投稿者 global-ai-media 
東南アジアのEC巨人であるShopeeやLazadaが「AIショッピングエージェント」の開発競争に舵を切っています。単なるレコメンデーションを超え、ユーザーに代わって購買行動を行うAIの普及は、極端な価格競争を招くリスクと、顧客体験の劇的な変化を同時に孕んでいます。この世界的潮流が日本のEC市場や小売業界にどのような影響を与え、企業はどう備えるべきかを解説します。
AIエージェントか、単なる機能か：ECにおける生成AIの進化
東南アジアのEC市場を牽引するShopeeやLazadaにおいて、「AIショッピングエージェント」の実装が焦点となっています。これまでのECにおけるAI活用は、ユーザーの閲覧履歴に基づく「レコメンデーション（推奨）」や、カスタマーサポートの「チャットボット」が主流でした。しかし、現在議論されている「エージェント」は、それらとは一線を画します。
AIエージェント（Agentic AI）とは、大規模言語モデル（LLM）を基盤としつつ、自律的にタスクを計画・実行する能力を持つシステムを指します。ユーザーが「来週のキャンプに必要な道具を、予算3万円以内で揃えて」と指示すれば、商品を検索し、価格やレビューを比較し、カートに入れ、場合によっては決済まで代行する――これがAIエージェントの目指す姿です。
元記事では、この技術が「残酷な価格競争（Brutal price war）」を引き起こす可能性を示唆しています。AIは感情に左右されず、スペックと価格を冷徹に比較するため、ブランドの情緒的価値が排除され、純粋なコストパフォーマンス競争に陥るリスクがあるからです。
日本市場における「信頼」と「自律性」のバランス
日本国内に目を向けると、この技術の導入には独自のハードルと機会が存在します。日本の消費者は、商品の品質だけでなく、配送の正確さ、梱包の丁寧さ、アフターサポートといった「信頼性」を極めて重視します。したがって、単に安値を拾ってくるだけのAIエージェントでは、日本のユーザーには受け入れられ難いでしょう。
また、企業側のリスク管理（AIガバナンス）の観点からも、完全な自律動作は慎重にならざるを得ません。AIがハルシネーション（もっともらしい嘘）を起こして誤った商品を注文した場合、返品コストや責任の所在はどうなるのか。日本の商習慣においては、AIが候補を絞り込み、最終決定は人間に委ねる「Human-in-the-loop（人間が介在する）」型の設計が、当面の実務的な解となります。
「見つけてもらう」ためのSEOから「選ばれる」ためのデータ整備へ
AIエージェントが普及した世界では、マーケティングの常識が変わります。これまでは人間が検索エンジンでキーワードを入力していましたが、今後はAIエージェントがデータベースを読みに行きます。つまり、人間向けのSEO（検索エンジン最適化）だけでなく、「AIに向けた最適化（AIO: AI Optimization）」が重要になります。
具体的には、製品の仕様、在庫状況、価格、適合情報などが、AIにとって読み取りやすい構造化データとして整備されているかが問われます。情報が曖昧な商品は、AIエージェントの選択肢から初期段階で弾かれる可能性があるためです。日本の多くの企業において、レガシーシステム内に閉じ込められた非構造化データの整備は、AI活用以前の喫緊の課題と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
ShopeeやLazadaの動きは対岸の火事ではありません。日本企業が今後、AIエージェント時代を生き抜くための要点は以下の通りです。
1. 「情緒的価値」の再定義とデータ化
AIによる価格比較が加速する中、価格以外の付加価値（ブランドストーリー、独自技術、サポート体制など）を、AIが理解できるテキストやデータとして発信する必要があります。「なんとなく良い」はAIには伝わりません。
2. 構造化データの整備（データガバナンス）
自社の商品・サービス情報が、LLMやAIエージェントから正確に参照される状態にあるかを確認してください。APIの整備やメタデータの標準化は、将来的なAI連携の基礎体力となります。
3. 「おもてなし」のエージェント化
単なる安値検索ではなく、日本流の接客（コンシェルジュ機能）をAIに実装することが差別化要因になります。ユーザーの曖昧な要望を汲み取り、リスクを回避しつつ最適な提案を行う「信頼できるエージェント」の開発が、国内市場での勝機となるでしょう。