投稿者 global-ai-media 
Googleが発表した「Universal Commerce Protocol」と「Buy for Me」機能は、生成AIが単なる情報提供から「行動の代行」へと進化する重要な転換点です。AIがユーザーに代わって決済まで完結させる「エージェンティック・コマース」の到来に対し、日本のEC事業者やシステム開発者はどのように備えるべきか、技術的・法的な観点から解説します。
AIは「読む」ものから「使う」ものへ：Universal Commerce Protocolの衝撃
これまで大規模言語モデル（LLM）を中心とした生成AIブームは、主にテキストや画像の生成、あるいは情報の要約といった「知的作業の支援」に焦点を当ててきました。しかし、Googleが発表した「Universal Commerce Protocol」と、それに紐づく「Buy for Me（私の代わりに買って）」ボタンの実装は、フェーズが明確に変わったことを示しています。これは「エージェンティックAI（Agentic AI：自律的AIエージェント）」と呼ばれる、AIがユーザーの目標を達成するために自律的にツールを操作し、アクションを実行する流れを加速させるものです。
このプロトコルの核心は、AIエージェントがECサイトと対話するための「共通言語」を定義した点にあります。従来、AIが特定のECサイトで買い物をするには、サイトごとの複雑なHTML構造を解析するか、個別のAPI連携が必要でした。Googleの新たなプロトコルはこれを標準化し、AIが商品の選定からカート投入、そして決済処理までをスムーズに行えるようにするインフラを整える狙いがあります。
日本市場における「エージェンティック・コマース」の可能性と課題
日本のEC市場は、Amazonや楽天といった巨大プラットフォームに加え、Shopifyなどを利用したD2C（Direct to Consumer）ブランド、そして独自のレガシーシステムを持つ小売業者が混在しています。この環境下で「AIが勝手に買い物をしてくれる」機能が普及するには、いくつかのハードルと大きなチャンスが存在します。
まず、UX（ユーザー体験）の劇的な変化です。これまでのECは「人間が見て、比較し、クリックする」ことを前提にUIが設計されていました。しかし、AIエージェントが購入主体となる場合、人間向けの派手なバナー画像よりも、AIが正確に読み取れる「構造化データ」の整備が重要になります。商品スペック、在庫状況、配送オプションなどが標準プロトコルで記述されていなければ、AIはその商品を「買えない」と判断し、選択肢から除外するリスクが生じます。
一方で、日本特有の課題として「商習慣と信頼」が挙げられます。日本人はAIによる自動化に対して、欧米よりも慎重な姿勢を見せる傾向があります。「AIが間違った商品を注文したらどうするのか？」「決済情報は安全に渡されるのか？」といった懸念に対し、技術的な安全性だけでなく、心理的なハードルを下げるための透明性確保が不可欠です。
法規制とガバナンス：AIに「財布」を預けるリスク
企業がこの技術を導入、あるいは自社サービスに組み込む際、避けて通れないのが法的な論点です。日本の電子商取引法や民法の観点から、「AIによる意思表示（購入決定）」が法的にどう扱われるかは、依然として議論の余地がある領域です。
例えば、AIエージェントが誤作動を起こして高額な商品を誤発注した場合、その責任は「指示を出したユーザー（本人）」にあるのか、「AIを提供したプラットフォーマー」にあるのか、あるいは「プロトコルを実装したEC事業者」にあるのか。B2B取引における調達自動化などでは、こうした責任分界点の明確化が契約実務上、急務となります。
また、プライバシー保護の観点でも注意が必要です。AIに決済を代行させるためには、クレジットカード情報や住所などの機密性の高い個人情報をエージェントに預ける、あるいはアクセス権限を与える必要があります。改正個人情報保護法に準拠しつつ、これらのデータをいかにセキュアに連携させるかは、システムアーキテクチャ設計における最重要事項の一つと言えます。
日本企業のAI活用への示唆
Googleの動きは、単なる新機能の発表にとどまらず、インターネットが「人間用」から「人間とAIの共用」へとシフトしていく象徴的な出来事です。日本の経営層、プロダクト責任者、エンジニアは以下の3点を意識して準備を進めるべきです。
- 「AIに読ませる」ためのシステム整備：
自社のECサイトや予約システムが、人間にとって使いやすいだけでなく、AIエージェントがAPIや標準プロトコルを通じてスムーズにアクセスできる状態になっているかを見直す必要があります。これからのSEO（検索エンジン最適化）は、AIO（AI最適化）へと進化し、AIに選ばれるためのデータ構造化が売上を左右することになります。 - 責任と権限の設計（ガバナンス）：
社内業務でAIエージェントを活用する場合（例：備品の自動発注など）、AIにどこまでの決裁権限（金額上限や承認フロー）を与えるかを厳格に規定する必要があります。「Buy for Me」のような機能をプロダクトに組み込む際は、誤発注時のキャンセルポリシーや補償範囲を事前に明確化し、ユーザーの不安を取り除くことが普及の鍵となります。 - ラストワンマイルのUX再構築：
AIが購入手続きを代行したとしても、最終的な「受け取り」や「商品確認」は人間が行います。AIによる購入完了後の通知タイミングや、AIがなぜその商品を選んだのかという「説明可能性（Explainability）」をUXに組み込むことで、日本市場に合った安心感のあるサービス設計を目指すべきです。