2026年ECトレンド総まとめ：AIレコメンド、チャネル管理、グローバル価格設計まで

「AIが変える2026年ECトレンド」セミナーの要点

ブランドがオンライン市場で成長し続けるには、短期的な売上成果にとどまらず、AI環境の変化に合わせたチャネル戦略とブランドのコントロール力を確保することが欠かせません。

MarqVisionは4月30日のセミナーで、ブランドが直面するECの現実と主要な対応戦略を3つのテーマに分けて共有しました。MarqVisionのプロダクト責任者とブランドインテリジェンス企画チーム、愛敬産業の元グローバルコマーシャル本部長が登壇し、延世乳業とGNMライフの実務担当者がパネルトークに参加しました。

1. 「検索の時代」は終わった：AIに選ばれるブランドへ

消費者がプラットフォームを行き来しながら自ら比較していた時代から、AIが代わりに探し、要約し、おすすめし、消費者は最終的な判断だけを下す構造へと移りつつあります。Bain & Companyによると、ChatGPT内のショッピング関連の検索量は6か月で70%増加し、韓国でAIを使ったことがある人も44%に達し、そのうち80%以上が情報検索にAIを活用しています。

この変化は、ブランドに新たな課題を突きつけています。従来のSEO（検索エンジン最適化）戦略だけでは、AI環境での露出やおすすめを保証できないということです。ブランド情報の整合性、レビューの質、チャネルの一貫性を、AIが理解し引用できる形に整えるAEO（回答エンジン最適化）への転換が求められています。

ここで鍵になるのは、ブランドのデータをどれだけ速くAIが読める形に構造化できるかです。MarqVisionが今回のセミナーで紹介したブランドインテリジェンスは、まさにこの点から出発しています。ブランドが持つ膨大なデータをリアルタイムでつなぎ、AIがおすすめの根拠として使える信頼シグナル（Trust Signal）を構築すると同時に、ブランドの担当者がすぐに判断し実行できるインサイトに変換します。

AIの時代に2位はありません。選ばれるか、存在しないかです。 - MarqVision Global Head of Product、キム・ビンナ

2. ブランドが直面するチャネルリスクには、データで対応する

非公式の出品者の流入、価格構造の崩壊、管理されていない流通から生じるブランド体験の毀損。これらの問題に共通しているのは、ブランドが気づく前にすでに被害が積み上がっていることです。プラットフォームがブランドの代わりにブロックしてくれるわけではありません。検知し対応するのはブランドの役目です。

多くのブランド担当者がすぐに答えられないこの問いが、問題の本質を示しています。データがなかったわけではありません。むしろ多すぎたのです。問題は、膨大なデータを意思決定につなげる仕組みがなかったことでした。従来のやり方はデータを監視してレポートを作るところで終わることが多く、分析に時間がかかっている間に市場はもう変わってしまい、結局は勘や経験に頼るという構図が繰り返されてきました。

MarqVisionのブランドインテリジェンスは、この構図を変えます。その中核が、MarqVisionが構築したAIエージェントです。エージェントとは特定の分野を学習したLLMのことで、MarqVisionのエージェントはブランドの製品情報、プラットフォームのポリシー、知財侵害のパターンを学習したAIです。そのため、担当者が自然な言葉で質問すると、汎用AIではなく自社ブランドの文脈を理解したエージェントがデータをつなぎ、今最も重要な問題と優先順位を導き出し、すぐに実行できるアクションまで提案します。

続くパネルトークでは、延世乳業がAIによる監視の導入で業務を70%以上効率化し、事後対応から事前対応の体制へ移行した経験を共有しました。価格の異常の兆候を事前に検知できるようになったことで、担当者の役割そのものが単純な監視からブランドの成長戦略へと移ったといいます。

AIは効率を上げるツールではなく、コントロール力を生み出すツールでした。価格の基準を守れるという確信が持てたことで、営業とマーケティング全体が一貫して運営されるようになりました。 - 延世乳業 イ・ジュノ部門長

GNMライフは、ブランドへの信頼を保つための2つの原則を共有しました。1つ目はデータにもとづく透明性です。商品詳細ページに試験成績書と原料の原産地をありのまま公開し、マーケティングの文言よりも消費者が自分で確かめられるデータで信頼を築くやり方です。2つ目は、顧客のフィードバックをすぐに反映することです。「飲み込みにくい」というレビュー1件が実際に錠剤のサイズ変更につながった例のように、小さな不満にも製品で応えることがリピート率となって返ってくるという考え方です。

最大のリスクは、ブランドがコントロールできないチャネルで誤った情報が広がることです。その瞬間、消費者はどの情報が正しいのか判断しにくくなり、ブランドへの信頼そのものが揺らぎます。 - GNMライフ イ・ジェヨン シニアチームリーダー

3. グローバルチャネルの拡大と、収益性を守る価格構造の設計

AIがグローバル進出のハードルを下げたぶん、価格のコントロールも崩れつつあります。ダイナミックプライシングのアルゴリズムによって公式販売価格が競合価格に自動的に引き下げられ、特定の国のダンピング在庫がAIを通じて世界中に表示される構造が、すでに動いています。

これに対する中心的な処方箋は、「輸出価格を決めるのではなく、価格構造を設計せよ」というものでした。原価をもとに輸出価格を決める従来のボトムアップ方式から脱却し、まず希望小売価格（RSP）を設定してから流通段階ごとのマージンを逆算するトップダウン方式が必要です。価格構造がないままチャネルを増やすと、短期的な売上の後に収益性の低下とチャネル間の衝突という悪循環が繰り返されます。

「グローバル展開とは、どこに進出するかの問題ではなく、どう成功するかを設計する問題です。GTM戦略のない展開は、結局は悪い売上を生むだけです。」 ユン・スンヒョン、愛敬産業 元生活用品グローバルコマーシャル本部長

ブランドのコントロール力が、これからの競争力

AIに選ばれるブランドの構造、リアルタイムのチャネル管理力、収益性を軸にした価格設計。今回のセミナーを貫いたメッセージは1つでした。ブランドをきちんとコントロールできる企業だけが、AIの時代に選ばれるのです。

急速に変化するオンライン市場で一歩先を行きたいなら、今こそチャネル管理力とブランドへの信頼の仕組みを点検すべきです。

📥 発表資料の要約をダウンロード。AI時代のEC戦略の要点をまとめて確認できます。

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よくあるご質問｜2026年ECトレンド総まとめ：AIレコメンド、チャネル管理、グローバル価格設計まで

Q1. AEOは従来のSEOと何が違うのですか。 SEOがGoogleの検索結果で上位に表示されることを目指していたのに対し、AEOはChatGPTやGeminiのようなAI検索環境で、ブランドが優先的におすすめされるよう情報を構造化する戦略です。ブランド情報の整合性、レビューの質、コンテンツの一貫性が主な要素です。

Q2. ECチャネルのリスクを事前に検知するには何が必要ですか。 プラットフォーム全体の出品者と価格の動きをリアルタイムで分析する自動化の仕組みが必要です。手作業の監視では、被害に気づいたときにはすでに広がった後であることがほとんどです。

Q3. グローバル展開で価格構造の設計はなぜ重要なのですか。 B2Cで形成された価格はB2B流通のマージン構造を含んでいないため、店舗チャネルに拡大する際に価格の衝突や収益性の悪化につながりかねません。RSPを基準としたトップダウンの設計で、B2CとB2Bの価格をあらかじめ連動させる必要があります。