自然言語で顧客の意図を理解し、
商品提案からFAQ、サイズ相談、購入後のフォローまでを完結させるEC専用AI接客システム。
御社の商品DB・在庫・顧客履歴と接続し、ブランドトーンを学習。
「ネットのおもてなし」の思想をAIに実装した、フォースターの主力プロダクトです。
AI Conciergeは、単なるFAQ自動化ではありません。
EC事業に必要な「接客」「商品理解」「顧客理解」を統合し、ブランドらしい「おもてなし接客」をAIで再現します。
商品データ・在庫・CRM・FAQを横断し、AI時代の新しい顧客接点を構築します。
EC専用AIコンシェルジュ
(Agentic Commerce Development)
顧客の悩み・利用シーン・好みを自然言語で理解し、最適な商品を提案。単なる検索補助ではなく、会話型接客としてコンバージョン向上を支援します。シリーズ比較、用途提案、レビュー要約、ギフト相談など、人間の販売スタッフに近い接客をAI上で再現。購入前の不安を減らし、「安心して買える導線」を構築します。
商品情報・在庫・SKU・レビュー情報などをAIと連携。リアルタイム情報を踏まえながら、正確かつ実用的な接客を実現します。在庫・価格・SKUなど購買判断に必要な情報はAPIの確定値のみを利用し、存在しない商品や誤情報を表示しない設計を採用。AIっぽい誤回答を防ぎながら、信頼できる接客体験を構築します。
ブランド独自の世界観・接客スタイル・言葉遣いをAIに学習させ、ブランドらしい接客体験を構築。AIっぽさではなく、そのブランドらしさを重視します。フォースターでは、「ネットのおもてなし」という思想をもとに、効率化だけではない温度感のある接客”重視。ラグジュアリー、ギフト、専門商材など、ブランド体験が重要なECにも対応可能です。
配送、返品、サイズ相談、利用方法、購入後フォローまでをAIで対応。問い合わせ負荷を軽減しながら、24時間対応可能な顧客サポート体制を実現します。さらに、会話ログをCRMと連携することで、次回接客時には“続きから”接客できる仕組みも構築可能。単発対応ではなく、LTV向上を見据えた継続的な顧客体験を支援します。
EC専用AIコンシェルジュは、商品情報の構造化、ユーザー意図の理解、AIによる回答・推薦への対応を重視して設計されています。以下では、主な機能、従来サービスとの違い、そして背景にあるAI技術基盤についてご紹介します。
AIコンシェルジュは、単なるチャット機能ではなく、商品提案・情報整理・AI応答最適化までを視野に入れて設計されています。
| 機能 | 内容 |
|---|---|
| 商品レコメンド | 用途・予算・素材・色味から候補を自動提示 |
| 比較ナビ | シリーズ間の違いをわかりやすく説明（表・箇条書き） |
| 購入前の不安解消 | 返品・配送・在庫・名入れ可否を即回答 |
| レビュー要約 | 長所・短所・実測感（重さ/匂い/色味）を短く要約 |
| お手入れ/ケア指南 | 素材別の正しいメンテナンス方法 |
| 名入れ・パーソナライズ提案 | 贈答向け文面例・刻印位置のガイド |
| カート内アップセル | 該当カラーの財布／ストラップ等を同時提案 |
| CRM連携 | 会話ログ→LINE/メールへ。次回は“続きから”接客 |
既存サービスと比較した場合のEC専用AIコンシュルジュの特徴です。
| 項目 | 当サービス （EC専用AIコンシュルジュ） | ルールベース型 チャットボット | FAQ検索型 （キーワード） | 汎用GPT埋め込み | 有人チャット |
|---|---|---|---|---|---|
| 在庫・価格の正確性 | API確定値のみ表示 創作禁止 | スクリプト次第 更新遅延 | × （FAQ外） | △ （設計次第で誤回答） | 〇 （人が確認） |
| ハルシネ対策 | バリデーション allowed SKU縛り | - | - | △ （プロンプト工夫が必要） | 〇 |
| 用途・TOP提案 | RAGでストーリー提案 | × | × | 〇 | 〇 |
| 比較・クロスセル | シリーズ差分×在庫可視化 | △ （手動整備） | × | △ | 〇 （属人化） |
| 導入スピード | タグ一行～ | △ （設計重） | 〇 | 〇 | △ （オペ構築必要） |
| 運用コスト | 低～中 （自動要約/学習） | 高 （シナリオ刷新） | 低 | 中 （監視要） | 高 （人件費） |
| CVR貢献 | 高 （会話→購入導線） | 低～中 | 低 | 中 | 中～高 |
| スケーラビリティ | 高 （セッション増でも自動対応） | 中 | 中 | 高 | 低 |
| セキュリティ/監督 | 根拠バッジ 操作ログ | 中 | 中 | 設計次第 | 高 |
AIコンシェルジュで利用できるオープンモデル「gtp-oss-120b」と「gpt-oss-20b」の違いをまとめました。
| 項目 | gpt-oss-120b | gpt-oss-20b |
|---|---|---|
| 特徴 | より大規模でパワフル、高精度な推論に強く、高スペック向け | 小型・軽量で低レイテンシ、ローカル端末向け、高速に動かせる |
| パラメータ総数 | 約117 B（1170億）(OpenAI, Tom's Hardware) | 約21 B（210億）(OpenAI, ウィキペディア) |
| 1トークンあたりの アクティブパラメータ | 約5.1 B(Tom's Hardware, OpenAI) | 約3.6 B(Tom's Hardware, Hugging Face) |
| Mixture-of-Experts （MoE）構造 | 全128エキスパート中、4つがアクティブ(IT Pro, OpenAI) | 同様に MoE構造を採用(IT Pro, Hugging Face) |
| 性能ベンチマーク | OpenAIの o4-mini に匹敵、健康・競技数学で上回るケースも (IT Pro, OpenAI) | o3-mini 相当、サイズに対して驚くほど高性能 (Tom's Hardware, Fireworks AI) |
| 推論環境の要求メモリ | 約80 GB GPU／PC環境 が必要(Tom's Hardware, IT Pro, TechRadar) | 16 GB RAM で動作可能。軽量端末やラップトップにも対応 (Tom's Hardware, TechRadar) |
| 用途に最適な環境 | データセンターや高性能GPU等、パワフルな推論環境向け | ローカル推論や開発端末、ラップトップでの手軽な活用向け |
| 文脈長 | 最大131k（約128k）トークンの長文対応 (Tom's Hardware, Amazon Web Services, Inc.) | 同じく131k対応(Tom's Hardware, Amazon Web Services, Inc.) |
| ライセンス | Apache 2.0（商用・改変・ローカル自由利用） (WIRED, ウィキペディア) | 同じく Apache 2.0 (WIRED, ウィキペディア) |
ECサイト、FAQ、顧客対応、商品導線などを分析し、接客課題や離脱ポイントを整理します。 ブランド特性や顧客属性も踏まえ、AI接客に必要な構造を明確化します。
商品提案、FAQ、サイズ相談、購入後フォローなど、AIが担う接客範囲を整理。 ブランドトーンや会話体験も含め、AI接客UXを設計します。
商品DB、在庫、CRM、FAQなどとAIを接続し、必要な実装を支援。タグ設置から導入可能な軽量構成から、大規模連携まで柔軟に対応します。
公開後も、会話ログ分析、提案精度改善、FAQ最適化などを継続支援。AI接客品質を改善しながら、CV向上と顧客満足度向上を支援します。ABテストやCRM連携を通じて、再訪率・LTV改善まで含めたCommerce成長を伴走します。
AI Conciergeについて、よくいただくご質問をまとめました。
導入方法、既存ECとの連携、AI接客の範囲など、導入前に気になるポイントをご確認いただけます。
FORCETAR AI Conciergeは、EC専用に最適化されたAI接客システムです。
商品DB・在庫・顧客データと連携し、Commerce接客に特化した提案を行います。
在庫・価格・SKUなど購買判断に必要な“事実”はAPIの確定値のみを表⽰し、存在しない商品は設計上出せません。該当が無い場合は「⾒つからない」テンプレで案内します。
AIはハルシネーションを起こします。長いトラッキングの場合には、注意が必要です。この場合、Q&Aのリストをいただければハルシネーションのデメリットを解消できます。
APIがあれば基本対応可能です。要件に合わせてコネクタを⽤意します。CSVアップでも可能です。
可能です。ブランド独自の世界観・接客スタイル・言葉遣いを学習させることで、“そのブランドらしい接客”を再現します。
会話ログは匿名化し、会員ID等はハッシュ化。保持期間やデータ域もご指定いただけます。
簡易導入であれば、タグ設置から1〜2週間程度で開始可能です。大規模連携や高度カスタマイズの場合は、要件に応じて個別設計を行います。
20年以上にわたり、EC・オムニチャネル・越境領域を支援。
1万社超の知見をもとに、AI時代のCommerce構造を戦略から実装まで設計します。
AI時代のECで勝ち抜くための第一歩は、現状を正しく知ることから。
5つの観点でAI対応度を診断し、成長への最短ルートを明確にします。
5つの軸（データ基盤・商品構造化・接客・業務自動化・エージェント対応）から横断的に分析します。
AI活用状況を定量化し、業界ベンチマークとのギャップを明確にします。
年商50億達成までの12〜24ヶ月ロードマップを提示します。
