コンタクトセンターのAI活用 小売・EC海外事例6選

コンタクトセンター（コールセンター）におけるAI活用は、小売・EC業界で急速に進んでいます。たとえば、IKEAは問い合わせの47%をAIで処理し€1,300万を削減しました。さらに、Sephoraはカート離脱率を18%改善しています。つまり、小売業界のコンタクトセンターのAI活用は「コスト削減」と「売上貢献」の両立を実現するフェーズに入りました。本記事では、海外事例6選からその設計パターンを解説します。

vottiaはチャットと音声の両方に対応するAIエージェントプラットフォーム「maestra」を提供しています。マルチエージェント構成により、商品問い合わせ・返品処理・購買支援を専門エージェントに分業させることが可能です。

小売・EC業界のコンタクトセンターにおけるAI活用とは？

小売・EC業界のコンタクトセンターにおけるAI活用とは、在庫確認・配送追跡・返品手続き・商品相談・購買支援をAIエージェントで自動化する取り組みです。他業界との最大の違いは「問い合わせ＝購買の入り口」である点です。具体的には、以下の違いがあります。

なぜ小売・EC業界でコンタクトセンターのAI活用が加速しているのか？

小売・EC企業のコンタクトセンターでは課題が山積しています。たとえば、「返品の問い合わせが多すぎる」「カートに入れたまま離脱される」といった声です。

その背景には3つの変化があります。

1. まず、問い合わせ量の爆発的増加です。EC市場の拡大に伴い、問い合わせが急増しています。具体的には、2024年のサイバーマンデー以降、小売企業のAI活用は23%増加しました
2. 次に、季節スパイクへの対応です。年末商戦では問い合わせが通常の3〜5倍に集中します。そのため、人間だけでは対応しきれません
3. さらに、「サポート＝売上」の認識変化があります。問い合わせ対応が購買に直結します。したがって、AI投資は売上貢献として位置づけられるようになりました

実際に、小売業界ではAI導入後に87%の企業が売上改善を報告しています。加えて、94%がコスト削減を実現しました。つまり、小売・EC業界のコンタクトセンターにおけるAI活用は「どう導入するか」のフェーズに入っています。

小売・EC業界のコンタクトセンターにおけるAI活用 海外事例6選

事例1：IKEA「Billie」──小売のAI活用で問い合わせの47%を自動化

まず、家具大手のIKEAはAIチャットボット「Billie」を導入しました。

具体的には、在庫確認・配送追跡・返品手続き・組み立て案内に対応しています。その結果、人間のオペレーターは高付加価値の対応に集中できるようになりました。つまり、小売のコンタクトセンターにおけるAI活用の典型的な成功パターンです。

事例2：Sephora──コンタクトセンターのAI活用でカート離脱率18%改善

次に、化粧品大手のSephoraは「Sephora Virtual Artist」を展開しています。

最も注目すべきは、AIが購買の意思決定を後押ししている点です。具体的には、成分解説やレコメンデーションを提供しています。その結果、「迷い」を「購入」に変えています。すなわち、コンタクトセンターのAI活用が「コスト削減」から「売上貢献」へ転換した代表的な事例です。

事例3：Alibaba「AliMe」──EC向けAI活用で1日200万セッション処理

さらに、中国EC最大手のAlibabaは「AliMe」を展開しています。

つまり、AlibabaにとってのAI活用は単なる自社サポートではありません。加えて、プラットフォーム上の数百万の出店者にもAIサービスを提供しています。このように、EC業界全体の顧客体験を底上げする「インフラ」として機能しています。

事例4：Walmart「Sparky」──小売AI活用で注文額35%増

続いて、米国最大手のWalmartは「Sparky」を導入しました。

Sparkyは問い合わせ対応ツールではありません。具体的には、顧客の買い物そのものを支援するAIです。したがって、「カスタマーサポート」と「ショッピングアシスタント」の境界を意図的に溶かしています。このように、小売のコンタクトセンターにおけるAI活用の新たな形を示しています。

事例5：Best Buy──生成AI活用で複雑なトラブルシューティングに対応

また、家電量販大手のBest Buyは生成AIを活用しています。具体的には、「テレビの映像が途切れる」「プリンターがWi-Fiに接続できない」といった問い合わせに対応します。

さらに、オペレーター向けのリアルタイム支援AIも導入しました。その結果、平均対応時間は5%短縮されています。つまり、「顧客直接対応型」と「オペレーター支援型」の二層構造を実現しました。

事例6：L’Oréal「Beauty Genius」──AI活用で購買体験を一貫提供

加えて、L’Oréalは「Beauty Genius」を展開しています。具体的には、セルフィーから肌や髪質をAIが分析します。さらに、15万件以上の皮膚科医アノテーションに基づくアドバイスを提供します。

そのうえ、ARバーチャル試着機能も統合されています。したがって、診断→提案→試着→購入という一連の体験をAIが担います。すなわち、「コンバーショナルコマース（会話型EC）」の先駆的な事例です。

小売・ECのコンタクトセンターにおけるAI活用を成功させる3つの設計パターン

パターン1：コストセンターからプロフィットセンターへのAI活用転換

まず、SephoraやWalmartの事例が示すのは売上直結型のAI活用です。具体的には、問い合わせ対応と購買支援を統合設計します。その結果、コンタクトセンターが「稼ぐ部門」に転換します。

パターン2：テキストからマルチモーダルへのAI活用進化

次に、L’Oréalのセルフィー診断やAR試着が示すのは多感覚型のAI活用です。つまり、テキストに画像認識やAR技術を組み合わせます。その結果、「文字で説明しにくい」商品ほど効果を発揮します。

パターン3：プラットフォーム全体へのAI活用拡張

さらに、Alibabaの事例が示すのはインフラ型のAI活用です。具体的には、出店者全体にAIサービスを提供します。このように、個社の導入ではなくプラットフォーム全体の顧客体験を底上げします。

vottiaのmaestraは、こうした小売・EC業界の多様なニーズに対応します。具体的には、マルチエージェント構成で商品問い合わせ・返品処理・購買支援を分業させます。その結果、コンタクトセンターのAI活用で効率化と売上貢献の両立を実現できます。

小売・EC企業が今やるべきコンタクトセンターのAI活用5ステップ

海外事例から学んだことを実務に落とし込みます。具体的には、5つのステップがあります。

1. まず、問い合わせの「売上インパクト」を可視化します。具体的には、問い合わせから購入につながったケースを分析します。そのうえで、AI投資の判断基準を定量化します
2. 次に、返品・配送の定型対応から自動化します。たとえば、IKEAの事例が参考になります。ここで削減したリソースを商品提案に再配分します
3. さらに、「サポート」と「販売」を統合設計します。具体的には、問い合わせ対応とレコメンデーションを1つのAIで統合します。このように、サイロを壊すことが成否を分けます
4. 加えて、季節スパイクへの備えを設計します。なぜなら、小売・ECは季節変動が大きい業界です。したがって、平時からAI対応体制を構築する必要があります
5. そして、商品特性に合ったAIモダリティを選びます。たとえば、L’Oréalの画像診断やARが参考になります。つまり、商品カテゴリによって最適なAI設計は異なります

コンタクトセンターにおけるAI活用の未来──小売・EC業界の展望

2026年後半以降、小売・ECのコンタクトセンターにおけるAI活用はさらに加速します。具体的には、3つの変化が予測されます。

第一に、「コンバーショナルコマース」の標準化です。たとえば、L’OréalやWalmartに見られるように、AIとの会話で商品を発見し購入する体験が標準になります。

第二に、「予防型サポート」の拡大です。具体的には、AIが配送遅延や在庫切れを事前に通知します。つまり、顧客が問い合わせる前に問題を解決します。

第三に、「バーチャル試着・診断」の進化です。さらに、テキストと画像だけでなく音声や動画も組み合わせます。その結果、返品率の大幅な削減にも貢献します。

「問い合わせに答える場所」から「買い物体験を創る場所」へ。小売・EC業界のコンタクトセンターは最も劇的な変貌を遂げる領域です。

小売・EC業界のコンタクトセンターにおけるAI活用に関するよくある質問（FAQ）

Q. 小売・EC業界でコンタクトセンターのAI活用を始める場合、何から着手すべきですか？
A. まず、IKEAの事例のようにルーティン対応から始めることを推奨します。具体的には、返品手続き・配送追跡・在庫確認を自動化します。そのうえで、削減したリソースを商品提案や購買支援に再配分するのが効果的です。

Q. コンタクトセンターのAI活用でカート離脱率を改善できますか？
A. はい、Sephoraの事例ではカート離脱率が18%低下しています。具体的には、商品選びに迷う顧客にリアルタイムで提案を行います。その結果、「迷い」を「購入」に変えることが実証されています。

Q. 年末商戦のスパイク時にAIは対応できますか？
A. はい、AIは同時に数千〜数万のセッションを処理できます。したがって、人間だけでは対応しきれないピーク時の問い合わせを吸収できます。ただし、平時からAI対応体制を構築しておくことが重要です。

参考リンク

• IKEA Billie チャットボット事例（Modern Retail）
• Sephora Virtual Artist AI事例
• Alibaba AliMe AI カスタマーサービス
• Walmart Sparky AIアシスタント
• Best Buy 生成AIカスタマーサポート
• L’Oréal Beauty Genius AI（Microsoft）
• Shopify – 小売業界のAI活用10事例
• Zendesk – AIカスタマーサービス統計2026

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