投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は、AIが単なる対話相手から、人の代わりにタスクを実行する「エージェント」へと役割を変えつつあります。消費者がAIエージェントに買い物を委任する時代、企業は誰に向けてマーケティングを行い、どのようなプロダクト情報を提供すべきなのでしょうか。ハーバード・ビジネス・レビューの議論を起点に、日本の商習慣を踏まえた実務的視点を解説します。
「人間」から「AIエージェント」へ：消費行動の主体の変化
これまで、ECサイトやB2Bの受発注システムにおける「ユーザー」は、間違いなく人間でした。しかし、大規模言語モデル（LLM）の推論能力向上に伴い、自律的に計画を立てて行動する「AIエージェント」が、人間の代わりに商品を選定し、購買手続きまで代行する未来が現実味を帯びてきています。
ハーバード・ビジネス・レビューの記事でも指摘されているように、AIエージェントが購買プロセスに入り込むことは、ブランドにとって「顧客」の定義が変わることを意味します。これまで重要視されてきた感情に訴える広告や、視覚的なWebデザインの重要性が相対的に低下し、代わりに「AIが理解しやすい論理的なデータ構造」や「客観的な評価指標」が購買決定の鍵を握るようになります。
特にデジタルネイティブと呼ばれるZ世代やα世代であっても、AIへの完全な委任には慎重な姿勢を見せており、AIエージェントの普及は「補助的なリサーチ」から始まり、徐々に「日用品の自動補充」や「一次選定の代行」へと段階的に進むと考えられます。
検索エンジン最適化（SEO）から「AIエージェント最適化」へ
AIエージェントが情報収集を行う際、従来のSEO（検索エンジン最適化）とは異なるアプローチが必要になります。これを一部ではAEO（Answer Engine Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）と呼び始めていますが、本質は「AIにとっての読みやすさ」です。
人間は曖昧な表現や情緒的なキャッチコピーを好む場合がありますが、AIエージェントは仕様、価格、在庫状況、配送条件、第三者によるレビューといった「構造化されたデータ」を重視します。もし、日本企業のWebサイトがPDFのカタログ画像ばかりで構成されていたり、詳細な仕様がログイン後の画面に隠されていたりする場合、AIエージェントはその商品を「評価不能」として候補から除外するリスクがあります。
APIを通じた情報提供や、schema.orgなどの標準化されたマークアップを用いたサイト構築は、エンジニアリングの観点だけでなく、マーケティング戦略としても不可欠になります。
日本の商習慣における「阿吽の呼吸」とAIの論理性
日本市場において特有の課題となるのが、いわゆる「ハイコンテクスト」な商習慣です。特にB2B領域では、長年の付き合いや「阿吽の呼吸」で取引が決まることが少なくありません。しかし、AIエージェントは過去のデータと明示された条件に基づいて冷徹に最適解を導き出します。
例えば、資材調達やSaaS選定において、AIエージェントが導入されると、「営業担当者が足繁く通ってくれたから」という情緒的な理由は通用しづらくなります。これは、営業力に依存してきた企業にとっては脅威ですが、高品質な製品を持ちながら営業リソースが不足している地方の中小企業やスタートアップにとっては、公平に評価されるチャンスが増えることを意味します。
一方で、AIエージェントによる自動購買が進むと、予期せぬ「ハルシネーション（事実と異なる情報の生成）」による誤発注や、アルゴリズムのバイアスによる特定ベンダーへの偏りといったリスクも生じます。企業はAIを活用する側としても、AIに選ばれる側としても、ガバナンスと透明性の確保が急務となります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントが台頭する時代において、日本企業が取るべき具体的なアクションと実務への示唆を整理します。
1. 商品データの構造化とAPIファーストへの転換
自社の商品・サービス情報を、AIが機械的に読解可能な形式（構造化データ）で整備してください。PDFや画像内のテキストはAIにとって読み取りコストが高く、不正確になりがちです。APIを通じて正確なスペック、価格、在庫情報をリアルタイムに提供できる体制は、AIエージェントに「選ばれる」ための必須条件となります。
2. 「信頼」のデジタル化と可視化
AIエージェントは、ネット上のレビューや第三者評価を重要なシグナルとして扱います。日本企業が得意とする「品質」や「アフターサポート」の良さを、デジタル上で検証可能なデータ（認証取得、数値化された顧客満足度、公開されたSLAなど）として可視化することが重要です。漠然とした「安心感」ではなく、エビデンスベースの信頼構築が求められます。
3. ハイブリッドな顧客接点の設計
すべてがAIに置き換わるわけではありません。定型的な消耗品の購入や初期リサーチはAIエージェントが担い、最終的な意思決定や複雑な要件定義は人間が行うという分業が進みます。したがって、AI向けの「ロジカルな情報提供ルート」と、人間向けの「ホスピタリティある対応ルート」を明確に分け、シームレスに連携させるUXデザインが競争優位の源泉となります。