応であれば、よくある質問や注文状況の照会など、対象となる処理を限定して検証する方法が考えられます。
フォースター株式会社が提案するMedusa v2による12週間のPoCでは、EC基盤の構築、日本市場向け機能の連携に続き、第7〜9週にAI・MCP統合を行う計画が示されています。
この段階では、Claude APIなどを利用したAI連携、商品説明文の自動生成、問い合わせへの応答、レビューの要約などを検証する想定です。
その後、性能やセキュリティ、運用体制などを確認し、本番導入の判断材料を整理します。
重要なのは、AI機能が技術的に動作することと、実際の業務に導入する価値があることを区別することです。
AIが商品説明文を生成できたとしても、確認や修正に多くの時間が必要であれば、期待した効率化にはつながらないかもしれません。逆に、限定された用途でも業務負担を大きく軽減できるなら、段階的な導入を進める価値があります。
PoCでは、このような実用性と費用対効果を確認することが重要です。
AI時代のEC基盤に求められること
これからのECでは、AIが商品情報を検索・比較したり、顧客の購買を支援したりする機会が増えていくと考えられます。すでにShopifyなどの事業者は、AIを通じた商品発見や購入体験を支援する仕組みを提供しています。
こうした変化に対応するためには、ECサイトの画面を改善するだけでなく、商品情報や在庫情報を適切に管理し、必要に応じて外部システムから利用できるようにすることが重要になります。
ただし、将来のAI活用に備えることと、今すぐすべての業務をAIエージェントへ移行することは別です。
まずは現在のEC業務を整理し、どの情報がどのシステムで管理されているのか、どの処理を自動化すれば効果があるのかを明確にする必要があります。
Medusa v2のようにAPIや独自の業務処理を設計できるEC基盤は、そのための選択肢の一つです。一方、既存のShopify環境を活かしてAI連携を進める方法もあります。
大切なのは、利用するプラットフォームの名称ではなく、事業に必要な情報を安全かつ正確に扱い、変化に応じて機能を拡張できることです。
AIの活用は、EC基盤を全面的に作り直すことから始める必要はありません。現在のシステムで実現できることを確認し、必要な機能から段階的に検証することが、実用的なAI導入への第一歩となります。
自社EC基盤の構築を、具体的に検討してみませんか？
自社EC基盤の構築を、具体的に検討してみませんか？
Shopifyの継続利用と自社EC基盤の構築では、必要な投資も、実現できることも異なります。
フォースターでは、Medusa v2とZonosを活用し、柔軟なEC基盤の構築から国内決済・物流連携、越境EC、AI活用までを支援します。
まずは12週間のPoCを通じて、自社の事業に適したEC基盤の実現可能性を検証する方法をご紹介しています。
参考資料
本記事の執筆にあたり、以下の公式資料を参考にしました。AI関連技術や各サービスの対応機能は頻繁に更新されるため、最新の仕様については公式情報をご確認ください。
- Model Context Protocol公式｜アーキテクチャ
MCPの仕組み、ホスト・クライアント・サーバーの役割、ツールやリソースの考え方を説明しています。 - Anthropic公式｜Claudeのツール使用
AIモデルが外部ツールやAPIを呼び出す仕組みを説明しています。 - Medusa公式｜ドキュメント
Medusa v2のモジュール構造、API、ワークフロー、外部システムとの連携について確認できます。 - Shopify公式｜AIによるコマース
AIを利用した商品発見・購買体験と、Shopifyの対応方針を紹介しています。 - Shopify公式｜Agentic Storefronts
AIチャネルを通じた商品掲載や購買機能の概要を説明しています。