Amazonは、月間アクティブユーザー数が3億人を超える、世界最大級のECプラットフォームの一つです。このプラットフォームは、一朝一夕に築き上げられたものではありません。売り手と買い手の間の長年にわたるやり取りの積み重ねによって生まれたものです。 購入者から検索結果が適切でないという苦情が寄せられると、Amazonは検索アルゴリズムを再構築しました。販売者からチェックアウトの手順が多すぎるとの不満が出ると、Amazonはそれを簡素化しました。この1年間、AIやGEO（生成型エンジン最適化）が急速に進展する中、Amazonは、その関係の両側である購入者と販売者の双方を対象とした、一連の新しいAI機能を次々と導入してきました。
Amazonはマーケットプレイスであり、自社のウェブサイトはブランド直営のビジネスであるため、この2つは同じものではありません。 しかし、訪問者がページにアクセスしてからチェックアウトを完了するまでの流れは、どちらの場合も基本的に同じ論理に従っています。海外販売が初めてで、自社ブランドストアに何が必要かまだ明確でない場合、Amazonがすでにテストし導入した機能は、確かな参考リストとなります。
本記事では、Amazonが過去1年間にリリースしたAI機能を解説し、その後、自社ストアにおける同等の設定例について説明します。これには、マーケットプレイスが構造的にブランド直営サイトと競合できないいくつかの領域についても触れます。
これらの機能は2つのグループに分類されます。1つは、購入者が欲しい商品をより早く見つけられるようにするものです。もう1つは、販売者が手作業を減らしてビジネスを運営できるようにするものです。
以前は「Seller Central」では固定のレポートしか表示されず、特定の数値を確認するには複数のページをクリックして移動する必要がありました。2026年3月にリリースされた「ダイナミック・キャンバス」は、そのプロセスを一変させます。 販売者は「私の商品の売れ行きはどうですか」や「需要が10％減少したらどうなるか」といった平易な言葉で質問を入力するだけで、AIがその場で該当するグラフやシナリオ予測を生成し、売上高やキャッシュフローがどのように変化するかの推定値も併せて提示します。 このツールは「セラー・アシスタント」を基盤としており、Amazon Bedrock上で動作し、NovaおよびAnthropic社のClaudeモデルを採用しています。現在、米国および英国の販売者向けに無料で提供されています。
出典：Amazon News_Dynamic Canvas
2026年5月、Amazonはかつて独立したアシスタントだった「Rufus」を「Alexa+」と統合し、統合されたツールを「Alexa for Shopping」と改名しました。これはメインの検索バー、商品ページ、およびEcho Showデバイスに組み込まれており、利用にはPrime会員資格やEchoデバイスは必要ありません。
出典：Amazon News_Alexa for Shopping
中核となる機能の一つが「コンテキスト検索」です。購入者は正確なキーワードを入力する代わりに、「50ドル以下の小さなキッチン用コーヒーメーカー」といった質問を投げかけるだけで、AIが候補商品を提示します。各候補の選定理由に加え、検索結果画面上で直接商品比較ができるため、購入者は複数の商品ページを開いて仕様を比較する必要がありません。 価格履歴の追跡機能では、30日間および90日間の価格推移が表示されるため、購入者は今が購入の好機かどうかを判断できます。また、目標価格アラートを設定したり、その価格に達した時点でAIに自動的に購入を完了させたりすることも可能です。
Amazonが直接販売する商品だけでなく、「Alexa for Shopping」は「Buy for Me」という機能を利用して、Amazonでは取り扱っていない他サイトに掲載されている商品も購入できます。この際、購入者のAmazonアカウントにすでに保存されている支払い情報や配送先情報が使用されるため、情報を再入力する必要はありません。
2026年6月8日、Amazonは「Alexa for Shopping」内にこの機能を追加しました。これにより、以前はデザインツール、プリントプラットフォーム、フルフィルメントサービスが必要だった作業が、1つのテキストプロンプトと数回のタップだけで完了するようになりました。
購入者はAmazonショッピングアプリを開き、Alexaアイコンをタップするか、検索バーで「カスタマイズ」と検索してドロップダウンメニューを開き、家族集まり用のTシャツのコーディネートや、90年代風のスーツとネクタイを身に着けた弁護士に扮した愛犬など、希望するデザインを一文で説明します。 AIが数秒でデザインを生成し、購入者は結果に満足するまで、追加のプロンプトを通じてデザインを微調整し続けることができます。 デザインが完成すると、Tシャツ、Vネック、ジャージ、パーカー、タンクトップ、または保温タンブラーにプリントされ、「Merch on Demand」を通じてプライム配送で生産・発送されます。生産、フルフィルメント、発送、カスタマーサービスはすべてAmazonがエンドツーエンドで担当します。 購入者は、自分のデザインのリンクを共有して、友人が個別に同じ商品を注文できるようにすることもできます。
すべてのデザインはAmazonのコンテンツポリシーに従う必要があり、商標や著作権で保護された素材を含むものは、チェックアウト前に警告が表示されます。この機能は現在、米国限定で、Webとアプリの両方で利用可能です。
この機能は、Printful、Shutterfly、Etsyといった既存のプリント・オン・デマンド（POD）プラットフォームを明確にターゲットとしており、従来は複数の別々のプラットフォームに分散していたプロセスを、Amazon独自のショッピング体験に統合するものです。
販売者が商品写真を1枚アップロードすると、AIがAmazon Adsで使用できる、その商品のセールスポイントを強調した動画を生成します。これまで動画広告を作成するには、自分で撮影・編集するか、外部のチームに依頼する必要がありました。 現在では、そのプロセス全体が1枚の画像をアップロードするだけで済むようになり、AIが商品の主なセールスポイントに基づいてショットの順序やナレーションを作成し、広告としてすぐに配信できる動画を生成します。 これにより、コンテンツ制作チームや動画制作の予算を持たない小規模な販売者にとっても参入障壁が低くなり、通常はコンバージョン率の高い動画広告を、はるかに低いコストで活用できるようになります。
購入者は、商品を撮影したり、画像をアップロードしたり、バーコードをスキャンしたりすることで、Amazonのカタログ内から同じ商品や類似商品を見つけることができます。この機能は数年前から存在していますが、2026年のアップデートでは主に「リアルタイムスキャン」と「クリエイティブ検索」の2つの分野に重点が置かれました。
2026年にリリースされた「Lens Live」は、ライブスキャンに対応しています。カメラを商品に向けると、画面上に一致する商品のスクロール可能なカルーセルが表示され、購入者はカメラの画面から離れることなくカートに追加したり保存したりできます。この機能は、実店舗で商品を探しながら価格を比較する際にも役立ちます。 ほぼ同時期に、Amazonは購入者が検索バーに入力するにつれてAI画像を直接生成する機能を追加しました。これにより、テキストと連動して画像がリアルタイムで更新され、購入者は実際の商品ページに遷移する前に、頭の中で思い描いているスタイルを視覚的に確認できるようになりました。
また、「Shop by Style」という機能もあり、衣類やアクセサリーを「アーバン・ミニマリスト」や「ソフト・エレガンス」といったクリック可能なスタイル・コラージュにグループ化しています。 これらのコラージュのいずれかをクリックすると、そのルックを基にしたコーディネートや組み合わせの提案がすべて表示されます。iPhoneユーザーは、ロック画面のウィジェットに「Amazon Lens」を追加することもでき、アプリを起動しなくても直接カメラを起動できます。
これらのAmazonの機能はすべて、自社のストアに導入可能なバージョンがありますが、それはECプラットフォームに機能がネイティブに組み込まれているか、それともサードパーティ製アプリを追加する必要があるかによって異なります。Shoplazzaを例にとると、これらの機能のほとんどはすでに利用可能です。各機能の対応状況は以下の通りです。
Athenaは、Shoplazzaの管理画面に組み込まれたAIオペレーションエージェントで、24時間利用可能です。「Dynamic Canvas」と同様に、単なる会話にとどまらず、バックエンドで実際にタスクを実行することができます。 販売者は、「どのカテゴリーがトレンドか」や「どの商品の在庫が少なくなっているか」といった質問を自然な言葉で投げかけるだけで、アテナがその場で対応するチャートや可視化データを生成します。これは「質問して、チャートを見る」という、ダイナミック・キャンバスと同じロジックです。
Athenaの対応範囲は単なるデータ分析にとどまりません。URL、画像、スプレッドシート、またはAliExpressのソースからの一括出品や編集を含む商品管理、注文の一括作成、割引や配送ルールの設定も可能です。また、運営上の疑問が生じた際、販売者はAthenaに直接質問することもできます。 金銭や在庫の変動に関わる操作については、Athenaはプレビューを表示し、確認を得るまで実行を保留します。また、リスクが疑われる項目には自動的にフラグを立て、多額の損失につながるミスを未然に防ぎます。
AmazonのAI商品デザインは「Merch on Demand」を通じたオンデマンド印刷商品にのみ適用されますが、LazzaStudioははるかに幅広いニーズに対応しています。販売者が商品の実際の写真をアップロードすると、AIがGPT Image 2モデルを使用して、写真スタジオなしでプロ品質の商品写真やライフスタイルシーンを生成し、最大4K解像度の出力が可能です。
販売者はまず「ブランドバイブル」を設定し、ブランドのビジュアルトーン、カラーパレット、スタイルを固定しておくことができます。これにより、その後生成されるすべての新しい画像が、毎回パラメータを再設定することなく一貫性を保つようになります。 生成されたアセットは再利用のためにクラウドのアセットライブラリに自動的に保存され、このツールは古い商品写真や低解像度の商品写真のアップスケーリングや透かしの除去にも対応しています。生成された画像は標準的な商用利用要件を満たしており、ストアの商品ページや広告キャンペーンにそのまま使用できます。
なお、AI生成コンテンツの表示要件は国によって異なり、一部の市場では商品写真や広告クリエイティブに「AI生成」との表示が義務付けられている場合があります。そのため、コンテンツを公開する前に、ターゲット市場ごとの具体的な規則を確認しておくことをお勧めします。
インテリジェント商品レコメンデーションでは、加盟店はストア内のさまざまなページにレコメンデーションモジュールを設定し、AI やカスタムルールを使用して、訪問者に関連商品を表示することができます。 購入前、購入中、購入後の各段階にわたる訪問者の行動に基づいたパーソナライズされたレコメンデーションに対応しており、加盟店はアルゴリズムに完全に依存するのではなく、商品タグ、販売数量、在庫レベルに基づいて手動でルールを設定することも可能で、いつでも調整を行うことができます。 レコメンデーションモジュールは、商品ページ、トップページ、またはカートページに配置可能です。
このアプリのユーザーレビューでは、ある美容器具店が、AIレコメンデーションを有効にしたことで、スキンケアのニーズの違いに応じて最適な機器のセットが提案されるようになったと述べており、またあるコーヒー店は、この機能によってカート放棄による売上を大幅に回復できたと述べています。
Amazonは、AI生成のデザインと「Merch on Demand」を組み合わせることで、デザインからフルフィルメントまでの一連のプロセスを完結させています。 ご自身のストアもPODプラットフォームと連携することで、同様のオンデマンド印刷モデルを採用できます。これにより、販売者は事前に在庫を確保する必要がなく、注文が入ってから初めて商品が製造・発送されるため、本格的な販売量に踏み切る前に新商品をテストするのに適しています。
CustoMeowを例に挙げましょう。このプラットフォームはPrintfulやPrintifyを含むグローバルなサプライヤーネットワークと連携し、バックエンドで生産とフルフィルメントを処理するため、販売者はサプライチェーンを自ら管理する必要がありません。 また、CustoMeowにはデザイン面でいくつかのAI機能が組み込まれており、AmazonのAI製品デザインと同様に機能します。これにより、購入者は1枚の写真をアップロードするだけで、アイデアから完成品までを一気に進めることができます。
その機能は以下の3つに分類されます：
これらの機能は、AmazonのAI製品デザインと同じロジックに基づいており、以前は専門的なデザインソフトウェアを必要としていた作業を、写真のアップロード1つで実現し、自分でカスタマイズしたい購入者のハードルを下げています。
Amazon Lensは、写真認識技術を利用して数億点に及ぶ商品カタログの中から該当する商品を特定しますが、貴店のSKU数はAmazonの規模にはほど遠く、より軽量な検索設定で十分にニーズをカバーできるため、それほど高機能なツールは必要ありません。 この「スマート商品検索」は、検索バーに訪問者の検索履歴を表示し、販売者が価格、販売数、新着順などのカスタム並べ替えルールを設定できるようにするとともに、多次元フィルタリングにも対応しています。販売者は特定の商品にターゲットとなる検索キーワードを手動でタグ付けすることも可能で、このツールは頻繁に検索されるキーワードを自動提案し、素早く表示します。
さらに重要な機能は、関連結果の提案です。検索語が商品と完全に一致しない場合、システムが自動的に関連結果を表示します。これにより、検索して結果が見つからず、サポートに「特定の商品が在庫にあるか」と問い合わせる訪問者を減らし、買い物客が検索結果ゼロのページにたどり着く頻度を低減します。
アプリのレビューでは、ある販売業者が「このアプリを導入してから、特定の商品についてカスタマーサポートに問い合わせる顧客が著しく減少した」と述べており、またあるDIYクラフトショップは、「関連検索結果の提案機能により、検索結果がゼロだったために離脱していたはずの訪問者の一部を取り戻すことができた」と語っています。
Amazonでは、トラフィックや顧客データはプラットフォームに帰属するため、販売者は購入者を、直接再アプローチできる自社オーディエンスに変えることができません。一方、独自のストアではその逆で、訪問者データや購入履歴は販売者に帰属します。
「Loyalty and Push」は、 会員制度、ポイント、メールマーケティングを1つのツールに統合しています。 その仕組みは登録時から始まります。チェックアウト時に会員登録を選択した新規顧客は即座にポイントを獲得し、そのポイントは将来の購入でのみ使用できるものではなく、初回注文の割引に直接変換されます。そのため、会員登録そのものが即座に実感できるメリットとなり、コンバージョン率の向上につながります。
会員になると、AIが注文金額、購買行動、嗜好に基づいて自動的に会員ランクを割り当てますが、販売者が手動で調整することも可能です。また、12種類以上のセグメントテンプレートにより、高価値のアクティブ会員や、カートに商品を残したままのユーザーといったグループを簡単に絞り込むことができます。 そこから、事業者は特定のセグメントをターゲットにしたキャンペーンを作成でき、システムは自動的に対応するメールを生成します。各メール内の商品レコメンデーションは受信者ごとにパーソナライズされるため、同じキャンペーンメールでも、会員が以前に購入または閲覧した内容に基づいて、会員ごとに異なる商品が表示されます。
割引を行うかどうか、またその割引率の決定もAIに委ねられます。AIは、事業者が手探りで数字を推測するのではなく、利益率を過度に圧迫することなく売上を押し上げるのに最適な割引率を算出します。ポイント制の登録インセンティブから、セグメント化されたキャンペーン、割引の決定に至るまで、一連のプロセスがエンドツーエンドで完結します。
「ライブショッピングおよびショッピング機能付き動画」は、すべての店舗にデフォルトで必要な機能というわけではありません。TikTokやInstagramですでにショート動画やライブ配信のコンテンツを蓄積している販売者に最適です。この機能には2つの主要な機能が含まれます。 1つは店舗内ライブ配信で、商品が配信画面に直接ピン留めされるため、視聴者は配信を離れることなくカートに追加できます。複数のホストや配信の再視聴にも対応しています。 もう一つは「ショッピング対応動画」です。これは、既存のTikTokやInstagramのクリップをクリックして購入できる形式に変換するもので、新たにコンテンツを作成するのではなく、すでに撮影済みのコンテンツを再利用します。
料金体系は視聴時間に基づいており、「Start」プランは15,000分、「Grow」プランは50,000分、「Pro」プランは100,000分をカバーし、各プランには14日間の無料トライアルが付いています。 ショート動画やライブ配信のコンテンツライブラリをまだ持っていない販売者は、これを導入しなければならないというプレッシャーを感じる必要はありません。
Amazonがここで検証し、その有効性を確認した点は、要するに「買い手がより迅速に購入決定を下せるよう支援すること」と「売り手が手作業の負担を減らしてビジネスを運営できるよう支援すること」という、双方の課題をそれぞれ解決することに尽きます。 すべての機能を自社のストアにそのまま導入する必要はありません。まず、AIダッシュボードやスマート商品レコメンデーションといった、最も即効性のある価値をもたらす基本機能から始め、自社のカテゴリーやチーム規模に実際に合ったものを選びましょう。ライブショッピングのようなコンテンツ重視の機能については、チームが実際にそのようなコンテンツを蓄積できるようになるまで保留にしておいても構いません。 Shoplazzaは、AIエージェントを搭載したeコマースOSの構築を目指しており、これらの機能のほとんどはネイティブに組み込まれているか、アプリとして利用可能です。そのため、これらを一から構築する必要はなく、設定するだけですぐに利用を開始できます。
基本的な機能は似ており、どちらも平易な言葉で質問を入力すると、リアルタイムでグラフが表示されるというものです。主な違いはデータの規模にあり、Amazonのプラットフォームのトラフィックはどの単一の店舗よりもはるかに大きいため、より詳細なシナリオモデリングが可能となっています。 自社の店舗の場合、通常、最も重要なニーズはコンバージョン数やリピート購入数の可視化に過ぎませんが、Athenaはすでにそのニーズをカバーしています。
はい。CustoMeowのようなプラットフォームに接続されたPODアプリには、AIによるデザイン生成機能や背景除去機能が組み込まれているため、購入者や販売者はグラフィックデザインの経験がなくても、1枚の写真をアップロードするだけで完成したデザインを入手できます。また、生産とフルフィルメントはPODプラットフォーム自体を通じて行われるため、サプライチェーンを管理する必要はありません。
いいえ、実際には相互に連携して機能します。インテリジェントな商品レコメンデーションは、訪問者が閲覧中に表示されるコンテンツを管理し、「Loyalty and Push」は、訪問者が会員としてセグメント化された後にメールで推奨される商品を管理します。これら2つのツールは顧客ジャーニーの異なる段階で機能しており、両方を併用することで、匿名の訪問者から登録会員に至るまでの全プロセスをカバーできます。
最初からすべてを導入する必要はありません。ダッシュボード、商品レコメンデーション、商品検索といった基本機能は、導入コストが低く、トラフィックがそれほど多くない場合でも問題なく機能します。コンテンツと継続的な有料プランの両方が必要な「ライブショッピング」のような機能については、チーム体制やコンテンツライブラリが整うまで待つことも可能です。
Amazonではすでにこの問題が発生しており、チェックアウト前に、第三者の商標や著作権で保護された素材を含むデザインにフラグが立てられています。同様のリスクは、ご自身のストアにも当てはまります。LazzaStudioやPODアプリを通じてアセットを生成する際、販売者は、商品が公開された後に紛争が生じないよう、生成されたコンテンツに他者の商標や著作権で保護された肖像が含まれていないかを確認する必要があります。