対話型コマースの接客設計｜通販5ステップと特商法

◆監修・編集責任者　小園 将隆　2026年8月27日

B2B EC-COLUMN

対話型コマースとは、会話で相談から注文までを完結させる通販の販売形式

対話型コマースとは、チャットやメッセージングアプリ、音声などの対話インターフェースを使う通販の販売形式です^*1。商品の相談から注文の確定までを、一連の会話として完結させる点が特徴です。総務省の調査では、生成AIの活用方針を定めている企業の比率が2024年度調査で49.7%に達しており、接客の会話部分にAIを組み込む動きは今後も広がると見込まれます。

対話型コマースの定義と、従来のチャットボットとの違い

従来のチャットボットの多くは、あらかじめ用意したFAQへの回答や、簡単な一次対応の自動化にとどまってきました。これに対し対話型コマースは、相談・比較検討・注文確定までの一連の購買プロセスを会話の中で完結させる点が異なります。

問い合わせ対応の効率化だけを目的にするのか、注文確定までを会話に含めるのかによって、後述する法的な扱いも変わってきます^*3。この線引きを最初に決めることが、接客設計の出発点になります。

通販で使われる主な対話チャネル

通販事業者が使う対話チャネルには、自社サイト上のチャットウィンドウ、LINEなどのメッセージングアプリ、音声アシスタントなどがあります。チャネルごとに画面の広さや操作方法が異なるため、同じ接客シナリオでも表示方法を作り分ける必要があります。

たとえば音声チャネルでは画面上の確認表示ができないため、注文確定に関わる会話は音声だけで完結させず、画面表示のあるチャネルへ誘導する設計が必要です。

「接客設計」が必要になる理由｜ツール導入だけでは会話が成立しない

接客設計とは、対話型コマースにおいて「どの用件に、どこまで自動で応答し、どの条件で人へ引き継ぐか」をあらかじめ定義する作業です。対話型のツールを導入しても、この設計が無ければ会話が途中で行き詰まり、離脱につながります。

ツールの機能一覧を比較する前に、自社の顧客がどの用件で会話を始め、どこで確定に至るのかという流れを先に設計する必要があります。次章では、この設計がいま特に問われる背景を整理します。

なぜいま対話型コマースの接客設計が問われるのか

生成AIの利用が個人・企業の双方で広がる一方、AIの活用を前提にした法制度の整備も進んでいます。この2つの動きが重なったことで、接客設計を後回しにできない状況になっています。

個人の生成AI利用は拡大し、企業では活用方針の策定が進んでいる

総務省「令和7年版 情報通信白書」は、生成AIの活用方針を企業に尋ねた結果を示しています^*1。「積極的に活用する方針」「活用する領域を限定して利用する方針」を定めている企業の比率は、2024年度調査で49.7%でした。2023年度調査の42.7%から増加しています^*1。個人の生成AI利用率も、日本で2024年度調査26.7%、20代では44.7%に達しています^*2。

同白書は同一の調査で米国・ドイツ・中国の状況も示しています。生成AIの利用経験がある割合（全体）は、2024年度調査で米国68.8%、ドイツ59.2%、中国81.2%です^*2。いずれも2023年度調査（米国46.3%、ドイツ34.6%、中国56.3%）から上昇しました。対話型のAI接点に触れる消費者が増えている傾向は、各国に共通して読み取れます。

AI推進法の全面施行とAI事業者ガイドライン第1.2版で、事業者側の前提が変わった

人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（AI推進法、令和7年法律第53号）は、2025年6月4日に公布されました。2025年9月1日に全面施行されています^*4。同法はAIの研究開発・活用を推進する枠組みを定めた法律です。

これに続き、総務省・経済産業省は2026年3月31日にAI事業者ガイドライン第1.2版を公表しています^*5。同ガイドラインはAI開発者・AI提供者・AI利用者それぞれに求められる取り組みを整理したものです。透明性とアカウンタビリティの確保が、共通の指針として位置づけられています^*5。対話型コマースを運用する通販事業者は、AI利用者としてこの指針を踏まえる立場になります。

「入れたが使われない」を分けるのは、シナリオ設計の有無

対話型のツールを導入した通販事業者の間では、実際の利用が伸び悩む例が見られます。用件を絞り込まないまま幅広い質問に対応させようとすると、回答の精度が下がり、顧客が会話を離脱しやすくなるためです。

次章では、この課題に対応する接客設計の手順を5ステップで示します。

対話型コマースの接客設計5ステップ

ステップ1｜対応する「顧客の用件」を3つ以内に絞る

最初に決めるべきは、対話型コマースがどの用件に対応するかです。「在庫確認」「サイズ・仕様の相談」「注文変更」のように、対応範囲を明確な言葉で3つ以内に絞ります。範囲を絞らずに設計を始めると、後続のステップすべてが曖昧になります。

ステップ2｜会話フローを分岐ではなく「到達点」から設計する

会話の分岐パターンを先に洗い出す設計は、パターン数が増えるほど破綻しやすくなります。そのため「相談の結果、顧客が何を得て会話を終えるか」という到達点を先に定義し、そこへ至る経路を後から設計する順序が現実的です。

到達点の例としては、「注文確定」「在庫確認結果の提示」「有人窓口への引き継ぎ」などが挙げられます。到達点が明確であれば、途中の応答が多少揺れても会話は破綻しません。

ステップ3｜AIが答える範囲と、人へ引き継ぐ条件を定義する（エスカレーション設計）

AIにすべての用件を任せる設計は現実的ではありません。金額交渉や個別事情を伴う相談など、AIの回答範囲を超える発話が来た場合に、どの条件で人へ引き継ぐかをあらかじめ定義しておく必要があります。

条件の例としては、「同一の質問がN回言い換えられた場合」「注文金額が一定水準を超える場合」などが考えられます。エスカレーション条件を持たない設計は、AIが答えられない場面で顧客を放置してしまいます。

ステップ4｜注文・契約に関わる発話は、法要件を満たす画面へ接続する

会話の中で注文確定に至る設計では、特定商取引法第12条の6が求める表示義務の対象になります。この論点は本記事の中心的なテーマのため、次章で詳しく扱います。

ステップ5｜会話ログの計測項目を決めてから公開する

公開後に何を測るかを決めないまま運用を始めると、改善の起点がつかめません。解決率・有人引き継ぎ率・離脱地点といった指標をあらかじめ設計し、計測できる状態にしてから公開する必要があります。この論点は後述の評価・改善の章で扱います。

会話で注文を確定させるなら、特定商取引法第12条の6を満たす必要がある

対話型コマースの設計で最も見落とされやすいのが、会話上で注文を確定させる場合の法的な扱いです。ツール導入の議論では触れられにくい論点ですが、実装の直前には確認しておく必要があります。

チャットでの申込みも「特定申込み」に含まれる

特定商取引法第12条の6は、顧客が画面上の手続に従って行う通信販売の申込みを「特定申込み」と定義しています。この特定申込みには、法定の事項を表示する義務が販売業者に課されます^*3。消費者庁「通信販売の申込み段階における表示についてのガイドライン」（2024年11月19日改定）は、この対象範囲を脚注で補足しています。チャットやＳＮＳ等を利用して申込む場合も含まれると明記しています^*3。

つまり、会話の中で注文を確定させる対話型コマースの設計は、通常のECサイトのカート・注文確認画面と同じ表示義務の対象になります。この点を知らずに設計を進めると、後から画面構成を作り直す必要が生じます。

最終確認画面に表示すべき事項

特定商取引法第12条の6第1項は、特定申込みに係る画面への表示事項を2つ定めています^*3。第1号は「当該売買契約に基づいて販売する商品若しくは特定権利又は当該役務提供契約に基づいて提供する役務の分量」です。第2号は「当該売買契約又は当該役務提供契約に係る第十一条第一号から第五号までに掲げる事項」です^*3。第11条第1号から第5号までに掲げる事項には、販売価格・代金の支払時期と方法・商品の引渡時期・申込みの撤回や解除に関する事項などが含まれます^*3。

会話型の画面では、これらの事項が会話の途中で流れて見えなくなりやすい点に注意が必要です。分量や上記事項を独自に言い換えず、法令に沿った表現で一覧できる状態にする必要があります。

誤認させる表示の禁止と、違反時に申込みを取り消され得ること

同条第2項は、特定申込みに係る画面において、申込みとなることについて人を誤認させるような表示をしてはならないと定めています^*3。会話の流れの中で「確認」ボタンを押したことが注文確定を意味すると気づきにくい設計は、この禁止事項に触れるおそれがあります。

違反があった場合、法第15条の4は所定の要件のもとで顧客が申込みの意思表示を取り消せる旨を定めています。会話型の申込み導線であっても、通常の通販と同じ水準の表示が求められる点は変わりません。個別の設計が法令に適合するかどうかの最終判断は、弁護士や消費者庁の相談窓口など専門家・所管庁に確認することをおすすめします。

設計上の帰結｜会話の途中に「一覧性のある確認ステップ」を挟む

ここまでの内容を踏まえると、対話型コマースの接客設計における帰結は明確です。注文確定に至る会話フローには、分量・価格・引渡時期などの事項を一覧できる確認ステップを挟む必要があります。

この可視化したコストを自社の設計に照らして確かめるには、無料相談で要件を整理する選択肢もあります。会話の分岐が複雑になるほど、確認ステップの抜け漏れが起きやすくなるためです。

対話ログと個人情報をどう扱うか

対話型コマースでは、顧客の発話そのものが個人情報を含むログとして蓄積されます。このログをAIの学習や改善にどう使うかも、設計段階で決めておくべき論点です。

生成AIへのプロンプト入力は利用目的の範囲内か確認する

個人情報保護委員会は2023年6月2日、生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しました^*6。この注意喚起は個人情報取扱事業者と生成AIサービス提供者の双方を対象としています。個人情報を含む情報を生成AIサービスに入力する際は、あらかじめ特定した利用目的の範囲内であることを確認する必要があるとしています。

対話型コマースの会話ログには、氏名・注文内容・問い合わせ内容といった個人情報が含まれます。これを外部の生成AIサービスに入力する場合、利用目的の範囲を超えていないかをあらかじめ確認する必要があります。

入力内容が機械学習に利用されないかを確認する

同注意喚起は、生成AIサービスに入力した情報が機械学習に利用されるかどうかを確認する重要性にも触れています。サービスによっては、入力内容がモデルの学習に利用される設定になっている場合があるためです。

対話ログを分析や改善に活用する際は、利用する生成AIサービスの設定をまず確認します。必要に応じて学習利用をオフにする、または個人を特定できる情報を除去してから利用するといった対応が求められます。

AI事業者ガイドラインが求める透明性とアカウンタビリティ

AI事業者ガイドライン第1.2版は、AI利用者に対しても透明性とアカウンタビリティ（説明責任）の確保を共通の指針として位置づけています^*5。対話型コマースを運用する通販事業者は、AIを利用して接客する立場として、この指針を踏まえた運用体制を検討する必要があります。

具体的には、対話ログの取り扱い方針を社内で明文化し、顧客からの問い合わせに答えられる状態にしておくことが、透明性の確保につながります。

設計した接客を評価・改善する

接客設計は公開して終わりではありません。ステップ5で決めた計測項目にもとづき、継続的に評価・改善する体制が必要です。

会話単位で見る指標

対話型コマースの評価では、ページ単位のアクセス指標だけでなく、会話単位の指標を見る必要があります。代表的な指標は、AIのみで用件が解決した割合を示す解決率、人への引き継ぎが発生した割合を示す有人引き継ぎ率、会話が途中で終わった地点を示す離脱地点の3つです。

これらの指標は、ステップ1で絞り込んだ用件ごとに分けて見ることで、どの用件の設計に改善余地があるかが把握しやすくなります。

改善は「シナリオの追加」ではなく「到達点の見直し」から

離脱が多い箇所を見つけたとき、応答パターンをむやみに追加する対応は避けたほうが賢明です。パターンを増やすほど会話フローが複雑になり、かえって管理しにくくなるためです。

まず見直すべきは、ステップ2で定義した到達点そのものが顧客の実際のニーズに合っているかどうかです。到達点の設計を見直すことで、個別の応答パターンを増やさずに解決率を改善できる場合があります。

評価サイクルは「用件ごと・月次」で回すのが現実的

評価の粒度と頻度を決めていないと、指標を取得していても改善の判断ができません。一般的な進め方は、ステップ1で絞り込んだ用件ごとに解決率と有人引き継ぎ率を月次で集計する方法です。そのうえで、前月からの変化が大きい用件だけを掘り下げます。全用件を毎回見直す運用は、担当者の負荷が高く続きません。

あわせて、評価の基準と見直しの記録を社内に残すことが望まれます。AI事業者ガイドライン第1.2版が求める透明性とアカウンタビリティの観点にもとづく対応です^*5。どの指標を根拠にどの会話フローを変更したかを残せば、顧客からの問い合わせにも説明できる状態になります。

BtoB ECの受発注・問い合わせにも同じ設計が使える

ここまではBtoC通販を前提に接客設計を整理してきましたが、同じ設計の考え方はBtoB ECの受発注・問い合わせ業務にも応用できます。

BtoB特有の用件（納期照会・型番指定・見積依頼）は対話UIと相性がよい

BtoB ECで発生する問い合わせは、納期照会・型番指定・見積依頼のように用件の型が絞られている場合が多くあります。そのため、ステップ1の「用件を3つ以内に絞る」設計と相性がよい領域です。用件があらかじめ限定されているため、到達点も定義しやすくなります。

一方で、BtoBの取引では個社ごとの掛け率や特別な商習慣が絡む相談も発生します。こうした個別事情を伴う発話は、ステップ3で定義したエスカレーション条件に従い、早い段階で人の担当者へ引き継ぐ設計が有効です。

対話型の接客設計とあわせて、注文確定の画面をカートシステム側でどう持つかという論点も生じます。

自社の受発注業務にどこまで対話型コマースの設計を適用できるか整理するには、無料相談で自社の要件を整理するという選択肢があります。BtoB ECの受発注フローは企業ごとに商習慣が異なるため、個別の要件定義から着手する進め方が現実的です。

まとめ｜対話型コマースの接客設計3つの判断軸

本稿では、通販における対話型コマースの接客設計を、実行手順と法的な留意点の両面から整理しました。要点を3つに集約すると次の通りです。第一に、対応する用件を絞り込み、到達点から会話フローを設計することが接客設計の起点になります。第二に、会話で注文を確定させる場合は特定商取引法第12条の6の表示義務を満たす確認ステップが必要です。第三に、対話ログを扱ううえでは利用目的の範囲内での入力確認と機械学習利用の有無の確認が欠かせません。

---

ご不明な点はお問い合わせフォームからもご連絡いただけます。

よくある質問

対話型コマースとチャットボットは何が違いますか。

対話型コマースは相談から注文確定までを会話の中で完結させる販売形式である点が、一次対応の自動化にとどまることが多い従来のチャットボットと異なります。注文確定を会話に含めるかどうかで、後述の法的な扱いも変わります。

チャットで注文を受ける場合、特定商取引法の表示義務はどうなりますか。

チャットやSNS等を利用した申込みも、特定商取引法第12条の6が定める「特定申込み」に含まれます^*3。分量や価格などの表示事項を満たす確認ステップを、会話の途中に設ける必要があります。

対話ログを生成AIの学習に使ってもよいですか。

個人情報保護委員会の注意喚起によれば、個人情報を含む入力があらかじめ特定した利用目的の範囲内かを確認する必要があります。入力内容が機械学習に利用されるかどうかも確認する必要があります^*6。確認を経ないまま学習に利用することは避けるべきです。

小規模な通販でも対話型コマースを導入できますか。

導入自体は事業規模を問わず可能ですが、対応する用件を絞り込む設計が特に重要になります。用件を3つ以内に絞り、到達点を明確にすることで、限られた運用体制でも管理しやすい設計にできます。

1. *1　出典：総務省「令和7年版 情報通信白書」「企業におけるAI利用の現状」（2025年）。原データは総務省「国内外における最新の情報通信技術の研究開発及びデジタル活用の動向に関する調査研究」（2025年、日本・米国・ドイツ・中国の4か国を対象としたアンケート調査）
2. *2　出典：総務省「令和7年版 情報通信白書」「個人におけるAI利用の現状」（2025年）。原データは*1と同じ調査研究
3. *3　出典：消費者庁「通信販売の申込み段階における表示についてのガイドライン」（2024年11月19日改定）／e-Gov法令検索「特定商取引に関する法律」第12条の6・第15条の4
4. *4　出典：e-Gov法令検索「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」（令和7年法律第53号、2025年9月1日施行）
5. *5　出典：総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（2026年3月31日）
6. *6　出典：個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」（2023年6月2日）