投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は「コンテンツ生成」から「自律的な行動」へとフェーズを移しつつあります。PwCなどが提唱する「Agentic Commerce（エージェンティック・コマース）」は、AIエージェントが人間の代わりに商品を比較・選定・購入する新たな商取引の形態です。本記事では、この世界的な潮流を解説し、日本の商習慣や組織文化において企業が講ずべき戦略とガバナンスについて考察します。
「読むAI」から「行うAI」へのパラダイムシフト
これまで、生成AI（Generative AI）の主な役割は、テキストや画像の作成、要約、翻訳といった「情報の生成」にありました。しかし、現在グローバルで注目されているのは、AIがシステムを操作し、タスクを完遂する「AIエージェント」への進化です。これを商取引に応用した概念が「Agentic Commerce（エージェンティック・コマース）」です。
従来のEコマースは、人間のユーザーが画面を見て、商品を検索し、カートに入れるというプロセスを前提としていました。対してAgentic Commerceでは、消費者のAIエージェントが、企業のAIエージェントと対話し、価格や条件を交渉し、決済まで行う可能性があります。これは、B2Cだけでなく、企業の調達購買（B2B）においても大きな変革をもたらす可能性があります。
マーケティングと販売戦略の転換：UIからAPIへ
もし顧客が「人間」ではなく「AI」になった場合、従来のマーケティング手法は通用しなくなります。AIエージェントは、派手なバナー広告や感情に訴えるキャッチコピーには反応しません。彼らが重視するのは、正確なスペックデータ、リアルタイムの在庫情報、価格の透明性、そしてAPIを通じたアクセス容易性です。
日本企業、特に製造業や小売業においては、これまで「人間が見るためのカタログやWebサイト」の整備に注力してきました。しかし、今後は「AIが読み取りやすいデータ構造（構造化データ）」の整備が急務となります。SEO（検索エンジン最適化）ならぬ「AIO（AI最適化）」あるいは「LLM最適化」という視点が必要になり、自社の商品データが大規模言語モデル（LLM）にいかに正確に理解されているかが、売上を左右することになるでしょう。
ガバナンスと責任の所在：日本の組織文化との葛藤
AIエージェントが自律的に決済を行う世界では、ガバナンス（統制）が最大の課題となります。「AIが勝手に高額な契約を結んでしまった」「AIが不適切なサプライヤーを選定してしまった」というリスクは、石橋を叩いて渡る傾向のある日本企業にとって、導入の大きな障壁となり得ます。
技術的には、AIエージェントに行動のガードレール（制約条件）を設けることは可能です。例えば、「10万円以上の決裁は人間の承認（Human-in-the-loop）を必須とする」「特定のホワイトリストにある業者とのみ取引する」といったルール作りです。日本の企業文化においては、既存の稟議（りんぎ）制度や承認フローの中に、いかにスムーズにAIの自律判断を組み込むか、あるいはAIの提案を人間がどう監査するかというプロセス設計が、技術導入以上に重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
Agentic Commerceの概念はまだ黎明期にありますが、AIが単なるチャットボットを超えて「実務代行者」になる流れは不可逆的です。日本企業は以下の3つの視点で準備を進めるべきです。
1. 商品・サービス情報の「マシンリーダブル化」
自社の商品情報がPDFや画像の中に閉じ込められていないか再確認してください。AIエージェントが正確に情報を取得できるよう、データベースのAPI化や構造化データの整備を進めることが、将来的な販売チャネルの確保につながります。
2. 購買・調達プロセスにおける「AI権限」の定義
効率化の観点から、まずは少額の消耗品発注やスケジュール調整など、リスクの低い領域からAIエージェントの活用（実験）を始めるべきです。その際、AIにどこまでの裁量権（予算、取引先選定など）を与えるかを社内規定として明確化することが、コンプライアンス遵守の第一歩です。
3. 「信頼」を担保するブランディング
AIエージェントは「信頼できるソース」からの情報を優先します。日本企業が長年培ってきた「品質への信頼」や「納期遵守」といった実績は、AI時代においても強力な資産です。ただし、その実績がデジタルデータとしてAIに認識可能な形で公開されていなければ意味がありません。アナログな「信用」をデジタルの「トラストスコア」へ変換していく戦略が求められます。