投稿者 global-ai-media 
Googleが検索エンジンとGeminiにおいて、ユーザーに代わってショッピングを行うAIエージェント機能の強化を進めています。この動きは、AIが単なる情報提示から「実世界の行動（アクション）」へと踏み込む重要な転換点ですが、同時に独占禁止法やプライバシーの観点から規制当局の監視も強めています。本稿では、このグローバルな動向が日本のEC市場や企業システムに及ぼす影響と、実務者が取るべき対策について解説します。
「検索」から「代行」へ：エージェント型AIの本格化
Googleが検索および対話型AI「Gemini」においてショッピング機能を強化している動きは、生成AIのトレンドが「情報の生成・要約」から「自律的なタスク実行（エージェント機能）」へとシフトしていることを象徴しています。これまでのAIは、ユーザーが欲しい商品のリンクを提示する役割にとどまっていましたが、新たな機能は「ユーザーの代わりに購入手続きまで行う」ことを目指しています。
技術的には、これはLLM（大規模言語モデル）から、ツール操作やAPI連携を含んだ「LAM（Large Action Model：大規模アクションモデル）」への進化と言えます。日本の実務者にとっては、顧客接点が「ウェブサイトへの訪問」から「AIとの対話内での完結」に変わる可能性を示唆しており、既存のUI/UXやカスタマージャーニーを根本から見直す必要性が生じるでしょう。
規制当局の懸念とプラットフォームリスク
Bloombergの報道によれば、このGoogleの動きに対し、エリザベス・ウォーレン上院議員をはじめとする米国の規制当局や政治家が監視の目を強めています。懸念の中心は、プラットフォーマーによる市場の独占と、消費者の選択権がアルゴリズムによって操作されるリスクです。
日本企業にとっても、これは対岸の火事ではありません。AIが特定の製品を「推奨」から「購入」までシームレスに繋げる過程で、どの商品が選ばれるかのロジックがブラックボックス化すれば、公正取引委員会などの監視対象となる可能性があります。また、企業側としては、Google等のプラットフォームに依存しすぎると、顧客データや商流を握られ、自社ブランドとの直接的な接点を失う「中抜き」のリスクも考慮しなければなりません。
SEOからAIO（AI Optimization）への転換
AIエージェントが購買を代行する世界では、従来のような「検索結果の1ページ目に表示されること」を目指すSEO（検索エンジン最適化）だけでは不十分になります。AIが正確に自社商品を認識し、学習し、推奨リストに加えるための「AIO（AI最適化）」や、正確な構造化データの整備が急務となります。
特に日本のECサイトやサービスサイトは、画像の中にテキストを埋め込むなど、機械可読性（Machine Readability）が低いケースが散見されます。AIエージェントが情報を正しく取得できなければ、購買の選択肢にすら入らないリスクがあります。商品スペック、在庫状況、価格、配送オプションなどを、APIや構造化データとしてリアルタイムかつ正確にAIへ供給できる体制が、今後の競争優位性を左右します。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの動向とそれに伴う規制の動きを踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点に留意して戦略を練るべきです。
- 「機械可読性」の向上を最優先に：
自社の商品・サービス情報が、人間だけでなくAIエージェントにとっても理解しやすい形式（構造化データ、API整備）になっているか点検してください。これが次世代のSEO対策となります。 - プラットフォーム依存のリスク分散：
巨大テック企業のAIエージェントに販路を依存する利便性は高い一方で、アルゴリズム変更や規制による機能停止のリスクがあります。自社独自のアプリやダイレクトチャネルの価値（ロイヤリティプログラムや独自の体験）を強化し、並行して育てる必要があります。 - AIガバナンスと透明性の確保：
自社でAIを活用したレコメンドや購買支援を行う場合は、なぜその商品を勧めたのかという「説明可能性」を担保してください。日本の消費者は安心・安全を重視する傾向が強いため、ブラックボックスなAIよりも、根拠が明確なAIの方が受容されやすいでしょう。 - 法規制のモニタリング：
米国での議論は、遅れて日本の規制（独占禁止法や景品表示法、AI事業者ガイドライン等）にも波及します。法務・コンプライアンス部門と連携し、グローバルな規制動向をプロダクト開発の初期段階から織り込んでおくことが重要です。