越境ECの複雑な環境において、AIは多言語・多文化問題への対応において加盟店を支援し始めており、広告やインテリジェントカスタマーサービスといった分野で重要な役割を果たしています。本稿では、越境ECにおけるAIの現状、加盟店に提供する価値、そして最終的に国内ECの発展にどのように貢献できるかを探ります。

「中国の先進的な電子商取引モデルは、まさに海外にとってゲームチェンジャーだ」この発言は共通の認識となっている。

ここ数年、TemuとTikTokは国内ECモデルを海外に展開し、驚異的な成功を収めてきました。AliExpressとSheinは、さらに早くからグローバル展開を始めました。しかし、大規模モデルの時代到来とともに、この流れは逆転しつつあります。これまで国内ECではあまり活用されていなかったAIが、越境ECに定着し、急速に発展し、最終的には国内ECにもフィードバックされるでしょう。

I. 国内の電子商取引市場において大規模モデルの導入が遅れている。

「AI Eコマースの時代は始まったばかりだ。誰にとってもチャンスと課題の両方が待ち受けている」。昨年11月末、ジャック・マー氏がアリババの社内ネットワークで述べたこの発言は、Eコマースの新時代の到来を待ち望む多くの人々を興奮させた。しかし、今日に至るまで、AIを活用したモデルが販売体験や購買体​​験に大きな影響を与えたと、小売業者も消費者も実感していない。AI Eコマースの時代は、依然として人々の空想の産物に過ぎないようだ。

2年前、ChatGPTが初めてセンセーションを巻き起こした時を振り返ると、誰もがどの業界が最初に変革を起こすのかを議論していました。そして最終的に、その答えはeコマース、特にeコマースにおけるカスタマーサービスへと繋がりました。

理由は単純です。カスタマーサービスはまさに労働集約型産業であり、新たなテクノロジーによるコスト削減と効率性の向上が急務となっています。同時に、カスタマーサービスのシナリオは比較的クローズドであるため、オープンシナリオに比べてモデルのトレーニングが容易です。

しかし、結果から判断すると、国内の接客ロボットを製造する企業の中で、大型モデルに製品を改造した後に大幅な性能向上が見られた企業はなかった。

あるEコマースプラットフォームのインテリジェントカスタマーサービスのプロダクトマネージャーは、Leifeng.comに対し、その理由を次のように説明しました。アフターサービスは非常に閉鎖的なシナリオであり、ユーザーは購入プロセス中に問題が発生した場合にのみアフターサービスに連絡します。そのため、インテリジェントカスタマーサービスには高精度な対応が求められます。一般化された領域では、大規模なモデルであっても「錯覚」の問題に悩まされる一方で、アフターサービスのような精緻なシナリオでは、プラットフォームはユーザーが任意に生成したコンテンツを直接処理することはできません。

彼らが勤務するプラットフォームは、過去にも問題に直面しています。非常に厳格な社内リスク管理対策を講じているにもかかわらず、自動カスタマーサービスがユーザーに対して不適切な約束をすることがあります。例えば、販売者やプラットフォームに過失がないにもかかわらず、ユーザーに補償を約束し、ユーザーがその約束を盾にプラットフォームに補償の履行を要求するといったケースです。

さらに、このインテリジェントなカスタマーサービスシステムは前世代のAI技術を基盤としており、モデルの機能は今日のシステムほど堅牢ではありませんでした。そのため、多くの側面で人間の介入が必要でした。より大規模なモデルへのアップグレードには、ワークフローへの対応も必要でした。これらの要因すべてが、インテリジェントなカスタマーサービスシナリオにおける大規模モデルの有効性を期待通りに発揮できなかった一因でした。

2020年頃、Pinduoduoも大規模モデルのような技術を活用し、カスタマーサービスプロセスのコスト削減と効率化を図り始めました。しかし、これは力ずくのアプローチでした。ユーザーの不満を検知すると、プラットフォームが直接介入して返金するというもので、大規模モデルがカスタマーサービスロボットとユーザーとの会話を円滑にしたかどうかは全く考慮されていませんでした。これはビジネス的には良い成果を上げましたが、技術的な勝利とは言い難いものでした。

前述のプロダクト マネージャーは、このようなシナリオではユーザーがそれほど期待していないため、チャットボットなどのオープン ドメインのダイアログには大規模なモデルの方が適している可能性があると考えています。

例えば、現在開催中のパリオリンピックでは、様々なAI技術がその能力を披露しています。オリンピック分野における初の大規模モデルアプリケーションは、アリババの国際AIチームの参加を得て開発され、国際オリンピック委員会（IOC）の公式解説者に提供され、様々な競技の解説を支援することで、オリンピックの専門性とエンターテイメント性を高めることが期待されています。

アフターサービスに加え、大規模モデルをベースとしたAI搭載ショッピングガイド製品も、業績が低迷している。業界関係者は、「AIがプリセールスを改善できるかどうかは、AI自身の変革能力だけでなく、プラットフォームのコンテンツエコシステムにも左右される」と述べている。

アフターセールスやプリセールスのシナリオに加えて、広告は、主要な電子商取引プラットフォームが現在 AI ビッグデータ モデルを使用して検討しようとしているもう 1 つのアプリケーション シナリオです。

5月の決算発表で、アリババはサイト全体のプロモーション機能の最新の進捗状況を明らかにしました。サイト全体のプロモーションは小規模な顧客テストの段階にあります...現在、タオバオはアルゴリズムモデルを調整しており、より多くの時間をかけてモデルのトレーニングを行い、より多くの顧客キャンペーンデータに基づいて、顧客ROIを確保する効率を向上させています。

社内評価によれば、顧客を増やし、さまざまな業界やユーザー グループ間でトラフィックを一致させるにはさらに時間がかかり、「サイト全体のプロモーションによる大幅な収益増加が見られるまでには、さらに 12 か月かかると予想される」とのことです。

つまり、現段階の電子商取引分野におけるAIは、「無から有へ」というニーズを解決できるだけであり、「有から卓越へ」というニーズを実現するにはまだ時間がかかる。そのため、越境電子商取引においてAIが主導権を握っているのも不思議ではない。

II. 越境電子商取引をリードする

国内電子商取引と比較すると、越境電子商取引はサプライチェーンが長く、手順が多く、より多様な課題に直面しています。

まず、多言語・多文化主義の問題があります。国によって言語やタイムゾーンが異なるため、企業にとって商品説明の作成や顧客サービス時間のスケジュール設定は大きな課題となります。

一方、海外マーケティングは難易度が高く、トラフィック獲得コストが高く、規制遵守要件も複雑化する一方で、専門人材の深刻な不足も存在します。こうした状況下でAI活用の機会は拡大し、企業はAIからより大きな価値を引き出しています。

簡単な例として、国境を越えて事業を展開する加盟店は、クレジットカードのチャージバックに頻繁に遭遇します。これは、ユーザーが注文を行い、クレジットカードで支払いを行った後、取引に疑問がある場合、カード発行会社に連絡してチャージバックを依頼できることを意味します。

この時点で、カード発行会社は加盟店にユーザーの懸念を伝えるメールを送信します。加盟店が速やかに関連証拠を提示して対応し、自己弁護を行った場合、クレジットカード発行会社は最終的に加盟店に支払いを行います。

しかし、現実には、非常に複雑な金融コンプライアンスの知識が必要となるため、多くの販売者は電子メールへの返信方法を知りません。

アリババ・インターナショナルは、AIを活用して加盟店のメール返信を支援できるようになりました。クレジットカード会社の承認率は非常に高く、手作業で作成したメールを上回っています。公式発表によると、この機能によりプラットフォームは年間約2,000万元を節約できるとのことです。

もう一つの興味深い例は、デジタルヒューマンを使ったライブ配信です。かつて、国内のECプラットフォームではデジタルヒューマンを使ったライブ配信が厳しく禁止されており、この手法を使用していることが判明した事業者はアカウントを即時停止される可能性がありました。しかし、海外ではデジタルヒューマンを使ったライブ配信ははるかに受け入れられています。

根本的な理由は、ライブストリーミングの本質はユーザーとストリーマーの信頼関係を構築し、コンバージョン率を向上させることにあるからです。国内ユーザーは当初、生身の人間によるライブストリーミングを経験しており、デジタルヒューマンによるストリーマーへの切り替えはユーザーエクスペリエンスの後退を意味し、当然ながら受け入れがたいものでした。さらに、数年にわたる発展を経て、中国ではプロのライブストリーミング人材の供給が比較的豊富になり、デジタルヒューマンの需要が減少しています。

そのため、JD.comがライブ配信EC向けにデジタルヒューマン「董兄弟」をリリースした際、ユーザーからかなりの批判を浴びました。「このライブ配信は長い間ネット上で話題になり、皆の期待を煽っていたのに、結局は偽物だった。老柳（劉強東）がチャットしてくれなければ、誰がJD.comでアニメを見るだろうか？」

一方、海外のユーザーの多くはライブ配信を経験したことがないため、デジタルヒューマンのキャラクターへの受容度が高い傾向にあります。さらに、海外ではプロのライブ配信人材が非常に不足しています。TikTokが東南アジアでライブECプラットフォームを初めて立ち上げた際、あるTSP（通信サービスプロバイダー）がマッサージ店の従業員全員を引き抜き、ストリーマーチームを編成しました。

同社は「優れたライブストリーマーには、美しい容姿、寛大な性格、雄弁な口頭表現力が必要であり、マッサージパーラーのスタッフはこれら3つの基準を最も満たしている」と説明した。

これらに加え、AIビッグデータモデルは、越境ECプラットフォームにおけるより基本的な検索エンジン最適化（SEO）や広告プロセスにも幅広い応用の可能性を秘めています。アリババ・インターナショナルの張凱富副社長は先日の記者会見で、中国におけるSEO改革のためのビッグデータモデル活用の進展は非常に遅く、ビッグデータモデルは補助的な役割しか果たせず、基盤となるアーキテクチャを根本的に変革することはできないと説明しました。一方、海外におけるSEO改革におけるビッグデータモデルのメリットははるかに大きいとしています。

従来の検索エンジン最適化（SEO）は、マルチモーダルデータではなく、行動データに基づいています。国内のECプラットフォームは既に豊富なユーザー行動データを保有しているため、マルチモーダル情報を追加しても大きなメリットは得られません。しかし、海外の多くの国では、ユーザー行動データが比較的不足しています。このような場合、マルチモーダルデータを追加することで、コンバージョン率を大幅に向上させることができます。

しかし、張凱富氏は、大規模なモデルを通じて電子商取引プラットフォームの検索結果の精度を向上させるには、ユーザーの意図を理解し、製品の特徴を抽出するという 2 つの課題が伴うとも述べています。

ここで課題となるのは2つです。1つ目は、検索結果の精度と応答速度のバランスをどう取るかです。「より大きなモデルを使用すればマッチング精度は向上するかもしれませんが、応答速度は保証されない可能性があります。現時点では、いくつかのトレードオフをしなければなりません。」2つ目は、製品機能をより抽象化し、より適切に表現する方法です。これは、既存のモデルにモデルを追加するだけでなく、製品公開プロセス全体を再構築する必要があるかもしれません。

これは、アリババ インターナショナルがさらに検討、調査、対処する必要があるトピックでもあります。

3番目に、最大の課題は、企業にそれを利用してもらうことです。

越境ECの多言語、ロングチェーン、多段階という特性は、AIに多くの機会をもたらしています。しかし、高度な生産性向上ツールであるAI自体には一定の参入障壁があり、どのように加盟店に活用してもらうかは、普及プロセスにおいて解決しなければならない課題です。

ビジネス発展の歴史において、高度な生産性向上ツールに関してしばしば矛盾が生じています。中小企業はこれらのツールに対するニーズが高いにもかかわらず、資金、人材、その他のリソースの不足により、大企業に比べてその活用が遅れていることがよくあります。その結果、大企業はツールを役に立たないものと見なし、中小企業は活用できないという状況になっています。この悪循環を打破するにはどうすればよいでしょうか。

張開復氏は、今回のAI技術革命の波はこれまでの技術革命とは異なると考えている。AIは自然言語で対話できるため、従来のITツールよりも利用のハードルが本質的に低い。大企業は社内の組織プロセスをAIツールに適応させる必要があり、AIツールの利用はより困難になる一方、中小企業はより柔軟な傾向がある。

製品設計においても、アリババインターナショナルはAIをビジネスプロセスに統合し、加盟店がシームレスに活用できるよう努めています。前述のクレジットカードのチャージバック防止メールを例に挙げると、加盟店がバックエンドで文書をダウンロードすると、関連するすべての情報が自動的に文書に入力されるため、加盟店側で追加の操作を行う必要はありません。

さらに、国内ECと比較して、越境ECではエスクローサービスの割合が高くなっています。エスクローモデルでは、加盟店の規模に関わらず、プラットフォームが運用サービスを提供します。加盟店から承認を得ると、プラットフォームはAI機能を加盟店のビジネスのあらゆる側面に適用できます。そのため、越境ECでは国内ECと比較してAIツールの利用率が大幅に高くなっています。

アリババ・インターナショナルの公式発表によると、同社の生成AIは既に50万以上のマーチャントに、40以上のEC運用シナリオで活用されています。昨年11月の導入以来、アリババ・インターナショナルの生成AIの1日あたり利用回数は2ヶ月ごとに倍増し、現在では1日あたり平均利用回数が5,000万回を超え、1億点以上の商品の説明がAIによって最適化されています。

アリババインターナショナルは、AIが導入されている40以上のビジネスシナリオのうち、かなりの部分でA/Bテストを実施しました。その結果、AIはマーチャントの人件費削減だけでなく、コンテンツ品質の向上を通じて商品のクリック率とコンバージョン率の向上にも貢献していることがわかりました。AIによる効率性の向上は、ビジネスシナリオによって異なります。例えば、販売前ガイダンスやカスタマーサービスでは、コンバージョン率が最大30%向上したのに対し、他のシナリオではわずか1～2%の向上にとどまりました。

周知の通り、AIはデータによって育まれる巨大な存在です。ビジネスシナリオに適用され、様々なデータを継続的に吸収して学習することでのみ、AIはより急速に成長することができます。しかし、初期段階におけるAIの性能の低さに加え、中国における電子商取引の成熟度、そして電子商取引事業者におけるAIの価値認識の低さから、電子商取引ビジネスにおけるAIの活用は広がらず、それがAIの成長を阻害しています。

越境ECとAIの連携が成功し、この行き詰まりを打破しました。越境ECにおけるAIツールが洗練され成熟すれば、国内ECをより良くサポートできるようになると考えられています。国内の先進的なECモデルを越境ECに模倣してきた歴史は、まさに覆されようとしているのかもしれません。

著者 | 劉偉 編集者 | 林傳敏 この記事は、著者[Leifeng.com]（WeChat公式アカウント：[Leifeng.com]）がYunyingpaiに掲載したオリジナル記事です。無断転載は禁止されています。

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