投稿者 global-ai-media 
欧州のBNPL（後払い決済）大手Klarnaが、AIエージェントが商品を容易に発見・比較できるようにするためのオープン標準を発表しました。これは、消費者がキーワードで検索して画面をスクロールする従来の購買体験から、AIが文脈を理解して最適な商品を提案・代行する時代への移行を象徴しています。本記事では、この動きが示唆する「AI時代の新たなSEO（検索エンジン最適化）」と、日本企業が備えるべきデータ戦略について解説します。
AIエージェントのための「共通言語」が必要な理由
決済サービスとして知られるKlarnaが、AI分野で注目すべき動きを見せました。彼らが発表したのは、AIエージェントがオンライン上の商品を理解し、発見するためのオープン標準です。これまでEコマース（EC）サイトは、主に「人間が見て魅力を感じる」ように設計されてきました。美しい商品画像、目を引くバナー、そして人間が読むための説明文です。しかし、大規模言語モデル（LLM）を搭載したAIエージェントが普及しつつある現在、Webサイトの閲覧者は人間だけではなくなりつつあります。
AIエージェントがユーザーに代わって「来週末の京都旅行に最適な、歩きやすくてフォーマルなレストランでも浮かない靴」を探す場合、AIは画像を眺めるのではなく、商品のスペック、在庫、価格、配送条件などの「データ」を読みに行きます。Klarnaの取り組みは、各ECサイトがバラバラの形式で公開しているこれらの情報を、AIが効率的に解釈できる統一フォーマット（標準）に整えようとするものです。これは、AIによる購買代行やレコメンデーションの精度を劇的に向上させるインフラとなり得ます。
キーワード検索からコンテキスト検索への構造変化
従来のSEO（検索エンジン最適化）は、ユーザーが入力しそうな「キーワード」をページ内に埋め込むことが主流でした。しかし、生成AIやAIエージェントの時代においては、キーワードよりも「コンテキスト（文脈）」と「構造化データ」が重要になります。
例えば、従来の検索では「ランニングシューズ おすすめ」と入力し、表示されたリストを上から順に人間が精査する必要がありました。一方、AIエージェント時代には「膝に負担がかかりにくく、予算1万5千円以内で、明日までに届く靴」といった複合的な要望に対し、AIが即座に数点に絞り込んで提示します。この時、ECサイト側に「膝への負担軽減機能あり」「価格」「配送リードタイム」といった情報が、機械可読（マシンリーダブル）な状態で整備されていなければ、その商品はAIの視界から消えてしまうことになります。
つまり、これからのマーケティングにおいては、人間に向けたUI/UXの磨き込みと同様に、AIエージェントに向けた「データのAPI化・構造化」が必須の要件となってくるのです。
日本企業における課題と商習慣の壁
日本国内のEC市場やWebサービスに目を向けると、この潮流への対応にはいくつかのハードルが予想されます。日本のWebサイトは、画像の中に文字情報を埋め込む（いわゆる文字入りバナー）文化が根強く、テキストデータとして情報を抽出することが難しいケースが多々あります。また、商品データベースがレガシーな基幹システムと密結合しており、外部のAIエージェントがアクセスしやすいAPIとして開放されていないことも一般的です。
さらに、AIエージェントが購買プロセスに介入することによる「責任分界点」の問題も浮上します。もしAIが誤った商品を注文した場合、あるいはアレルギー情報を読み落とした場合、その責任はプラットフォームにあるのか、AIベンダーにあるのか、それともユーザーにあるのか。リスク回避志向の強い日本の組織文化において、こうしたガバナンスや法的責任の整理がつかないままでは、AIエージェント対応への投資が遅れる懸念もあります。
日本企業のAI活用への示唆
Klarnaの事例は単なる一企業の発表にとどまらず、インターネット上の情報流通の形が変わろうとしていることを示しています。日本企業の実務担当者は以下の点に留意すべきです。
1. 「機械可読性」を意識したデータ整備
自社の商品・サービス情報が、LLMやAIエージェントにとって読みやすい形式（JSON-LDや構造化マークアップなど）で提供されているか再点検する必要があります。画像内のテキストに頼らず、テキストデータとしてスペックや条件を明示することが、次世代のSEO対策となります。
2. 顧客接点の再定義
Webサイトへの「訪問数」や「PV数」だけをKPIとする時代は終わりつつあります。AIがユーザーの代わりに情報を取得する場合、サイトへの訪問なしに購買意思決定が行われる可能性があります。API経由での情報提供や、AIプラットフォームへのデータ連携が新たな顧客接点となります。
3. 透明性と信頼性の担保
AIエージェントに選ばれるためには、情報の鮮度と正確性が不可欠です。在庫切れの商品を「あり」とAIに誤認させれば、顧客体験は致命的に損なわれます。データ連携のリアルタイム性を高めると同時に、AIがなぜその商品を推奨したのかを説明できる情報の透明性が、ブランドへの信頼につながります。