Eコマース市場における人工知能 規模とシェアの分析 - 成長傾向と予測 (2025-2032) 分析

Eコマース市場における人工知能 規模と傾向

eコマースにおける人工知能の世界市場規模は、2025年に76億8000万米ドルと推定され、2032年には376億9000万米ドルに達すると予測され、2025年から2032年までの年平均成長率（CAGR）は25.5%である。

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パーソナライズされた商品推奨を通じて消費者体験を向上させ、サプライチェーン業務を合理化するために、Eコマース小売業者がAI技術を広く採用していることが、Eコマースにおける人工知能市場の成長を促進している。Eコマースにおける人工知能の市場動向は、テクノロジー大手によるAIベースのソリューションへの投資の増加により、予測期間中に力強い成長の可能性を示している。予測分析、需要予測、在庫管理、マーケティング＆広告などの機能にAIを搭載したアプリケーションを導入する小売業者が増えるにつれて、同市場は大きな収益を上げることが期待される。

市場促進要因 - 顧客体験の向上

eコマースにおける人工知能の導入は、企業が顧客によりパーソナライズされたショッピング体験を提供するのに役立っている。機械学習や予測分析などのAI機能は、eコマース企業が過去の買い物行動やパターンを分析することで、より深いレベルで顧客を理解するのに役立つ。この分析を通じて、企業はパーソナライズされた商品を的確に推奨し、カスタマイズされたプロモーションや割引を提供し、よりシームレスなショッピング・ジャーニーを提供することができる。

例えば、顧客がeコマース・サイトで特定の商品を閲覧した場合、サイトは過去の購入履歴や検索履歴に基づいて、その顧客が誰であるかを認識することができる。そして、クロスセルする他の補完的な商品や、他の似たような顧客が購入した同じカテゴリーの商品を提案することができる。過去の注文データの予測分析により、eコマースサイトは、顧客が特定の商品をいつも一緒に購入しているかどうかを検出し、ワンクリックでショッピングカートに追加することができます。このレベルのパーソナライゼーションにより、顧客は必要な商品をより迅速かつ簡単に見つけることができる。

同様に、AIは、企業がいつ、どのように顧客に関連するプロモーションを行うべきかをよりよく理解することを可能にする。過去の購入履歴を分析することで、顧客のライフサイクルイベントや季節ごとの消費パターンを特定することができる。

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技術別インサイト - リアルタイム分析利用の増加が機械学習の採用を促進

技術別では、機械学習分野は、リアルタイムでデータ駆動型の洞察を提供する能力により、2025年には市場の47.4％のシェアを占めると推定される。機械学習アルゴリズムは、ユーザーの行動パターン、トランザクション、ウェブサイトのクリックなど、さまざまなソースから構造化・非構造化された膨大な量のデータを分析し、複雑なパターンを検出して消費者の嗜好を予測することができる。これは、eコマース企業が高度にパーソナライズされた商品の推奨やプロモーションを提供するのに役立つ。例えば、アルゴリズムは顧客の過去の購入履歴を分析し、他の類似した顧客とマッチングさせることで、直近のカートとウィッシュリストの商品を提供することができる。機械学習モデルは、予測分析機能も可能にする。機械学習モデルは、需要動向の予測、売上予測、不正行為の検出、異常行動のフラグ付けを行うことができる。これにより、企業は在庫レベルを最適化し、広告費をより効率的に計画し、不正な取引による収益損失を防ぐことができる。さらに、機械学習は、ビジュアル検索のためのコンピューター・ビジョン、カスタマー・サポートのためのチャットボットなど、多くの自動化機能を強化し、消費者の全体的なショッピング体験を向上させる。デジタル・コマースが広く普及し続ける中、リアルタイムのパーソナライゼーションと予測能力は、企業が競争に打ち勝つために不可欠となるだろう。これにより、eコマース業界における機械学習の導入がさらに加速すると予想される。

展開別インサイト - クラウド展開でeコマースプラットフォームのAIモデル管理を簡素化

デプロイメント別では、オンプレミスセグメントが、データプライバシーと規制遵守の懸念から、2025年には39.4%のシェアを占めると推定される。しかし、クラウドベースのセグメントが最も急成長している。AI/機械学習モデルをクラウドに展開することで、専用インフラが不要になり、メンテナンスコストが削減される。また、チーム間のコラボレーションやモデルの共有も容易になる。クラウド・インフラストラクチャは大規模なスケーラビリティを提供するが、これはeコマース・ビジネスが膨大かつ頻繁に進化するデータセットを扱う上で非常に重要である。クラウド上での機械学習アルゴリズムの更新やモデルの再トレーニングは、オンプレミスよりもはるかに便利だ。また、クラウド・プロバイダーは、ビジネス・ニーズに基づいてコンピュート・リソースを自動拡張するマネージド機械学習サービスも提供している。これにより、企業はAIインフラの技術的な側面を心配するよりも、中核となるサービスに集中することができる。さらに、クラウド展開により、どのデバイスからでもAPI経由でモデルにアクセスできるようになり、柔軟性が向上する。データ・プライバシー法が進化し、クラウド・セキュリティの強化が進むにつれて、長期的な運用面や経済面でのメリットを求めて、AIにクラウドファーストのアプローチを採用するeコマース企業が増えると予想される。

業種別洞察 - パーソナライゼーションがeコマースにおけるB2BのAI利用を促進

業種別では、B2Bセグメントが2025年に56.6%の市場収益シェアを占めると推定される。AIは、従来の非人間的なB2B購買プロセスの変革を支援している。様々な要件を持つ複雑な購買委員会が常態化している。機械学習を搭載したチャットボットやバーチャルアシスタントは、最初の情報収集から最終的な購入に至るまで、ビジネスバイヤーのジャーニーのさまざまな段階を案内する上で極めて重要な役割を果たしている。AIは、個人のプロフィール、過去のやり取り、現在の企業や業界の動向を理解することで、B2B購買にパーソナライゼーションをもたらします。各ステークホルダー向けに高度にカスタマイズされた商品の推奨や販促コンテンツの作成に役立ちます。AIはまた、B2B eコマース・プラットフォームの営業チームを増強している。コンピュータ・ビジョンとNLPの応用により、文書、電子メール、その他のソースを自動分析し、購買シグナルやチームのタスクを把握することが可能になっている。これにより、営業幹部は価値の高い商談に集中できる一方、反復的なタスクは自動化される。B2B購買のオンライン化が進み、デジタル・タッチポイントが増加する中、パーソナライゼーションは、組織の複数の部門にまたがるバイヤーズ・ジャーニーを強化するために、AIをより広く採用するための重要な原動力であり続けるだろう。

地域別の洞察

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北米は、2025年の推定シェア40.8%で、世界のeコマースにおける人工知能市場の支配的な地域として浮上している。この地域には、マイクロソフト、IBM、グーグル、アマゾンなどの主要なAI開発企業があり、高度なAI搭載ソリューションの開発に多額の投資を行っている。さらに、インターネットの普及率と技術的認知度の向上により、消費者の間でオンラインショッピングの導入が進んでいることも、北米のeコマース産業を後押ししている。2022年6月、ボストンを拠点とし、eコマース向けのAI主導型商品発見ソリューションを専門とするZoovu社は、FTV Capitalが主導するシリーズC資金調達ラウンドで1億6900万米ドルを調達した。この資金調達の狙いは、米国市場での存在感を高め、マイクロソフト、アマゾン、3Mといった大手ブランドが利用する同社のプラットフォームを強化することだ。買い物が実店舗からオンライン・プラットフォームに移行し続ける中、ブランドや小売業者は消費者のデジタル体験の向上にますます力を入れるようになっている。

米国とカナダの大手小売企業のほとんどは、自社のプラットフォームでの顧客体験を向上させるためにAI技術を活用するようになっている。AIは、商品の推奨、価格の最適化、サプライヤーとの交渉、需要予測、返品率の低減といった業務で小売業者を支援している。ベンチャーキャピタルによる資金調達が広く利用可能であり、民間および公的機関の両方が研究開発に注力しているため、この地域では新たなAI新興企業の成長に資する環境が整っている。そのため、北米はeコマースのバリューチェーン全体でAIの実装が最も進んでいる支配的な市場としての地位を確立している。

アジア太平洋地域は、予測期間中、eコマースにおけるAIの最速成長市場になると予想される。アジア太平洋地域の小売業界は、インターネットとスマートフォンの普及率の上昇に牽引され、オンライン・チャネルへの移行が急速に進んでいる。中国、日本、インドのような国々は、大規模なオンラインショッパー基盤を誇り、消費者の間でデジタルショッピングへの嗜好が高まっている。このため、アジア太平洋地域は、eショッピング体験のパーソナライズを目的としたAI搭載ソリューションの実装にとって魅力的な市場となっている。

アジアで盛んな新興企業エコシステムも、手頃な価格でローカライズされたAIベースのツールの開発に重要な役割を果たしている。世界的なハイテク大手と現地のeコマースメジャーの存在は、AIの成長に追い風となっている。

市場集中と競争環境

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業務効率の向上

コンピューター・ビジョン、予知保全、自動化などの機能を活用することで、人工知能はeコマース企業の業務を最適化し、プロセスを合理化することを可能にしている。AIは機器の健全性を監視し、故障が発生する前にメンテナンスの必要性を予測することができる。この予知保全により、ダウンタイムを大幅に削減することができる。さらに、コンピューター・ビジョンと機械学習を組み合わせることで、多くの反復的な倉庫管理・物流作業の自動化が可能になる。例えば、AIを搭載したロボットは、入荷した在庫をスキャンし、各アイテムを自動的に識別し、保管やフルフィルメントのために分類することができる。これにより、人間の作業員による手作業でのスキャンや仕分けが不要になる。

AIは在庫管理や需要予測も改善する。過去の売上や、天候や今後のプロモーションなどの外部需要要因を分析することで、人工知能はeコマース事業者が各在庫商品の需要をより正確に予測するのに役立ちます。これにより、メーカーやサプライヤーから直接、最適化された補充注文が可能になります。正確な予測により、在庫切れの状況が減少し、動きの遅い商品の過剰在庫が回避されるため、在庫維持コストを可能な限り低く抑えることができます。

例えば、2023年5月、世界的なeコマースの大手企業であるアリババ・グループ・ホールディング・リミテッドは、パーソナライズされたショッピング体験を強化するために設計された、アップグレードされたAIエンジンを発表した。この先進的なエンジンは、ユーザーの行動を分析してオーダーメイドの商品提案やマーケティングメッセージを提供し、顧客エンゲージメントと満足度を大幅に向上させる。

アナリストからの要点

eコマースにおける世界の人工知能市場は、パーソナライズされたショッピング体験に対する需要の高まりにより、今後数年間で大きな成長を遂げる見通しである。AIによって小売業者は顧客の行動や嗜好を理解し、オーダーメイドのレコメンデーションを提供できるようになる。これにより、顧客満足度とロイヤルティが向上する。顧客を支援するチャットボットやバーチャルアシスタントの採用が拡大していることも、市場を押し上げる大きな要因となっている。

しかし、熟練した労働力の不足と高い初期投資要件は、AI技術の普及にとって依然として重要な課題である。また、データのプライバシーやセキュリティに関する懸念も、一部の小売業者や顧客にとっては足かせとなっている。膨大な量の顧客データを管理するには、専門的なインフラも必要となり、コストが増大する。

とはいえ、北米地域、特に米国が市場を支配し、最も速い速度で成長すると予想される。これは、同地域でテクノロジー大手からの投資が増加し、eコマース・プラットフォームが成長していることに起因している。アジア太平洋地域は、顧客エンゲージメントとアナリティクスの向上のためにAIを活用するもう1つの主要地域であり続けるだろう。AIを活用した予測分析、ビジュアル検索、価格最適化に関する新たなアプリケーションも、この分野のプレーヤーに新たな機会をもたらしている。

結論として、投資はまだ増加傾向にあるものの、AIは世界中の顧客のショッピングや購買体験を向上させることで、eコマース分野を破壊する大きな可能性を秘めている。］

市場の課題 - データ・セキュリティとプライバシーへの懸念

世界のeコマースにおける人工知能市場の大きな課題の1つは、データ・セキュリティとプライバシーに関する懸念である。AIシステムが膨大な顧客データを利用してパーソナライズされたレコメンデーションやターゲット広告を提供するようになると、顧客データがどのように収集、保存、共有、利用されるかについて大きな疑問が生じる。顧客は、個人情報の悪用やプライバシー侵害の可能性について、ますます不安を募らせている。顧客データに関わるデータ盗難やセキュリティ侵害は、eコマース企業やそのブランドに対する顧客の信頼を著しく損なう可能性がある。Eコマース企業は、こうした懸念に対処するため、最高レベルのデータ・セキュリティを確保し、強固なプライバシー・ポリシーを導入する必要がある。また、データ使用に関する透明性を維持し、顧客が個人情報を適切に管理できるようにする必要がある。Eコマース企業がAIの可能性を最大限に発揮し、長期的に強固な顧客関係を維持するためには、プライバシー問題に積極的に取り組むことが重要になる。

市場機会 - IoTやビッグデータとの統合による消費者体験の向上

世界のeコマース市場における人工知能の大きなビジネスチャンスの1つは、IoTやビッグデータとの統合による消費者体験の向上である。AIシステムがモノのインターネット・デバイスと統合され、膨大な顧客行動データを活用するようになると、消費者に高度にパーソナライズされたショッピング体験を提供できるようになる。顧客の購買パターン、オンライン活動、人口統計学的詳細、その他のデジタルフットプリントを分析することで、ビッグデータを活用したAIは、個々の顧客の嗜好や行動に関する深い洞察を得ることができる。IoTの統合を通じてオンラインとオフラインの消費者とのやり取りを統合的に分析することで、eコマース・プラットフォームは、消費者一人ひとりに合わせた超パーソナライズされた商品の推奨、通知、検索結果、カスタマイズされたカタログ、予測ショッピング・ツールを提供できるようになる。このようなパーソナライゼーションの強化により、顧客満足度とロイヤルティが向上し、eコマース小売業者の売上拡大と市場機会の拡大が期待される。

市場レポートの範囲

市場セグメンテーション

• 技術別インサイト（売上高、10億米ドル、2020年～2032年）
  • 機械学習
  • 自然言語処理（NLP）
  • コンピュータビジョン
  • チャットボットとバーチャルアシスタント
• デプロイメント別インサイト（売上高、10億米ドル、2020年～2032年）
  • オンプレミス
  • クラウドベース
• 業種別インサイト（売上高、10億米ドル、2020年～2032年）
  • B2B（企業間取引）
  • B2C（企業対消費者）
• 地域別インサイト（売上高、10億米ドル、2020年～2032年）
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • メキシコ
    • その他のラテンアメリカ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • スペイン
    • フランス
    • イタリア
    • ロシア
  • その他のヨーロッパ
    • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • オーストラリア
    • 韓国
    • ASEAN
    • その他のアジア太平洋地域
  • 中東
    • GCC諸国
    • イスラエル
    • その他の中東諸国
  • アフリカ
    • 南アフリカ
    • 北アフリカ
    • 中央アフリカ
• 主要プレーヤーの洞察
  • アントボイスSAS
  • 株式会社アピア
  • セレクト社
  • コーテキシカ・ビジョン・システムズ
  • クロボックスB.V.
  • ディポマティックSAS
  • ダイナミック・イールド・リミテッド
  • エバーサイト
  • グラニファイ
  • ライブパーソン
  • Manthan Software Services Pvt.
  • ペイパル
  • リフレクション
  • リシファイド