2026년판 EC사업자의 생성AI/AI에이전트 활용실태와 Agentic Commerce에 대한 대응의향 조사(일본어판)
조사자료 상세정보(調査資料詳細データ)
일본 EC 사업자를 대상으로 생성 AI·AI 에이전트의 활용 실태와 Agentic Commerce 대응 현황·향후 의향, AI·디지털 기반에 대한 투자 동향을 조사·분석한 시장조사 자료이다.
생성형 AI와 AI 에이전트의 활용이 발전하는 가운데, EC 업계에서는 상품 정보 작성과 업무 효율화뿐만 아니라 AI가 상품 탐색·비교·구매를 지원하는 ‘Agentic Commerce’ 대응이 주목받고 있다.
이번 조사에서는 생성 AI를 지속적으로 활용하는 기업이 78.3%에 달했으며, Agentic Commerce 대응 기업의 71.1%가 앞으로 “현재의 대응 범위를 더욱 확대해 나가고 싶다”고 응답하여, 향후 EC 시장에서 Agentic Commerce의 영향력이 확대될 것으로 전망된다.
또한 Agentic Commerce 대응으로 기대하는 효과 중에서는 ‘상품 정보 최적화를 통한 노출 기회 증가’가 50.2%로 가장 높았으며, 향후 중점적으로 투자하고 싶은 분야로는 ‘EC 시스템·EC 플랫폼 기능 강화’가 50.2%로 가장 높았다. 한편 ‘PIM(상품 정보관리 시스템) 도입·강화’가 37.1%, ‘상품정보·상품콘텐츠 정비’가 31.9%로, AI 에이전트에 권장되기 위한 상품정보 및 EC 기반 정비가 중요하게 여겨지고 있다.
본 조사에서는 AI 활용 수준, EC 매출규모, BtoB·BtoC, 업종, 취급 상품 등 기업 속성별로 생성 AI·AI 에이전트의 활용 현황과 Agentic Commerce 대응, AI·디지털 인프라에 대한 투자 동향을 분석하는 한편, EC 플랫폼 사업자 및 AI 솔루션 벤더에 대한 기대를 분석하여 EC 시장 관계자의 마케팅 및 사업 전략 수립에 활용할 수 있는 정보를 제공한다.
◆조사개요
조사목적: 생성 AI의 급속한 보급에 더해 AI 에이전트의 실용화가 진전되면서, EC 업계에서는 상품 검색, 응대, 판촉, 수발주 등 폭넓은 업무에의 활용이 점차 확대되고 있다. 또한 AI가 사용자를 대신해 상품 탐색부터 비교·구매까지 대행하는 ‘Agentic Commerce’가 새로운 구매 모델로 주목받고 있어, EC 사업자에게는 AI 시대를 내다본 사업 전략과 시스템 대응이 요구되고 있다.
본 조사에서는 일본 EC 사업자의 생성 AI 및 AI 에이전트 활용 실태와 Agentic Commerce에 대한 인식·대응 현황·향후 의향을 파악한다. 또한 AI 활용 수준, 업종, 사업 형태(BtoC/BtoB), 취급 상품의 차이에 따른 경향을 분석하여 AI 시대의 EC 시장 방향성을 전망함과 동시에, EC 플랫폼 사업자와 AI 관련 벤더에게 요구되는 전략을 고찰하는 것을 목적으로 한다.
조사대상: 일본 국내에서 물품판매형 EC 사업(BtoC, BtoB)을 운영하는 사업자 중, 자사 EC 사이트 또는 EC 몰에 입점해 최근 1년간 EC 매출액이 1,000만 엔 이상인 기업에 소속되어 있으며, EC 사업 또는 AI·DX에 관여하는 담당자·책임자 및 경영자·임원을 대상으로 함.
조사방법: Web 설문조사(2026년 8월 3일~4일 실시)
조사기간: 2026년 7월~2026년 9월
조사담당: 주식회사 야노경제연구소 ICT·금융 유닛
◆자료 포인트
- AI 활용 수준별 실태 분석
생성 AI 활용, AI 에이전트 활용, Agentic Commerce 대응, AI 미활용의 4단계로 활용 상황과 특징을 분석하고 있다.
- EC 매출 규모 등 속성별 AI 대응 현황 분석
EC 매출 규모, BtoB·BtoC, 업종, 취급 상품별로 AI 활용 및 Agentic Commerce 대응 현황을 분석하고 있다.
- AI·디지털 기반에 대한 투자 동향 분석
EC 시스템, AI 도구, PIM, 상품 정보 정비 등 향후 중점 투자 분야를 분석하고 있다.
- 관련 사업자의 요구를 분석
EC 사업자가 EC 플랫폼 사업자 및 AI 솔루션 벤더에 기대하는 기능·서비스를 분석함과 동시에, 시장 관계자가 취해야 할 전략에 대해 제언을 게재
<이런 분들에게 추천>
·EC 사업자의 경영기획·DX·EC 사업·마케팅 담당자
·EC 플랫폼 사업자의 기획·상품 개발 담당자
· 생성 AI·AI 에이전트, AI 솔루션 관련 기업의 사업 기획·영업 담당자
·PIM·상품 정보 관리, 데이터 기반·API 연동 등 데이터 관련 기업 담당자
·EC·AI 시장 동향 파악 및 신사업·사업 전략 수립에 힘쓰는 기업·금융기관·컨설팅 회사 담당자
<FAQ>
Q: EC 사업자에서는 생성 AI와 AI 에이전트 활용이 어느 정도 진행되어 있습니까?
A: 생성형 AI를 지속적으로 활용하는 기업은 78.3%에 달합니다. 또한 ‘생성 AI’, ‘AI 에이전트’, ‘Agentic Commerce’에 대한 대응 현황을 단계적으로 분석하고, 나아가 EC 매출 규모나 취급 상품 등에 따른 활용 상황의 차이도 밝히고 있습니다.
Q: 현재 Agentic Commerce 대응 현황은 어떠한가요?
A: 이번 조사에 따르면 약 20%가 넘는 EC 사업자가 현재 이미 Agentic Commerce에 대응하고 있으며, 또한 44.0%가 “대응을 위한 준비 및 검토를 진행하고 있다”고 응답했습니다.
Q: AI 에이전트·Agentic Commerce 대응을 위해 앞으로 어떤 투자가 진행될 것으로 보이나요?
A: 앞으로 중점적으로 투자하고 싶은 분야로는 ‘EC 시스템·EC 플랫폼의 기능 강화’, ‘AI 도구·AI 에이전트의 도입·활용’, ‘PIM(상품 정보 관리 시스템)의 도입·강화’ 등이 꼽힙니다. 이번 조사에서는 EC 사업자의 투자 동향뿐만 아니라, EC 플랫폼 사업자와 AI 솔루션 벤더에 대한 기대도 분석하고 있습니다.
<각 장에서 해결할 수 있는 과제>
「제Ⅱ장 EC 사업자의 생성 AI 활용 실태」에서는 생성 AI의 활용 내용과 효과·과제를 분석하여, 자사의 활용 현황과 향후 활용 영역을 파악할 수 있습니다.
「제3장 EC 사업자의 AI 에이전트 활용 실태」에서는 AI 에이전트의 활용 현황과 활용 영역, 효과 및 과제를 분석하여 향후 활용 방침을 파악할 수 있습니다.
「제4장 Agentic Commerce에 대한 대응 현황과 향후 의향」에서는 대응 현황과 기대 효과, 과제, 향후 의향을 분석하여 대응 방침 검토에 활용할 수 있습니다.
「제5장 AI 시대를 향한 AI·디지털 기반에 대한 투자 현황」에서는 EC 시스템, AI, PIM, 상품 정보 등에 대한 투자 동향을 분석하여 향후 기반 정비의 방향성을 파악할 수 있습니다.
‘제6장 가설 검증’에서는 AI 활용 수준과 EC 매출 규모의 관계 및 기타 요인을 분석하여, 기업 규모와 활용 단계에 따른 특징 및 자사 포지셔닝을 파악할 수 있습니다.
「제7장 시장 관계자에 대한 제언」에서는 EC 사업자 및 관련 사업자에게 요구되는 대응 방안을 정리하여, 향후 사업 전략과 서비스 개발의 방향성을 검토할 수 있습니다.
◆리서치 내용
조사 포인트
1. AI 활용 수준과 EC 매출 규모에는 일정한 관계가 있으며, 중소~중견 기업에도 선진 기업이 존재한다
2. AI 활용의 고도화와 Agentic Commerce 대응 확대
3. AI 에이전트 활용 효과는 기업 규모에 따라 다르다
4. AI 에이전트 활용 기업의 과제는 EC 매출 규모에 따라 ‘ROI’에서 ‘데이터 부족’
5.Agentic Commerce 대응에서 ‘노출 기회 증가’가 가장 큰 기대 효과
6.Agentic Commerce 대응은 기업 규모와 상품에 따라 차이가 있다
7. AI 시대를 향해, EC 기반·PIM(상품 정보)에 대한 투자가 진행되고 있다
8.Agentic Commerce의 보급을 위해 시장 관계자에게 요구되는 대응
제Ⅰ장 조사 개요
1. 조사 배경 - AI 시대의 EC 시장 변화
1.1. 생성 AI의 보급과 EC 업무에 미치는 영향
1.2. AI 에이전트의 실용화와 EC 운영 업무에의 활용
1.3. Agentic Commerce의 부상과 EC 시장에 미치는 영향
1.4. AI 시대에 요구되는 EC 기반·데이터 정비
2. 조사 목적
3. 가설 설정
3.1. 가설 1 「AI 활용 수준별」
3.2. 가설 2 「EC 매출 규모별」
3.3. 가설 3 「이축 교차(AI 활용 수준×EC 매출 규모)의 발전 가설」
4. 설문 조사 개요
5. 설문 질문 항목 목록
제Ⅱ장 EC 사업자의 생성 AI 활용 실태
1.EC 사업자의 생성 AI 활용 실태
1.1. 생성 AI 도입 현황
1.1.1. 전체
1.1.2. EC 매출 규모별 × 생성 AI 도입 현황
1.1.3. BtoB/BtoC 별도×생성 AI 도입 현황
1.1.4. 업종별 × 생성 AI 도입 현황
1.1.5. 생성형 AI 활용 현황과 AI 에이전트 활용 현황의 관계
1.2. 생성 AI의 활용 영역
1.2.1. 전체
1.2.2. EC 매출 규모별 × 생성 AI 활용 영역
1.2.3. BtoC/BtoB 별도×생성 AI 활용 영역
1.2.4. 업종별 × 생성 AI 활용 영역
1.2.5. 상품별 × 생성 AI 활용 영역
1.3. 생성형 AI 활용에 따른 효과
1.3.1. 전체
1.3.2. EC 매출 규모별 × 생성 AI 활용에 따른 효과
1.3.3. AI 활용 수준별 × 생성 AI 활용에 따른 효과
1.3.4. 업종별 × 생성 AI 활용에 따른 효과
1.4. 생성형 AI 활용에 따른 과제
1.4.1. 전체
1.4.2. EC 매출 규모별 × 생성 AI 활용에 따른 과제
1.4.3. BtoC/BtoB 별도×생성 AI 활용에 따른 과제
1.4.4. 업종별 × 생성 AI 활용에 따른 과제
1.4.5. AI 활용 수준별 × 생성 AI 활용에 따른 과제
1.5. 향후 생성 AI 활용을 확대하고 싶은 업무
1.5.1. 전체
1.5.2. EC 매출 규모별 × 향후 생성 AI 활용을 확대하고자 하는 업무
1.5.3. 업종별 × 향후 생성 AI를 활용하고 싶은 업무
1.5.4. AI 활용 수준별 × 향후 생성 AI 활용을 확대하고자 하는 업무
1.6. 생성형 AI 활용 실태 정리
제Ⅲ장 EC 사업자의 AI 에이전트 활용 실태
1. AI 에이전트의 인지·활용 현황
1.1.AI 에이전트의 인지 현황
1.1.1. 전체
1.1.2. EC 매출 규모별 × AI 에이전트 인지도 현황
1.1.3. 업종별 × AI 에이전트 인지도 현황
1.2. AI 에이전트 활용 현황
1.2.1. 전체
1.2.2. EC 매출 규모별 × AI 에이전트 활용 현황
1.2.3. 업종별 × AI 에이전트 활용 현황
1.3.AI 에이전트 활용 내용
1.3.1. 전체
1.3.2. EC 매출 규모별 × AI 에이전트 활용 내용
1.3.3. 업종별 × AI 에이전트 활용 내용
1.3.4. AI 활용 수준별 × AI 에이전트 활용 내용
2. AI 에이전트 활용의 효과와 과제
2.1.AI 에이전트 활용에 따른 효과
2.1.1. 전체
2.1.2. 업종별 × AI 에이전트 활용에 따른 효과
2.1.3. 상품별 × AI 에이전트 활용에 따른 효과
2.1.4. AI 활용 수준별 × AI 에이전트 활용에 따른 효과
2.2. AI 에이전트 활용 시 과제
2.2.1. 전체
2.2.2. EC 매출 규모별 × AI 에이전트 활용 시의 과제
2.2.3. BtoC/BtoB 별도 × AI 에이전트 활용 시의 과제
2.2.4. 업종별 × AI 에이전트 활용 시의 과제
2.2.5. AI 활용 수준별 × AI 에이전트 활용 시의 과제
3. AI 에이전트 활용 실태 정리
제IV장 Agentic Commerce 대응 현황과 향후 의향
·Agentic Commerce의 정의
· 상품별 구매 행동 특성과 Agentic Commerce와의 친화성
1. Agentic Commerce의 인지·영향 인식
1.1. Agentic Commerce의 인지 현황
1.1.1. 전체
1.1.2 .EC 매출 규모별 × Agentic Commerce 인지도 현황
1.1.3. BtoC/BtoB 별도×Agentic Commerce의 인지도 현황
1.2. Agentic Commerce가 EC 시장에 미치는 영향에 대한 인식
1.2.1. 전체
1.2.2. EC 매출 규모별 × Agentic Commerce가 EC 시장에 미치는 영향
1.2.3. AI 활용 수준별 × Agentic Commerce가 EC 시장에 미치는 영향
2. Agentic Commerce에 대한 현재 대응 현황
2.1. 현재 대응 상황
2.1.1. 전체
2.1.2. EC 매출 규모별 × Agentic Commerce에 대한 현재 대응 현황
2.1.3.BtoC/BtoB 별도×Agentic Commerce에 대한 현재 대응 현황
2.1.4. 업종별 × Agentic Commerce에 대한 현재 대응 현황
2.1.5. 상품군별 × Agentic Commerce에 대한 현재 대응 현황
3. Agentic Commerce에 대한 향후 대응 의향과 시기
3.1. 향후 대응 방침(현재 Agentic Commerce 대응 기업)
3.1.1. 전체
3.1.2. EC 매출 규모별 × 향후 Agentic Commerce 대응 방침
3.1.3. 업종별 × 향후 Agentic Commerce 대응 방침
3.2. Agentic Commerce에 대한 향후 대응 방침(미대응 기업)
3.2.1. 전체
3.2.2. 매출 규모별 × 향후 Agentic Commerce 대응 방침
3.2.3. 상품군별 × 향후 Agentic Commerce 대응 방침
3.3. Agentic Commerce 대응 예정 시기
3.3.1. 전체
3.3.2. EC 매출 규모별 × Agentic Commerce 대응 예정 시기
3.3.3. 업종별 × Agentic Commerce 대응 예정 시기
3.3.4. AI 활용 레벨별 × Agentic Commerce 대응 예정 시기
4.Agentic Commerce에 대한 기대와 과제
4.1. Agentic Commerce 대응에 따른 기대 효과
4.1.1. 전체
4.1.2. 업종별 × Agentic Commerce 대응에 따른 기대 효과
4.1.3. 상품군별 × Agentic Commerce 대응에 따른 기대 효과
4.1.4. AI 활용 수준별 × Agentic Commerce 대응에 따른 기대 효과
4.2. Agentic Commerce 대응에 있어서의 과제·우려
4.2.1. 전체
4.2.2. EC 매출 규모별 × Agentic Commerce 대응 시의 과제·우려
4.2.3. 업종별 × Agentic Commerce 대응 시의 과제·우려 사항
4.2.4. AI 활용 수준별 × Agentic Commerce 대응에 관한 과제·우려
5. Agentic Commerce 대응 현황 정리
제Ⅴ장 AI 시대를 향한 AI·디지털 기반에 대한 투자 현황
1. AI·디지털 기반에 대한 투자 현황
1.1. 전체
1.2. EC 매출 규모별 × AI·디지털 인프라에 대한 투자 현황
1.3. 업종별 × AI·디지털 기반에 대한 투자 현황
1.4. AI 활용 수준×AI·디지털 기반에 대한 투자 현황
2. AI 시대를 위한 중점 투자 분야
2.1. 전체
2.2. EC 매출 규모별 × AI 시대를 향한 중점 투자 분야
2.3.AI 활용 수준별 × AI 시대를 위한 중점 투자 분야
2.4. 업종별 × AI 시대를 향한 중점 투자 분야
2.5. 상품별 × AI 시대를 향한 중점 투자 분야
3. AI 시대를 대비해 우선 투자해야 할 EC 기반
3.1. 전체
3.2. AI 활용 수준별×우선 투자할 EC 기반
3.3. 상품별×우선적으로 투자하는 EC 기반
4.EC 플랫폼·AI 솔루션 벤더에 대한 기대
4.1. 전체
4.2. AI 활용 수준별 × EC·AI 솔루션 벤더에 대한 기대
4.3. EC 매출 규모별 × EC·AI 솔루션 벤더에 대한 기대
4.4. BtoC/BtoB 별도 × EC·AI 솔루션 벤더에 대한 기대
4.5. 업종별 × EC·AI 솔루션 벤더에 대한 기대
5. AI 시대를 향한 투자·EC 기반 정비 정리
제Ⅵ장 가설 검증
1. 가설 1 「AI 활용 수준별」 검증
1.1. AI 활용 수준이 높은 기업일수록 Agentic Commerce 대응과 투자가 앞서간다
1.1.1.AI 활용 수준이 높은 기업일수록 시장에 미치는 영향을 강하게 인식한다
1.1.2. Agentic Commerce 대응 기업의 60% 이상이 ‘1년 이내’에 대응 및 확대 예정
1.1.3.AI 활용 수준의 고도화에 따라 AI·디지털 인프라에 대한 투자가 구체화됨
1.1.4. AI 활용 고도화에 따라 투자 중점이 EC 시스템에서 상품 정보 기반으로 이동
1.2. 가설 1의 검증 결과
2. 가설 2 「EC 매출 규모별」 검증
2.1.AI 활용·Agentic Commerce 대응은 대규모 기업에서 진행되는 한편, 중규모 기업에서도 진전
2.3. EC 매출 규모에 따른 AI 활용 효과·과제의 차이
2.3. EC 매출 규모와 AI·디지털 인프라 투자와의 관계
2.4. 가설 2의 검증 결과
3. 가설 3 「AI 활용 수준×EC 매출 규모」의 검증
3.1. EC 매출 규모별 Agentic Commerce 대응 기업의 상품 특징
3.2. 가설 3의 검증 결과
제Ⅶ장 시장 관계자에 대한 제언
1.EC 사업자에 대한 제언
1.1. 생성형 AI 활용에서 AI 에이전트 활용으로의 단계적 전환
1.2. Agentic Commerce를 내다본 상품 정보·데이터 기반 정비
1.3. 기업 규모에 따른 AI 활용 전략 구축
1.4. AI를 ‘도구’가 아니라 ‘EC 사업 기반’으로 바라보다
2. EC 플랫폼 사업자에 대한 제언
2.1. AI 에이전트 지원을 기본 기능으로 포함
2.2. 상품 정보와 AI 에이전트를 연결하는 기반을 제공한다
2.3. API·외부 시스템 연동 고도화하기
2.4. 기업 규모 및 성숙도에 따른 도입 환경 제공
3. AI 솔루션 벤더/AI·데이터 관련 사업자를 위한 제언
3.1.AI 기능 단일에서 ‘도입·운용까지 포함하는 서비스’로
3.2. EC 특유의 데이터 과제 대응 강화
3.3. 「AI 에이전트 도입 지원」에서 「AI 업무 설계 지원」으로
3.4. 보안 거버넌스를 AI 서비스의 경쟁력으로
4. 행정·업계 단체에 대한 제언
4.1. AI·Agentic Commerce에 관한 공통 규칙·지침 정비
4.2. 상품 정보·데이터 표준화 촉진
4.3. 중소 EC 사업자의 AI 활용 지원
4.4. 업계 전체가 AI 시대의 EC 기반을 구축한다
제Ⅷ장 자료편① 단순 집계 결과
1. 답변자 프로필
1.1. 성별
1.2. 연령(세대)
1.3. 거주지
1.4. 직업
1.5. EC 사이트 운영에 대한 관여 현황
1.6. 담당 업무
1.7. EC 사업 형태(BtoC/BtoB)
1.8. 업종
1.9. 주력 상품
1.10. 연간 EC 매출 규모
2. 본 조사
2.1. 생성형 AI
2.1.1. 생성 AI 활용 현황
2.1.2. 생성 AI를 활용하지 않는 이유
2.1.3. 생성 AI를 도입하고 있는 업무 내용
2.1.4. 생성 AI의 효과
2.1.5. 생성 AI에 의한 과제
2.1.6. 향후 생성 AI를 활용·확대하고자 하는 업무
2.2. AI 에이전트
2.2.1.AI 에이전트의 인지 현황
2.2.2. AI 에이전트 활용 현황
2.2.3.AI 에이전트 활용 영역
2.2.4. AI 에이전트 활용 효과
2.2.5.AI 에이전트 활용에 따른 과제
2.3. Agentic Commerce
2.3.1. Agentic Commerce에 대한 인지도 현황
2.3.2. Agentic Commerce가 EC 시장에 미치는 영향에 대한 인식
2.3.3. Agentic Commerce에 대한 현재 대응 현황
2.3.4. Agentic Commerce 대응 기업의 향후 방침
2.3.5. 향후 Agentic Commerce 대응 방침(미대응 기업)
2.3.6. Agentic Commerce 대응을 진행하지 않는 이유(미대응 기업)
2.3.7. Agentic Commerce 대응(확대·강화) 시기
2.3.8. Agentic Commerce 대응을 통해 기대하는 효과
2.3.9. Agentic Commerce 지원을 추진하는 주요 목적
2.3.10. Agentic Commerce 대응 시의 과제 및 우려
2.4.AI·디지털 인프라에 대한 투자 현황
2.4.1.EC 사업의 AI·디지털 기반 투자 현황
2.4.2. AI·Agentic Commerce 대응을 위한 중점 투자 분야
2.4.3. AI 시대를 대비해 우선 투자할 EC 기반
2.4.4. EC 플랫폼·AI 솔루션 벤더에 대한 기대
제IX장 자료편② 크로스 집계 결과
1. AI 활용 수준별
1.1. 응답자 속성
1.1.1. EC 사업 형태(BtoC/BtoB)
1.1.2. 업종
1.1.3. 주력 상품
1.1.4. 연간 EC 매출 규모
1.2. 생성형 AI
1.2.1. 생성 AI를 도입하고 있는 업무 내용
1.2.2. 생성형 AI 활용에 따른 효과
1.2.3. 생성 AI 활용에 따른 과제
1.2.4. 향후 생성 AI를 활용·확대하고 싶은 업무
1.3.AI 에이전트
1.3.1.AI 에이전트의 인지 상태
1.3.2. AI 에이전트 활용 영역
1.3.3.AI 에이전트 활용에 따른 효과
1.3.4. AI 에이전트 활용에 따른 과제
1.4. Agentic Commerce
1.4.1. Agentic Commerce가 EC 시장에 미치는 영향에 대한 인식
1.4.2. Agentic Commerce 대응(확대·강화) 시기
1.4.3. Agentic Commerce 대응의 기대 효과
1.4.4. Agentic Commerce 대응 시 과제 및 우려 사항
1.5. AI·디지털 인프라에 대한 투자 현황
1.5.1. EC 사업의 AI·디지털 기반 투자 현황
1.5.2. AI·Agentic Commerce 대응을 위한 중점 투자 분야
1.5.3. AI 시대를 대비해 우선 투자해야 할 EC 기반
1.5.4. EC 플랫폼·AI 솔루션 벤더에 대한 기대
2. EC 사업 형태(BtoC/BtoB)별
2.1. AI 활용 수준
2.2. AI 에이전트 활용에 따른 효과
2.3. AI 에이전트 활용에 따른 과제
2.4. Agentic Commerce에 대한 현재 대응 현황
2.5. Agentic Commerce 대응의 기대 효과
2.6. Agentic Commerce 대응 시 과제 및 우려 사항
2.7. EC 사업의 AI·디지털 기반 투자 현황
2.8. AI·Agentic Commerce 대응을 위한 중점 투자 분야
2.9. EC 플랫폼·AI 솔루션 벤더에 대한 기대
3. EC 매출 규모별
3.1. AI 활용 수준
3.2. AI 에이전트 활용에 따른 효과
3.3. AI 에이전트 활용에 따른 과제
3.4. Agentic Commerce에 대한 현재 대응 현황
3.5. Agentic Commerce 대응의 기대 효과
3.6. Agentic Commerce 대응 시 과제 및 우려 사항
3.7. EC 사업의 AI·디지털 기반 투자 현황
3.8. AI·Agentic Commerce 대응을 위한 중점 투자 분야
3.9. EC 플랫폼·AI 솔루션 벤더에 대한 기대
4. 업종별
4.1. AI 활용 수준
4.2. AI 에이전트 활용에 따른 효과
4.3. AI 에이전트 활용에 따른 과제
4.4. Agentic Commerce에 대한 현재 대응 현황
4.5. Agentic Commerce 대응의 기대 효과
4.6. Agentic Commerce 대응 시 과제·우려 사항
4.7. EC 사업의 AI·디지털 기반 투자 현황
4.8. AI·Agentic Commerce 대응을 위한 중점 투자 분야
4.9. EC 플랫폼·AI 솔루션 벤더에 대한 기대
5. 상품별
5.1. AI 활용 수준
5.2. AI 에이전트 활용에 따른 효과
5.3. AI 에이전트 활용에 따른 과제
5.4. Agentic Commerce에 대한 현재 대응 현황
5.5. Agentic Commerce 대응의 기대 효과
5.6. Agentic Commerce 대응 시 과제 및 우려 사항