Shopify Winter ’26 Edition発表！150以上のAI機能が登場

2026年冬、Shopifyは「Winter ’26 Edition」を発表し、150以上のAI（人工知能）機能を含む大規模なアップデートを行いました。これらの新機能は、開発者向けの高度なツールというよりも、日々ストア運営に携わる方が「時間をかけずに、より正確に」業務を進められることを目的としています。

本記事では、難しい専門用語や技術的な仕組みには踏み込まず、
「どのような作業がどれくらい楽になるのか」 ‌
「日常の運営フローがどう変わるのか」
といった、ショップオーナーや運営担当者の目線から、Winter ’26 Editionのポイントを整理してご紹介します。

商品登録・コンテンツ作成・顧客対応・データ分析といった、よくある業務ごとに、AI機能がどのように役立つのかを具体的に見ていきましょう。技術的な知識がなくても理解できるよう、画面イメージや操作イメージを交えながら解説していきます。

目次

• Shopify Winter 26 Editionの全体像と中小規模ストアへの影響
• 日常業務を効率化するAIアシスタント機能の活用ポイント
• 商品登録とコンテンツ作成を支援するAIライティングの具体的な使い方
• AIを活用したレコメンドとパーソナライズで客単価を高める方法
• 顧客対応を自動化するAIチャットとFAQ運用の見直し手順
• 在庫管理と需要予測におけるAI機能の実務的な活かし方
• データ分析とレポート機能の強化点と見るべき指標の整理
• AI機能を導入する際の運用ルール作成とスタッフ教育の進め方
• Closing Remarks

Shopify ⁣Winter⁣ 26 Editionの全体像と中小規模ストアへの影響

今回のアップデートは、「AIを前提とした運営フロー」を前に進める内容が中心で、管理画面そのものの見た目が大きく変わるというより、日々のオペレーションの裏側にAIが組み込まれたイメージです。商品登録、在庫管理、カスタマーサポート、マーケティングといった、普段時間を取られがちな作業に対して、AIがサジェストや自動生成で関わる箇所が一気に増えました。特に中小規模ストアにとっては、「人手でカバーしていた細かな作業」を、どこまでAIに任せていくかが運営設計のポイントになります。

影響が大きいのは、これまで「手が回らないから簡略化していた」領域です。例えば、

• 商品ページ：説明文・メタディスクリプション・タグ提案をAIが補助
• サポート対応：よくある質問への返答案をAIが提示
• マーケティング：キャンペーン案やメール文面のドラフトをAIが作成
• 分析・レポート：数字を読み解くための要約コメントをAIが生成

といった形で、「ゼロから考える」負担がかなり減ります。一方で、最終的に公開する内容のチェックは引き続き人間が担う必要があり、運営者には「AIが出した案を素早く評価・修正する力」が求められるようになります。

領域	想定される変化	中小ストアの対応
日次オペレーション	入力作業の一部がAI補助に移行	テンプレと確認フローを整理
コンテンツ制作	ドラフト作成の時間が短縮	トンマナのガイドラインを明文化
人員配置	単純作業の比率が減少	チェック・企画側の役割を強化
ツール選定	標準機能でカバーできる範囲が拡大	既存アプリの棚卸しと見直し

全体としては、「作業時間の短縮」だけでなく、「少人数でもできることの幅を広げる」方向に振れていきます。今のうちから、自店舗でどの作業をAIに任せ、どこを人が強みとして残すのかを整理しておくと、Editionの新機能を無理なく取り入れやすくなります。

日常業務を効率化するAIアシスタント機能の活用ポイント

まず押さえたいのは、AIアシスタントに「何を任せるか」を明確に切り分けることです。すべてを自動化しようとするのではなく、担当者の判断は残しつつ、時間がかかりやすい単純作業を中心に置き換えると運用が安定します。具体的には、日々のストア運営で繰り返し発生するテキスト作成や確認作業から着手すると、効果が分かりやすく、チームにも受け入れられやすいです。

• 商品説明のたたき台づくり：既存商品の説明文を読み込ませ、トーンを揃えた新商品の説明文案を生成する。
• メルマガ・DMのドラフト作成：キャンペーン情報と対象商品を入力し、本文・件名の候補を複数パターン出してもらう。
• 問い合わせ対応の下書き：よくある質問と過去の回答例を学習させたうえで、返信文の候補を作成させ、最後は人がチェックして送信する。

活用シーン	AIに任せる部分	人が確認するポイント
商品ページ更新	説明文案・タグ候補の生成	事実関係と在庫・価格との整合性
キャンペーン告知	タイトル・本文・CTA文言の草案	割引条件や期間の誤りがないか
カスタマーサポート	初回返信のテンプレート作成	お客様ごとの事情や感情への配慮

運用面では、AIアシスタントの結果をそのまま使うのではなく、「チェック前提のワークフロー」を決めておくことが重要です。例えば、ドラフトはすべて下書きステータスで保存し、担当者が表現のトーン・事実の正確さ・自社ポリシーとの整合性の3点だけを短時間で確認できるようにルール化すると、品質を保ちながら時間削減につながります。また、よく使うプロンプト（AIへの指示文）をチーム内で共有し、定期的に見直すことで、運用が属人化しにくくなり、誰が使っても同じレベルのアウトプットを得やすくなります。

商品登録とコンテンツ作成を支援するAIライティングの具体的な使い方

商品登録画面でテキスト入力に迷ったときは、まず既に持っている情報をAIに渡すことから始めます。例えば、仕入れ先のスペック表や自社カタログの説明文をベースに、AIに「オンラインストア向けにわかりやすく」「ターゲットは20〜40代の女性」など条件を添えて指示します。これにより、商品タイトル・説明文・素材情報などが一度に生成され、あとは自店舗のトーンに合わせて微調整するだけで済みます。特に、似た構成の商品が多いショップでは、テンプレートを決めてからAIに「この形式で書き直す」と依頼すると、登録作業を一定の品質で標準化できます。

また、タグやメタフィールド、SEO用テキストの作成にもAIを活用すると、検索性と管理のしやすさが向上します。例えば、AIに対して次のような依頼を行うと、商品ごとに条件を揃えながら内容を作成できます。

• タグの提案：「この商品説明を読んで、最大10個までの商品タグを提案してください」
• SEOタイトル／ディスクリプション：「検索結果でわかりやすいように、60文字以内のタイトルと120文字前後の説明文を書いてください」
• バリエーション用テキスト：「色・サイズごとにカートボタン付近に表示する短い特徴文を作成してください」

用途	AIへの指示例	ポイント
商品説明	「箇条書き中心で、初めてでも選びやすい説明にしてください」	読みやすさを優先
コレクション文	「この3商品の共通点を整理して、コレクション紹介文を書いてください」	まとめ買いを想定
リッチコンテンツ	「使い方ステップを3〜4段階で説明するテキストを作ってください」	画像や動画と組み合わせやすい

AIを活用したレコメンドとパーソナライズで客単価を高める方法

AIによるレコメンドは、「誰に・何を・どのタイミングで提案するか」を自動で最適化し、自然に客単価を引き上げるための仕組みです。たとえば、商品ページ下部に関連商品を表示するだけでなく、カート内の商品や閲覧履歴、過去の購入傾向をもとに、一人ひとりに異なる提案を行います。これにより、担当者が細かなルールを設定しなくても、AIが自動でクロスセル・アップセルのパターンを学習し、店舗全体での平均注文額を安定的に底上げできます。

• 商品ページでの「よく一緒に購入される商品」表示：セット購入を自然に促す構成にする
• カート内での「あと一品」の提案：送料条件やクーポン条件を満たす商品を優先表示
• トップページでのパーソナライズ枠：新規・リピーター・休眠顧客ごとに表示ロジックを分ける
• メール・LINEとの連携：閲覧離脱やカゴ落ちに応じたレコメンドを自動配信

施策エリア	AIレコメンド例	客単価向上のポイント
商品ページ	閲覧履歴に基づく関連商品	単品購入をセット購入に変える
カートページ	カート内容からの補完商品	送料ラインやクーポン条件を意識した提案
アカウントページ	過去購入からの定期・リピート提案	単発購入を継続購入につなげる
メール／メッセージ	再訪時のおすすめ更新	再来店時にもパーソナライズを継続

運用面では、最初から複雑な条件を組む必要はありません。AIレコメンドを導入したら、まずは「どの枠がどのくらい売上と客単価に貢献しているか」を定期的に確認し、効きやすいカテゴリや価格帯を把握します。そのうえで、次のようなシンプルな改善サイクルを回すと効果を測りやすくなります。

• 表示位置のテスト：商品説明の上／下、カートページの上部など複数パターンを比較
• 表示点数の調整：3件・4件・6件など、見やすさとクリック率のバランスを確認
• 除外ルールの設定：在庫僅少品や低粗利品を外し、利益率の高い商品を優先
• セグメントの見直し：新規顧客には入門商品、リピーターには上位ラインを推奨

顧客対応を自動化するAIチャットとFAQ運用の見直し手順

まずは、店舗ごとに「AIに任せてもよい業務」と「人が対応すべき業務」を切り分けるところから始めます。問い合わせ履歴をざっと振り返り、件数の多いテーマを洗い出し、AIチャットで対応できる領域を整理します。例えば、発送状況の確認や返品ルールの案内など、パターンが決まっている質問は自動化の候補になります。一方で、高額商品の個別相談やクレーム対応など、判断が必要なものは有人対応に残します。この仕分けをしておくことで、AIチャット導入後の混乱を防ぎ、社内のオペレーションも整理しやすくなります。

• よくある質問（配送・返品・支払い）はAIチャット＋FAQで自動対応
• 個別見積もり・大口注文は担当者へのエスカレーションを前提に設計
• トラブル・クレームは最初から人が対応するフローを維持
• キャンペーン・クーポンなど変化が多い情報は、更新手順を明確化

見直しステップ	具体的な作業	Shopify運営でのポイント
1. 問い合わせの分類	過去のメール・チャットをカテゴリごとに分ける	「配送」「返品」「商品情報」などタグ付けして傾向を把握
2. FAQの棚卸し	既存ヘルプページを洗い出し、内容の重複と古い情報を整理	商品ページ・ポリシーページとの記載差異をなくす
3. AIチャット用の文言調整	FAQの文章を短く、シンプルな表現に書き換える	専門用語を避け、「お客様が入力しそうな言い回し」を含める
4. エスカレーション条件の設定	金額・回数・感情表現など、人に回す条件を定義	「◯分以内に人が返信」などSLAの目安を決める
5. 改善サイクルの運用	月次でAIチャットのログを確認し、FAQを更新	よく使われる回答を商品説明やバナーにも反映

運用段階では、AIチャットを「FAQの入り口」として活用する意識が重要です。お客様の質問に対して、まずは簡潔な回答とあわせて関連するFAQやポリシーページへのリンクを提示し、「詳しく読む」動線を用意します。これにより、チャットだけで完結しないケースでも、お客様が自分で情報を深掘りしやすくなります。また、AIがうまく答えられなかった質問や離脱が多かったセッションを定期的に見直し、FAQの追記・言い換え・ショップ内コンテンツの整備につなげることで、AIとFAQの両方が少しずつ精度を高めていきます。

在庫管理と需要予測におけるAI機能の実務的な活かし方

日々の在庫調整に追われていると、つい「勘」と「経験」に頼りがちですが、AIを組み合わせることで、発注の判断材料をより客観的に整理できます。たとえば、過去の売上履歴・セール時の動き・曜日ごとの注文数などを自動で学習させることで、「どの商品を」「いつ頃」「どのくらい」追加発注すべきかの目安を提示してくれます。これにより、在庫切れを防ぎつつ、余剰在庫を抑えるというバランスを取りやすくなります。オペレーションとしては、週次の在庫ミーティングでAIが出した予測データを確認し、仕入れ数の上限・下限を人が最終調整するフローを組むのが現実的です。

• 売れ筋商品の自動検出：直近と過去シーズンを比較して、伸びているSKUをリストアップ
• 季節要因の反映：去年の同時期・セールイベント・連休に合わせた需要の推定
• チャネル別の傾向把握：オンライン本店、マーケットプレイス、実店舗などの動きを分けて予測
• 在庫アラートの精度向上：単純な在庫数ではなく、予測販売数を基準にした補充タイミングの通知

AI予測	実務での使い方	オペレーション上のポイント
来月の販売数量	仕入れ発注数の上限・下限を設定する目安にする	仕入れリードタイムを必ず加味して調整する
在庫切れリスク商品	優先的に補充・代替商品の提案文言を商品ページに追加	メールやポップアップの在庫文言をAI提案コピーで統一する
売れ残りリスク商品	値引きキャンペーンやセット販売の候補リストに活用	割引率は担当者が粗利を見て最終決定する

データ分析とレポート機能の強化点と見るべき指標の整理

今回のアップデートでは、ダッシュボード上のグラフやレポートがより直感的になり、日々の売上チェックからキャンペーン振り返りまでを、少ないクリックで確認できるようになりました。期間比較やチャネル別の絞り込みがスムーズになったことで、「どの販路が成果につながっているか」「どのタイミングで売上が動いているか」が把握しやすくなっています。また、AIによる自動インサイト機能が追加され、数字の変化に対して簡単な解説コメントが表示されるため、データ分析にあまり慣れていない方でも、状況を言葉で理解しやすくなっています。

日々の運用でまず確認したいのは、次のような基本指標です。

• 売上高（合計売上・純売上）：キャンペーン前後や季節要因の影響を把握するためのベースとなる数字
• 注文数・平均注文額（AOV）：客数が増えているのか、客単価が上がっているのかを切り分ける指標
• 新規顧客数・リピート率：今後の成長余地を判断するための、顧客基盤の健康状態を示す数字
• チャネル別売上：オンラインストア、SNS、マーケットプレイスなど、どの販売チャネルに注力すべきかを判断する材料

見るタイミング	重視したい指標	チェックポイント
毎日	売上・注文数	大きな増減や異常値がないか
毎週	AOV・チャネル別売上	どの施策・チャネルが効いているか
毎月	新規顧客数・リピート率	顧客基盤が拡大・定着しているか

さらに、AI機能を活用すると、複数のレポートをまたいで確認しなくても、売上変動の背景を簡単に整理できます。例えば、「広告費を増やした週に本当に新規顧客が増えているか」「クーポン配布でリピート率は上がったが、利益率はどう変わったか」といった問いに対して、AIが関連する指標をまとめて表示したり、簡易な要約を提示してくれます。運用者としては、データそのものを読む時間を減らし、次のアクションを検討する時間に多くを割けるようになる点が、今回の強化の実務的なメリットです。

AI機能を導入する際の運用ルール作成とスタッフ教育の進め方

まず検討したいのは、「誰が」「どの業務で」「どこまでAIに任せてよいか」を明確にすることです。感覚的に使い始めるのではなく、日々の運営フローに沿ってAIの役割を整理すると、トラブルを防ぎやすくなります。たとえば、商品説明のたたき台作成には使うが、価格設定やクーポン条件の決定には使わない、といった線引きを最初に決めておきます。運用ルールのドラフト段階では、現場スタッフにヒアリングし、実務に合わない禁止事項や、逆に抜け漏れがないかを確認することが重要です。

• 利用目的の明確化：商品説明、FAQ草案、メルマガ案、レポート要約など、用途を具体的に定義
• チェック体制：AIが出した案は必ず人が最終確認することをルール化
• 禁止事項：個人情報の入力禁止、他社機密情報の貼り付け禁止などを明文化
• ログ管理：誰がどの機能をどのように使ったか、記録の取り方を決める

担当者	AI利用範囲	教育のポイント
カスタマーサポート	返信案の下書き作成	口調・敬語の最終チェック
マーケティング	キャンペーン案・文案の草案	ブランドトーンとの整合性
商品担当	説明文・タグ候補の生成	仕様・在庫情報との齟齬確認

スタッフ教育では、機能説明だけでなく「良い活用例」と「危ない使い方」の両方をセットで伝えると理解が進みます。最初は、簡単な社内ミニマニュアルと、実際のShopify管理画面を見ながら進めるハンズオン形式が有効です。たとえば以下のようなトレーニング構成にすると、非エンジニアの方でも迷いにくくなります。

• ステップ1：AIが得意なこと・苦手なことの共有（事実確認は必ず人が行う 等）
• ステップ2：自店舗の商品を題材に、プロンプト（指示文）の書き方を練習
• ステップ3：作成された文章・案を「どう直すか」をグループでディスカッション
• ステップ4：ルール違反例（個人情報入力など）のケーススタディと対処フロー確認

Closing Remarks

本記事では、Shopify Winter⁤ ’26 Editionで発表されたAI機能のうち、特に日常の運用や業務効率化に役立つポイントを中心にご紹介しました。

150以上のAI機能と聞くと、内容が多く感じられるかもしれませんが、重要なのは「すべてを一度に活用しようとしないこと」です。まずは、自社の現状や課題に近い機能から少しずつ試し、効果を検証しながら活用範囲を広げていくことが現実的な進め方といえます。 ‌

また、AI機能は導入して終わりではなく、運用の中で「どの作業がどれだけ軽減されたか」「スタッフの時間配分はどう変わったか」「お客様の反応に変化はあるか」などを継続的に確認することが重要です。こうした振り返りを通じて、AIを「使いこなす」段階へと近づいていきます。

今後もShopifyは定期的に新機能や改善を行っていくことが予想されます。日々のストア運営の中で、「もう少し効率化したい業務」や「属人的になっている作業」があれば、随時最新情報をチェックしながら、自社にとって無理のない形でAI活用を検討してみてください。

本記事が、Winter ’26 Editionの全体像を把握し、AI機能との向き合い方を考える際の参考になれば幸いです。