生成 AI は、B2B コマースのリーダーにとって遠い未来の目標ではなく、すでに企業の収益拡大、顧客へのサービス提供、事業拡大を実現する方法を再構築しています。しかし、多くの企業が実証を進めているものの、e コマースで AI の可能性を最大限に引き出せている企業はごくわずかです。

SAP と Master B2B 社による最新調査を基にした 4 部構成の新しいブログシリーズでは、早期導入と企業への効果の間にあるギャップに着目します。シリーズの初回では、AI 導入がデジタルコマースをどのように変革しているのか、また B2B リーダーが試験運用から実用化へと移行するために今何をすべきかについて解説します。

高まるプレッシャーに応えるべく、台頭する AI

B2B の経営幹部を対象とした SAP の最新調査によると、75% が生成 AI ツールを自社で何らかの方法によって活用していると回答しました。しかし、こうしたツールの潜在能力を最大限に引き出し、測定可能な ROI を向上している企業はごくわずかです。例えば、36% の企業が製品説明の生成に AI を導入し、29% が SEO 向けコピーに AI を活用していますが、製品画像 (8%) や対話型デモ (2%) に導入している企業の割合は、はるかに少ない状況です。

需要計画や価格設定の最適化に AI を導入している企業はさらに少数ですが、どちらも今日の変動の激しい環境において利益率を向上させるためには不可欠な要素です。

B2B リーダーが実証段階を経て、企業規模で大きな効果をもたらすことができるよう、SAP は Master B2B 社と提携して、最新のホワイトペーパー「組織変革の推進要因としての AI 活用」を公開しました。AI が現在成果を上げている領域、企業の足かせになっているもの、そして収益性と持続可能性を維持しながら拡張できる戦略を構築する方法について、実践的なガイダンスを提供しています。

e コマースにおける AI ユースケース

e コマースにおける AI 導入はすでに現実のものとなり、実際に価値を生み出しています。B2B 企業は AI を活用して、カスタマーエクスペリエンスのパーソナライズ、価格設定の最適化、返品の削減、業務の俊敏性向上を実現しています。コンテンツ作成や製品タグ付けなどのタスクを AI が自動化することで、チームはよりスマートに作業を行い、迅速に拡張できるようになり、価値の高い戦略とカスタマーエンゲージメントのためにリソースを解放することができます。その他のユースケースとして、以下のようなものがあります。

• 製品コンテンツの自動化：SEO 向けに最適化された説明、タグ、翻訳されたコンテンツを大規模に生成します。
• 視覚的なマーチャンダイジング：大がかりな写真撮影を行うことなく、新製品の画像と 360 度ビューを作成します。
• 対話型コマース：AI を活用したアシスタントを導入し、質問への回答、おすすめの提案、問題の解決を支援します。
• パーソナライズされたプロモーション：予測モデルを使用して、カスタマイズされたオファーや価格設定を提供します。
• 検索およびナビゲーション： AI で強化された画像検索およびテキスト検索により、製品の検索性を高めます。

ここに挙げた e コマースにおける AI ユースケースは、ほんの一部にすぎません。AI 機能の進化に伴い、コマースリーダーは、カスタマーエンゲージメントを強化し、コストを削減し、カスタマージャーニー全体でよりスマートな意思決定を推進する新たな方法を見つけることができます。SAP の最新調査によると、市場では AI 対応の CX がすでに注目を集めていることが示されており、先見性のある企業がこれを最優先事項としている理由も説明しています。

B2B コマースを牽引するコア AI テクノロジー

いくつかの重要な AI テクノロジーが、B2B コマースのイノベーションにおける次なる波を引き起こしています。機械学習は、よりスマートな製品提案とより正確な需要予測を可能にします。自然言語処理 (NLP) は、検索機能を拡張し、チャットボットなどの対話型インターフェースを強化します。生成 AI は、製品説明からビジュアル資産まで、拡張性の高いコンテンツ作成をサポートします。予測分析は、価格設定戦略に情報を提供し、不正を検出し、顧客離れを予測します。

このようなテクノロジーを組み合わせることで、AI 対応のコマースの基盤が形成されます。これにより企業は、インテリジェントに拡張し、迅速にパーソナライズを行い、すべてのトランザクションの収益性を高めることができます。

何を実装するのかではなく、どのように実装するのかが重要

e コマース向け AI がもたらすメリットは明らかですが、その成功はツールだけにかかっているわけではありません。企業文化の変革、部門横断型のオーナーシップ、そして何よりも信頼性の高い統一されたデータへのアクセスが不可欠です。

回答者の半数以上 (52%) が、AI ツールを効果的に管理するための専門知識が社内で不足していると回答しています。さらに、36% が分断されたシステムに存在するデータを最大の障壁として挙げており、34% が AI を既存のワークフローに統合することが困難であると回答しています。SAP が提供するのは、すべてのカスタマーエクスペリエンスを支援するコンポーザブルなコネクテッドソリューションです。エンタープライズ AI に対する SAP のアプローチが他社と一線を画しているのは、この点にあります。

コマース組織全体で AI を拡張する際は、以下のベストプラクティスを参考にしてください。

1. 業務部門と IT 部門間での共同オーナーシップの確立：AI を単なるサイドプロジェクトではなく、戦略的な取り組みとして扱います。ガバナンスと実証方法は共有する必要があります。
2. データの統一：AI の価値は、学習したデータの質で決まります。ERP 統合は、サイロの解消に役立ち、利益率を考慮した意思決定を実現します。
3. チームのスキル向上：社内の専門知識は重要です。トレーニングに投資を行い、部門を横断して変革を推進できるよう早期導入を支援しましょう。
4. 最も迅速な ROI が見込める領域から始める：製品コンテンツの自動化や AI アシスタントの導入など、どのような取り組みでも、月単位ではなく週単位で測定可能な効果が得られるユースケースを選択してください。

今後の展望：e コマースにおける AI の次のステップ

B2B コマースにおける AI は急速に進化しており、シンプルな自動化から、チャネルやチーム間のインテリジェントなオーケストレーションにまで及んでいます。今後のトレンドは、リアルタイムの製品パーソナライゼーション、動的な価格設定、予測購買シグナルに対して、生成 AI の活用がさらに拡大することを示しています。顧客の期待が高まるにつれて、音声アシスト型のショッピング、高度にパーソナライズされたマーチャンダイジング、そしてコマース、サービス、マーケティング全体で統一されたカスタマージャーニーにおいて、AI はますます大きな役割を果たすことになるでしょう。

先見性のある企業は、このようなトレンドに対応するだけでなく、柔軟な AI 対応戦略を構築し始めて、一歩先を進んでいます。

トピックを掘り下げる

最も成功している B2B リーダーは、ターゲットを絞った成果主導型のユースケースから始め、導入済みのシステムと統合させています。その効果は実証されています。AI は、発見からサポートまで、購入者ジャーニーのすべての段階を強化し、収益性と効率性の両方を大幅に向上することができます。

しかし、AI の可能性を最大限に引き出すには、クリーンなデータ、オーナーシップの共有、明確なビジネス成果に基づいた統合戦略が必要です。先進的な組織がこの変革をどのように実現しているのかについては、SAP の新しいレポートをダウンロードして、ご確認ください。このレポートでは、同業他社が障壁を克服し、AI を成長に向けた真の原動力へと変化させている方法をご紹介しています。

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