--- title: "EC（ネット通販）のAI活用：始め方と注意｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-ecommerce/ description: "ECのAI活用は、商品ページの文章、問い合わせへの返信、レビューの分析、在庫の見込みなど、売上と手間に直結する業務から小さく始めるのが現実的です。特定商取引法の表示、景品表示法、外部送信のルールもあわせて整理しました。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- はじめる[柱：ユースケースと効果](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) # EC（ネット通販）のAI活用：始め方と注意 執筆：[石田誠](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#ishida)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 ECのAI活用は、商品ページの文章、問い合わせへの返信、レビューの分析、在庫の見込みなど、売上と手間に直結する業務から小さく始め、特定商取引法の表示と景品表示法のルールを確かめる手順を先に決めておくのが現実的です。 自社の「ユースケースと効果」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) EC（ネット通販）は、商品の情報、注文の記録、問い合わせ、レビュー、サイトの閲覧の記録など、営業の中でデータが自然にたまる業種です。少ない人数で商品の登録・発送・問い合わせ・販促をこなしている事業者も多く、AIで手間を減らせる余地があります。この記事では、ECでAIが役立つ場面と始め方、気をつけたい法令を整理します。 この記事でわかること - ECでAIが役立ちやすい業務 - 小さく試して広げるまでの手順 - 商品ページ・注文画面・閲覧の記録で気をつけること ## ECでは、どんな困りごとがAI活用のきっかけになりますか？ よく聞く困りごとは、次のようなものです。 - 新商品の登録のたびに、説明文・見出し・画像の説明を一から書いている - 配送・返品・在庫の問い合わせへの返信に、毎日時間を取られる - レビューが増えても、読み込んで商品の改善に活かす時間がない - 売れ筋の見込みが外れ、品切れや在庫の残りが減らない - 海外のお客様向けの翻訳や、モールごとの書き分けに手間がかかる このうち、**商品ページの文章と問い合わせへの返信の案**は、生成AIで比較的すぐに試せます。**在庫の見込みやおすすめの表示**は、注文の記録を使う使い方で、データの準備が少し必要になります。 ## AIが役立つのは、どんな場面ですか？ | 場面 | AIの役割 | 使うデータ | 始めやすさ | |---|---|---|---| | 商品ページ | 仕様から説明文・見出しの下書きを作る | 商品の仕様、仕入れ先の資料 | 試しやすい | | 問い合わせ対応 | よくある質問への返信の案を作る | 配送・返品の決まり、過去の問い合わせ | 試しやすい | | レビューの分析 | レビューを話題ごとに分け、要点をまとめる | レビューの文章 | 試しやすい | | 翻訳・書き分け | 多言語やモール向けの文章の下書き | 元の商品ページ | 試しやすい | | 在庫の見込み | 過去の注文や季節の要因から先の売れ行きを見込む | 注文・在庫の記録 | データの準備が必要 | | おすすめの表示 | 購買の傾向から関連する商品を示す | 購買・閲覧の記録 | 仕組みの準備が必要 | 商品ページの文章では、素材・サイズ・原産国・効果など、事実に関わる部分を人が確かめてから出すことが大切です。生成AIは、もっともらしい誤りを書くことがあるためです。 問い合わせ対応は「[問い合わせ対応へのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-customer-support/)」、在庫の見込みは「[需要予測にAIを使う進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-demand-forecasting/)」、レビューの分析は「[お客様の声の分析とAI](https://www.ai-ready.jp/column/customer-voice-analysis/)」も参考になります。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「ユースケースと効果」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 何から始めればよいですか？ 次の手順で進めると、店の運営を止めずに試せます。 ① **業務ごとの時間を書き出します。** 商品の登録、問い合わせ、レビューの確認、発注などに、週に何時間使っているかを書き出します。 ② **商品ページの下書きから試します。** 新商品10点ほどの説明文の下書きをAIで作り、これまでの書き方と比べます。店の言い回しの見本と、使わない表現の一覧を用意しておくと、直しが減ります。 ③ **確かめる人と項目を決めます。** 価格・送料・素材・サイズ・効果・返品の条件など、お客様の判断に関わる項目は、掲載の前に担当者が確かめます。 ④ **問い合わせの返信の案に広げます。** 配送・返品・支払いなど、店の決まりをまとめた文書をもとに、返信の案を作ります。送るのは担当者が確かめてからにします。 ⑤ **注文の記録を整えて、在庫の見込みを試します。** 商品のコード、セット商品の扱い、欠けている期間などを確かめ、品目を絞って見込みを試し、担当者の発注と比べます。 試しやすい業務から、準備の要る業務へ - **先に試す：商品ページの下書き**：新商品10点ほどで、これまでの書き方と比べる。価格・素材・効果・返品の条件などは**掲載の前に担当者が確かめる** - **次に広げる：返信の案**：配送・返品・支払いの決まりをまとめた文書をもとに。送るのは担当者が確かめてから - **準備してから：在庫の見込み**：商品のコード、セット商品の扱い、欠けている期間を確かめ、品目を絞って担当者の発注と比べる ## 商品ページと注文画面で、何に気をつけますか？ 消費者庁の特定商取引法ガイドによると、通信販売では次のようなルールがあります。 - **広告の表示事項（第11条）**：販売価格（送料を含む）、支払いの時期と方法、引渡しの時期、返品を含む契約の解除に関する事項、事業者の名称や連絡先など（主務省令で定める事項）を表示する - **誇大広告などの禁止（第12条）**：著しく事実と異なる表示や、実際より著しく優良・有利と誤認させる表示をしない - **最終確認画面の表示（第12条の6）**：インターネット通販の最終確認画面などで、分量、販売価格、支払いと引渡しの時期、申込期間、契約の解除に関する事項を表示し、申込みであることやこれらの事項を誤認させる表示をしない AIで商品ページや注文画面の文言を作り直すときは、**これらの事項が欠けていないか、言い換えで意味が変わっていないか**を人が確かめます。 景品表示法も確かめておきます。消費者庁によると、景品表示法は、商品の品質などを実際のものよりも著しく優良であると示す表示（優良誤認表示）を禁止しており、消費者庁は表示の裏付けとなる合理的な根拠を示す資料の提出を事業者に求めることができます。また、2023年10月1日から、事業者の広告であるのに一般の消費者が広告と分からない表示（いわゆるステルスマーケティング）も規制の対象になっています。**お客様のレビューのように見える文章をAIで作って載せることは避けます。** 詳しくは「[AIで作る広告と景品表示法の注意](https://www.ai-ready.jp/guide/advertising-law-and-ai/)」をご覧ください。 なお、広告のメールを送る場合、特定商取引法では、消費者があらかじめ承諾していない電子メール広告の送信は原則として禁止されています。AIで作ったメールマガジンも、承諾をいただいた方に送る形を守ります。 ## 閲覧や購買の記録をAIで使うときは、何に気をつけますか？ おすすめの表示や広告の配信のために、サイトの閲覧の記録や購買の記録を使う場合があります。お客様の情報を分析に使うときは、利用目的を決め、プライバシーポリシーなどで分かるようにしておくことが出発点になります。 総務省の外部送信規律は、ウェブサイトやアプリを運営する電気通信事業者が、利用者の端末に外部送信を指示するプログラムを送る際に、送信される情報の内容や送り先、利用目的などを通知・公表することなどを求めるものです（2023年6月16日施行の改正電気通信事業法による）。総務省の説明では、自社の商品をオンラインで販売するだけのサイトは電気通信事業に該当しないため対象にならないとされています。一方で、SNSや検索サービス、ニュースなど各種情報のオンライン提供は対象の例として挙げられており、サイトで提供するサービスによっては対象になる場合があります。**自社のサイトがどちらにあたるか**は、総務省の案内で確かめ、判断に迷う場合は専門家にご確認ください。 顧客データの扱いの全体は「[顧客データをAIで活用するときの進め方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/customer-data-and-ai/)」をご覧ください。 外部送信規律の対象になるかどうか - **自社の商品をオンラインで販売するだけのサイト**：総務省の説明では、電気通信事業に該当しないため対象にならないとされています - **SNS・検索サービス・各種情報のオンライン提供など**：対象の例として挙げられています。提供するサービスによっては**対象になる場合があります** - **どちらの場合も**：閲覧や購買の記録を使うときは、利用目的を決め、プライバシーポリシーなどで分かるようにしておく 自社のサイトがどちらにあたるかは総務省の案内で確かめ、判断に迷う場合は専門家にご確認ください。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AI活用の候補の評価表](https://www.ai-ready.jp/templates/use-case-scoring/) - [AIの出力の確認チェックリスト](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-output-review-checklist/) ガイド - [問い合わせ対応へのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-customer-support/) - [需要予測にAIを使う進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-demand-forecasting/) - [在庫管理へのAIの使い方：需要の予測を発注と在庫の判断につなげる](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-inventory-optimization/) - [顧客データをAIで活用するときの進め方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/customer-data-and-ai/) - [AIで作る広告と景品表示法の注意](https://www.ai-ready.jp/guide/advertising-law-and-ai/) - [翻訳・多言語対応へのAIの使い方：用途で分け、確かめ方と入力のルールを決める](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-translation-business/) - [画像生成AIを業務で使うときの進め方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-image-generation-business/) コラム - [お客様の声の分析とAI：集める・分ける・活かすの進め方](https://www.ai-ready.jp/column/customer-voice-analysis/) 用語 - [レコメンド（推薦システム）](https://www.ai-ready.jp/glossary/recommender-system/) - [ステルスマーケティング規制](https://www.ai-ready.jp/glossary/stealth-marketing-regulation/) - [Cookie](https://www.ai-ready.jp/glossary/cookie/) - [特定電子メール法](https://www.ai-ready.jp/glossary/specified-email-act/) ## よくあるご質問 Q商品ページの説明文を、AIでまとめて作ってもよいですか？ A下書きをAIで作るのは有効ですが、出す前に人が確かめます。特定商取引法は通信販売の誇大広告を、景品表示法は実際より著しく優良と示す表示を禁止しています。素材・サイズ・効果などの事実が、仕入れ先の資料と合っているかを確かめてから掲載します。 Q注文の最終確認画面の文言を、AIで作り直してもよいですか？ A作り直す場合は、表示が求められる事項が欠けていないかを人が確かめます。特定商取引法第12条の6は、インターネット通販の最終確認画面などに、分量・販売価格・支払いと引渡しの時期・申込期間・契約の解除に関する事項などを表示することを求め、誤認させる表示を禁止しています。 Qサイトの閲覧の記録をAIで分析してもよいですか？ A利用目的を決め、プライバシーポリシーなどで分かるようにしてから使います。総務省の説明では、自社の商品をオンラインで販売するサイトは外部送信規律の対象にならないとされていますが、SNSや各種情報のオンライン提供など、提供するサービスによっては対象になる場合があります。自社のサイトがどちらにあたるかは、総務省の案内や専門家にご確認ください。 ## この記事に出てくる用語 - [景品表示法](https://www.ai-ready.jp/glossary/act-against-unjustifiable-premiums/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [需要予測](https://www.ai-ready.jp/glossary/demand-forecasting/) - [Cookie](https://www.ai-ready.jp/glossary/cookie/) - [ステルスマーケティング規制](https://www.ai-ready.jp/glossary/stealth-marketing-regulation/) - [レコメンド（推薦システム）](https://www.ai-ready.jp/glossary/recommender-system/) - [特定電子メール法](https://www.ai-ready.jp/glossary/specified-email-act/) ## 「ユースケースと効果」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) [広げる／ユースケースと効果AIの効果の測り方：時間・費用・品質の指標桐谷彰人2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/measuring-ai-impact/)[定着させる／ユースケースと効果AIの効果を測り続ける：全社に広げた後の指標の見直しと、続ける・広げる・やめるの判断嵐保憲2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/sustaining-ai-impact/)[はじめる／ユースケースと効果AIを使う業務の選び方：業務の棚卸しから優先順位まで石田誠2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/) ## 出典 1. [消費者庁「特定商取引法ガイド通信販売」](https://www.no-trouble.caa.go.jp/what/mailorder/) 2. [消費者庁「優良誤認とは」](https://www.caa.go.jp/policies/policy/representation/fair_labeling/representation_regulation/misleading_representation/) 3. [消費者庁「令和5年10月1日からステルスマーケティングは景品表示法違反となります。」](https://www.caa.go.jp/policies/policy/representation/fair_labeling/stealth_marketing/) 4. [総務省「外部送信規律」](https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/d_syohi/gaibusoushin_kiritsu.html) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. ECでは、どんな困りごとがAI活用のきっかけになりますか？ 2. AIが役立つのは、どんな場面ですか？ 3. 何から始めればよいですか？ 4. 商品ページと注文画面で、何に気をつけますか？ 5. 閲覧や購買の記録をAIで使うときは、何に気をつけますか？ 6. チェックリスト 7. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「ユースケースと効果」 [ユースケースと効果の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「EC（ネット通販）のAI活用：始め方と注意｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-ecommerce/