越境ECブログ

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2024.11.25

BtoB越境EC分野もAIによってどう変わるのか

こんにちは。ジェイグラブの横川です。

先週は、AIを世界のECセラーがどう使うか、世界の買い手はAIを駆使して商品を探している、といった、日本より何十年も先に行っていることをお伝えしましたが、そうなると、当然BtoBの分野でも大きく水を開けられているであろうことが容易に予想がつきます。果たしてどうなのでしょうか。そしてBtoBの分野におけるAIとは何なのでしょうか。

なお、以下の記事の翻訳は、AIにやらせました。

AIがB2B電子商取引をどう変革するか

AI がデジタル環境を変革し続ける中、B2B電子商取引への影響は甚大です。業務の最適化から顧客体験の向上、成長の促進まで、AIの役割は進化しており、B2B製造および流通の意思決定者にとって課題と機会の両方をもたらします。

AIは、B2B組織が動的価格設定、需要予測、購入者の行動予測に関して情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

B2B電子商取引の現状

B2B電子商取引は前例のない成長を遂げています。Grandview Researchによると、2023年の世界の B2B電子商取引市場の価値は 18.7兆ドルで、2030年までに 57.6兆ドルに達すると予測されています。この急速な拡大は、企業が電子商取引が提供する効率性と拡張性を認識し、B2Bセクター全体でデジタルチャネルの採用が増えていることによって推進されています。

AIが影響を与えることができる中核分野

AIが B2B電子商取引に与える影響は、ビジネス戦略、購入者の体験、運用に及び、それぞれの領域で AIの自動化と予測機能の恩恵を受けています。以下は、AIがビジネスに影響を与える 3つの方法です。

１．ビジネス戦略への投下

AIを活用したシステムは、B2B企業のビジネス戦略への取り組み方を一変させる可能性を秘めている。AIの最も価値あるアプリケーションの1つは、予測分析のためにデータを活用する能力である。製品、顧客、注文のデータを収集・分析することで、AIはB2B組織がダイナミック・プライシング、需要予測、購買者行動予測に関して、より多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立つ。

例えば、AIは需要予測を行うことで、在庫や価格の調整、予算の更新、リスクの軽減、さらには新たな機会の特定を行うことができる。さらに、購買者の行動を分析することで、さまざまな市場でどの商品が最もうまくいく可能性が高いかについての洞察を提供することもできる。その結果 B2Bの製造業者と販売業者は、競争上の優位性を確保し、長期的な成功を確実にするために、意思決定においてより積極的かつ戦略的になることができる。

２．バイヤーエクスペリエンスの向上

B2B電子商取引では、シームレスでパーソナライズされた購入者体験を提供することが、長期的な関係を築くために不可欠である。AIは、大規模言語モデル（LLM）を搭載したチャットボットやバーチャルアシスタントの使用を通じて、顧客サービスを強化することができる。これらのツールは、24時間365日リアルタイムの支援を提供し、顧客からの問い合わせに答えたり、購入を誘導したりする。

カスタマーサービスを強化するだけでなく、AIはユーザーの嗜好や行動に基づいてオーダーメイドの商品推奨を提供し、よりパーソナライズされた体験を生み出す。このレベルのカスタマイズは、リピートの可能性を高めるだけでなく、購買プロセスをこれまで以上にシームレスかつ効率的にすることで、ブランド・ロイヤルティを強化する。

例えば、小売業や接客業がツイン・リカーズのような卸売業者と提携し、米国で最も人気のある200種類の酒類ボトルを棚に並べる場合、AIは自動的にカスタマイズされた注文を生成することができる。これにより時間が節約され、購入者は手作業で探す手間をかけずに必要な商品を確実に手に入れることができる。

３．オペレーションとセールスの最適化

AIはB2B電子商取引、特にサプライチェーンマネジメントや販売最適化などの分野における業務効率を変革している。AIを活用した予測分析によって在庫管理を改善し、在庫過多や在庫不足を回避しながら最適な在庫レベルを維持することができる。

AIはまた、見積もりから現金化までのプロセスを合理化する上で重要な役割を果たし、価格設定を自動化し、見積もりプロセスをスピードアップするAI統合見積もりワークフローを提供することで、営業担当者はより効率的に取引を成立させることに集中することができます。

AI統合のベストプラクティス

B2Bの電子商取引にAIを導入するには、統合、データ管理、スケーラビリティに対する思慮深いアプローチが必要だ。まず始めに、企業はAIソリューションがERPやCRMプラットフォームなどの既存システムとシームレスに統合されるようにしなければならない。不必要な複雑さを避けるためには、企業の現在のデジタル・インフラに沿ったAIツールから始めることが不可欠である。

データ管理は、AI導入におけるもう一つの重要な要素である。AIの有効性は、それが処理するデータの質に大きく依存する。企業は、データの正確性と完全性を確保するために、定期的なデータ監査とクレンジングの実施を優先しなければならない。クリーンで信頼性の高いデータにより、AIは正確な洞察と予測を行うことができ、ひいてはより良い意思決定を行うことができる。

最後に、B2Bブランドは、拡張性とカスタマイズ性を提供するAIプラットフォームを選択すべきである。ビジネスが成長するにつれて、AIソリューションはそれに応じて適応し、拡張できなければならず、業務と顧客体験を継続的に最適化できるようにしなければならない。

AI導入のハードルを乗り越える

AIは大きなメリットをもたらす一方で、企業は潜在的な課題にも対処しなければならない。AIは、疲れを知らず、常に高速で仕事を生産する熱心なインターンに例えることができる。しかしこれは、そのアウトプットが正確かどうかを注意深く検証しなければならないことを意味する。AIが生成した推奨事項や行動が自社の目標に合致していることを確認するために、企業は安全策を講じることが不可欠だ。

コストはもうひとつのハードルになり得る。AIの導入には、特に規模を拡大する場合、多額の投資が必要になる可能性がある。コストを効果的に管理するために、B2Bブランドは、本格的な採用に踏み切る前に、AIツールの有効性をテストできるパイロット・プロジェクトから始めるべきである。

AIはB2B eコマースの状況を一変させ、B2B製造業者や流通業者にデジタル・オペレーションを最適化し、購買者の体験を向上させ、ビジネスの成長を促進する新しい方法を提供している。市場が拡大し続ける中、AIを活用したソリューションに投資するB2B企業は、競争力を維持し、事業の将来性を確保する上で有利な立場になるだろう。

B2B企業は今こそ、AIの可能性を追求し、この強力なツールをデジタル戦略に組み込む時である。

参考：How AI is transforming B2B ecommerce

おわりに

この記事では、BtoBの越境EC分野でAIをどう活用するか、また活用するとどういう恩恵があるかということが書かれていますが、これに感化されてAIを活用する企業が増えたとしても成約率は上がっていかないだろうと思っています。

それは、戦略策定と、実際の交渉は全く違うものだし、交渉の分野がAIで100％はできないからです。

BtoBの分野で日本企業の成約率が低い理由は明確です。

展示会などでは、相手の提案に即決できず「持ち帰る」「帰国後に決める」が多い。
ECでは、ひたすらオファーメールを打つ必要があるが、それをしない。
頼まれてもない相手に見積書を送りつけ、自身の優位性をアピールする。

などをしないからです。
世界に出ていくのに、日本的な武士道、正々堂々、倫理観、道義感などを理由に「そんな事はできない」と自ら成功の機会を放棄しているからです。したくなければしないという選択肢もあります。ただし、それなりの結果にしかなりません。

つまり、私が繰り返して言っている、「意識を変える」ができないからです。
厚かましさとずる賢さが称賛される場所で成長した人たちのなかで揉まれていく覚悟のできない人は、成功はないでしょう。
残る道は、自分には無理だと思ったら、できる人に代わってもらい、そのかわり口出しはしないこと。あるいは、もう沈みゆく日本丸とともに海の藻屑へ・・・の2通りくらいかもしれません。