e コマースにおける AI 開発: 悪夢か、それとも夢が叶うか?

この難題は、特に人工知能 (AI) が e コマースの開発に与えるであろう、そしてすでに与えている影響を考慮すると、麻痺を引き起こす可能性があります。 IT チームに AI の使用を許可する必要がありますか? それとも、リスクとセキュリティについてさらに精査できるまで AI アプリをブロックする必要がありますか? これらは販売業者が取り組んでいる本当の質問であり、現在両方のアプローチ (積極的および保守的) が採用されていることがわかります。

現在の AI 開発者ツール

AI ベースのプログラミング アシスタントは、コードのコンパイル、コードのデバッグ、コード駆動のテストのためにソフトウェア開発者の間ですでに広く使用されています。 すでにこのようなツールが数十個存在し、世界中の開発者によって使用されています。 プログラミング アシスタントは、比較的単純ではあるが時間のかかる問題を解決できるため、開発者の生産性が向上し、反復的なタスクの実行による疲労が軽減されます。

たとえば、 Codex は、自然言語をコードに変換する Chat GPT システム (それ自体、コーディング タスクに頻繁に使用されます) の作成者が提供する AI ツール (ベータ版) です。 Codex は、別の同様のツールである GitHub Copilot を強化します。 開発者は、有益な結果を生み出すために、これらの AI アシスタントのいずれかに明確に定義された質問をするスキルが必要です。 AI アシスタントを放置すると、脆弱性が残ったり、新たな脆弱性が生み出されたりすることも知られています。 したがって、ツールを慎重かつ十分に監視できる専門知識を備えた開発者を選ぶことが最も重要です。

AlphaCodeと呼ばれる新しいツールは、より複雑なプログラミング タスクの解決に驚くほど有望ですが、それでも広範な問題定義、テスト ガイドライン、結果の説明が必要です。

別の種類のツールは、テキスト プログラムや検索フィールドでよく見かける「オートコンプリート」機能に似ています。 開発者がコード行を入力すると、AI プログラム (例として Tabnine) が完成したコード行を提案します。 これらのツールを使えば使うほど、開発者の行動をより正確に予測できるようになります。

定義された結果または一連の結果と、AI がパターン認識に対して追跡するための入力があれば、フィードバック ループが存在します。 AI はフィードバック ループで繁栄しており、すでにフィードバック ループを最大限に活用して、オンサイト検索の新機能や、パーソナライズされたショッピング エクスペリエンスとパーソナライゼーションのための製品の推奨事項を提供しています (https://www.adobe.com/Sensei.html を参照) 。

将来に向けて

今後 1 ～ 3 年で、単純な開発タスクのかなりの部分が AI にほぼ置き換えられると考えられます。 例えば：

• より「コードレス」なテーマの開発。 これらは、Shopify、Adobe Commerce (別名 Magento)、BigCommerce などのプラットフォーム用のテーマであり、ユーザーがコードを編集することを許可せずに、コンテンツ、デザイン、レイアウトの迅速な変更とカスタマイズを可能にします。 代わりに、すべての CSS/デザイン コードの変更は AI によって管理されます。 これにより、AI はデバッグとテストを迅速に処理でき、人間の開発者が変更を加えるためによく使用するパッチ適用や靴べらのアプローチに依存しないため、コードがよりクリーンで肥大化しにくく、より安定したコードが可能になります。
• より使いやすく、より高速な設計ツールの開発。 ドラッグ アンド ドロップはしばらく前から使用されていますが、ソフトウェアがテーマ要素全体で一貫した外観の変更を予測して実装できるようになると想像してください。 その後、AI が最初のパスで正しく認識できなかった変更をクリーンアップできます。

ありそうな道

ソフトウェア開発は、他の多くの熟練した職業や専門職と同様、パターンに従うタスクや標準化されたソリューションに依存するタスクの割合が高くなります。 細かい部分には技術と経験が活きます。 AI の導入はおそらくこれらの真実と一致するでしょう。 間違いなく、AI の使用は e コマース開発において広く普及するでしょう (そしてすでに普及しています) が、熟練したプログラマーに取って代わられるわけではありません。 それは素朴に聞こえるかもしれないので、さらに細かい点を説明します。 AI 支援がより強力で信頼性が高まるにつれて、職業としてのプログラミングは確実に変化しますが、システムが解決すべき問題を正確に認識する必要がある限り、高度なスキルを持った開発者とソリューション アーキテクトが必要になります。

短期的には、ソフトウェア アーキテクチャ、データベース管理、新機能の開発、高度なセキュリティなど、Web サイト開発のより複雑な要素に対する AI の影響ははるかに小さくなるでしょう。

仕事を終わらせたいなら…

一般に、ほとんどのテクノロジー主導の変化と同様、e コマース プログラミングへの AI の統合はパレートの法則 (別名 80/20 ルール) に従います。 開発者は、限られたタスクに AI を使用することで、AI から得られる利点のほとんどを得ることができます。 より主観的な入力を伴う他のタスク (意見、経験、好み) は、熟練した人間のプログラマーが把握するのはかなり簡単ですが、AI に実行を依頼するのは非常に困難です。 産業におけるロボットの使用と同様に、AI は明確なメリットがある場合、および活動の規模に基づいて経済的に実現可能な場合に使用されます。

人間の開発者は、ネイティブの知性を利用して、表現された仕様 (時には曖昧で、常に状況に応じたもの) を反復試行に変換し、他の人間 (プロジェクト マネージャー、クライアント) がチェックする必要があります。 詳細に関しては、これは予測不可能であり、場合によっては恣意的なプロセスになる可能性があります。

AI を有利に活用するには、e コマース管理者は何をすべきでしょうか?

トレンドの AI テクノロジーの活用に積極的に取り組んでいる e コマース プラットフォームを利用することが重要です。 たとえば、開発者はすでに Shopify のコードレス テーマ (つまりnyla.app ) を実験しており、AI を利用して迅速かつ簡単なデザイン変更を実現しています。 それでも、混乱の雰囲気の中では、プラットフォームの選択に関して誤った意思決定が行われる可能性があります。 現時点で AI に過度に依存しているソフトウェアは、中期的には現在高度に専門化されている (したがって法外なコストがかかる) メンテナンスとセットアップのレベルなど、多くの予期せぬ結果をもたらす可能性があります。

これまで以上に、優れた経験豊富な指導があなたの最良の味方となります。 プラットフォームやツールに関して客観性を持った実績を持つ、信頼できる代理店パートナーを選びましょう。 InteractOne は無関係であるとは主張しませんが、Magento、Adobe、Shopify、BigCommerce、およびすべての基盤テクノロジーの長所と短所についても恥ずかしがりませんでした。 私たちの役割は、エコシステムで起こっていることに基づいて、ありのままのアドバイスを提供することです。

私たちの言葉をそのまま鵜呑みにしないでください。 業界リーダーをフォローしたり、AI を自分で実験したり、展示会やセミナーに参加したりして、常に最新情報を入手してください。

新しい AI 機能をサイトに実装する前に、慎重にレビューして精査してください。「AI」というラベルが付いているからといって単に使用しないでください。 AI 機能が Web サイトにプラスの影響を与えるかどうかを確認するために下調べを行ってください。

eコマース サイトを最適化する方法の詳細については、お問い合わせください。