電子商取引ソフトウェアにおける生成AIの未来

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生成 AI は、電子商取引ソフトウェアを根本から変えようとしています。 

どこでも見かけます。Amazon でも、AI は商品説明や SQL クエリを作成したり、広告コピーを作成したりできます。 

これはビジネスの大きな部分を占めるようになりつつあり、Intentwise では、今後 12 か月でそれがさらに真実になると考えています。 

Amazon における生成 AI は現在どこにありますか? 

ソフトウェアの話に入る前に、まずは私たちのほとんどがいつも使っているプラ​​ットフォーム、Amazon から始めましょう。 

私たちは皆、Amazon の消費者向け AI 製品、たとえば AI ショッピング アシスタント Rufus について知っています。しかし、Amazon はツール ユーザーの生活を簡素化するためにも、生成 AI を導入する傾向が強まっています。 

たとえば、2025 年の初めに、Amazon は一連の生成 AI 機能を発表しました。 

SQLを例に挙げましょう。SQLクエリはAmazonの強力なクリーンルームソリューションであるAmazon Marketing Cloudの基盤です。SQLに精通していない広告主でも、 生成AIを活用して独自のAMCカスタムオーディエンスを作成する.  

SQL コードを生成するには、広告主は作成したいオーディエンスまたはユースケースを記述するだけです。SQL ジェネレーターは、目的を達成するための潜在的なクエリを返します。

アマゾンのAIは、プラットフォームにおいてますます活発に活動している。例えば、生成AIモデルは、一部の商品ページのすべてのレビューを要約したり、 広告コピーを書く または製品の説明。

これは、典型的なブランドオーナーや代理店のアカウントマネージャーにとって非常にエキサイティングなことです。私たち全員が望んでいるのは、日々の面倒な作業を自動化できるということです。 

もちろん、注意点があります。AI に SQL クエリやスポンサーディスプレイ広告の作成を依頼する場合でも、出力を検証する必要があります。 

多くのアカウント マネージャーは、SQL コードの作成を、AI では把握できない小さなニュアンスも把握できるドメイン エキスパートなどに引き渡すことを依然として好みます。 

広告コピーや製品の説明を書く場合も同様です。 

これらのユースケースがどれだけ役立つかに関わらず、覚えておく価値はあります。これらは、生成 AI と広告テクノロジーの世界で今後起こると私たちが考えていることのほんの一部に過ぎません。 

ソフトウェアの世界では、生成 AI の可能性ははるかに大きいです。 

今後は、生成 AI を使用して、最も時間のかかるプロセスをすべて合理化することが課題になります。 

AIとソフトウェアの将来はどうなるのでしょうか?

ソフトウェアは言語をよりよく理解できるため、人間のように応答したり、スレッド化された会話を行ったりできるようになりました。 

生成型 AI により、ユーザーはまもなく新しい方法でソフトウェアと対話できるようになります。ソフトウェアにテキスト メッセージを送信したり、電話をかけたりして、相手側に誰かがいるかのように会話をすることができます。 

これにより、キャンペーンを分析したり、パフォーマンスに関する新たな洞察を抽出したりすることがはるかに簡単になります。 

たくさんのボタンをクリックする必要がなくなります。 月曜日の朝だと想像してください。あなたは代理店のアカウント マネージャーで、週末にクライアントのアカウントで何が起こったのか知りたいと思っています。 

通常、最も大きな変化を把握するには、お気に入りのソフトウェア パートナーの一連のダッシュボードをクリックすることになります。あるいは、もっとひどい場合は、Amazon から大量のレポートを手動でダウンロードすることになります。  

しかし、ソフトウェアに生成 AI が組み込まれれば、すぐにウィンドウに「週末に起こったことをすべて表示」と入力するだけで、ソフトウェアがパフォーマンスの変化の簡潔な概要を返すことができるようになります。 

また、必要に応じて詳細に指定することもできます。「昨日予算を使い果たしたすべてのキャンペーンを表示」と入力すると、すぐに応答が得られ、分析にかかる時間を大幅に節約できます。 

音声をテキストに変換します。 また、音声でも同様のことができるようになることを期待しています。電話に話しかけて、すべてのクライアントの週末のまとめを依頼するだけで、最も顕著なパフォーマンスの向上と低下が即座にわかります。 

または、次にターゲットにすべき競合 ASIN のリストを口頭で要求すると、ソフトウェアがリストを返します。 

将来的には、データを取得したりアクションを実行したりするためにクリックする必要がなくなります。チャットボットに質問を書き込んだり、音声で質問したりすることで、アカウントの包括的な総合分析結果を大規模に取得できるようになります。  

Slack ボット。 そして次のステップは、もちろん、すでに使用しているソフトウェアとのより深い統合です。たとえば、ソフトウェア アプリは最終的に Slack チャンネルのボットになります。 

彼らと話したり、質問したり、毎週のアラートやメッセージを設定したりすることができ、あなたのパフォーマンスに関する詳細でパーソナライズされた回答が返ってきます。 

なぜ今、ソフトウェアにおける生成 AI が必要なのでしょうか? 

なぜ今、ソフトウェア企業にとってダムが決壊するのかと疑問に思う人もいるかもしれません。結局のところ、数値構造データに対して AI を実行する能力は以前からあったのです。 

今日の新しい点は、AIを 非構造化 テキスト、音声、画像、ビデオに関するデータ。 

大局的に見ると、生成 AI はテクノロジー スタックの刷新にかかっています。アカウント マネージャーやブランド オーナーがソフトウェアを購入するそもそもの理由は、高度な思考を必要としない、データ収集などの面倒な作業にかかる時間を節約するためです。 

AI の将来は、これらのプロセスをさらに強化すると考えています。これはソフトウェアの強化版です。同僚とやり取りするのと同じようにソフトウェアとやり取りできるようになり、分析やアクションがはるかにスムーズになります。 

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