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電子商取引におけるAI市場、2035年に413億4,000万米ドルへ拡大｜CAGR 17.19％、生成AI・需要予測・パーソナライズがECの購買体験を高度化

電子商取引におけるAI市場は2035年に向けて急速な拡大局面へ、EC事業のデジタル化を次の段階へ押し上げるAI活用が本格化

その他

2026年10月8日 12:30

電子商取引におけるAI市場

電子商取引におけるAI市場は、2025年の84億6,000万米ドルから2035年には413億4,000万米ドルへ拡大すると予測されており、2026年から2035年の予測期間における年平均成長率（CAGR）は17.19％に達すると見込まれています。この成長は、単純なECサイトの自動化だけではなく、商品検索、需要予測、顧客分析、レコメンド、価格設定、在庫管理、広告最適化、問い合わせ対応など、オンライン販売を構成する複数の業務領域へAIが組み込まれていくことを背景としています。AIはこれまでの「業務を効率化する補助技術」から、消費者が何を探し、何を比較し、何を購入するのかを予測しながら購買プロセスそのものを支援する基盤へと役割を広げつつあります。

電子商取引における人工知能（AI）とは、顧客データを分析し、機能を自動化することでオンラインショッピング体験を向上させるために、複雑なアルゴリズムや機械学習技術を活用することを指します。AIの用途は幅広く、特に個別の好みに基づいた商品推薦では、過去の購入履歴や閲覧履歴を分析して、個々の嗜好に合った商品を提案します。また、AIはチャットボットを支える技術でもあり、迅速なカスタマーサービスを提供することで、顧客のエンゲージメントと満足度を向上させています。

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EC市場そのものの拡大がAI導入の経済的基盤となり、膨大な購買データを企業競争力へ転換する動きが加速

AI活用の拡大を理解するうえでは、電子商取引そのものが継続的に拡大している点が重要です。日本では2024年のBtoC-EC市場規模が26兆1,000億円となり、前年比5.1％増加しました。また、BtoB-EC市場も514兆4,000億円へ拡大し、EC化率はBtoCで9.8％、BtoBで43.1％に達しています。こうした市場のデジタル化は、企業がAIを活用するためのデータ基盤を広げる要因となります。 EC上では検索履歴、閲覧行動、購買履歴、カート投入、離脱、価格反応など多様な情報が蓄積されるため、企業にとってAIは蓄積されたデータを意思決定へ変換する手段として重要性を増しています。

AIによるパーソナライゼーションが顧客接点を変革し、EC事業者には「誰に何を売るか」だけでなく「いつ提案するか」の精度が求められる時代へ

電子商取引におけるAIの価値は、顧客一人ひとりに合わせた購買体験の高度化にも表れています。従来のECでは、年齢、性別、購買履歴など比較的限定された属性を基に商品を提示するケースが中心でしたが、AIを活用することで、直近の閲覧内容、検索意図、購入頻度、商品カテゴリー間の関係など複数のシグナルを組み合わせたリアルタイムの推奨が可能になります。これにより、企業側は顧客の潜在的な需要を把握しやすくなり、消費者側も膨大な商品情報の中から自分に適した商品へ到達しやすくなります。今後はレコメンドだけでなく、AIによる対話型の商品探索や比較支援が、ECにおける顧客体験を左右する重要な接点になると考えられます。

主要企業のリスト：

• Amazon Web Services, Inc.
• Otto Group
• Myntra
• eBay
• Siam Makro Public Co.Ltd.
• IBM Corporation
• Zoovu
• Fractal Analytics Inc.
• Kroger Co.
• Google LLC
• SAP SE
• Salesforce.com, Inc.

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生成AIとAI検索の普及によって商品発見の仕組みが変化し、企業には検索エンジンだけでなくAIに理解される情報設計が求められる

ECにおけるAIの影響は、販売者側の業務効率化だけに限定されません。生成AIやAI検索の普及により、消費者が商品を探す方法そのものが変化し始めています。従来は検索エンジンでキーワードを入力し、検索結果からECサイトへ移動する流れが一般的でしたが、今後はAIへ質問し、複数の商品を比較したうえで候補を提示してもらう購買行動が広がる可能性があります。実際、日本のEC担当者を対象とした調査では、約8割が生成AI経由の自社サイト・商品ページへの流入を把握しているとされ、AIを新たな顧客流入経路として捉える企業の動きも確認されています。この変化は、商品情報の正確性、構造化、説明の一貫性を含むデジタル上の情報設計の重要性を高めています。

需要予測と在庫最適化へのAI導入が収益性改善の鍵となり、EC企業は販売機会と在庫リスクを同時に管理する段階へ

電子商取引におけるAI市場の成長を支えるもう一つの重要領域が、需要予測とサプライチェーン管理です。ECでは需要変動が大きい商品、季節性の高い商品、キャンペーンによって短期間に販売量が変化する商品などが存在するため、在庫水準を適切に維持することが収益性に直結します。AIは過去の販売データだけでなく、商品特性、購買パターン、販売チャネルなどの情報を組み合わせることで、需要変化を予測するための分析手段となります。これにより、過剰在庫によるコスト負担と欠品による販売機会損失の双方を抑制する方向へ、EC企業のオペレーションが変化する可能性があります。

セグメンテーションの概要

技術別

• ディープラーニング
• 拡張現実 (AR)
• 機械学習
• コンピュータビジョン
• 音声認識
• 自然言語処理 (NLP)

用途別

• 倉庫自動化
• カスタマーリレーションシップ管理 (CRM)
• カスタマーサービス
• フェイクレビュー分析
• マーチャンダイジング
• サプライチェーン分析

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展開別

• オンプレミス
• ハイブリッド
• クラウドベース

電子商取引におけるAI市場では物販・サービス・デジタルの各領域がAI活用の対象となり、企業ごとのデータ戦略が競争力を左右する構造へ

電子商取引におけるAI市場では、2024年のにおいて物販系が15兆2,194億円、サービス系が8兆2,256億円、デジタル系が2兆6,776億円となっており、それぞれ異なる顧客行動とデータ特性を持っています。そのため、AIの導入効果も一律ではありません。物販では商品レコメンドや在庫最適化、サービスでは需要予測や顧客対応、デジタル領域では利用行動分析やコンテンツ最適化など、事業モデルに応じた活用が重要になります。企業にとって今後の焦点は、AIを導入しているかどうかではなく、自社が保有するデータをどの業務プロセスに接続し、どの経営指標の改善につなげられるかという点へ移っていくとみられます。

越境ECの拡大もAI活用の需要を押し上げ、言語・商品情報・顧客対応を横断したデジタル販売基盤の構築が重要に

AI活用の成長余地は国内ECだけに限定されません。2024年には日本・米国・中国間の越境EC市場がいずれの方向でも拡大し、中国消費者による日本事業者からの越境EC購入額は2兆6,372億円、前年比8.5％増となりました。越境販売では、言語の違い、商品説明、顧客ニーズ、問い合わせ対応、物流、価格設定など複数の課題を同時に管理する必要があります。AIは商品情報の多言語化、顧客対応、需要予測、商品推薦など複数の工程を横断して活用できるため、越境ECを成長戦略とする企業にとっても重要なデジタル基盤となる可能性があります。

地域別

北アメリカ

• アメリカ
• カナダ
• メキシコ

ヨーロッパ

• 西ヨーロッパ
• イギリス
• ドイツ
• フランス
• イタリア
• スペイン
• その地の西ヨーロッパ
• 東ヨーロッパ
• ポーランド
• ロシア
• その地の東ヨーロッパ

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アジア太平洋

• 中国
• インド
• 日本
• オーストラリアおよびニュージーランド
• 韓国
• ASEAN
• その他のアジア太平洋

中東・アフリカ（MEA）

• サウジアラビア
• 南アフリカ
• UAE
• その他のMEA

南アメリカ

• アルゼンチン
• ブラジル
• その他の南アメリカ

2035年に向けたAI×ECの競争は導入スピードではなく事業統合力が焦点となり、企業にはデータ・顧客体験・業務プロセスを一体化した戦略が求められる

電子商取引におけるAI市場が2025年の84億6,000万米ドルから2035年の413億4,000万米ドルへ拡大し、CAGR17.19％で成長するとの予測は、AIがEC業界における周辺的な技術ではなく、販売活動を支える中核的な仕組みへ移行する可能性を示しています。今後の競争では、単に生成AIやレコメンド機能を導入するだけでは十分ではなく、顧客データ、商品情報、マーケティング、在庫、物流、カスタマーサポートなどをどのように連携させるかが重要になります。特にAIが消費者の商品探索から比較、購入判断まで関与するようになれば、企業と顧客との接点そのものが再設計される可能性があります。2035年に向けて、EC企業にとってAIは「効率化のための投資」から「顧客価値と収益構造を再構築する経営基盤」へと位置付けが変わっていくことが予想されます。

電子商取引におけるAI市場における次の成長分野はどこか？

• 電子商取引におけるAI市場で「次の成長ポケット」になるのは、販売チャネルではなくAIによる購買体験の再設計なのか

日本の電子商取引市場では、すでにオンライン販売そのものが新しい概念ではなくなっており、今後の競争軸は「どこで商品を売るか」から「AIによって顧客が何を選び、どのように購入するかをどこまで高度化できるか」へ移行する可能性があります。経済産業省によると、2024年の規模は26.1兆円、規模は514.4兆円に達し、EC化率もそれぞれ9.8％、43.1％まで上昇しています。この市場基盤にAIが組み込まれることで、商品検索、レコメンド、需要予測、広告生成、顧客対応、在庫管理、配送最適化など、ECバリューチェーン全体が新たな収益機会へ変わり得ます。特に経営層にとって重要なのは、AIを単なる業務効率化ツールとして捉えるのではなく、顧客単価、コンバージョン、リピート率、在庫回転、マーケティングROIといった経営KPIに接続できるかという視点です。したがって、今後の日本市場では「EC×AI」という大きなテーマの中でも、購買意思決定そのものを変革する領域が重要な成長ポケットとして注目されます。

• 「AIレコメンド」の次に企業が狙うべき領域は何か――検索・接客・提案を一体化するAIコマースへの移行

ECにおけるAI活用は、従来型の「おすすめ商品を表示する」段階から、顧客の意図を理解し、検索から比較、商品選択、購入後の問い合わせまでを連続的に支援する方向へ広がる余地があります。経済産業省のECに関する整理でも、AI活用領域としてマッチング・レコメンド、趣味嗜好の把握、広告・宣伝の自動生成、サイト上のアクション最適化、不正注文検知、在庫管理、配送手段最適化、顧客対応の自動化など、ECの複数工程が挙げられています。この変化は、EC事業者だけでなく、小売、消費財、金融、物流、ITサービスなど幅広い企業に新しい事業機会をもたらします。特に日本では、膨大な商品データ、購買履歴、顧客接点、問い合わせ情報を企業独自のAI活用につなげられるかが競争力を左右する可能性があり、単純な生成AI導入ではなく、自社データと業務プロセスを統合した「企業固有のAIコマース基盤」を構築できる企業ほど、次の成長余地を取り込みやすくなると考えられます。

• EC企業の競争力を変えるのは「売上を増やすAI」だけではない――在庫・物流・不正検知まで含めた利益率改善型AIが新たな投資領域に

今後の電子商取引におけるAI市場を考える際、経営層が注目すべきもう一つの成長ポケットは、顧客向けサービスではなく、バックエンドに存在する「利益率改善」の領域です。ECでは需要変動、欠品、過剰在庫、配送コスト、不正注文、顧客対応コストなどが収益性に直接影響するため、AIによる需要予測、在庫最適化、配送日の予測、物流工程の最適化、不正・詐欺・転売目的の注文検知などは、売上拡大とは異なる形で企業価値に影響を与えます。経済産業省もECにおけるAI活用について、受注・物流・顧客対応まで複数工程にわたる活用可能性を整理しています。そのため、2030年代に向けたAIコマースの競争では、「AIを導入しているか」ではなく、「AIによって粗利益、在庫回転率、物流効率、顧客獲得コストをどこまで改善できるか」というROIベースの評価へ移行することが重要になります。特に大規模EC事業者だけでなく、メーカー、卸売企業、専門小売企業にとっても、既存業務の中にAIを組み込むことが新しい成長戦略となる可能性があります。

• 日本発の生成AIエコシステムがEC市場の成長余地を広げる――「汎用AI」から企業固有データを活用する業界特化型AIへ

日本では生成AIの産業実装を促進する取り組みが進んでおり、基盤モデル開発企業だけでなく、ユーザー企業、アプリケーション開発企業、投資家などが参加するエコシステム形成が進められています。また、GENIACの採択企業には楽天グループなどECとの接点を持つ企業も含まれており、楽天はEC・トラベル・Fintechのエコシステムを基盤としてAIによる顧客体験や業務効率化を進め、パーソナライズ提案などへの活用を検討しています。この動きは、日本のAI×EC市場において、単に海外の汎用AIモデルを利用するだけではなく、日本語、顧客行動、商品情報、購買履歴、企業固有の業務データを組み合わせた業界特化型AIが新しい競争領域になる可能性を示しています。経営層にとっては、AIモデルそのものを保有すること以上に、自社データをどのように競争優位へ転換し、顧客接点・商品・物流・マーケティングを横断してAIを実装するかが、今後の成長投資を判断する重要なポイントになります。

• 2035年に向けて企業が問われるのは「AIを導入するか」ではなく「AIでどの事業構造を変えるか」――84億6,000万米ドルから413億4,000万米ドルへ拡大する市場をどう捉えるべきか

電子商取引におけるAI市場が提示された予測どおり2025年の84億6,000万米ドルから2035年には413億4,000万米ドルへ拡大し、2026～2035年に17.19％のCAGRで成長するなら、企業にとって重要なのは市場規模そのものより、その成長がどの産業・業務・顧客接点に波及するかを見極めることです。日本ではBtoCだけでなくBtoB-ECも大きな市場規模を形成しており、EC化の進展とAIの高度化が重なることで、小売・消費財メーカー・卸売・物流・金融・ITなど複数産業に新しいAI活用機会が生まれる余地があります。したがって、次の成長ポケットを探す経営層にとっては、「AI×EC」という市場を一つのカテゴリーとして見るだけでは不十分であり、

①顧客の購買意思決定、

②パーソナライズされた販売、③需要・在庫予測、

④物流・オペレーション、

⑤AIを活用した新しい顧客接点という複数の価値創出ポイントに分解して見ることが重要です。

市場の成長率だけを追うのではなく、どの領域でAIが既存の収益構造を変え、どこに未開拓の需要と投資余地が残されているのか――そこに日本の次の成長ポケットを見つけるための視点があります。

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