投稿者 global-ai-media 
若年層を中心に、商品選びや価格比較を「AIエージェント」に任せる消費行動が広がりつつあります。従来の検索型ショッピングから対話・提案型へのシフトが進む中、日本企業はどのように顧客接点を再構築し、データ基盤を整備すべきか。最新のグローバル動向を起点に、国内実務への適用とリスク対策を解説します。
購買行動の変容：検索疲れとAIへの信頼
米国メディアAxiosが取り上げたSAP Emarsysのデータによると、Z世代やミレニアル世代の58%が、価格比較や商品推奨を行う「AIエージェント」を信頼すると回答しています。これは、ECサイトにおけるユーザー体験（UX）の大きな転換点を示唆しています。
これまで私たちは、検索窓にキーワードを打ち込み、大量の商品リストから自力でスペックや価格を比較する「検索型」の購買を行ってきました。しかし、情報過多による「検索疲れ」や「決断疲れ」が顕在化する中で、ユーザーの意図を汲み取り、最適な選択肢を自律的に提案してくれるAIエージェントへの需要が高まっています。
ここで言うAIエージェントとは、単なるチャットボットではありません。大規模言語モデル（LLM）を基盤とし、ユーザーの曖昧な要望（例：「今週末のキャンプに最適な、初心者でも扱いやすいテントと寝袋のセットを探して」）を解釈し、在庫データやレビュー、価格情報を横断的に分析して回答を生成するシステムを指します。
日本市場における「おもてなし」とAIの融合
日本市場において、このトレンドはどう解釈すべきでしょうか。日本の消費者は世界的に見てもサービス品質への要求水準が高く、失敗のない買い物を重視する傾向があります。丁寧な接客（おもてなし）をデジタルの世界で再現することは、長らくECの課題でした。
生成AIを活用したコンシェルジュ機能は、日本の商習慣と親和性が高いと言えます。例えば、家電量販店やアパレル店舗で行われているような、顧客のライフスタイルや好みに寄り添った提案を、オンライン上で24時間365日提供できる可能性があるからです。しかし、ここには大きな落とし穴も存在します。
ハルシネーションリスクとブランド毀損
企業が最も警戒すべきは、AIによる「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」です。グローバルな事例では、AIが実在しない商品を勧めたり、誤ったスペックを回答したりするケースが散見されます。
日本の消費者契約法や景品表示法の観点からも、AIが誤った情報に基づいて商品を販売した場合、企業側の責任が問われるリスクがあります。また、一度失った信頼を取り戻すのが難しい日本の文化において、不正確なAIの回答はブランド毀損に直結します。
したがって、生成AIを顧客接点に導入する際は、RAG（検索拡張生成）技術を用いて社内の正確な製品データベースのみを参照させる仕組みや、回答の根拠を提示するUI設計が不可欠です。完全に自律的なAIに任せるのではなく、最終確認のフェーズを設ける、あるいは特定のシナリオに限定して導入するといった「ガードレール」の設置が、実務上の最優先事項となります。
サイロ化したデータの統合が先決
AIエージェントが的確な提案を行うためには、顧客の購買履歴、閲覧履歴、問い合わせ内容などのデータが統合されている必要があります。しかし、多くの日本企業では、ECサイト、実店舗（POS）、コールセンター、アプリのデータがバラバラに管理されている「データのサイロ化」が依然として課題です。
どれほど高性能なLLMを導入しても、参照するデータが断片化していれば、AIは文脈を無視した的外れな提案しかできません。AI活用を急ぐ前に、まずはCDP（カスタマーデータプラットフォーム）の整備や、プライバシーポリシーに則ったデータ利用許諾の取得など、足元のデータガバナンスを固めることが、結果としてAI活用の近道となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流と日本の実情を踏まえ、意思決定者や実務担当者が意識すべきポイントは以下の3点です。
- 「検索」から「対話」へのUX再設計：
既存の検索機能を単にAIに置き換えるのではなく、顧客が抱える課題解決（ジョブ）を対話でどう支援できるかを設計してください。特にスペック比較が複雑な商材（金融、家電、旅行など）では、AIエージェントによる支援効果が高まります。 - 正確性の担保とリスク管理：
「嘘をつかないAI」の実装が必須です。RAGアーキテクチャの採用、回答精度の継続的なモニタリング（MLOps）、そしてAIが回答できない場合の人間へのエスカレーションフローを事前に設計してください。法務・コンプライアンス部門を初期段階から巻き込むことが重要です。 - データ基盤への投資：
AIは魔法の杖ではなく、データを処理するエンジンに過ぎません。社内に散在する顧客データや商品データを統合し、AIが読み取り可能な形式（ベクトルデータベース化など）で整備することにリソースを割いてください。これが競合他社との差別化要因となります。