投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は、マーケティングを「コンテンツ生成の自動化」から「購買プロセスの代行」へとシフトさせつつあります。顧客自身が検索や比較を行わず、AIエージェントが自律的に商品を評価・選定する時代において、企業は誰に向けて情報を発信すべきなのか。ハーバード・ビジネス・レビューの最新論考を起点に、日本企業が備えるべき「対アルゴリズム」戦略と技術的基盤について解説します。
AIが「顧客」として振る舞う新たなフェーズ
ハーバード・ビジネス・レビュー（HBR）が指摘する通り、AIは今、マーケティングの在り方を二つの側面から覆そうとしています。一つは多くの企業が既に取り組み始めている「マーケターの業務支援（コンテンツ生成や分析）」ですが、より破壊的で重要な変化はもう一方の側面、すなわち「AIが消費者の代理人（エージェント）として購買プロセスを実行する」という点にあります。
これまでのカスタマージャーニーは、人間が検索し、広告を目にし、比較サイトを閲覧し、感情や直感を含めて意思決定を行うものでした。しかし、高度な推論能力を持つAIエージェントの普及により、このプロセスの大部分が「アルゴリズムの中」で完結するようになります。ユーザーが「予算10万円以内で、今の私のスキルレベルに最適なカメラを探して注文しておいて」と指示すれば、AIが仕様書を読み込み、価格を比較し、在庫を確認して決済まで完了させる未来は、技術的にはすでに射程圏内です。
「人」ではなく「アルゴリズム」に選ばれるための最適化
もし購買決定の主体が人間からAIへ移行するのであれば、従来のマーケティング手法の多くは無力化します。AIは派手なバナー広告に目を留めませんし、インフルエンサーの笑顔に情緒的な影響を受けることもありません。AIが重視するのは「正確なスペック情報」「API経由での在庫確認の可否」「信頼できる第三者レビューの定量データ」です。
これは、SEO（検索エンジン最適化）が、GEO（Generative Engine Optimization：生成AIエンジン最適化）あるいはAIO（Answer Engine Optimization）へと変質することを意味します。企業は、人間のための「見栄えの良いランディングページ」だけでなく、AIエージェントが読み取りやすい「構造化データ」を整備する必要があります。
日本企業のWebサイトに潜む「構造化」の課題
ここで日本のデジタル環境特有の課題が浮き彫りになります。日本の多くの企業サイト、特にB2B企業の製品ページは、詳細な仕様が画像化されたテキストや、PDFファイルの中に閉じ込められているケースが散見されます。人間には親切な「カタログ形式」であっても、機械可読性（マシンリーダビリティ）の観点からは非常にアクセスしづらい情報源となってしまいます。
AIエージェントに自社製品を候補としてピックアップしてもらうためには、製品情報をデータベースとして整理し、クローラーやAPIが容易に解釈できる形式で公開することが、これまで以上に重要な競争優位性となります。
B2B取引における「自動交渉」と商習慣の壁
さらに踏み込んだ未来として、AI同士による価格交渉や条件調整の可能性も示唆されています。しかし、日本国内の商習慣において、これをそのまま適用するにはハードルがあります。日本では「相見積もり」や「担当者間の関係性（義理・人情）」、そして複雑な「稟議プロセス」が購買決定に大きく影響するためです。
とはいえ、定型的な消耗品の発注や、仕様が明確なSaaSの選定などでは、AIによる自動化が先行して進むでしょう。日本企業としては、まず「AIが処理可能な領域」と「人間によるハイタッチな営業が必要な領域」を明確に切り分け、前者のフリクション（摩擦）を極限まで減らすシステム設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の経営層やプロダクト担当者が意識すべきポイントは以下の3点に集約されます。
- 情報の「マシンリーダビリティ」を高める：
自社サイトやECプラットフォームの情報が、AIにとって読みやすい構造（Schema.orgの実装やAPIの公開など）になっているかを見直してください。画像内の文字やPDFへの依存を減らし、テキストデータとして正規化することが、「AIに選ばれる」ための第一歩です。 - 「感情」と「実利」のマーケティング分離：
人間向けのブランディング（感情訴求）と、AIエージェント向けのスペック提示（論理・データ訴求）を明確に分けた戦略が必要です。特にB2Bにおいては、AIが一次選定を行うことを前提としたホワイトペーパーや技術資料の整備が急務です。 - ガバナンスと責任分界点の明確化：
AIエージェントが誤った商品を発注した場合や、意図しない価格で成約してしまった場合の法的責任や対応フローを検討しておく必要があります。日本の法規制や商慣習に照らし合わせ、どこまでを自動化し、どこで人間の承認（Human-in-the-loop）を挟むか、リスク管理の観点からルールを策定してください。