「データはある。でも、何から手をつければいいのかわからない」——

そんな悩みを抱えるEC担当者は少なくないはずです。顧客の購買データ、行動履歴、メールの開封率……情報は日々積み上がっているのに、それを施策に活かしきれていない。

その状況を大きく変えつつあるのが、AIを搭載したMAツールの登場です。

この記事では、AI×MAツールが実際に何をしてくれるのかをわかりやすく解説します。ツール選びのポイントや導入事例も交えてお伝えするので、「うちにも使えそうか」のイメージが掴めるはずです。

MAツールにAIが搭載されると何ができるのか

MAツール（マーケティングオートメーション）は、もともとメール配信やシナリオ設定などを自動化するためのツールです。「○○を購入した人に、3日後にフォローメールを送る」といった施策を、手作業なしで実行してくれます。

そこにAIが加わると、「設定した通りに動く」から「考えて動く」ツールへと進化します。

従来のMAは、「誰に」「何を」「いつ送るか」をすべて人間が決める必要があり、その判断の質が担当者のスキルに依存していました。

AIが搭載されると、データを自ら分析して「この顧客は今このメッセージを受け取るべきタイミングだ」といった判断や、「次に打つべき施策はこれです」と提案が自動で行われるようになります。分析・判断・提案の一部をAIが担うことで、担当者は考える仕事に集中できる環境が生まれます。

EC担当者が感じる「データ活用の3つの壁」

AIの話をする前に、まず多くのEC担当者が直面している現実を整理しておきましょう。

①データが分散していて分析できない

ECサイトの顧客データ、基幹システムの注文データ、メール配信の反応データ、広告のクリックデータ……これらは別々のツールに分散していることが多く、「どの顧客がどんな状態にあるか」を一元的に把握できていないケースは珍しくありません。データはあるのに、繋がっていないために活かせない状態です。

②分析できても施策に落とし込めない

仮にデータを集めて分析できたとしても、「だから何をすればいいのか」の答えを出すのは簡単ではありません。離脱しかけている顧客が増えているとわかっても、「どのセグメントに、どのチャネルで、どんなメッセージを届けるべきか」その判断に時間がかかり、結局施策が後手に回ってしまうのもよくあることです。

③施策を打っても効果検証のPDCAが回らない

施策を実行した後の効果検証も課題です。ツールが複数あると検証データも分散し、「何が効いたのか」が分からないまま次の施策に進んでしまいます。改善のサイクルが回らず、感覚と経験頼みのマーケティングから脱け出せない——こうした状況に多くのEC担当者が陥っています。

AIがその3つの壁を壊す——EC Intelligenceの場合

こうした課題に対してEC向け統合型MA・CRMプラットフォーム「EC Intelligence」は、AI機能が充実しています。

【「データ分散」の壁を壊す】CDPとAI分析

EC Intelligenceは、ECシステム・基幹システム・広告データ・行動履歴など、あらゆる顧客データを一つのCDP（カスタマーデータプラットフォーム）に統合。年齢・性別といった属性情報から、商品閲覧・カートイン・購買といった行動データ、さらにはDM発送履歴や天気情報まで取り込むことができます。

そのデータをもとに動くのがAI分析機能です。定型レポートのテンプレートと自由に深掘りできるBI環境を組み合わせることで、ターゲットの抽出や課題の特定を効率的に行えます。さらに、AIがデータを読み解いてインサイトを提示し、「次に打つべき施策案」をワンクリックで提案してくれます。

たとえば、「特定の決済手段に利用が偏っている」という課題が見えた場合、「カード決済利用者への割引キャンペーン」といった施策案まで踏み込んで提示。

担当者を単純な集計作業から解放し、提案された示唆をもとに「どの施策を実行するか」という意思決定に時間を使えるよう支援します。

【施策への落とし込みの壁を壊す】AI配信最適化

データから課題が見えたとして、次の問題は「いつ・どのチャネルで・何を届けるか」です。EC Intelligenceは、個々の顧客に合わせてAIが配信タイミングを自動で最適化します。

メール・LINE・アプリ通知・SMSなど複数のチャネルを横断するシナリオ機能と組み合わせることで、顧客一人ひとりに最適な情報を最適なタイミングで配信が可能。メールも接客もA/Bテストで効果検証を行い、勝ちパターンを自動配信に昇格させる仕組みも備えています。

さらに特徴的なのが、AIによる商品キーワードの自動生成機能です。たとえばアパレルECで「ブラックワンピース」という商品があったとき、AIが「動ける快適カジュアル」「仕事のモチベアップ」といったキーワードを自動で生成します。

【PDCAが回らない壁を壊す】ダッシュボード×AI

施策の結果はダッシュボードで可視化され、チーム全体でリアルタイムに共有できます。メール配信で届けたか、その後サイトを訪れたか、購買につながったか一連の流れをひとつの画面で追えるため、「何が効いたのか」が明確になります。

AIと連動することで「課題の発見→要因の分析→施策の立案→検証→改善」というPDCAサイクルを自然に回せる環境が整備され、担当者の属人的な感覚に頼らず、データドリブンなマーケティング体制を組織として定着させていけるでしょう。

対話だけでデータ分析ができるMCPサーバー機能

2026年6月、EC IntelligenceはMCP（Model Context Protocol）と呼ばれる規格に対応しました。これにより、ChatGPTやClaudeなど、担当者が普段使っている生成AIから、EC Intelligenceのレポート機能を直接呼び出せるようになっています。

具体的には、「最近の売上傾向をグラフで見せて」「年代別の購入データを分析して」とチャットに入力するだけで、AIがレポート機能を通じてデータを集計し、グラフや傾向の整理を行ってくれます。さらに「リピート率を上げるには？」と尋ねれば、データの裏付けとともに次の施策案まで提案してくれる仕組みです。

提案された案は、EC Intelligenceの管理画面でセグメントに落とし込み、そのままメールやLINE配信などの施策につなげられます。

なお、AIが参照するのはレポート機能で集計済みのデータのみで、顧客の生データに直接アクセスすることはありません。個人情報が含まれる場合もマスクされた状態で連携されるため、セキュリティ面にも配慮された設計になっています。

AI搭載MAツールを選ぶときに見るべき3つのポイント

市場にはさまざまなMAツールがあり、AIを搭載していると謳うツールも増えています。AI搭載MAツールを選ぶ際に注目すべきポイントも確認しておきましょう。

①ECデータとの親和性（CDP機能の有無）

ECサイト特有のデータ（購買データ、商品データ、カート行動、閲覧履歴など）を適切に取り込み、活用できるかどうかは重要な判断基準です。CDP機能が備わっているかどうか、またECシステムや基幹システムとの連携実績があるかどうかを確認しましょう。

②AI機能の実用度（分析だけか、施策提案までするか）

「AI搭載」といっても、単にデータをグラフ化するだけのツールと、インサイトを抽出して次の施策案まで提示してくれるツールでは、実務での価値が大きく異なります。AI機能が「分析の補助」にとどまるのか、「施策立案までサポートする」レベルなのかを見極めることが大切です。

③統合性（ツールを増やさず一元管理できるか）

MAに加えて、Web接客・検索エンジン・レコメンドエンジン・CRMを別々のツールで運用していると、データが分断されて施策の効果が半減します。できる限り一つのプラットフォームで完結できる統合型のツールを選ぶことで、運用コストの削減とデータ活用の精度向上を同時に実現できます。

まとめ

AIを搭載したMAツールは、「設定した通りに動くツール」から「考えて動くツール」へと進化しています。データの統合、施策の自動化、PDCAの定着——これまでEC担当者が手作業と感覚で補ってきた部分を、AIが支援してくれる時代になってきました。

EC Intelligenceは、CDP・MA・CRM・検索・レコメンド・Web接客をひとつに統合した、EC特化のプラットフォームです。AI機能によって、専門知識がない担当者でもデータドリブンなマーケティングを実践できる環境を提供しています。

「自社のデータをもっと活かしたい」「施策のPDCAをきちんと回したい」と感じているEC担当者の方は、ぜひ一度詳しい話を聞いてみてください。

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