企業は毎年、B2B購買プロセスの崩壊により膨大な損失を被っている。専門家の推計によると、B2B企業は毎年数千億ドルの収益を失っている。これは、買い手が必要な情報を見つけられない、複雑な承認フローをナビゲートできない、あるいはデジタル購入を完了できないために注文が崩壊する頻度を反映している。これらの損失は、すでに消費者小売市場を凌駕する市場で発生している。
アナリストによると、企業間取引のネットワークであるグローバルB2Bイーコマースの規模は、2025年にはすでに32兆ドル以上と推定され、2026年までに36兆ドルに達するという予測もある。この規模では、あらゆる遅延やミスマッチが重要な意味を持つ。
この世界では、最小の非効率性が急速に拡大する。大手メーカーや流通業者は、しばしばサイズ、バリエーション、技術仕様などの詳細を追跡する在庫管理単位で表される何千もの商品を含むカタログを管理している。これらの記録が一貫性を欠いていたり、古くなっていたりすると、買い手は行き詰まる。検索結果が適切な一致を表示できず、重要な情報が欠けており、チームが価格や製品詳細を確認できないため注文が停滞する。これらの問題は小さく見えるかもしれないが、企業規模では時間と収益を奪う構造的な問題となる。
その結果、多くの企業が今日直面しているジレンマが生じている。AIが発見、予測、ワークフローのサポートに役立つことはわかっているが、AIを最適に機能させることは全く別の話だった。しかし、過去1年間で、企業はAIをスタンドアロンツールとして扱うのではなく、価格設定、カタログ注文、承認を管理するプラットフォームに直接組み込むことでこの問題に対処しようとしてきた。この実用的な方法で使用されるAIは、ついにB2Bコマースの日常業務において実質的な成果をもたらしているようだ。
なぜ今、実用的なAIが重要なのか
AI革命の始まりである3年前のChatGPTの登場に後押しされ、多くの企業は詳細な分析なしに市場で最も魅力的な新しいAIツールを購入した。しかし、組織はますます、AIが有用であるためには革命的でなければならないという考えから離れつつある。代わりに、既存の調達プロセスを強化するタイプのインテリジェンスが必要だと理解するようになった。
これが、最も労力を要するタスクに焦点を当てる実用的なAIが今注目されている理由だ。実用的なAIは製品データを整理し、何千もの類似アイテムを含むカタログをチームがナビゲートするのを支援し、過去の注文全体のパターンを認識することで検索精度を向上させる。
OroCommerceのCEOであるヨアブ・クトナー氏によると、「結果を出している企業は、実際の問題に基づいてAI戦略を構築している企業だ。彼らは、新たな複雑さを加えることなく、買い手とオペレーターがより速く動けるようにするシステムを求めている」
この主張は、フォレスターの2025年コマース予測によっても裏付けられており、実用的なAIに投資している企業は、収益と運用効率に関連するタスクに焦点を当てたため、最も早く最も信頼性の高いリターンを得たと指摘している。言い換えれば、実用的なインテリジェンスがB2Bコマースにおける次の競争優位性になる可能性がある。
AIが実質的な成果をもたらす領域
B2BコマースにおけるAI活用の最も明確な成果の一つは、製品データの充実化だ。多くの企業カタログには、一貫性のない説明、不一致の命名規則、買い手を混乱させるギャップを持つ何千ものアイテムが含まれている。2025年のマッキンゼーの分析によると、カタログ情報を標準化・充実させるためにAIを使用している企業は、検索精度と顧客満足度に意味のある改善が見られた。買い手が目の前の情報を信頼できるとき、より迅速に注文を完了する。
AIは全体的な検索体験も向上させている。インテリジェント検索ツールは、言葉のパターン、過去の購入履歴、製品の関連性を分析して、買い手を適切なアイテムに導く。これは、アイテムが技術的な詳細や規制された仕様によってのみ異なるセクターで違いをもたらす。買い手は推測に頼る代わりに、必要なものへのより明確な道筋を得られる。
サプライヤー側にも成果がある。OroCommerceのCROであり共同創業者のジャリー・カーター氏が私に語ったように、「チームは作業負担を軽減するAIを求めている。システムが注文処理の簡素化などの反復的なタスクを削減すると、その影響はすぐに目に見えるようになる」
ガートナーは、報告の中で、AIツールが成熟するにつれて、特に日々の購買決定をサポートするシステムに直接インテリジェンスが組み込まれている場合、多くの調達組織が生産性を向上させ運用コストを削減できると述べている。
舞台裏
AIはしっかりとした基盤なしにこれらの改善を実現することはできない。多くの企業は、顧客データ、価格構造、承認ルール、注文履歴を保存する古いソフトウェアシステムに依存している。これらは多くの場合、企業資源計画（ERP）システムと呼ばれ、ビジネス内の情報の流れを調整する中心的なプラットフォームだ。データが複数のシステムに分散していると、AIはそれを正確に解釈するのに苦労する。
これが、プラットフォームの柔軟性が不可欠になった理由だ。OroCommerce、Commercetools、Elastic Pathなどの企業は、企業が価格モデル、契約条件、承認チェーンにAI機能を合わせられるアーキテクチャに投資している。これらのシステムはAIに信頼性のある構造を提供し、企業がインテリジェンスが部門間をどのように流れるかをコントロールしやすくする。
カーター氏はさらに、「AIはビジネスを通じた明確な道筋を必要としている。クリーンな情報と適応可能なワークフローは、正確な決定を下すために必要な構造をAIに提供する」と述べた。
新たな前進の道
B2Bコマースは今、最も価値のある改善が既に機能しているものを強化することから生まれる段階に入っている。より良いカタログ、より速い検索、より明確な承認、より正確な意思決定サポートだ。これらの変化は利益率と顧客体験に波及し、変動の激しい市場をより自信を持って進むことができる組織を作り出す。
デジタル調達が拡大し続けるにつれて、これらの重要性はさらに高まるだろう。実用的なインテリジェンスに投資する企業は、不必要な複雑さを加えることなく、スピードと回復力を獲得するだろう。反対に、手動または接続されていないシステムに依存し続ける企業は、コスト増加と購買サイクルの遅延に直面する可能性が高い。
「未来は最も大胆なAI実験によって定義されるのではない。それは、AIが長年調達チームを悩ませてきた問題を静かに解決できる場所を理解している組織によって形作られるだろう。企業がインテリジェンスを適切な環境に配置すると、困難なプロセスがよりシンプルになる」とクトナー氏は述べた。
