投稿者 global-ai-media 
英国の最新予測によれば、2026年には約290億ポンド（約5兆円規模）のオンライン消費が「AIエージェント」によって行われる可能性があります。消費者が自ら商品を検索・購入する時代から、AIが代理で判断・実行する時代へと移行する中で、日本企業はどのような技術戦略と顧客体験を描くべきなのでしょうか。
「人が選ぶ」から「AIが選ぶ」消費へ
小売・EC業界において、これまでになく大きな地殻変動が予測されています。従来のEコマースは、消費者が自ら検索エンジンやアプリを操作し、比較検討を行い、カートに入れて決済するというプロセスを経ていました。しかし、生成AIと大規模言語モデル（LLM）の進化により、今後は「AIエージェント」が消費者の好みを学習し、最適な商品を提案するだけでなく、購買行動そのものを代行するシナリオが現実味を帯びています。
記事の元となった予測では、2026年までに巨額の取引がAIエージェント経由になるとされています。これは単なる自動化ツールではなく、AIが「コンシェルジュ」として機能し、複雑な条件（価格、配送スピード、サステナビリティ、個人の嗜好など）を瞬時に判断して購買決定を下す未来を示唆しています。
チャットボットとAIエージェントの違い
ここで重要なのは、従来の「シナリオ型チャットボット」と、今後主流となる「自律型AIエージェント」の違いを理解することです。
これまでのチャットボットは、あらかじめ決められた選択肢に沿って回答を提示するルールベースのシステムが主流でした。一方、LLMをベースとしたAIエージェントは、ユーザーの曖昧な指示（例：「来週のキャンプに必要な道具を一式、予算5万円以内で揃えて」）を理解し、ウェブブラウジングやAPI連携を通じて自律的にタスクを遂行（プランニング・商品選定・決済手配）する能力を持ちます。
技術的には、LangChainやAutoGPTなどのフレームワークに見られるように、AIが外部ツールを呼び出してアクションを起こす「Function Calling（ツール利用）」の精度向上がこのトレンドを支えています。
日本市場における機会と課題
この変化は、少子高齢化による人手不足に悩む日本の小売業界にとって、本来は追い風となるはずです。AIエージェントが顧客対応や購買支援を担うことで、人間にしかできない高度な接客（おもてなし）にリソースを集中できるからです。
一方で、日本の商習慣や消費者心理を考慮すると、いくつかのハードルも存在します。
- 「お任せ」への信頼性：日本の消費者は品質やサービスに対する要求水準が極めて高く、AIが選定した商品に対する納得感や、万が一のトラブル時の責任所在（AIの誤発注など）に対して敏感です。
- システム連携の壁：AIエージェントがスムーズに購買を行うには、各ECサイトがAPIを公開し、機械可読性の高いデータ構造を持っている必要があります。しかし、日本企業の多くはレガシーな基幹システムを抱えており、AIがアクセスしやすい環境整備（APIエコノミーへの参加）が遅れている傾向にあります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントが購買力を持つ時代において、日本の経営層やプロダクト担当者は以下の視点を持つことが推奨されます。
1. 「AIに選ばれる」ためのデータ整備（AIOの視点）
これまでは人間に対するSEO（検索エンジン最適化）が重要でしたが、今後はAIエージェントが情報を正確に取得できるよう、商品データや在庫情報、利用規約などを構造化データとして整備する必要があります。AIが理解しやすいインターフェースを用意することが、将来的な売上に直結します。
2. ガバナンスと責任分界点の明確化
AIによる代理購入が進むと、「意図しない注文」や「ハルシネーション（AIの嘘）による誤情報」のリスクが生じます。特定商取引法などの日本の法規制を踏まえつつ、AIエージェントの行動範囲をどこまで許可するか、ユーザー確認のプロセスをどの段階で挟むかというUX設計とガバナンス策定が不可欠です。
3. 新たな「おもてなし」の定義
AIエージェントによる効率化が進む一方で、日本企業が強みとする「情緒的な価値」をどうデジタルに組み込むかが差別化要因になります。例えば、AIエージェントが単に安いものを買うだけでなく、ユーザーの文脈（記念日、体調、季節感）を汲み取った提案ができるよう、自社独自のデータを安全に学習・参照させるRAG（検索拡張生成）の構築などが、競争力の源泉となるでしょう。