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Martech2026年調査から読み解く、ECの勝ち筋を変えるAIとSaaSの新しい関係

マーケティング技術の世界で、静かだが決定的な地殻変動が起きている。2026年のMartech市場はツール数が0.7%増とほぼ横ばいだが、その裏では1,500近いツールが新規参入し1,300以上が退出する「創造的破壊」のただ中にある。ツールを積み上げる時代は終わり、AIを中核に据えた価値創出へと競争のルールが変わったのだ。

この構造変化はEC（電子商取引）事業者にとっても対岸の火事ではない。パーソナライゼーションの手法、顧客理解の深さ、そしてマーケティングスタックの組み方が、ルールベースからAIネイティブへと根本から変わりつつある。本記事では「State of Martech 2026」のデータをEC視点で読み解き、これからの競争優位の源泉を考察する。

「ツールの数」が意味を失う日、Martechのダーウィン段階が始まった

長年、Martech市場の代名詞だった「ツール総数」という指標が、もはや実態を映さなくなっている。2026年の総数は15,505で、前年比わずか0.7%増。一見すると成熟しきった停滞市場に見えるが、水面下ではまったく異なる動きが進行していた。参入と退出が激しくぶつかり合う、まさに「ダーウィン段階」への突入である。

この現象をわかりやすくたとえるなら、古い商店街の風景に近い。シャッターが閉まった店がある一方で、新たな業態の店が次々と開店し、人通りそのものは変わらずとも街の質がまったく変わっていく、そんなイメージだ。ツールの総数は増えていないのに、市場が提供する価値の総量は確実に増えている。

成長の質が変わった、4つの状態モデル

「State of Martech 2026」では、市場を「成長」「更新」「安定」「縮小」の4象限に分類している。EC関連に絞って読み解くと、次のような構図が浮かび上がる。

• 成長: CMS、ワークフロー、ECプラットフォーム、iPaaS。これらは確立されたカテゴリだが、AIが「やるべき仕事」を再定義したことで再び拡大している。
• 更新: コンテンツ、コラボレーション、パーソナライゼーション。新規参入と退出が同時に多く、市場が「本当に必要な機能」を探りながら刷新されている。
• 安定: CRM、カスタマーサービス、顧客インテリジェンス。動きは少ないが、AI時代の「土台」として重要性が増している。
• 縮小: チャット、動画、メール。単独カテゴリとしては縮小し、より広範なプラットフォームやAIワークフローに機能が吸収されている。

ここで重要なのは、「安定」や「縮小」が即座に「不要」を意味するわけではないという点だ。メール配信基盤やCRM（顧客関係管理）はAIが価値を生み出すためのデータ基盤として、むしろ存在感を増している。役割が「主役」から「黒子」へと変わったのである。

EC事業者がいま注目すべきは「更新」領域のパーソナライゼーション

ECにとって最も注目すべきは「更新」象限に位置するパーソナライゼーションだ。ここでは、従来の「セグメント分けしてキャンペーンを打つ」という静的アプローチから、AIがリアルタイムで個人のコンテキストを解釈し、動的に体験を生成する手法への移行が加速している。

この変化をWooCommerce運営者の目線で言い換えれば「リピート購入を促すためにどのタイミングでどのクーポンを配るか」といった属人的な運用から、「AIが購入確率の高い瞬間をとらえて自動的に最適なオファーを出す」状態への進化だ。

SaaSは「土台」へ、AIが「価値層」になる構造転換

今回の調査で最も本質的な指摘は「SaaSは差別化の源泉ではなくなり、AIがその上に乗る価値層になった」という点だ。これを映画の発展にたとえるなら、無声映画に音声が加わったようなものだ。映像という基盤は同じでも、体験の質と提供できる価値が根本的に変わるのである。

SaaS（サービスとしてのソフトウェア）はルールと定義済みロジックで動く。一方、AIは言語、文脈、確率で動く。ワークフローを実行するだけでなく、解釈し、判断し、適応する。この二層構造が、これからのマーケティングスタックの基本形になる。

パーソナライゼーションのパラダイムシフト

この構造転換が最も鮮明に表れているのがパーソナライゼーションの進化だ。従来の手法は、年齢や購買履歴といった構造化データを元に「30代女性向け」「新規顧客向け」といったセグメントを作り、決められたシナリオを流すものだった。

しかし、チャネルが多様化し、顧客の動きが予測不能になったいま、事前に設定したルールだけでは対応しきれない。そこで必要になるのが、AIがその瞬間のコンテキスト（閲覧履歴、時間帯、デバイス、過去の反応パターンなど）を総合的に判断し「いま、この顧客に届けるべき最適な一言は何か」をリアルタイムに決める仕組みだ。

• 旧来: ルールベース → 決定論的 → セグメント → 事前設定ワークフロー → キャンペーン主導 → 担当者が設定
• 新時代: コンテキストベース → 確率論的 → 個人単位でリアルタイム → 適応的意思決定 → 継続的対話 → AIが支援・実行

ここで誤解してはならないのは「SaaSが不要になる」わけではないという点だ。顧客の住所や購入履歴のような確定したデータを、確率論的に扱う必要はない。そうした構造化データの管理はSaaSの得意領域であり、むしろAIが正しく機能するための「正確な土台」として欠かせない。SaaSが記録と統合を担い、AIが解釈と適応を担う。この役割分担こそが新しいMartechの基本構造である。

この変化の本質は「体験をあらかじめ設計する」から「体験を動的に生成する」へのパラダイムシフトだ。EC事業者にとっては、キャンペーンカレンダーを埋める仕事から、AIが適切に判断できるだけのデータと指標を整備する仕事へと、マーケターの役割そのものが変わっていくことを意味する。

ECプラットフォームの役割変化

CMSとECプラットフォームが「成長」象限に位置している背景には、AIエージェントが読み取れるマシンリーダブルな基盤への進化がある。WooCommerceを例にとれば、商品データ、顧客情報、注文履歴といった構造化データを、AIが解釈しやすい形で整備することが、これまで以上に重要になる。

単なるオンラインストアの枠を超え、AIが自律的に商品推薦、価格最適化、在庫予測を行うための「データハブ」としてECプラットフォームを位置づけ直す視点が、これからの運営者には求められる。

ECの現場でいま起こっている「更新」と「創造的破壊」

調査データが示すもう一つの重要な事実は、現在のMartech市場の大部分が「更新」状態にあるということだ。これは単なる不安定さではなく、第一世代のツールがAIネイティブなソリューションに置き換わる創造的破壊のプロセスである。

コンテンツ領域で起きたことが、その典型だ。生成AIの登場でコンテンツ生成ツールが爆発的に増えた後、コア機能がコモディティ化することで急速に淘汰が進んだ。同じパターンがいま、パーソナライゼーションとコラボレーションの領域で再現されている。ECの文脈では、商品レコメンデーションエンジンやチャットボット、メールマーケティング自動化の分野で、まさにこの入れ替わりが進行中だ。

淘汰されるツール、生き残るツール

「縮小」象限に位置するチャット、動画、メールといったカテゴリは、機能そのものが消えるわけではない。むしろAIによって機能は高度化している。変わったのは、それらが独立した「専用ツール」としての意味を失い、より大きなプラットフォームやAIワークフローの一部として吸収されつつある点だ。

たとえば、メール配信専用ツールを単体で導入・最適化するのではなく、AIが「いまこの顧客に届ける最適なチャネル」としてメール、SMS、プッシュ通知の中から自律的に選択する。チャネルそのものは手段に過ぎず、目的は「適切なタイミングで適切な人に届けること」だからだ。EC事業者が評価すべきは「多機能さ」ではなく「AIが価値を発揮しやすい環境を提供できるか」という視点に変わりつつある。

「更新」領域がEC事業者に突きつける問い

創造的破壊の波は、EC事業者にシンプルだが重い問いを投げかけている。「いま使っているツールは、第一世代のルールベース型か、それともAIネイティブな第二世代か」。この問いに答えられなければ、気づかぬうちに競争力を削がれている可能性がある。

具体的には、商品レコメンデーションが「購入履歴ベースの静的レコメンド」なのか「リアルタイムの行動コンテキストから動的に生成されるレコメンド」なのか、カスタマーサービスが「シナリオ型チャットボット」なのか「生成AIによる自律応答」なのか、といった視点での棚卸しが必要だ。

EC事業者がいま着手すべき2つの視点

では、この構造変化の中でEC事業者は具体的に何をすべきか。調査レポートが提示する方向性は明快だ。「ツールの数」ではなく「AIが価値を最大化できる環境」を構築すること。そのために必要なのは以下の2つの視点である。

視点1 価値起点でスタックを設計する

SaaSの役割が「差別化の源泉」から「価値を引き出す土台」へと変わった以上、目的は「すべてのユースケースをツールでカバーすること」ではなくなった。限られたリソースを、最もビジネス価値の高い3〜5のユースケースに集中させる発想が求められる。

そのために、技術選定の前に次の3つの問いに答える必要があるという。誰が最も価値の高い顧客なのか、その顧客が最も購入する商品は何か、そして利益率が最も高いのはどこか。ECの文脈で言えば、LTV（顧客生涯価値）が高い顧客層の特定、リピート率の高い商品カテゴリの把握、粗利率の高い商材の見極め、というシンプルな分析から始めるべきだ。

• 最も価値の高い顧客は誰か（LTV分析）
• その顧客が最も購入する商品は何か（リピート分析）
• 最も利益率が高いのはどこか（粗利分析）

この3つの問いに答えて初めて、AIに何を任せるべきかの優先順位が明確になる。逆に言えば、この土台がないまま「AIツール」を導入しても、価値は最大化できない。

視点2 コンテキストを設計する

もう一つの重要な視点は「コンテキストエンジニアリング」と呼ぶべき考え方だ。調査によれば、マーケティング組織の90.3%が何らかの形でAIエージェントを利用しているにもかかわらず、本格的な本番運用にこぎつけているのはわずか23.3%だ。このギャップの最大の原因は「分断されたデータとワークフロー」にある。

AIが正しく機能するには、データ、ワークフロー、意思決定基準が一貫して整備されていなければならない。SaaSが提供するのは「構造」（データの整合性、ワークフローの一貫性）であり、AIが提供するのは「適応」（コンテキストの解釈、リアルタイムの判断）だ。この二層がかみ合って初めて、価値が生まれる。

WooCommerce運営者にとっての実践はこうだ。商品マスタのデータ品質を上げる、顧客情報と購買履歴を統合する、AIが判断に使えるタグやカテゴリを整備する。これらは派手な作業ではないが、AIの効果を左右する決定的な土台になる。最も価値の高いスタックとは、機能が最も多いスタックではなく、データとワークフローが最も整然と整備されたスタックなのである。

この図式で言えば、EC事業者の仕事は「AIツールを導入すること」そのものではなく、「SaaS層のデータ品質を高め、AIが判断に使えるコンテキスト情報を整備し、特定の高インパクトなユースケースに集中させる」という環境づくりだと言える。

2026年後半、ECマーケターが取り組むべき道筋

Martech市場の構造転換を踏まえ、EC事業者が2026年後半に取るべきアクションは次の3段階に整理できる。

第一段階 スタックの現状を棚卸しする

いま使っているツール群を「記録と統合を担うSaaS」と「解釈と適応を担うAI」に分類してみる。後者が「ルールベースの第一世代」なのか「AIネイティブの第二世代」なのかを評価し、入れ替えが必要な領域を特定する。

第二段階 価値の高いユースケースを3つに絞る

「誰が最も価値の高い顧客か」「その顧客が最も買う商品は何か」「利益率が高いのはどこか」の3つの問いに答え、AIに任せるべきユースケースを3つに絞る。たとえば「LTV上位顧客へのリピート促進」「カゴ落ち対策の高度化」「休眠顧客の再活性化」など、具体的かつ測定可能なユースケースを定義する。

第三段階 コンテキストの土台を整備する

商品マスタ、顧客データ、購買履歴の品質を検証し、AIが判断に使える状態に整える。タグやカテゴリの整理、データの正規化、ワークフローの文書化といった地道な作業が、AIの効果を左右する決定的な要素になる。

重要なのは、これらの作業が「技術的な統合」というより「戦略的な資産構築」だという認識だ。最も優れたECスタックとは、最も多機能なスタックではない。最もデータとワークフローが整然とし、AIが価値を最大化できるスタックである。

この記事のポイント

• 2026年のMartech市場はツール総数0.7%増とほぼ横ばいだが、1,500近いツールの参入と1,300以上の退出が同時に起きる「創造的破壊」の段階に入った
• 差別化の源泉はSaaSからAIへとシフトし、ECのパーソナライゼーションは「ルールベースのセグメント配信」から「AIによるリアルタイムなコンテキスト駆動型」へと移行している
• EC事業者は「ツールの数」ではなく「AIが価値を最大化できる環境」を構築すべきで、LTV分析など3つの問いに答えた上で、注力するユースケースを3〜5に絞ることが有効
• 最も価値の高いスタックとは、データとワークフローが整然と整備され、SaaSの土台の上でAIが適応的に判断できるスタックである

海田 洋祐

・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
・ ウェブサイト開発のためのHTML、PHP、CSS、Java等の実用的知識
・ 15ヶ国語対応の多言語SaaSの開発経験
・ 17年間にも及ぶ、Eコマース長期運営経験
・ 幅広い業界でのSEO最適化の豊富な経験

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