投稿者 global-ai-media 
グローバルなアドテク大手CriteoのCTOが「AIエージェントによるショッピング」の到来と、それに伴う広告戦略の変革について言及しました。消費者が自ら商品を検索する時代から、AIが最適な選択肢を提示・実行する時代へとシフトする中、日本企業はどのようにデータ戦略と顧客接点を見直すべきか、実務的な観点から解説します。
「人が探す」から「AIが提案・実行する」へ
生成AIの普及は、単なるテキスト生成やチャットボットの枠を超え、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」のフェーズへと移行しつつあります。CriteoのCTOが指摘する「AIエージェント・ショッピング」とは、消費者が検索窓にキーワードを打ち込んで商品を探し回るのではなく、パーソナルAIアシスタントに「予算1万円以内で、30代男性向けのセンスの良いギフトを選んで送っておいて」といった抽象的な指示を出すだけで、AIが比較検討から購入の提案、あるいは決済までを代行する世界観を指します。
この変化は、これまでのEコマース（EC）のUI/UXを根本から覆す可能性があります。日本のEC市場では、楽天やAmazon、Yahoo!ショッピングなどのモール型サイトでの「検索ランキング」や「レビュー」が購買決定の大きな要因でしたが、AIエージェントが介在する場合、AIが膨大なデータを瞬時に解析し、「論理的に最適」と判断した商品をユーザーに提示することになります。
広告・マーケティング戦略の根本的な転換
従来、Webマーケティングの主戦場は「人間の目」を奪うことでした。バナー広告のデザイン、SEO（検索エンジン最適化）、インフルエンサーによる訴求などがそれに当たります。しかし、AIエージェントが仲介者となる場合、マーケターが意識すべき対象は「AIのアルゴリズム」へと一部シフトします。
これは「AIO（AI Optimization）」や「GEO（Generative Engine Optimization）」と呼ばれる概念に近い動きです。企業は、自社の商品データ（スペック、価格、在庫、サステナビリティ情報など）を、AIが正確に読み取り、解釈しやすい構造化データとして整備する必要があります。Criteoが海外でパイロットテストを進めているように、今後は「人間に見せる広告」だけでなく、「AIエージェントに選ばれるためのデータ戦略」が重要になります。
日本企業が直面する「信頼性」と「商習慣」の壁
日本市場においてこのトレンドを適用する際には、特有の課題も想定されます。
第一に「責任の所在」です。AIエージェントが選んだ商品がユーザーの期待外れだった場合、その責任はAIベンダーにあるのか、ECプラットフォームにあるのか、販売元にあるのか。日本の消費者はサービス品質への要求水準が高いため、AIの「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」による誤った商品推奨は、ブランド毀損のリスクに直結します。
第二に「ポイント経済圏」との兼ね合いです。日本の消費行動は、ポイント還元（ポイ活）と密接に結びついています。AIエージェントが「実質価格」や「ポイント倍率」までを正確に加味して最適解を出せるかどうかが、普及の鍵を握るでしょう。企業側は、こうした日本独自の複雑な商流データをAIにどう学習させるかが技術的な挑戦となります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェント時代の到来を見据え、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点に着目して準備を進めるべきです。
1. データ構造化の徹底とAPIの整備
AIが自社商品を正しく認識できるよう、商品データベースの整備が急務です。画像やテキストだけでなく、詳細なスペックや適合情報を構造化し、API経由で外部のAIエージェントが参照できる環境を整えることは、将来的な競争力になります。
2. 「対AI」と「対人」のハイブリッド戦略
すべての購買がAI化されるわけではありません。情緒的な価値や偶然の出会い（セレンディピティ）を重視するショッピング体験は人間向けに残ります。効率を求める「AI購買」と、体験を楽しむ「人間購買」のどちらに自社製品がフィットするかを見極め、リソース配分を行う必要があります。
3. ガバナンスと透明性の確保
AIエージェントが特定の商品を推奨する際、「なぜそれが選ばれたのか」という説明可能性（Explainability）が求められます。特に日本ではステマ（ステルスマーケティング）規制が強化されているため、AIによる推奨が広告枠によるものなのか、純粋なオーガニック推奨なのかを明確にするなど、コンプライアンス面での設計も重要です。
Criteoの動向は氷山の一角に過ぎません。AIエージェントは、単なる自動化ツールではなく、新たな「顧客」の一形態として捉え直す視点が、今後の事業戦略には不可欠です。