投稿者 global-ai-media 
ハーバード・ビジネス・レビューの最新記事は、AIが単なる対話相手から、タスクを自律的に実行する「Agentic AI」へと進化する中でのブランド戦略の変化を示唆しています。消費者が購買プロセスの一部をAIに委ね始める未来を見据え、日本企業が今のうちから整備すべきデータ構造やガバナンス、そしてマーケティングの再定義について解説します。
「チャットボット」から「エージェント」への進化
生成AIの活用は、これまでの「人間が質問し、AIが答える」という対話型（Chatbot）のフェーズから、より高度な「人間が目標を与え、AIが自律的に計画・実行する」というエージェント型（Agentic AI）のフェーズへと移行しつつあります。ハーバード・ビジネス・レビュー（HBR）が取り上げているように、現時点では多くの消費者が購買の最終決定までをAIに完全に委任しているわけではありません。しかし、情報収集、比較検討、そして候補の絞り込みというプロセスにおいて、Google検索の代わりにPerplexityやChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）を利用する動きは確実に加速しています。
これは企業にとって、自社の製品やサービスが「人間にとって魅力的であるか」だけでなく、「AIエージェントにとって理解しやすく、推奨しやすいか」が重要になることを意味しています。
SEOから「AIO（AI Optimization）」へ
従来、Webマーケティングの主戦場はSEO（検索エンジン最適化）でした。しかし、Agentic AIの普及に伴い、企業は「AIO（AI最適化）」を意識する必要があります。AIエージェントは、きらびやかな広告バナーや情緒的なキャッチコピーよりも、正確な仕様データ、最新の在庫情報、明確な価格体系、そして信頼できる第三者のレビューを重視します。
日本企業のWebサイトは、画像の中にテキスト情報を埋め込んでしまったり、PDFでしか情報を公開していなかったりと、機械可読性（Machine Readability）が低いケースが散見されます。AIエージェントが自社製品を正しく認識し、ユーザーの代理として選択肢に入れるためには、構造化データの整備やAPIによる情報提供が不可欠となります。
日本市場における「信頼」と「責任」の所在
日本国内でAgentic AIを活用、あるいはAIエージェントをターゲットとする際に最大のハードルとなるのが、商習慣における「正確性への要求」と「責任分界点」です。もしAIエージェントが誤った商品を注文したり、不適切なプランを契約したりした場合、その責任はAIベンダーにあるのか、AIを利用したユーザーにあるのか、それとも情報を提供した企業にあるのか、法的な議論はまだ発展途上にあります。
特に日本の消費者はサービス品質への期待値が高く、AIによるハルシネーション（もっともらしい嘘）がクレームに直結するリスクがあります。したがって、企業側としては、AIエージェントに対して「曖昧さを排除した正確なデータ」を提供し続けるパイプラインの構築が、技術的な課題であると同時に、ブランドを守るためのコンプライアンス上の課題となります。
日本企業のAI活用への示唆
Agentic AIの普及を見据え、日本の意思決定者や実務者は以下の3点に着目して準備を進めるべきです。
1. 情報の「機械可読性」を高める
自社の商品情報やサービス内容が、LLMやAIエージェントにとって読み取りやすい形式（構造化データ、API経由での提供など）になっているかを見直してください。「人間が見て美しいサイト」と「AIが理解しやすいデータ構造」の両立が求められます。
2. 「選ばれるためのロジック」を再定義する
AIは論理とデータに基づいて推奨を行います。情緒的なブランディングも引き続き重要ですが、スペック、価格、納期、サステナビリティ対応など、AIが比較演算に使用するパラメータにおいて競合優位性を明確にデータ化しておく必要があります。
3. ガバナンスとリスク管理の先行投資
自社が開発するAIエージェントが顧客対応を行う場合、あるいは顧客のAIエージェントからのアクセスを受け入れる場合、予期せぬ挙動に対する安全装置（ガードレール）の実装が不可欠です。技術的な検証だけでなく、法務部門と連携した利用規約の改定や免責事項の整理を、実用化の前段階から進めておくことが肝要です。