「破壊」領域にある
小売・Eコマース業界

各業界のシニアマーケティングリーダーたちは、AIディスラプションの波が押し寄せてくることを認識しています。BCGとMolocoが2025年10月に17の業界にわたる283人の幹部を対象に行った共同調査では、回答者の67%が、「AIによる大規模なディスラプションの影響が消費者ジャーニーに及ぶ」と予想しています。一方、小売・Eコマース企業のリーダーの見解は異なり、36%のみがこうした懸念を共有しています。

このギャップは単なるセンチメントの違いに収まりません。

小売・Eコマース業界はAIディスラプションについて、単に落ち着いて構えているだけではなく、今回の調査で最も楽観的なセクターでした。
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しかし、BCGとMolocoによるAIディスラプションインデックスは、異なる状況を示しています。このインデックスは、AIが顧客関係の仲介を代替する影響と、現在の顧客関係の強さの2つを軸に各業界を評価。小売・Eコマース業界は旅行やニュースと並んで「破壊」領域に位置しています。今や買い物客はAIエージェントにおすすめの商品を尋ね、AIを使用して選択肢を評価し、ECサイトにアクセスすることなく購入を完了できます。

小売・Eコマース企業には、フルフィルメントネットワーク、ロイヤルティプログラム、ファーストパーティデータといった実物資産があります。しかし、こうした資産はリスクスコアには影響しません。AIディスラプションインデックスでは分からない何かが、小売・Eコマース企業のリーダーには見えているのか、あるいはリスクの緊急性に気づく前にディスラプションが発生するかのいずれかを意味します。

ギャップがすでに
表面化

GoogleやOpenAIのプロトコルによって、AIエージェントとマーチャント間の取引が標準化されています。AIエージェントが在庫を発見して商品内容を確認し、購入を完了できるインフラはすでに実際に機能しており、30％の消費者がAIに代理購入を任せることに抵抗がないと述べています。

この影響は体験のギャップに現れています。例えば、買い物客が小さなアパートにフィットし、ケーブル管理がしやすいスタンディングデスクについてAIエージェントに尋ねます。AIエージェントは、重さの許容量や高さの範囲、組み立ての複雑さについて案内します。買い物客はAIエージェントが推奨した商品を購入することに決め、クリックしてその商品のページに移動します。そこには、静的な仕様シートと新着順のレビューに加え、隅には滅多に使われないチャットウィジェットがあります。そこでは知的な会話を行うことができたものの、商品探しのやり直しを求められる体験をしました。

ある小売・Eコマース企業のCMOは、この変化について次のように語っています。

「（当社のWebサイトへの）最初のクリックが発生していません。（AIによる概要を通じて）消費者が必要な情報を直接得ているためです...

恐らくアッパーファネルが最も大きなディスラプションの影響を受けるでしょう。しかし正直なところ、ファネル全体がディスラプションの対象となります。ローワーファネルでもジャーニーが影響を受けて変化しています」

これは、買い物客がECサイトを訪れなくなるというリスクではありません。サイトを訪問する前にすでに決定が行われ、小売・Eコマース企業がフルフィルメントのみを担うようになることが問題なのです。

活かされていない
アセット

サービスのディスラプションが実際に起きている場合、「小売・Eコマース企業には、構造的な強みがあるのか」という質問が自然に浮かびます。実際、これらの企業には優位性があるものの、ほとんどが、それを活かしていません。

ChatGPTはすべての業界、すべての買い物客、すべてのクエリに対応し、この「幅広い対応力」が特徴です。そして、それは強みと同時に制約ともなります。すべてのカテゴリーについて最適化しようとする汎用モデルの経済学は、ひとつのカテゴリーへの深入りを正当化しません。

Eコマースビジネスのロジックは異なります。返品やサポートチケット、フルフィルメントの例外など、購入後の真実を映すデータを保持しているためです。例えば、特定の2つの商品が一緒に購入されると返品率が急上昇する理由が、レビューでは触れられていないバンドルの互換性問題にあることを認識しています。何千もの取引を通じて、このパターンが確認されているからです。また、サポートチケットから、汎用のスマートホームハブとRing Gen 2ドアベルとの間に接続性の問題があることが分かります。腰痛を抱え、横向きに寝る人に実際に合うマットレスがどれかも、返品データから把握できます。

これが、ディスラプションインデックスで小売・Eコマース業界が「防御可能」とされている要因のひとつです。販売後に関するファーストパーティデータは、商品が「実際に」どう機能するかを示しますが、仕様シートからはどう機能「すべき」かしか分かりません。
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しかし、「防御可能」は「防御されている」という意味ではありません。あるCMOはこのギャップを率直に認めています。「当社には現在、顧客データを管理するプラットフォームさえありません。顧客データはさまざまな場所に分散されており、そのようなプラットフォームなしでは、AIベースのリエンゲージメントツールを使用することは不可能です」
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データの解釈・活用方法は分野によって異なります。ホームグッズを販売する企業は、返品パターンに基づいて、「この2つの商品は相性がよくありません」といった警告を、買い物客が両商品をカートに入れる前に提示できます。電子機器の販売者は、サポートチケットを参考に「既知の互換性問題」を特定し、買い物客が誤った選択をする前に知らせることができます。また、家具の販売サイトは、行動シーケンスからエントリーポイントを導き出し、結果を200件から4件に絞ることが可能になります。

このようにデータを活用することで、在庫の代わりに、インテリジェンスの提供を開始できます。買い物客が何を入力したかだけでなく、何を必要としているかをサイトが理解できれば、買い物客は戻ってきます。これを実践することによって、小売・Eコマース企業は「破壊」領域から抜け出せます。

ファーストパーティデータの取得を優先している小売企業のマーケティングリーダー

大規模なディスラプションを予測

サービスが代替される深刻なリスクがある

緊急性を伴わない意図は、パイロットの停滞、ロードマップの遅れ、学習サイクルの固定化につながります。テストを頻繁に実施している小売・Eコマース企業は、コンバージョンにつながるカタログ属性や、信頼の獲得に貢献する介入、保護対策が必要なシグナルを発見できます。一方、滅多にテストを実施しない小売・Eコマース企業は、これらを学ぶ機会がまったくない可能性があります。そして、AIエージェント経由のトラフィックがセッションの大部分を占める頃には、AIエージェントが推奨する小売・Eコマース企業、信頼するカタログ、参考にするデータに関して、デフォルトが定着し、入り込む隙がなくなる可能性があります。

デフォルトは今まさに形成されつつあります。

2025年10月にBCG とMolocoが実施した共同調査に基づく「コンシューマーAIディスラプションインデックス」では、定量的および定性的な調査方法を用いてコンシューマー向けの17業界を評価しました（注：2業界については定量調査を行わず、定性調査のみを実施）。5つの地域にわたる238名に及ぶマーケティング部門責任者を対象とした調査に加え、3,200以上のアプリから収集したパフォーマンスデータを分析しました。AIディスラプションへの対応状況に関するMolocoの完全ガイドには、自社のカタログ構成、技術インフラストラクチャ、組織的な連携体制を評価したい小売・Eコマース企業向けの診断ツールも含まれています。調査方法の詳細については「AIディスラプションインデックス：AIによって一変する消費者の『発見』」をご覧ください。