過去2年間で、AIはeコマースにとって「あれば便利」なツールから日常的なインフラへと変化した。商品コピーの作成、画像の生成、カスタマーサポートメッセージの翻訳、広告クリエイティブの制作など、かつては専門的なスキルと専門チームが必要だった作業が、今では広く利用できるようになっている。
しかし、多くの出品者にとっては、その逆の現象が起きている。
業務のスピードは速くなる。コンテンツの量は増える。テストサイクルは短くなる。しかし、その成果を維持するのは難しい。マージンは圧迫されたままであり、差別化は掴みどころがなく、スピードを落とすことは、たとえ短期間であっても、地歩を失うことを意味する。
これはAIが失敗したからではない。競争の性質が変わったからだ。AIがインフラとなり、ほぼすべての人がほぼ同じレベルで利用できるようになると、優位性の源泉ではなくなる。その代わりに、競争が実際に行われる場が再構築される。かつては努力が必要だったものが、期待されるものになる。かつては差別化されていたものが、ベースラインとなる。
AI時代にeコマースが難しく感じる理由を理解するには、ツールや効率性だけでなく、実行の価値そのものがどのように変化したかを検証する必要がある。
AIが普及する以前は、確かな実行力が大きなウェイトを占めていた。
明確で自然な英文リストを作成するには、語学力と経験が必要だった。きれいな商品画像を作るには、デザイナーやカメラマンを雇う必要があった。顧客に迅速かつ適切に対応するには、訓練されたサポートチームが必要だった。これらの能力を構築するには、時間、費用、調整が必要だった。
実行コストは摩擦を生み、その摩擦が障壁となった。
多くの売り手にとって、信頼を獲得し、価格設定を正当化し、効果的に競争するには、単に実行力があれば十分だった。実力そのものが差別化要因だったのだ。
AIがeコマースのワークフローに組み込まれるにつれ、その障壁は侵食され始めた。
現在では、強力な言語スキルやデザインの経歴を持たない販売者でも、非常に短時間で広く受け入れられる水準に達するコンテンツを作成することができる。商品説明は読みやすい。画像はプロフェッショナル。顧客対応は迅速かつ丁寧だ。
現実的に言えば、AIは70～80％の品質に広くアクセスできるようにした。これは、品質がもはや重要でないという意味ではない。このレベルの品質がもはや希少ではないということだ。
ほとんどの売り手が最小限の努力で同じ基準値に達することができるようになると、実行は競争力でなくなり、基本要件となる。かつては割高感を正当化していたものが、今では単にビジネスがゲームにとどまることを可能にしているに過ぎない。
これが、AI時代にeコマースが難しくなったと感じる最初の理由である。実行力は依然として重要である。
基礎的なスキルがインフラに吸収されるにつれて、競争は上向きになる。つまり、何を作るのか、誰にサービスを提供するのか、何を優先するのか、そして、すべてが似通って見えるようになったときにどのように認知され続けるのか、ということだ。
このシフトは、AIが解決したのではなく、激化させた次の課題に直結する。
AIが実行コストを引き下げたことで、多くの売り手は、ワークフローが速くなり、コストが下がり、余裕が生まれると期待した。しかし、その後に起こったことは大きく異なるものだった。仕事は加速したが、優位性は生まれなかった。
販売者はかつてないほど多くのSKUを投入し、多くの広告バリエーションを生み出し、より多くのランディングページをテストし、より多くのショートフォームコンテンツを制作するようになった。アクティビティは全体的に増加しているが、相対的なポジショニングは変わらないことが多い。より速くなることは、前に出るためではなく、知名度を維持するために必要なことなのだ。
このような環境では、効率はアドバンテージから防御要件に変わる。
誰もがより速く動けるようになれば、もはやスピードが勝者とそれ以外を分けることはない。競争力を維持するために必要な最低限のペースが上がるだけだ。たとえ短期間であっても、スピードを落とすことは、関連性やリーチ、アルゴリズムの勢いを失うことを意味する。
これは、おなじみではあるが疲弊するダイナミズムを生み出す。より多くの行動を起こすが、そのたびにリターンは減少していく。努力はもはや安定性やマージンに変換されることはなく、より密度の高い競争フィールドに吸収されていく。スペースが圧縮されるのだ。
この圧縮の最も明確な症状のひとつは、過剰生産である。AIは、商品ページ、広告、動画、ソーシャル投稿など、以前は不可能だったスピードで、似たようなコンテンツを大量に生成することを容易にする。少数の売り手だけがこれを行えた時代には、ボリュームそのものが重要だった。誰もができるようになると、ボリュームは意味を失う。
消費者の視点では、フィードはほぼ同じメッセージで埋め尽くされる。主張は曖昧になる。視覚的なスタイルは収束する。豊富さは意思決定を容易にする代わりに、認知的負荷を増大させる。
この時点で、課題はもはや売り手がユーザーにリーチできるかどうかではない。注意力が希薄になるにつれ、同一性は負債となる。
コンテンツの量が爆発的に増えるにつれ、プラットフォームとアルゴリズムは適応を余儀なくされる。
高頻度、低分類のアウトプットは、ユーザーだけでなく、配信システム自体にもノイズをもたらす。これに対して、アルゴリズムは、テンプレート化された、反復的な、または交換可能なコンテンツをますます優先しなくなり、明確さ、一貫性、信頼性を示唆するシグナルを好むようになっている。
これは、プラットフォームが "アンチAI "であることを意味するものではない。生成的なアウトプットが溢れる環境に適応しているということだ。
誰もがより多く生産できるようになれば、流通システムはより選択的にならざるを得ない。競争は、生産量の多さから認知度の高さへと移行する。
この環境では、一般的であることは静かであることよりもコストがかかる。AIは許容される実行の基準を引き上げるが、同時に溶け込むことへのペナルティも引き上げる。差別化に欠けるコンテンツは、単に無視されるだけでなく、積極的に希釈される。
多くの売り手が、コンテンツは増えるがインパクトは下がるという逆説的な結果を経験するのはこのためだ。アルゴリズムはもはや努力だけに報いるのではなく、意味、差別化、意図をフィルタリングする。
AIが飽和したエコシステムでは、知名度はますます、単に多作であることではなく、認知度の高い人に属するようになっている。
実行が希少でなくなると、必然的に他の何かが制限要因としてその座を奪う。
その要因とは判断力である。
AIは行動を加速させることに長けている。選択肢を生み出し、テストを拡大し、アウトプットを拡大することができる。AIにできないのは、どの方向性が持続的な投資に値するかを判断することだ。どのシグナルが最も重要なのか、どの市場が忍耐に値するのか、どのポジショニングが長期的価値に合致するのかを判断することはできない。
多くの売り手が困難の真の重みを感じるのはここである。
効率は良い方向と悪い方向を区別しない。
判断が不明確な場合、AIによる実行は間違ったことをより早く加速させる。間違ったチャネルでの広告の増加、間違ったメッセージのコンテンツの増加、収束することなく漂流するテストの増加などだ。一見勢いがあるように見えても、すぐにズレが増幅される。
この意味で、AIは戦略の不確実性を修正するものではない。それを露呈させるのだ。
AI時代のeコマースで最も難しいのは、アイデアを生み出すことではなく、初期のシグナルが現れた時点で、どのアイデアが継続的な注目に値するかを選択することである。
判断は抽象的に語られることが多いが、実際には非常に具体的な形で現れる。トレンドを追うよりも市場のタイミングを理解し、直訳に頼るよりも文化的なニュアンスを解釈し、急速な反復の中で一貫したブランド美学を維持し、いつダブルダウンし、いつ止めるべきかを知ることである。
実行が容易になればなるほど、判断ミスの代償は大きくなる。最も苦労している売り手は、ツールがないのではなく、そのツールをどこに適用すべきかが明確でない人である。
行動が安価な環境では、方向性が高価になる。
一見したところ、AIによる効率化は利益向上につながるはずだ。生産コストの削減、ワークフローの迅速化、実験の低コスト化など、どれも明らかに経済的な勝利のように思える。
しかし実際には、多くの売り手は、こうした利益が手元に残ることはほとんどないと感じている。
効率は、自動的に価値配分のコントロールを与えるわけではない。実行が誰にとっても安価になれば、コスト削減はすぐに競争から遠ざかる。内部コストの低下は、市場価格の低下、広告入札の上昇、あるいは顧客の期待の高まりに転化する。
個人レベルでは経営上の利点に見えても、市場レベルでは中和されてしまうのだ。
このダイナミズムは、競争が多面的であるeコマースにおいて特に顕著である。広告オークション、プラットフォームのランク付けメカニズム、ロジスティクスの価格設定、税制など、すべてが効率性によって生み出された利益の再分配に直接的または間接的に関与している。
経済用語で言えば、これは現代版の生産性のパラドックスに似ている。生産量は増加し、ツールは改善されるが、利益の獲得はそれに比例して増加しない。
問題は、AIが生産性を生み出せないことではない。生産性の向上が最終的にどこに落ち着くかを売り手がコントロールできていないことが問題なのだ。
Eコマースが難しくなったのは、複雑になったからではない。多くの点で、よりシンプルになったのだ。
ツールへのアクセスが容易になった。実行は速くなった。テストは安くなった。参入障壁はかつてないほど低くなっている。外から見れば、この業界は重くなるどころか、軽く感じられるはずだ。しかし、困難が消えることはない。
かつて困難だったのは、いかに実行するかということだった。今日、難しいのは、何が実行に値するかを決めることだ。行動が安価になれば、方向性は高価になる。誰もがより多く生産できるようになると、より多く生産することはもはや優位性を生み出さない。
以前より懸命に働いているにもかかわらず、多くの売り手が行き詰まりを感じているのはこのためだ。努力はもはや希少ではないが、その見返りはある。AIは、不明瞭な判断がもたらす結果を増幅させる一方で、実行の価値を平坦化させた。明確さを欠いたままのスピードアップは、前進にはつながらない。
AI時代のeコマースの真の課題は、ツールに追いつくことではない。加速しない場所を選ぶことだ。
より多くのコンテンツ、より多くの広告、より多くのテストなど、同じ路線で競争し続けることは、ノイズと火傷を増やすだけだ。今、ブランドを分けるのは、実行速度ではなく、何が持続的に集中する価値があるのか、何が混雑した市場で認知度を生み出すのか、何がサイクルごとにリセットするのではなく、長期に渡って効果をもたらすのかを判断する能力である。
AIは努力を排除するものではない。方向性のない努力に対する報酬がなくなるのだ。その結果、eコマースはもはや、誰が最も速く動けるかを競うものではなく、常に動きが報われる環境の中で、誰が計画的であり続けることができるかを競うものとなる。