投稿者 global-ai-media 
Googleが同社の生成AI「Gemini」にWalmartなどの小売業者を統合し、チャット画面内で購買まで完結させる機能を発表しました。これは単なる機能追加ではなく、生成AIが「情報の検索」から「実社会での行動（アクション）」へと役割を拡大させる重要な転換点です。本稿では、この「エージェント型AI」への進化が日本の商習慣やEC市場に与える影響と、企業が取るべきデータ戦略について解説します。
「検索」から「相談・実行」へ：Conversational Commerce 2.0
Googleが発表したWalmartとの連携は、生成AIの活用フェーズが新たな段階に入ったことを示唆しています。ユーザーはGeminiのアカウントとWalmartのアカウントを連携させることで、過去の購買履歴に基づいた「再購入の提案」を受けたり、抽象的な要望（例：「今週末のキャンプに必要な食材と道具をリストアップして」）から直接商品をカートに入れたりすることが可能になります。
これまでも「チャットボット」による接客は存在しましたが、従来のルールベース型（シナリオ型）のボットは柔軟性に欠け、ユーザー体験（UX）として十分に機能しているとは言い難い状況でした。しかし、LLM（大規模言語モデル）の推論能力と、外部システムを操作する「ツール利用（Tool Use/Function Calling）」の技術が成熟したことで、AIはユーザーの意図を汲み取り、APIを通じて在庫検索や決済といった「アクション」を実行できるようになりつつあります。
これは、Eコマースの入り口が「検索窓（Search）」から「対話（Chat）」へとシフトすることを意味します。日本のEC事業者にとっても、SEO（検索エンジン最適化）だけでなく、AIにいかに自社商品を推奨させるかという「GEO（生成AIエンジン最適化）」や、AIエージェントとのAPI連携が重要な経営課題となってくるでしょう。
日本市場における「信頼」と「データプライバシー」の壁
このモデルを日本市場で展開する場合、最も大きなハードルとなるのが「データプライバシー」と「プラットフォーマーへの信頼」です。Walmartの事例では、ユーザーの購買履歴という極めてセンシティブなデータをGoogleのAIに渡すことになります。
日本企業、特に大手小売や金融機関は、個人情報保護法（APPI）や厳格なコンプライアンス規定の下、データの外部持ち出しには極めて慎重です。また、消費者側も「自分の買い物履歴がAIの学習に使われるのではないか」「プライバシーは守られるのか」という点に敏感です。
したがって、日本で同様のサービスを展開、あるいは導入する場合、以下の点が重要になります。
- 透明性の確保：データがどのように使用され、AIの学習には利用されない（オプトアウトされている）ことを明確に示すこと。
- 強固な認証基盤：OAuthなどの標準的なプロトコルを用いつつ、ユーザーが意図した範囲でのみデータ連携が行われるUX設計。
- プラットフォーム依存のリスク管理：GoogleやOpenAIなどのメガプラットフォームに顧客接点を完全に握られるリスクを考慮し、自社アプリ内へのLLM組み込み（オンプレミスに近い形や専用インスタンスの利用）とのバランスを見極めること。
「提案型購買」がもたらす顧客単価へのインパクト
技術的な課題やリスクはあるものの、この「コンシェルジュのようなAI」がもたらすビジネス上のメリットは無視できません。特に日本の「おもてなし」文化と、文脈を理解するLLMの親和性は高いと言えます。
例えば、家電量販店やアパレルサイトにおいて、「来週の親戚の結婚式に着ていく服を探している。あまり派手すぎず、予算は3万円以内」といった曖昧な相談に対して、在庫状況と過去の好みを加味した具体的なコーディネートを提案できる機能は、コンバージョン率（CVR）と顧客単価（LTV）の向上に直結します。
従来のレコメンデーションエンジン（「この商品を買った人はこれも買っています」）は統計的な相関に基づいていましたが、LLMによる提案は「文脈（コンテキスト）」に基づきます。これにより、ユーザーにとって納得感の高い「提案型購買」が可能となり、単なる物品販売から「課題解決」への価値転換が進むと考えられます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleとWalmartの事例を踏まえ、日本の企業・組織が意識すべきポイントを整理します。
1. APIエコノミーへの参加準備
AIが「エージェント」として振る舞うためには、自社の商品データや在庫情報、決済機能がAPI経由で安全かつスムーズに利用できる状態（API Ready）になっている必要があります。レガシーシステムのモダナイズは、AI活用の前提条件です。
2. 「ゼロパーティデータ」の戦略的獲得
Cookie規制が厳しくなる中、AIとの対話を通じて得られる「ユーザーの生の意図や好み」（ゼロパーティデータ）は極めて価値が高くなります。AIチャットログを単なる問い合わせ履歴として捨てず、商品開発やマーケティングに活かすデータパイプラインを構築すべきです。
3. ガバナンスとUXのバランス
日本市場では「安心・安全」がブランド価値に直結します。AIによるハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを制御しつつ、ユーザーに過度な同意手続きを強いないスムーズな連携フローを設計することが、プロダクト担当者の腕の見せ所となります。
「AIに買い物を任せる」という未来は、技術的にはすでに可能になりつつあります。この波を「プラットフォームによる支配」と捉えるか、「新たな顧客接点の獲得」と捉えるかで、数年後の競争力に大きな差が生まれるでしょう。