こんにちは。GMOグローバルEC株式会社の横川です。

「越境ECがうまくいかない」
「ECサイトを作ったが売れない」

むかしから、この手の相談を受けることはありました。

しかし、海外のEC業界では今、少し違う見方が広がっています。

「EC売れない問題は、実はデータの問題なのではないか？」

という考え方です。

ある業界記事では、多くの企業がECの課題を「広告」「デザイン」「SEO」「AI不足」に求めがちだが、実際には“商品データの整備不足”が原因になっているケースが非常に多いと指摘しています。
参考：Your E-Commerce Problem (and Opportunity Missed) Is a Data Problem

たとえば、

・検索で見つからない
・おすすめに表示されない
・商品比較で負ける
・分析数値が正しく出ない
・広告効率が悪い

こうした問題の裏側には、「商品データの不備」が隠れていることが少なくありません。

具体的には、

・サイズ情報が曖昧
・素材や成分情報が不足している
・用途や使用シーンが説明されていない
・SKUごとの情報が統一されていない
・カテゴリ設計が曖昧
・価格ルールが整理されていない

といった課題です。

これまでは、「多少説明不足でも、商品ページで頑張れば売れる」という時代でした。しかし、AI時代は少し事情が変わってきます。なぜなら、AIは“構造化されたデータ”を理解して商品を推薦するからです。

たとえば、今後のECでは、人がGoogle検索をして比較するだけではなく、

「肌に優しい日本製のタオルを探して」
「猫が嫌がらないブラシを探して」
「50代向けのエイジングケア商品を教えて」

とAIに相談し、そのまま商品が推薦される流れが増えていくでしょう。その時、AIが見るのは“気合いの入った商品ページ”だけではありません。むしろ、

「何の商品なのか」
「誰向けなのか」
「どんな用途なのか」
「素材やサイズは何か」
「他商品と何が違うのか」

という、整理された商品データです。つまり、AI時代のECでは、「良い商品を作る」→「良い商品ページを作る」だけでは足りず、

「AIが理解できる形に商品情報を整理する」ことが重要になってきます。

特に日本企業は、ものづくり品質は高い一方で、データ整理が弱いケースが少なくありません。現場では、

「商品名の付け方が毎回違う」
「サイズ表記が統一されていない」
「英語の商品説明が曖昧」
「担当者しか分からないExcel管理」

といった状況も珍しくありません。しかし、見方を変えれば、これは日本企業にとってチャンスでもあります。大量出品や価格競争だけの世界ではなく、“どれだけAIに理解されやすい情報を持っているか”が競争力になる可能性があるからです。AI時代に必要なのは、「AIを導入すること」だけではありません。

その前に、「AIが読める会社になっているか？」を見直すこと。これが、これからの越境ECの新しい基礎体力になっていくのかもしれません。