北米の決済とEコマースにおけるAI：スケーリング、ROI、規制への対応 (2025年)

yStats.comの報告によれば、2025年における北米の決済およびEコマース分野でのAI導入は急速に拡大しており、高いROIをもたらしている一方で、規制対応の準備不足が依然として残っているとされています。

AI導入は進むが、準備の遅れが残る

2025年には、北米企業のほぼ半数がテキスト生成などの業務に生成AIを利用しています。しかし、多くは本格導入に至らず試行段階に留まっています。米国の企業は導入の進展が速かったものの、ガバナンスの構造的な欠陥が進展を妨げました。一方、カナダでは大半のプロジェクトが依然として概念実証（PoC）の段階にあり、今年中に本格運用へ移行する見込みは40％未満にとどまりました。

決済とEコマースが先行分野に

決済分野は、機能的AIの導入における先駆けとなりました。米国の金融企業は、不正防止、パーソナライゼーション、リスク管理のためのツールを展開しています。世界的には、AIは約20兆米ドル規模のデジタル決済市場全体の運営を支えており、CFOが導入推進の中心的役割を担いました。これに対し、カナダ企業はより慎重な展開を続けており、従業員レベルでの利用は着実に拡大しています。

スケーリングはリターンを加速するが、課題も残る

米国では、本格運用のユースケースがわずか1年で2倍に増加し、生産性や顧客エンゲージメントを高めると同時にROIを改善しました。しかし、データ品質、プライバシーリスク、人材不足が、さらなる普及を妨げる大きな障害となっています。ガバナンス面でも遅れが見られ、責任あるAIの枠組みを適切に適用している企業は少数にとどまりました。また、消費者の多くが依然としてAIよりも人間によるサービスを好むなど、信頼性の課題も残されています。

当レポートでは、北米の決済とEコマースにおけるAIの動向を調査し、AI導入の情勢と地域パターン、生成AI導入の障壁、機能別のユースケース、競合情勢などをまとめています。

目次

第1章 重要ポイント

第2章 マネジメントサマリー

第3章 AI導入の情勢と地域パターン

• 北米：導入ベンチマーク
  • 地域全体
  • 北米：生成AIの機能別導入状況
  • 北米：生成AI導入における組織の成熟度レベル
  • 北米：組織のAI戦略開発の進捗状況
  • 北米：生成AI導入に対する組織の準備状況
  • 米国
  • 米国：組織におけるAI導入状況
  • 米国：業務機能別のエージェンティックAI導入
  • 米国：職場における従業員のAI使用頻度
  • 米国：成人のAI利用（過去6か月 vs. 日常的利用）
  • 米国：成人の日常生活におけるタスク別AI利用
  • 米国：特定活動を日常的に行う成人のタスク別AI利用
  • 米国：中堅企業およびプライベートエクイティ企業におけるAI投資計画
  • カナダ
  • カナダ：組織における生成AI実験と導入段階
  • カナダ：職場での生成AI利用とその頻度
  • カナダ：州別の生成AI導入状況
• 販売者のセグメンテーションと障壁
  • 地域全体
  • 北米：生成AI導入の主要な障壁
  • 北米：AI予算の変更予定
  • 米国
  • 米国：生成AI導入の主要な障壁
  • 米国：責任あるAI投資に対する主な障壁
  • 米国：エージェンティックAI導入の主要な障壁
  • 米国：経営幹部による生成AIツール開発とリリース速度の認識
  • 米国：生成AIツール開発の進展が遅いと経営幹部が認識する主な理由
  • 米国：生成AIツールに関するベンチマーク基準の有無と種類
  • 米国：経営幹部による組織の生成AI成熟度レベル評価
  • 米国：生成AIの成果が期待以上または期待通りだった組織における満足度
  • 米国：生成AIツールに関する推奨と問題解決成功率
  • 米国：生成AIが期待を下回った主な理由（開発段階・実運用段階別）
  • 米国：世代別に見た成人のAIの日常利用と関わり方
  • 米国：雇用状況別に見た成人のAIの日常利用と関わり方
  • 米国：所得層別に見た成人のAIの日常利用と関わり方
  • 米国：職務別に見た従業員のAI頻繁利用
  • 米国：従業員の年齢層別に見た生成AIの高度な理解度
  • 米国：従業員の年齢層別に見た職場での生成AIに対する安心感
  • 米国：従業員の年齢層別に見た生成AIツールへのフィードバック提供
  • 米国：従業員の年齢層別に見た生成AIツール設計への参加意欲
  • 米国：中堅企業およびプライベートエクイティ企業におけるAIの影響への期待
  • カナダ
  • カナダ：職場におけるパブリック vs. プライベート生成AIツールの利用状況
  • カナダ：生成AIの導入方法と実施チームの計画

第4章 機能別のユースケースと経済的影響

• Eコマース販売事業者の運営
  • 米国：B2C EコマースにおけるAI、AR、ブロックチェーン、モバイルコマース、ソーシャルコマース
  • 米国：行政機関における生成AIのユースケース別利用状況
  • 米国：行政機関における生成AIの影響が予想される分野
  • 米国：生成AI技術導入に対する小売意思決定者の準備状況
  • カナダ：職場における生成AIの主なユースケース
• 決済・フィンテック分野のユースケース
  • 北米：金融サービスにおける最も魅力的なAIユースケース
  • 米国：金融分野における機能別、リーダーシップ別、ガバナンス優先事項別のAI利用
  • 米国：決済におけるAI駆動型の不正防止、パーソナライゼーション、ガバナンス
  • 米国：決済におけるAI駆動型ショッピング機能、バーチャルカード統合、導入障壁
  • 米国：決済におけるエージェンティックAIによる取引実行、運用アプリケーション、安全な決済
  • 米国：支払い自動化や不正検知を含む主要なAIユースケース
  • 米国：金融プロセスにおけるAI導入を推進するリーダーシップの役割
  • 米国：AIが低スキル労働者の必要性を減少させたと答えるCFOの割合
  • 米国：AIが高度な分析スキルを持つ労働者の必要性を高めたと答えるCFOの割合
  • 米国：タスクの複雑さ別に見た、AIが高スキル・低スキル労働者の必要性を増減させた分野

第5章 リスク管理、信頼とセキュリティ

• 詐欺と脅威の動向
  • 米国：AIや経済的圧力の影響を受けた人員削減発表数
  • 米国：AIや自動化の影響を受けたテクノロジー分野の人員削減数
• 信頼と準備
  • 米国：従業員による生成AIリスクへの懸念
  • 米国：責任あるAI投資から得られる主な利点
  • 米国：AIおよび生成AIにおける責任あるAI機能の完全導入状況
  • 米国：日常業務の30％以上で生成AIを利用する従業員および経営幹部の割合
  • 米国：従業員の生成AI日常利用が増加する要因
  • 米国：生成AI能力構築に対する組織的支援の認識度
  • 米国：AI技術へのアクセスが「非常に重要」または「極めて重要」と答えるCFOの割合
  • 米国：経理プロセスを支援するAI自動化を「全く重要でない」または「わずかに重要」と答えるCFOの割合
  • カナダ：職場における生成AI利用に関する従業員報告ベースの方針
  • カナダ：生成AI研修への準備状況
• 規制とコンプライアンス
  • 米国：責任あるAI投資の主な推進要因
  • 米国：AIを使用しない主な理由
  • カナダ：職場で生成AIを使用しない主な理由

第6章 競合情勢と戦略的AIの動き

• 市場規模と活動
  • 米国：企業収益セグメント別の平均AI予算
  • 米国：本番稼働しているAIユースケースの平均数
  • 米国：AI予算配分および業務機能別のプラスROI
  • 米国：事業分野および調査段階別のAIによるプラスROI
  • 米国：経営幹部層における生成AIロードマップの有無と成熟度
  • 米国：経営幹部層による収益を生む生成AIユースケースの特定状況
  • 米国：経営幹部層による生成AIによる収益変化の認識
  • 米国：経営幹部層による生成AIによるコスト変化の認識
  • 米国：経営幹部層による今後3年間の生成AI収益成長見込み
  • 米国：業務機能別に見た生成AIの潜在的経済価値の割合
  • 米国：提供者別の主要AIアシスタント
  • カナダ：中小企業におけるAI投資計画と優先事項
  • カナダ：AI導入率、競争上のポジショニング、分野別の強み
• 主要企業の戦略的動き
  • 米国：AI設備投資と主要テクノロジー企業
  • 米国：AIインフラ拡張と投資家信頼感

第7章 AIガバナンス、規制、イノベーション促進要因

• 地域別の官民AIイニシアチブ
  • 北米：AI規制変更を追跡するための主要な内部戦略
  • 北米：AI規制変更を追跡するための主要な外部戦略
• 米国のAIイノベーションフレームワーク
  • 米国：AIインフラ開発、外交的関与、価値基盤型輸出戦略