投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は「情報の検索」から「タスクの実行」へとフェーズを移し、消費者の代わりにAIが商品の選定から決済までを行う「エージェント型ショッピング」が現実味を帯びてきました。本記事では、このトレンドがECプラットフォームや売り手のビジネスモデルにどう影響するのか、そして日本企業が直面する課題と機会について解説します。
「検索」から「実行」へ：AIエージェントの台頭
これまでの生成AI、特にChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）の主な役割は、ユーザーの質問に対する回答やコンテンツの生成でした。しかし、現在急速に進んでいるのは「Agentic AI（エージェント型AI）」への進化です。これは、単に「おすすめのキャンプ用品は？」と答えるだけでなく、「予算内で評価の高いテントを選定し、在庫がある店舗で注文を完了させておく」といった、実社会でのアクションまでを自律的、あるいは半自律的に行う技術トレンドを指します。
元記事で触れられているように、ChatGPTなどの主要なAIサービスは、ユーザーが「何を買うべきか」を見つける手助けをする段階から、「実際に購入する」手助けをする段階へと移行しつつあります。これは、従来のECサイトにおける「検索→一覧→比較→購入」というユーザー体験（UX）を根本から覆す可能性を秘めています。
「ゴールドラッシュ」の代償：誰がコストを負担するのか
ここで浮上するのが、「AIによる代理購入のコストは誰が負担するのか」というビジネスモデルの課題です。従来のECエコシステムは、検索連動型広告やプラットフォーム内での上位表示に対する広告料によって支えられてきました。しかし、AIエージェントがユーザーにとって最適な商品を（広告を排除して）ピンポイントで選定し、自動的に購入してしまう場合、従来型の広告モデルは機能しにくくなります。
海外の動向を見ると、AIエージェントからのアクセスを受け入れるため、あるいはAIに「推奨」されるために、売り手（セラー）側が新たな手数料やプレミアム料金を支払うモデルが模索されています。Etsyなどのプラットフォームに対する問い合わせの事例からも分かるように、売り手側は「AIという新たな仲介者」に対してどれだけのマージンを支払うべきか、あるいは支払わざるを得なくなるのかという点に戦々恐々としています。
日本市場における課題：商習慣とガバナンス
この潮流を日本国内に置き換えた場合、いくつかの固有の課題が浮き彫りになります。まず、「特定商取引法」や「消費者契約法」などの法規制との兼ね合いです。AIが誤って意図しない商品を購入した場合や、AIの説明（ハルシネーションによる誤情報など）によって購入判断がなされた場合の責任の所在は、法的に整理が必要なグレーゾーンです。
また、日本の商習慣として、ECでは詳細なスペック確認や口コミの精査、ポイント還元率の計算など、緻密な比較検討が好まれる傾向にあります。「AIにお任せ」という購買行動が、日用品以外でどこまで浸透するかは、AIの信頼性と日本の消費者の慎重な国民性とのバランスにかかっています。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの「エージェント型ショッピング」の潮流を踏まえ、日本のEC事業者やブランドオーナー、システム開発者は以下の点に着目して準備を進めるべきです。
1. データ構造の整備とAPI連携の強化
AIエージェントは、人間が見るためのリッチな画像やキャッチコピーよりも、正確な構造化データ（スペック、価格、在庫、配送条件）を好みます。自社の商品情報がLLMにとって読みやすく、解釈しやすい形式（Schema.orgなど）で公開されているか、API経由で正確な在庫情報が返せるかを見直す必要があります。これはSEOならぬ「AIO（AI Optimization）」の第一歩です。
2. 「指名買い」されるブランド力の再構築
AIが商品の比較・選定を行う世界では、中途半端なポジショニングの商品は淘汰されるリスクがあります。AIのアルゴリズムに選ばれるためには、定量的なスペックの優位性を持つか、あるいはユーザーから「〇〇のブランドで買って」とAIに指示されるほどの強力なブランド指名権を持つことが、これまで以上に重要になります。
3. 新たなプラットフォーム依存リスクへの備え
GoogleやAmazonへの依存に加え、今後は「OpenAIやMicrosoft、GoogleのAIエージェント」という新たなゲートキーパーが登場する可能性があります。これらに対する手数料（AI税とも呼ばれる新たなコスト）が発生する未来を見据え、自社EC（D2C）の強化や、顧客との直接的なタッチポイント（LINE公式アカウントやアプリなど）を維持・強化しておくことが、経営的なリスクヘッジとなります。