2026年7月、Shopifyの公式イベント「DotDev 2026」がカナダで開催されました。WEBLIFE代表取締役の山岡も現地に参加し、セッションや参加者との懇談を通じて多くの示唆を得ています。
本記事では、世界的なショッピングトレンドとなっているAI経由の購入体験の最新データとともに、エージェンティックコマース時代にECサイト運営者が今すぐ取り組むべきことをレポートします。
世界中のShopifyパートナーが集結したDotDev 2026
2026年7月カナダのトロントにて、Shopifyの公式イベント「DotDev 2026」が開催されました。世界68か国から約2,000人ものShopifyパートナーが一堂に会する一大イベントとなりました。
AIツールから接続できるDotDev MCPサーバーが新たに追加され、参加したパートナーは自らの開発環境から直接Shopifyの最新機能を試すこともできました。
イベントは2日間にわたって、プロダクトブースやセッション、Build Awardsの表彰などが行われ、基調講演ではShopifyのリーダーシップ陣が登壇しました。CEOのTobi Lütke氏とPresidentのHarley Finkelstein氏によるファイアサイドチャットでは、Shopifyの今後の方向性について語られました。
AIは答える存在から、実行する存在へ
山岡が現地で参加したセッションの多くで、AIが中心的なテーマとして扱われていました。オープニングトークでは、ShopifyのCEOであるTobi Lütke氏が自身の体験したエピソードを紹介しました。
体の痛みについてAIに相談したところ、AIは自宅のネットワークを探索し、スマートホーム機器とは接続されていないサウナを自動で起動させたというものです。
この体験が示すのは、AIが単に質問に答えるだけの存在から、実際に行動を実行する存在へと変わりつつあるという転換です。この変化は、ECサイトが顧客とAIの双方から選ばれるための前提となります。
もはやAIは、ECサイトを訪れる前段階で情報を集めるだけの存在ではありません。商品の比較から購入手続きまでをAIが代行する時代が、すぐそこまで来ています。ECサイト運営者にとっては、AIに正しく理解される情報設計そのものが、新たな競争力の源泉になっていきます。
エージェンティックコマースの現在地
DotDev 2026では、こうしたAIの変化がコマースの現場でどこまで進んでいるのかについても具体的なデータが示されました。
エージェンティックコマースは、まだ「歩き始めた」段階
DotDev 2026のセッションでは、エージェンティックコマースの現在地がWalkの段階にあると説明されました。AIがすべての購入手続きを完結させるFlyの段階にはまだ至っておらず、現状はAIが商品を推薦し、ECサイトへ送客するところまでが中心です。
ただし、このWalk段階での変化のスピードは、想像以上に速いというのが登壇者の共通認識でした。数年単位で緩やかに進むと見られていた技術シフトが、わずか1年足らずで購買行動に影響を与え始めています。
ECサイト運営者にとって重要なのは、Flyの段階を待ってから対応を始めるのでは遅いという点です。まだ歩き始めたばかりの今こそ、AIに正しく商品を理解してもらうための土台づくりに着手する必要があります。
エージェンティックコマースについて、詳しくは下記の記事をご覧ください。
AI経由の注文は前年比13倍にまで急成長している
セッションで紹介されたShopifyの集計データでは、対象期間におけるAI経由のセッション数は前年同期比約8倍、注文数は約13倍に増加したと説明されました。
自然検索経由と比較して、AI経由のトラフィックはCVRが約50％高く、AOVも約14％高い傾向が示されました。
つまりAI経由の顧客は、比較検討の大部分をAIとの対話の中ですでに終えた、購買意欲の高い層だといえます。ECサイト側は、その絞り込みの精度を左右する立場にあり、商品情報の整備がそのままAI経由の売上を左右する時代に入っています。
AI経由の購入者の半数は商品詳細ページへ直接訪れる
流入経路の内訳にも大きな違いが見られました。AI経由の訪問者は約50%が商品詳細ページへ直接着地するのに対し、自然検索経由では約20%にとどまっています。
この差から、商品の発見や比較検討の一部が、ECサイト訪問前のAIとの対話内で進んでいることがうかがえます。ECサイトのトップページやカテゴリーページを経由せず、AIが選び抜いた1つの商品ページへ直接たどり着くという新しい導線が生まれつつあります。
これは、EC運営者にとって発想の転換を迫るものです。カテゴリーページの作り込みだけでなく、商品詳細ページ単体で顧客の疑問や不安に答えきれる情報設計が、これまで以上に重要になっています。
AIはどうやって商品を探しているのか
AI経由の流入がこれほど大きな影響力を持つ以上、AIがどのようなプロセスで商品を選んでいるのかを理解することが欠かせません。DotDev 2026では、AIの商品検索の仕組みについても具体的な事例が紹介されました。
AIは、商品名ではなく、問題の解決策を探す
セッションで紹介された事例がAIとの対話で「マラソン用のショーツ」を探すケースです。AIは単に商品名やカテゴリーで検索するのではなく、ウエストバンドのフィット感、ポケットの位置や数、速乾性といった具体的な課題を分解して商品属性を評価していました。
つまりAIは、顧客が抱える「長時間の着用でも快適に走りたい」といった目的を起点に、それを満たす属性を持つ商品を探し出しています。商品名だけを頼りに検索していた従来の検索エンジンとは、根本的にアプローチが異なります。
ECサイト側がこの仕組みに対応するには、素材やサイズといった基本情報に加えて、その商品がどんな悩みを解決するのかを属性として言語化しておくことが求められます。
ファッションには、曖昧な属性が必要
一方でファッション領域には、機能面の属性だけでは捉えきれない難しさがあります。フォーマル度、着用シーン、トレンド性といった、数値化しにくい曖昧な要素が購買判断に大きく関わってくるためです。
こうした感覚的な属性をAIが正しく分類できるようにするため、Shopifyのセッションでは関連する技術への投資が進んでいることが紹介されました。「きれいめカジュアル」や「オフィスカジュアル」といった、人間には自然に伝わる感覚を、AIにも扱えるデータへと変換する取り組みです。
ECサイト運営者にとっては、商品のスペックだけでなく、どんなシーンや気分にふさわしい商品なのかという文脈情報を、あらかじめ言語化しておくことが重要になります。
地域ごとに異なる流行や感覚への対応
「ファッショナブル」という言葉が指す意味も、地域や文化圏によって異なります。ある国では上品とされるスタイルが、別の国ではカジュアルすぎると受け取られることも珍しくありません。
こうした感覚は人間にとっては自然に理解できるものですが、従来のコンピューターにとっては扱いづらい領域でした。ECサイト運営者は、展開する地域ごとの流行や感覚の違いを踏まえた商品情報の設計が求められています。
AIコマースを支える3つの基盤
こうしたAIによる商品理解を支えているのが、Shopifyが構築している基盤です。その中核となる3つの仕組みが紹介されました。
商品の検索基盤であるShopify Catalog
Shopify Catalogは、既存の情報検索の延長ではなく、商品検索専用にゼロから構築された基盤です。商品の人気度、過去の配送実績、在庫状況といったShopify独自のシグナルをもとに、商品のランキングを決定しています。
セッションでは、Shopify Catalog経由の推薦によってコンバージョン率(CVR)が約2倍になったという事例も紹介されました。従来のキーワードマッチングとは異なり、実際の購買や配送のデータに基づいて商品の信頼性を評価する仕組みが、AI経由の成果に直結しています。
ECサイト側としては、在庫や配送の情報をいかに正確かつリアルタイムに保つかが、Catalog上での評価を左右する要素になります。
正しいブランド情報を伝えるKnowledge Base
Knowledge Baseは、配送条件や返品ポリシー、FAQといった商品そのもの以外の情報を管理する基盤です。AIは商品の魅力だけでなく、購入後の安心材料もあわせて評価材料にしています。
セッションでは、返品条件が曖昧なままになっているECサイトは、AI経由の推薦において不利になりやすいという指摘がありました。AIは根拠のない情報を顧客に案内できないため、情報が整理されていないブランドは自然と選ばれにくくなる構造になっています。
ECサイト運営者にとっては、配送や返品に関するポリシーを、あいまいさのない形で明文化しておくことが、AI経由の評価を高める土台になります。FAQや注意事項は、ブランド全体のナレッジとして一元管理しつつ、商品ごとに必要な情報をPDPにも適切に表示することが重要です。
チャット内で購入まで完結させるHermes
WhatsApp上で動作するAIアプリ「Hermes」のデモも披露されました。商品の発見からカートへの追加、そしてワンタップでの決済までが、すべて会話の中でつながるという体験です。顧客はECサイトを開くことすら意識せず、チャットでのやり取りだけで購入を完了できます。
従来はECサイトへの遷移を前提としていた購買フローが、チャットという別のインターフェースの中に取り込まれつつあることを示すデモでした。
ECサイト運営者にとっては、こうしたチャット完結型の購買体験に商品情報や決済がどう連携するかを見据えて、API連携やデータ設計を整えておくことが今後の備えになります。
EC運用者が今すぐ取り組むべき5つのこと
こうしたAIコマースの基盤や仕組みを踏まえ、DotDev 2026のセッションでは、ECサイト運営者が今すぐ着手できる具体的なアクションが提示されました。ここでは、その中から5つのポイントを紹介します。
1.商品データに漏れがないようにする
AIが商品を正しく評価するための出発点は、商品データそのものの網羅性です。カテゴリー、素材、サイズ、用途といった属性情報に漏れがあると、AIはその商品を候補として拾い上げることすらできません。
商品データの構造化とは、商品説明文を長くすることだけではありません。カテゴリー、素材、用途、サイズ、配送条件などを、商品ごとに同じルールで登録し、AIや外部サービスが再利用できる状態にすることを指します。
人間であれば商品画像や文脈から補って理解できる情報も、AIが高い確度で商品を理解するには、人間の推測に頼らず、属性情報が明示的かつ一貫したデータとして登録されていることが重要です。一部の属性だけが埋まっている状態では、AIの検索や比較の土俵にすら乗れない可能性があります。
ECサイト運営者にとっては、まず自社の商品データにどのような抜け漏れがあるかを棚卸しすることが、AI経由の流入を取りこぼさないための第一歩になります。
2.具体的な商品説明を書く
商品説明においても、スペックを羅列するだけでは不十分です。AIは、顧客が抱える悩みと商品の解決策を結びつけた記述を高く評価する傾向にあります。
たとえば「防水加工」という機能を伝えるだけでなく、「雨の日の通勤でも荷物を濡らさずに持ち運べる」といった、具体的な利用シーンとセットで書かれた説明の方が、AIにとって参照しやすい情報になります。
ECサイト運営者は、機能を並べる説明から一歩進み、その機能が顧客のどんな困りごとを解決するのかを言語化した商品説明への書き換えが求められています。
購入前の疑問から、決済・配送、購入後の使い方・保管方法・アフターケアに至るまで、あらゆるフェーズの質問を網羅的に用意することで、AIは特定の疑問に対する直接的な回答として引用しやすくなります。
ミキハウスのEC事例について、詳しくは下記の記事をご覧ください。
3.商品詳細ページ（PDP）を人間にも分かりやすくする
PDP(Product Detail Page、商品詳細ページ)とは、個々の商品の情報をまとめた、いわば商品ごとの顔となるページです。AI経由の訪問者はこのPDPへ直接着地する割合が高いため、PDP単体で顧客の疑問に答えきれる情報設計が欠かせません。
素材、サイズ、配送条件、返品条件といった情報が、ページ内を探し回らなくても見つかる状態になっているかが問われます。これは、AIにとって参照しやすい情報であると同時に、人間の顧客にとっても離脱を防ぐ設計です。AIの評価だけを意識した専門的すぎる記述ではなく、人間が読んでも自然に理解できる文章であることが前提になります。
ECサイト運営者は、PDPを訪れた顧客が別のページへ移動することなく、そのページだけで購入の意思決定を完了できるかという視点で、レイアウトと情報量を見直す必要があります。
4.ブランドの世界観を文章で表現する
商品のスペックや使い方を伝えるだけでは、そのブランドが持つ独自の魅力までは届きません。商品のムードやスタイル、どんな顧客に向けたものなのかといったブランドの世界観を、文章として言語化しておくことが求められます。
具体的には、都会的でミニマルな雰囲気、アウトドアでの実用性を重視したデザインといった方向性や、ブランドストーリー、コンセプトページの内容を、商品ページやブランドページの文章として書き起こしておくことが実務上のポイントです。
ECサイト運営者は、こうした文章を一度きりのコンテンツとしてではなく、AIにも参照される情報資産として捉え直し、継続的に整備していく必要があります。
5.コミュニティで語られる商品体験を作る
顧客レビューにおいても、AIが重視するポイントは従来のEC対策とは異なります。レビューの件数や星の数といった量的な指標だけでなく、そこに書かれている内容の質が問われるようになっています。
セッションではReddit上の議論が例として紹介されましたが、重要なのは特定のプラットフォームではありません。商品レビュー、SNS、専門コミュニティ、比較記事など、企業が直接発信したものではない第三者の具体的な体験情報が、AIの判断材料になり得るという点です。
企業側がコミュニティの会話を直接コントロールすることはできません。しかし、だからこそ第三者による率直な意見として、AIからも顧客からも信頼されやすい情報源になっています。
ECサイト運営者にできるのは、レビューの件数を増やす施策だけでなく、良い商品と購入体験を提供し、顧客が自然に語りたくなる環境を整えることです。
これらの施策はすべてを同時に進める必要はありません。以下を目安に、優先度の高いものから着手することをおすすめします。
| 優先度 | 施策 | 最初の確認事項 |
|---|---|---|
| 最優先 | 商品データの棚卸し | 素材、用途、サイズ、在庫、配送情報の欠損 |
| 最優先 | PDPの改善 | PDPだけで購入判断できるか |
| 高 | 配送・返品・FAQ整備 | 条件が明確な文章になっているか |
| 中 | ブランド・利用シーンの言語化 | 素材、用途、サイズ、在庫、配送情報の欠損 |
| 継続 | レビュー・UGCの充実 | 具体的な利用体験が蓄積されているか |
商品のスペックだけでは「欲しい」は生まれない
商品属性や返品条件といった事実情報は、AIコマースにおける最低条件にすぎません。それだけでは、顧客が「欲しい」と感じる理由のすべてを説明することはできません。
商品画像だけでは、ブランドの魅力をAIへ十分に伝えきれない
たとえば白いコットンTシャツを検索すると、スペック上はほとんど同じ商品が数多く表示されます。それでも人間は、写真の背景やモデルのポーズ、シルエット、素材の落ち感といった雰囲気を見て、欲しい商品とそうでない商品を瞬時に判断しています。
こうした感情的な判断をAIが再現するには、画像を深く理解する必要があります。しかし、現在の多くの商品ランキングモデルが処理速度の都合もあり、画像よりもテキスト情報への依存度が高いことが明かされました。つまり、商品写真がどれだけ魅力的でも、それだけではAIに正しく評価されない可能性があります。
構造化された情報だけでは、ブランドが選ばれる理由は完成しない
AIが画像から雰囲気を十分に読み取れない以上、ブランドの世界観を画像だけに依存させるのはリスクがあります。ここで整理しておきたいのは、商品属性とブランドの世界観が、AIコマースの中で果たす役割の違いです。
商品属性は、AIの検索や比較の候補に入るための条件にすぎません。素材やサイズ、機能といった情報が整っていなければ、そもそも比較の土俵にすら乗ることができません。一方で、ブランドの世界観や背景にあるストーリーは、複数の候補の中から最終的に「選ばれる理由」を作り出すものです。属性がどれだけ整っていても、それだけでは他ブランドとの差別化にはつながりません。
つまりECサイト運営者に求められているのは、AIに正しく理解される最適化と、人間の心を動かすブランド表現を両立させることです。これは、AIのためだけの対応ではありません。言語化されたブランドの世界観は、人間の顧客がブランドを理解し、共感する手がかりにもなります。
AIはこれから成長するブランドにとって追い風になる
商品情報を丁寧に整えることは、大手ブランドだけの取り組みではありません。むしろAIコマースは、これから成長していくブランドにとって大きな追い風になる可能性を持っています。
ロングテールへの分散が始まっている
人が新しい商品を探すとき、調べられる情報量には限りがあります。そのため、どうしても知名度の高いブランドや、以前から購入経験のあるブランドを選びやすくなる傾向があります。
一方でAIは、商品の品質やレビュー、利用シーン、ブランドの特徴、顧客の好みを横断的に理解できます。人間なら見落としてしまうような、ニッチだが条件に合致するブランドも、AIは同じ精度で候補に挙げることができます。
こうした特性を裏付けるデータとして、ShopifyにおいてもAI経由の商品発見が知名度の低いブランドへ分散し始めていることが紹介されました。これまで広告予算や認知度で不利だった小規模ブランドが、AI経由では大手ブランドと同じ土俵で比較検討の対象になっています。
これは、独自性を持つ小規模ブランドやニッチなブランドにとって大きなチャンスです。知名度だけでなく、商品情報の質や顧客との相性によって選ばれる世界が近づいています。
ロングテール戦略について、詳しくは下記の記事をご覧ください。
まとめ：AIに選ばれる施策と、人間に選ばれる施策は別物ではない
DotDev 2026で示されたデータや事例が伝えているのは、AIに選ばれるための施策と、人間に選ばれるための施策は別々のものではないということです。
商品情報を正確に整理し、悩みと解決策を結びつけた説明を書き、購入前後の不安を解消し、ブランドの世界観を言葉で伝える。これらはすべて、AI時代以前から良いECサイトが取り組んできた基本にほかなりません。違いがあるとすれば、その基本がより構造化され、より厳密に評価されるようになったという点です。
エージェンティックコマースはまだ「Walk」の段階にあり、完成された仕組みではありません。しかし変化のスピードは速く、対応を先送りにする余裕はなくなりつつあります。
AIコマース対応は、一度書き換えたら終わりではない
AIコマース対応は、一度ページを書き換えて完了する施策ではありません。商品追加や在庫変動、配送条件の変更に合わせて、複数のシステムに存在する情報を継続的に同期し、正確性を保つ運用設計が必要です。
対応後の成果を確認するには、AI経由の流入を他チャネルと分けて計測できる環境も必要です。流入数だけでなく、PDP着地率、CVR、AOV、新規顧客率などを比較し、商品情報の改善が購買行動にどう影響したかを継続的に検証します。
日本企業では、商品の魅力や取り扱い上の注意が、カタログ画像やPDF、店舗スタッフの知識、担当者個人の経験に分散しているケースも少なくありません。エージェンティックコマースへの対応では、これらの暗黙知を収集し、商品データとして継続利用できる形に変換することも重要になります。
AIに正しく理解される状態のECを構築するならBiNDecへ
EC構築・支援サービスの「BiNDec」では、ECサイトをいきなりAI最適化するのではなく、自社のECが今、AIに正しく理解される状態になっているかを診断することを最初のステップとして提案しています。診断では、主に以下の観点を確認します。
- 商品属性の欠損率
- 商品分類・命名ルールの一貫性
- PDPの情報充足度
- FAQ、配送、返品情報の明確性
- 在庫・基幹・WMSデータの同期状態
- レビューやUGCの蓄積状況
- 多言語展開時の意味・文化差
- AI経由流入を識別する計測環境
この診断結果をもとに、継続的にAIコマースへの対応を進め、顧客行動心理なども含めて論理的に分析したうえで、根拠のあるPDPの情報設計や、必要に応じた外部システムとの最適な連携を支援しています。
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