投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は「対話」から「行動」へとシフトしており、AIがユーザーに代わって商品購入や契約を行う「エージェント型コマース」が現実味を帯びてきました。しかし、AIがユーザーの意図を誤解して高額商品を購入してしまった場合、その責任は誰にあるのでしょうか。本稿では、最新の議論を参考にしつつ、日本企業が直面する法的・倫理的課題と、実装に向けたガバナンスのあり方を解説します。
「提案」から「代行」へ：Agentic AIがもたらす変化
これまでの生成AI活用は、リサーチやコンテンツ生成といった「支援・提案」が中心でした。しかし現在、技術の潮流は、AIが自律的にツールを操作し、タスクを完遂する「エージェント型AI（Agentic AI）」へと急速に移行しています。特にEコマースや金融取引の分野では、AIがユーザーの好みを学習し、最適な商品の選定から決済（購入）までを代行する「エージェント型コマース」の可能性が模索されています。
これは極めて利便性が高い一方で、企業にとっては新たなリスク領域への参入を意味します。従来のレコメンデーションエンジンであれば「お勧めを表示する」までが仕事でしたが、エージェントは実際に「財布を開く」権限を持つことになるからです。
AIが「誤解」して購入した場合の責任分界点
元記事でも指摘されている通り、最大のリスクの一つは「AIによるユーザー意図の誤認」です。例えば、ユーザーが「いつもの洗剤を買っておいて」と頼んだ際、AIが文脈を読み違えて、不必要に高価な業務用サイズやプレミアム版を注文してしまった場合を想像してください。
このとき、法的には「誰が注文したことになるのか」が問われます。ユーザー自身の指示に基づく代理行為とみなされるのか、それともAI（プラットフォーム側）のシステムエラー（錯誤）として扱われるのか。従来のプログラムであれば「バグ」として処理される問題も、LLM（大規模言語モデル）の確率的な挙動が介在することで、原因の特定と責任の所在が曖昧になる可能性があります。
日本の法規制と商習慣における留意点
日本国内でこのようなサービスを展開する場合、電子消費者契約法（電子契約法）や民法の「錯誤」に関する規定が深く関わってきます。日本では、消費者が申し込み内容を確認する機会が適切に設けられていない場合、操作ミスによる契約の無効を主張できるルールがあります。
AIが「自律的」に動くとしても、最終的な決済確定の前に「この内容で注文しますか？」という人間による確認ステップ（Human-in-the-loop）を挟まない設計は、日本の法制度および消費者保護の観点からは極めてリスクが高いと言えます。また、日本の消費者は欧米に比べて品質や正確性への要求水準が高いため、一度でも「勝手に変なものを買われた」という事象が発生すれば、サービス全体の信頼が崩壊する危険性があります。
信頼されるAIエージェントのUX設計
技術的な精度向上はもちろんですが、実務的には「UX（ユーザー体験）によるリスクコントロール」が重要になります。AIにどこまでの権限（予算上限、カテゴリ制限など）を委譲するかをユーザーが細かく設定できるインターフェースや、AIがなぜその商品を選んだのかという「説明可能性（Explainability）」を提示する機能が不可欠です。
また、プラットフォーム側が自社利益のために特定の高額商品をAIに推奨させるようなアルゴリズム（ダークパターン）が含まれていないことを証明する、透明性の担保も求められるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
エージェント型コマースの普及を見据え、日本の企業やエンジニアは以下の点を意識して開発・導入を進めるべきです。
1. 段階的な権限委譲と安全弁の設置
いきなりフルオートの決済を導入するのではなく、まずは「カートに入れるまで」を自動化し、決済は人間が行う形式から始めるべきです。完全自動化する場合でも、決済金額の上限設定や、キャンセルポリシーの柔軟化など、フェイルセーフな仕組みを前提とする必要があります。
2. 責任範囲の明確化と規約の整備
利用規約において、AIの判断ミスによる誤購入が発生した場合の補償範囲や、返品・返金のプロセスを具体的に定めておく必要があります。日本の商習慣に合わせ、トラブル時のサポート体制（AIではなく人間による対応）を充実させることも差別化要因となります。
3. ガバナンスと透明性の確保
AIがどのようなロジックで商品を選定しているか、特定のサプライヤーを優遇していないかといった公正性は、将来的に規制の対象となる可能性があります。AIガバナンスの観点から、ログの保存と監査可能な体制を今のうちから構築しておくことが推奨されます。
4. 社内B2B領域からの実験的導入
消費者向け（B2C）の展開はリスクが高いため、まずは社内の備品購入や調達業務など、B2B領域や社内オペレーションにおけるエージェント活用からノウハウを蓄積するのが賢明なアプローチです。