利用シーン

ECサイトの離脱を防ぐAIチャットボット｜サイズ相談・在庫確認・配送FAQを24時間自動化

ECサイトのカゴ落ちと営業時間外の問い合わせをAIチャットボットで解消。商品DB連携でサイズ・在庫・配送・返品をその場で回答し、CVR改善と客単価向上、有人切替まで一気通貫で自動化します。

ECで一番もったいないのは「あと一歩で買わない人」

広告やSNS経由で商品ページに到達した顧客のうち、購入まで進むのはおおむね2〜3%程度です。残り97%は商品を見て、悩んで、何も入力せずに離脱します。離脱の理由は、サイズ感への不安、配送タイミングの確認、似た商品との違い、ギフト対応の可否など、本来は数行で答えられる質問が中心です。

EC運営者が有人チャットを設置しても、夜間休日は閉じる、繁忙期は回線が足りない、新人と熟練者で回答品質がブレる、といった運用面の制約に直面します。エンドユーザー側も、メールフォームで翌日返信を待つくらいなら他サイトで購入してしまうため、購入意欲のピークは商品ページ滞在中の数分間に集中しています。この数分間に質問へ即答できるかどうかが、CVRを決定づけます。

SHIRITAIがECサイトで担う役割

SHIRITAIは独自の商品データベースに登録した情報をもとに、ユーザーの自由な聞き方を解釈して回答します（外部ECプラットフォームとのAPI連携や在庫自動同期は標準機能ではなく、要件に応じて個別カスタマイズで対応します）。応答はテキストだけでなく、画像・比較表・PDFカタログ・配送料表もチャット内に直接表示できます。

領域	SHIRITAIの動作	効果
商品情報の即答	商品DBから属性を抽出し、画像・リンクを添えて回答	滞在中の疑問を解消し離脱を防止
サイズ・スペック相談	身長や用途を聞き取り、推奨サイズと着用画像を提示	試着不可によるカゴ落ちを抑制
在庫・配送案内	在庫API・配送ルールを参照し、納期と送料を即答	「いつ届く」への不安を即時解消
クロスセル誘導	閲覧商品に対する関連商品・セット品を提案	客単価アップ
FAQ自動化	返品・ギフト・領収書など定型質問を一括処理	カスタマーサポートの工数削減
有人切替	複雑案件を判定し担当者へ即エスカレーション	顧客満足度を維持しつつ自動化率を確保

シナリオ型（決まった分岐）でもAI型（自由質問）でも構築でき、初期はシナリオ中心、運用しながらAI比率を上げていく段階導入も可能です。

EC運営者が抱えがちな課題

商品ページのCVRが2%前後で頭打ちになり、どこで離脱しているか追えない
カスタマーサポートのメール返信が翌日対応となり、その間に他社で購入される
在庫切れ・再入荷の問い合わせが日に数十件、定型回答に時間が取られる
担当者によって回答品質がブレ、新人が入るたびにマニュアル整備が必要
ギフト包装、のし、領収書、海外配送など、例外対応が属人化
ユーザー側は夜間に購入意欲が高まっても、フォーム送信して翌日待ちになる

よくある質問パターンと応答形式

ユーザーが商品ページで投げる質問は業種によって変わりますが、応答形式の幅は次のように整理できます。

Q：ユーザーの質問	A：SHIRITAIの応答形式
「身長158cmで普段Mです。このワンピースのサイズ迷っています」	推奨サイズ（M）+ モデル着用画像（160cm/M）+ サイズ表リンクを表示
「明日の夜までに東京に届きますか」	当日17時までの注文で翌日20時着、送料条件を即答
「このシャツの色違いを見たい」	商品DBから色別画像をカルーセルで表示
「AとBどっちがおすすめ？」	重さ・容量・価格・保証のスペック比較表を提示
「成分にアレルギー物質はある？」	該当成分をハイライト、PDFカタログを添付
「実店舗の在庫を見たい」	郵便番号入力 → 近隣店舗の在庫マップを表示
「組み立て方は？」	説明書PDFと組立動画のサムネイルを返す
「ギフト包装できる？」	包装写真3パターンとオプション選択リンクを提示
「領収書がほしい」	注文番号で本人確認 → PDF領収書発行リンクを送信
「返品したい」	注文履歴照合 → 返品ラベル発行、または有人へ切替

商品DBに登録された属性を文脈に応じて抽出し、画像・リンク・補足を組み合わせて返すのが基本動作です。返品や領収書のように個人情報を扱う領域は、有人切替を標準で組み込めます。

CVR・客単価・離脱率への影響

SHIRITAI導入の効果は、3つのKPIで測定できます。

指標	改善メカニズム	目安
CVR	滞在中の疑問を即時解消し購入決断を後押し	1.3〜2倍の改善事例
客単価	関連商品・セット品・上位グレードを提案	5〜15%向上
離脱率	サイズ・配送・在庫の不安要素を会話で解消	カゴ落ち10〜25%削減
問い合わせ工数	定型FAQを自動化、有人は複雑案件のみ	サポート工数を50〜70%削減
ユーザー質問データ	実際の質問ログがマーケ素材として蓄積	商品ページ改善・SEO・広告に転用

副次的な効果として、ユーザーが実際に発した質問データはマーケティング素材になります。「ワンピースのサイズ感に関する質問が月200件」と判明すれば、商品ページのサイズ表記強化、SEO記事化、広告クリエイティブの訴求軸変更まで連動できます。SHIRITAIはCVR改善ツールであると同時に、顧客の生の声が溜まるリサーチ装置として機能します。

業種別の適用例

業種	主な対応領域
アパレル・ファッションEC	サイズ・着丈・色違い・コーディネート提案、モデル着用画像の出し分け
化粧品・スキンケア	肌質別の使用感、成分のアレルギー確認、定期便の解約手続き、ライン使い推奨
食品・飲料・ギフト	賞味期限、アレルゲン、のし表書き、配送日指定、法人向け請求書払い
工業部品・BtoB EC	規格・互換性、最小ロット、見積もり依頼、納期、図面PDFの提示
家電・ガジェット	スペック比較、互換アクセサリ、保証範囲、設置サービスの案内

導入時のポイント

ECにチャットボットを組み込む際の論点は、商品DBとの連携設計と有人切替ルールの2点に集約されます。

論点	推奨設計
商品DB連携	商品情報・FAQ・カタログを SHIRITAI 側のデータベースに登録（Shopify・楽天等のAPI自動連携や在庫の自動同期は標準機能ではなく、必要な場合は個別カスタマイズで対応）
在庫情報の鮮度	標準は登録時点の情報を参照。在庫の動的反映が要件になる場合は別途カスタマイズで連携可能
有人切替の判定	返品・クレーム・高額案件・本人確認が必要な処理は自動で担当者へエスカレーション
営業時間外の運用	AIが一次対応、有人が必要なケースはメール通知 + 翌営業日のフォロー予約を提示
ログ運用	週1回30分、回答精度の低いログを確認しDB追記・テンプレ調整
個人情報の扱い	注文番号・配送先などはチャット履歴から自動マスキング

導入1週目の精度はおおむね80%、3か月運用すると精度95%超まで育つのが標準的な推移です。残り20%は「想定外の聞き方」「DBに未登録の情報」が原因で、管理画面のログ機能から特定して埋めていきます。

SHIRITAIは、HELATHが提供するAIチャットボットサービスです。商品DB・社内ドキュメント・PDFマニュアルなど、既存の資産をそのまま学習させられるため、ゼロからシナリオを組み立てる必要はありません。EC領域では、CVR改善・客単価向上・サポート工数削減・顧客リサーチの4つを同時に進められ、営業時間外の対応も自動化されることで、運営チームを増員せずに販売機会を取りこぼさない体制が整います。実際の商品ページに合わせたシナリオ設計、商品DB連携の進め方、導入後のKPI設計については、公式サイトから資料・デモを確認できます。

公式サイト: https://shiritai-chat.com