【セミナーレポート】2026年、AI時代の『カート選定』で後悔しないための3つの決定的な評価軸

2026年、AIの波が押し寄せる中で「カート選定」に悩むEC事業者を対象とした主催Webセミナー『SaaS、パッケージ、エージェンティック。2026年、AI時代の「カート選定」で後悔しないための3つの決定的な評価軸』を開催しました。本記事ではその概略をレポートいたします。

本セミナーのゴールは、「AI時代に備えた新基準のカート選定方法を理解する」ことです。

AIの波が押し寄せてから、1週間ごとにできることが増え続けているような激動の時代の中で、なにかシステムを選定するときに「AIをどう扱えるか」という視点は、もはや無視できない基準になっています。そんな時代の中で、どうやってカートを選定していけばいいのか——そのお悩みをお持ちの方に向けて、AI時代のカート選定についてお話しします。

変化の中で勝ち残っているブランドに共通しているのは、「AIの力を借りて一人一人に合ったおもてなしをEC上で実現している」ということです。AIが高速に分析して施策を提案し、One to Oneのコミュニケーションを実現することで、購買体験を継続的に向上させています。

AIが高速分析＆施策提案 → One to One のコミュニケーションを実現

サイト内

訪問の瞬間に、その人の悩みに特化した特設バナーを表示

メール/LINE

購入サイクルの予測に基づき、最適なタイミングで提案を配信

レコメンド

閲覧履歴だけでなく買った背景を加味した商品を提示

クーポン

離脱しそうなタイミングで引き止めに最適な特典を提示

例えばメールやLINEであれば、「この方が3ヶ月前に購入して、3ヶ月後ぐらいに再購入するパターンがある」と分析できれば、そのタイミングで「そろそろ商品が切れる頃では？」という案内を送ります。クーポンも、「買い物かごに入れて送料ページで離脱した顧客」には、割引クーポンよりも「送料無料クーポン」の方が刺さる可能性が高いとAIが判断して自動配信する——そういったレベルのOne to One接客が、すでに実現されてきています。

断片的なデータでは、AIは「一人の人間の顧客像」を捉えられない

AIをフル活用するためには、「整ったデータ」が必要です。しかし現状、多くのEC事業者のデータはバラバラに存在しています。ECシステム・レビューツール・MAツール・サポートデータ——それぞれのデータが結びつかない状態では、顧客像が浮かびません。断片的なデータしかなければ、AIも人間も「一人の人間の顧客像」を正確に捉えることはできず、売るのが博打になってしまいます。

データのサイロ化 → 部分最適にとどまる

ECシステム：購入履歴、累計金額、SKU

レビューツール：満足度、VOC、期待値

MAツール：開封率、クリック、興味関心

サポートデータ：不満・問い合わせ履歴

それぞれのデータが結びつかず、顧客の全体像をとらえた施策にならない

データの統合 → 全体最適

構造化データ：会員情報・行動履歴・購買データ・開封率など

非構造化データ：問い合わせ・クレーム・レビュー・チャット・返品理由

全データをAIが横断分析

「今何に困っていて次に何を欲しがるか」を高い精度かつ秒速で分析することが可能に

「AIが使える」と「AIをフル活用できる」は雲泥の差がある

AIを後付けした状態でも、購買履歴に基づいたレコメンドや設定済みシナリオのチャットボットなど、ある程度のパーソナライズは実現できます。しかし「なんかもう一歩欲しい」という物足りなさが残るのが実態です。エージェンティックな基盤との差は明確です。

AIを後付けした状態

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過去の購買履歴に基づくレコメンド

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あらかじめ設定したシナリオのチャットボット

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外部ツールとして参照できる「一部のデータ」のみ利用

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合格点のパーソナライズだが、限定されたポテンシャル

エージェンティック（フル活用状態）

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顧客の文脈を深く理解した画一的でない個人宛の回答

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サイト内の細かい動きまで汲み取った接客

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在庫・利益率・全履歴をAIが直接学習

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「この人はこんな様子だからこの商品」という根拠ある提案

基盤内で動くAIの重要性——外に出せないデータを施策に活かす

重要な観点として、「秘匿性の高い個人情報はGeminiやChatGPTなど外部のAIに渡せない」という問題があります。外部ツールに流してしまうと個人情報の流出リスクが生じるため、実際には使えないデータが多くあります。だからこそ「データ基盤の中でAIが動く」設計が最も重要になってきます。

外に出せないデータを施策に活かせる

基盤内だからこそ外に出せない生データも学習。データ漏洩・学習リスクを排除しながら自社データをフル活用した賢い接客担当を育成できる。

深層心理の可視化

ECに集約されるページ閲覧などの行動履歴や実際の購入履歴を学習。数字に表れない感情を察知し、的確にアプローチできる。

さまざまな施策の提案

AIがさまざまなデータを分析し、適した方法・セグメント・内容などをすぐ実行できる形で提案。全施策を横断的に最適化。

データを一元管理することで、顧客の行動を「点」ではなく「ストーリー」として可視化できるようになります。データが繋がることで迷いや決定理由が可視化でき、一人の顧客の解像度が上がります。その結果から、より効果的なマーケティング施策が実行可能になります。

1. 興味のサイン：広告から初来訪／特定の記事を読了／サイト内検索
2. 検討のサイン：複数回の再訪／比較表の閲覧／成分表の表示
3. 決断のサイン：かご投入／かご落ち／再入荷通知希望
4. 継続のサイン：2回目購入／お気に入り登録／レビュー投稿

あらゆるデータが統合され、AIが直接活用できる状態——この構造こそが、AI時代でのECの成功を左右します。

深い顧客理解だからこそできる「刺さる施策」

外部連携による断片的なデータでは、顧客の文脈を読み違え、的外れな接客を招きます。基盤内にすべての情報が統合されているからこそ、AIは顧客の状況や感情までを正確に捉え、心に刺さるおもてなしを完結できます。

人の手では難しい、高度かつ高速な分析

統合によって増えた膨大なデータや、解釈が難しい定性データを分析するのは時間も手間もかかります。AIならあらゆるデータを瞬時に読み解き、高度な分析を高速で行います。

リピーター育成が強化され、広告依存から脱却できる

AIによる高度な分析が高速で回ることで、パーソナライズされた施策の実施は爆発的に増え、リピーター育成が強化されます。新規獲得のための広告依存からの脱却に繋がり、LTVを最大化させ続けるスタイルへと進化できます。

カート選定の評価軸は、従来の軸（価格・機能・拡張性・操作性・セキュリティ）に加えて、「データ統合」「データ活用」「エージェント」という3つの新しい軸を必ず組み込んでください。今のフェーズに合ったカート選びをしていくことが非常に重要です。

ECサイトリニューアルや新規立ち上げ、カート選定に関してお困りごとがございましたら、お気軽にご相談いただければと思います。