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かつてECで重要だったのは、「検索結果の上位に表示されること」や 「キーワードをうまく設定しておくこと」でした。 もちろん今もそれらは大切ですが、2025年のAmazonでは、 それ以上にAIとの相性が成果を左右し始めています。

たとえば、生成AIショッピングアシスタント「Rufus」は、 「登山に必要なものは？」「在宅ワークを快適にしたい」といった曖昧なニーズに対して、 会話を通じて商品候補を整理してくれます。

また、レビュー要約機能は膨大なクチコミを読みやすく整理し、 出品者向けの生成AIツールは、少ない入力から商品ページを自動生成できます。

概要

AIに支配されたAmazonとは何か

「AIに支配されたAmazon」という表現はやや刺激的ですが、 実態としては「顧客と商品をつなぐほぼすべてのポイントにAIが介在している状態」と捉えると分かりやすくなります。

• 検索：自然文の質問から、意味ベースで商品を探す
• 発見：レコメンドやランキングが、AIにより細かくパーソナライズされる
• 検討：レビュー要約・Q&A・比較表などが、AIによって整理される
• 商品ページ：タイトル・説明・画像テキストなどが、生成AIで補完される
• 出品・運用：セラー向けのAIツールが、登録や改善提案を支援する

2025年時点で見える主なAI活用ポイント

リアル店舗も含めた「AI×コマース」全体像

Amazonはオンラインだけでなく、リアル店舗でもレジレス技術やスマートカートなど、 AIを活用した購買体験の高度化を進めてきました。

ECと店舗の垣根が薄れるなかで、オンライン上のAIとリアル店舗の仕組みが連動し、 「顧客がどのチャネルにいても、AIが最適な提案を行う」方向に進んでいると考えられます。

利点

「AIに支配された」と聞くとネガティブな印象を持つかもしれませんが、 マーケティング担当者にとっては、うまく活用することで多くの利点があります。

顧客側の利点：迷わず選べる・自分に合う情報が届く

顧客側のメリットを理解することは、そのまま「どんな価値を提供すべきか」のヒントになります。

• 曖昧なニーズからのスタートでも、Rufusとの対話を通じて候補が整理される
• レビュー要約で、商品全体の傾向を短時間で把握できる
• 過去の閲覧・購入状況に基づいたレコメンドで、新しい発見が増える

選択肢が増えすぎて悩みがちな時代に、AIは「情報を減らす」のではなく、 必要な情報をほどよい粒度でまとめる役割を担っていると捉えると、設計の方向性が見えやすくなります。

出品者・ブランド側の利点：作業負荷の軽減と質の底上げ

出品者向けの生成AIツールは、商品ページ作成や改善の負荷を大きく下げてくれます。

• 商品タイトル・説明・箇条書きのたたき台を自動生成できる
• 属性の抜け漏れや説明の不足をAIが指摘し、改善案を出してくれる
• 商品数が多いブランドでも、一定の品質で情報をそろえやすくなる

これにより、「登録作業に追われて戦略に手が回らない」といった状況から、 より上流の戦略やクリエイティブに時間を使いやすくなります。

マーケ担当者側の利点：意思決定の質とスピードの向上

AI活用は、キャンペーンの立案・実行・振り返りすべての局面で、意思決定を支援します。

• 膨大なログやレポートをAIに要約させ、重要なポイントだけを素早く把握できる
• 商品ページ・広告・レビューをまとめて俯瞰し、改善テーマを見つけやすくなる
• 複数の施策案をAIと一緒にブレストし、選択肢を広げたうえで比較検討できる

「AIに任せて終わり」ではなく、AIを追加の頭脳として活用し、人間の判断の質を上げるというスタンスが現実的です。

組織全体の利点：ナレッジの再利用と標準化

Amazonや自社内で蓄積されるデータを、AIが読める形で整理しておくことで、 社内のナレッジ活用にも波及効果が生まれます。

• よくある質問やトラブルシューティングを、AI向けのナレッジとして整備できる
• 成功事例・失敗事例を文章化し、AIからいつでも参照できる状態にできる
• 担当者が変わっても、AI経由でナレッジを引き継ぎやすくなる

これは、短期的な売上だけでなく、チームの生産性や学習スピードにも影響するポイントです。

応用方法

ここからは、マーケ担当者が実際に使える形で、 「AIに支配されたAmazon」にどう向き合うかを具体的に見ていきます。

Rufusに理解されやすい商品ページ設計

会話型ショッピングアシスタントRufusは、自然文の質問に対して、 商品ページやレビュー、外部情報をもとに回答を生成します。

• タイトル・箇条書き・本文のどこかで「用途」「ターゲット」「差別化ポイント」を明確に書く
• 「◯◯な人におすすめ」「△△なシーンで活躍」といった形で、用途を文章として残す
• 素材・サイズ・機能などのスペック情報は、表形式か箇条書きで整理する

レビュー要約を味方につける設計

AIによるレビュー要約は、顧客だけでなく出品者にとっても有益なフィードバック源です。

• 要約に頻出するポジティブワードを、商品説明や広告コピーにも活かす
• ネガティブに言及されている点は、改善のうえで商品ページに「改善済み」であることを明記する
• レビュー依頼メールや同梱物で、「使い方や利用シーンも書いてもらえると嬉しいです」と伝え、AIが解釈しやすいレビューを増やす

生成AI商品ページツールとの二人三脚

生成AIによる商品ページ作成ツールは非常に便利ですが、 そのまま使うのではなく、マーケ視点のひと手間を加えることで効果が変わります。

• AIが生成したテキストを、「ターゲット」「用途」「差別化」が伝わるかという観点でレビューする
• ブランドのトーン＆マナー（丁寧さ、カジュアルさなど）に合わせて微調整する
• 複数パターンを生成し、A/Bテストの候補として活用する

広告運用におけるAI活用ポイント

Amazon内の広告プロダクトも、入札や表示ロジックにAIが多く使われています。 ここでは、マーケター側で意識しておきたいポイントを整理します。

• 機械学習ベースの自動入札機能を活用しつつ、KPI（CV・売上・ROASなど）の設定と制約条件を明確にする
• AIに任せる部分（入札・配信最適化）と、人が判断する部分（予算配分・クリエイティブ方針）を分けておく
• 検索クエリレポートや広告レポートをAIに要約させ、気づきを抽出するフローをつくる

Amazon外のタッチポイントとの連携

「AIに支配されたAmazon」を前提にすると、 広告・SNS・オウンドメディアからAmazonへの導線も見直しが必要になります。

• ブランドサイトやSNS投稿で使うメッセージを、Amazonの商品ページとも整合させる
• レコメンドに載りやすい軸（用途・ターゲットなど）を、外部施策のコピーにも反映する
• キャンペーンや特集ページの内容をAmazonの商品ページにも反映し、AIが解釈しやすい一貫性を保つ

導入方法

ここでは、社内にある程度のリテラシーはあるが、 「AmazonのAI活用はまだこれから」というチームをイメージして、導入ステップを整理します。

現状の棚卸し：どこまでAI前提になっているかを確認する

• 商品ページ：タイトル・説明・画像・A+コンテンツの品質と一貫性
• レビュー・Q&A：件数・内容・対応フロー
• 広告運用：キャンペーン構造・自動入札の活用状況・レポート頻度
• 社内体制：EC担当とマーケ・ブランド・CSの連携状況

まずはこれらをざっくり整理し、「AIにとって読みやすい情報の土台」があるかどうかを確認します。

Amazon純正AI機能のキャッチアップ

次に、Amazonが提供しているAI関連機能を棚卸しし、 「すぐに使えるもの」と「検証してから使いたいもの」に分けます。

• Rufus：実際にユーザーとして質問してみて、どのように商品が提案されるかを確認
• レビュー要約：自社商品と競合商品の要約内容を比較して、訴求の違いを整理
• 生成AI商品ページツール：一部SKUから試験的に導入し、手作業との差分を検証

小さなPoC（検証プロジェクト）を設計する

いきなり全SKU・全施策でフル活用するのではなく、 まずは限定的なテーマでPoCを実施します。

• カテゴリやシーズンを絞った「商品ページ改善プロジェクト」
• 新商品ローンチ時の「AI活用型ランディング実験」
• 広告の一部キャンペーンでの「AI活用レポーティング」

ここで得られた学びをもとに、ルールやベストプラクティスを社内で共有していきます。

ガイドラインとチェックリストを整備する

チームとしてAI活用を進めるには、「人によってやり方がバラバラ」を減らすことも大切です。

• 商品ページ作成時のチェックリスト（用途・ターゲット・差別化・FAQなど）
• AI生成テキストの確認項目（誤情報・表現・トーン＆マナーなど）
• レビュー・Q&A対応時のテンプレートとNG例

社内教育とコミュニケーションの仕組み

最後に、AI活用を継続するための社内コミュニケーションも設計しておきます。

• 月1回の「Amazon×AIアップデート共有会」を開催する
• 成功事例・失敗事例をスライド1〜2枚で共有する文化をつくる
• AIに関する相談窓口（Slackチャンネルなど）を用意し、ナレッジをたまりやすくする

未来展望

2025年の時点で、すでにAmazonは高度にAI化されたECプラットフォームになりつつあります。 ここから数年を見据えると、どのような変化が起こりそうでしょうか。

ショッピングエージェントが「新しいお客様」になる

Rufusのようなショッピングエージェントは、 いずれ「ユーザー本人」ではなく「ユーザーの代理人」として購買行動を行う存在に近づいていくと考えられます。

• ユーザーの好みや予算を理解し、条件に合う商品を自動で候補出しする
• セール情報や在庫状況を踏まえて、購入タイミングの提案を行う
• 定期購入やリピート購入を、ユーザーの意図を汲み取りながら自動で管理する

そのとき、ブランドは「ユーザー」と同じくらい、 「ショッピングエージェントにどう評価されるか」を意識する必要が出てきます。

検索結果よりも「会話ログ」が重要になる

検索キーワード単体よりも、「どのような会話の流れの中で商品が選ばれたか」が 重要なシグナルになる可能性があります。

• 「初心者用」「ギフト」「家族で」「一人暮らし向け」など、文脈を含むフレーズ
• 「今使っている◯◯から乗り換えたい」といった、比較前提の発話
• 「◯◯な悩みを解決したい」といった、課題ベースの相談

この文脈に対応できるよう、商品ページや広告メッセージも 「課題→解決→利用シーン」を意識した構成にしておくと相性が良くなります。

Amazon外のAIとの連携が当たり前になる

今後、他社のAIエージェントやOSレベルのアシスタントが、 Amazonを含む複数のECサイトと連携し、最適な購入先を選ぶようになる可能性もあります。

• 音声アシスタント経由での注文が増え、テキストよりも話し言葉ベースの情報設計が重要になる
• 価格・在庫・レビューなどを横断比較したうえで、AIが購入先を選ぶ
• ブランドは、複数プラットフォームで一貫した情報と体験を設計する必要が出てくる

「Amazon対策」というより、「AIエージェント時代のコマース戦略」として、 全体設計を考えるフェーズに入っていくイメージです。

まとめ

「AIに支配されたAmazon：2025年のEC事情」というテーマで、 AmazonにおけるAI活用と、そのマーケティングへの影響を整理してきました。

ポイントを改めてまとめると、次のようになります。

• AIは「顧客と商品をつなぐインターフェース」として、Amazonの至るところに組み込まれている
• Rufus・レビュー要約・商品ページ自動生成ツールなど、顧客体験と出品者支援の両面でAIが活躍している
• マーケ担当者は、「AIにとって読みやすい商品情報」と「人にとって伝わりやすいストーリー」を両立させる役割を担う
• 小さなPoCから始め、社内ガイドラインとナレッジ共有の仕組みを整えることが現実的な第一歩
• 今後は、ショッピングエージェントや他社AIとの連携も視野に入れた「エージェント時代のコマース戦略」が重要になる

AIに支配されたように見える世界でも、最終的に「どの顧客に、どんな価値を届けるか」を決めるのは人間です。 そのうえで、AIを頼れるパートナーとして位置づけることで、 AmazonをはじめとするECでのマーケティングは、より戦略的でおもしろい仕事になっていきます。

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