投稿者 global-ai-media 
生成AIは「対話」から「行動」へと進化しており、AIエージェントが人間に代わって商品の検索から購入までを行う「エージェンティック・コマース（Agentic Commerce）」が現実味を帯びています。GoogleとOpenAIがそれぞれ主導権を握ろうとする標準化の動きを解説し、日本の小売・EC事業者が今から準備すべきデータ基盤とガバナンスについて考察します。
「人間が探す」から「AIが代行する」時代へ
生成AIの進化における次の大きな波として、「エージェンティックAI（Agentic AI）」が注目を集めています。これは、AIが単に質問に答えるだけでなく、ユーザーの意図を汲み取り、ウェブ上のサービスと連携して具体的なタスク（予約、購入、交渉など）を完遂する自律的な振る舞いを指します。特に小売・EC業界においては、AIエージェントが購買プロセスを代行する「エージェンティック・コマース」への移行が始まっています。
元記事で触れられているGoogleのUCP（Universal Commerce Protocolのような概念的枠組みと推察されます）やOpenAIのACP（Agentic Commerce Protocol）といった用語は、AIエージェントが外部のECサイトとどのように通信し、在庫確認や決済を行うかという「標準プロトコル」を巡る覇権争いを象徴しています。かつてウェブ検索の覇権を巡ってHTMLの解釈やSEO（検索エンジン最適化）が重要視されたように、今後は「AIO（AI最適化）」、つまり自社商品をいかにAIエージェントに正しく認識させ、購入させるかが競争の核心となります。
UIからAPIへ：インターフェースの構造転換
これまでのECサイトは「人間の目」に魅力を伝えるためのUI（ユーザーインターフェース）設計に注力してきました。美しい写真、読みやすい説明文、直感的なボタン配置などです。しかし、顧客がAIエージェントになる場合、求められるのは「機械可読性（Machine Readability）」です。
AIエージェントは画像を「見る」ことはできても、その背後にある在庫データ、配送オプション、正確なスペック、返品ポリシーなどを構造化データとして正確に読み取る必要があります。GoogleやOpenAIが策定しようとしているプロトコルは、こうしたデータを標準化し、エージェントが迷わずにトランザクション（取引）を実行するための規格です。
もし自社のECサイトがこれらの標準に対応していなければ、ChatGPTやGeminiのようなAIアシスタント経由での注文を受けられない、あるいはAIが誤情報をユーザーに伝えてしまうリスクが高まります。これは、将来的な販売チャネルを一つ失うことと同義になりかねません。
日本企業におけるリスクとガバナンス
日本企業がこのトレンドに向き合う際、特有の商習慣やリスク許容度が課題となります。AIエージェントによる自動購入は利便性が高い反面、「AIが勝手に注文した」「意図した商品と違うものが届いた」といったトラブルが発生した際の責任分界点が曖昧になりがちです。
特に日本の消費者はサービス品質への要求水準が高く、配送ミスや商品説明の齟齬に対して厳しい目を持ちます。AIエージェントが介在することで発生するハルシネーション（もっともらしい嘘）による誤購入リスクを、企業側がどこまでシステム的に防げるかが問われます。また、個人情報保護法や特定商取引法などの法的観点からも、AIによる代理購入プロセスがどのように扱われるか、ガイドラインの整備を注視する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの標準化競争が落ち着くのを待つのではなく、日本企業は以下の3点において「エージェンティック・コマース」への準備を進めるべきです。
1. 構造化データの徹底整備
AIエージェントが商品を正しく理解できるよう、Schema.orgなどの国際標準に基づいた構造化データの整備を急ぐ必要があります。これは現在のSEO対策としても有効ですが、将来的には「AIのためのカタログ作り」となります。商品スペック、在庫状況、価格などがAPI経由でリアルタイムかつ正確に取得できる状態を目指してください。
2. 「人間用」と「AI用」のデュアル対応
既存のECサイト（人間用）を維持しつつ、AIエージェントがアクセスするためのAPIエンドポイントやプラグイン対応（ChatGPT Plugins等の後継規格）を検討する必要があります。特に受発注システムのレガシー化が進んでいる日本企業においては、システム刷新のタイミングで「外部AIとの接続性」を要件に含めることが重要です。
3. 責任と信頼の設計
AIエージェント経由の注文に対するキャンセルポリシーや、AIの誤認によるトラブル時の対応フローをあらかじめ策定しておくべきです。技術的な接続だけでなく、「AIエージェントを一人のお客様としてどう遇するか」という、ある種の「デジタルなおもてなし」の設計が、信頼を重視する日本市場での成功の鍵となるでしょう。