投稿者 global-ai-media 
GoogleがGeminiおよびAI検索機能にショッピング機能の統合を発表しました。これは単なる機能追加にとどまらず、ユーザーがWebサイトを巡回する「検索」行動から、AIが代わりに購買プロセスを実行する「エージェント型」へのシフトを象徴しています。本稿では、この変化が日本のEコマースやデジタルマーケティングに及ぼす影響と、企業が講じるべき実務的な対策について解説します。
「対話」の中で購買が完結する時代の到来
Googleの発表によると、同社のAIチャットボット「Gemini」およびAI検索機能において、ユーザーが直接ショッピングを行える機能が追加されます。これまで生成AIは、商品の比較表を作ったり、レビューを要約したりといった「情報の整理」には長けていましたが、最終的な購買行動はECサイトへのリンクをクリックさせる形が主流でした。
今回の動きは、AIがユーザーの意図を汲み取り、商品の選定から決済に近いプロセスまでをシームレスにつなぐ「エージェント（代理人）化」の第一歩と言えます。特にスマートフォンでの利用において、複数のアプリやブラウザタブを行き来する手間が省かれるため、ユーザー体験（UX）の劇的な変化が予想されます。
日本市場における「ゼロクリック」の衝撃
日本のEコマース市場は、Amazon、楽天、Yahoo!ショッピングなどのモール型プラットフォームが強く、ユーザーはポイント還元や詳細な商品ページ（LP）を比較検討しながら購入することに慣れ親しんでいます。しかし、GeminiのようなAIエージェントが普及すれば、ユーザーは「キャンプ初心者におすすめのテントセットを、予算3万円以内で、評価が高い順に3つ提案して」と頼むだけで済みます。
これは、ブランドや小売企業にとって「自社サイトへの流入（トラフィック）が減少する」というリスクを意味します。AIとの対話だけでユーザーが満足し、意思決定を終えてしまう「ゼロクリック検索」が加速するため、従来のようなSEO（検索エンジン最適化）や、派手なバナー広告による集客効果が薄れる可能性があります。
データの構造化と「AIに選ばれる」ための準備
AIが正確に商品を提案するためには、AIが理解しやすい形式で商品データが提供されている必要があります。Google Merchant Centerなどへの正確なデータフィード連携は、これまで以上に重要になります。価格、在庫状況、配送オプション、そして商品画像が構造化データとして整備されていない商品は、AIの回答候補から除外されるリスクが高まるからです。
また、日本特有の商習慣として、細やかな「おもてなし」や「アフターサポート」が重視されますが、これらがテキスト情報としてAIに学習・参照されていなければ、比較検討の土俵に乗らない可能性があります。自社の強みを「AIが解釈可能な言語」で定義し直す作業が求められます。
ハルシネーションと景品表示法のリスク
一方で、実務的な懸念点も残ります。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」により、実際とは異なる価格やスペックが提示された場合、誰が責任を負うのでしょうか。日本では景品表示法（優良誤認・有利誤認）による規制が厳格です。
プラットフォーマー側のAIが誤った情報を生成した場合でも、消費者はブランドに対して不信感を抱く可能性があります。企業側は、AIプラットフォーム上で自社商品がどのように表示・説明されているかを定期的にモニタリングし、誤情報があれば即座に修正を申し立てるガバナンス体制（ブランドセーフティ）の構築が必要になるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの動きは、AIが単なる「ツール」から「チャネル」へと進化していることを示しています。日本の実務家は以下の3点を意識すべきです。
- 「指名買い」されるブランド力の再構築：
AIによる比較・推奨が一般化すると、機能や価格だけの差別化ではAIのアルゴリズム競争に巻き込まれます。「このブランドでなければならない」という情緒的価値やストーリーを作り、ユーザーがAIに対してブランド名を指定して検索するようなマーケティング戦略への回帰が必要です。 - データフィードの最適化（MEO/GEO）：
従来のSEOに加え、Generative Engine Optimization（生成AI検索最適化）の視点が必要です。自社の商品データベースを最新かつ詳細に保ち、AIプラットフォームが常に正しい情報を取得できるパイプラインを整備することは、エンジニアとマーケターの急務となります。 - 自社サービスへの対話型UIの導入：
Googleに依存するだけでなく、自社のECサイトやアプリ内にも、生成AIを活用した「コンシェルジュ機能」を導入検討すべきです。特に日本の消費者は、丁寧な接客を好む傾向があります。商品選びに迷うユーザーに対し、AIが的確にアドバイスを行う機能は、コンバージョン率（購買率）の向上に直結する有効な投資となり得ます。