投稿者 global-ai-media 
Eコマースプラットフォーム大手Shopifyのハーリー・フィンケルスタイン社長は、AIエージェントが消費者に代わって買い物を行う「エージェンティック・コマース（Agentic Commerce）」の台頭により、ブランドの知名度や広告予算よりも製品そのものの価値が問われる「実力主義」の市場が到来すると予測しました。本記事では、このパラダイムシフトが日本のEコマースや企業のマーケティング戦略にどのような変革を迫るのか、技術的背景と日本特有の商習慣を踏まえて解説します。
「検索」から「代行」へ：自律型AIエージェントの台頭
生成AIの活用フェーズは、人間がチャットボットに質問して回答を得る段階から、AIが自律的にタスクを計画・実行する「AIエージェント（Agentic AI）」の段階へと移行しつつあります。Shopifyのフィンケルスタイン社長が提唱する「エージェンティック・コマース」とは、このAIエージェントがユーザーの好みを学習し、膨大な商品の中から最適なものを自律的に選定、あるいは購買まで代行する未来像を指します。
これまでのEコマースは、消費者が自ら検索し、広告やインフルエンサーの影響を受けながら商品を比較検討するプロセスが一般的でした。しかし、AIエージェントが介在することで、このプロセスは劇的に合理化されます。エージェントは感情的な広告コピーよりも、スペック、価格、レビューの信頼性、配送条件といった「構造化されたデータ」を冷徹に評価するためです。
広告予算より「品質」：実力主義（Merit-based）への回帰
フィンケルスタイン氏が指摘する最大のポイントは、AIエージェントによる購買が市場を「実力主義（Merit-based Shopping）」に変えるという点です。人間は認知バイアスや大規模な広告キャンペーンに影響されやすいですが、AIはロジックに基づいて商品を推奨・選定します。
これは、莫大な広告予算を持たない中小ブランドやD2C（Direct to Consumer）企業にとっては追い風となる可能性があります。製品の品質が高く、顧客満足度（レビューの質）が高ければ、AIエージェントによって「最適な選択肢」としてピックアップされる確率が高まるからです。一方で、イメージ戦略だけで品質が伴わないブランドにとっては、厳しい選別の時代が訪れることを意味します。
日本企業が直面する課題：非構造化データの壁
この潮流を日本国内の状況に当てはめた場合、多くの企業が直面するであろう課題が「データ構造の未整備」です。
日本のECサイトや商品ページは、画像の中に文字情報を埋め込む（いわゆる「文字入り画像」）文化が根強く、LP（ランディングページ）においても情緒的な訴求が重視される傾向にあります。これらは人間の目には魅力的ですが、AIエージェントにとっては「読み取りにくいデータ」に他なりません。AIが商品を正しく評価するためには、スペック、素材、サイズ、在庫状況などがテキストデータとして構造化され、API等を通じて機械可読な状態で提供されている必要があります。
「おもてなし」や「雰囲気」を重視する日本の商習慣と、ドライなデータ処理を求めるAIエージェントの間にはギャップが存在します。このギャップを埋めるためのPIM（商品情報管理）システムの整備や、データの構造化が急務となるでしょう。
「AIに選ばれる」ための新たなSEO
これまでWebマーケティングの主戦場は「Google検索でいかに上位表示されるか（SEO）」でした。しかし今後は、「AIエージェントにいかに自社商品を認識・推奨してもらうか」という、いわば「AIO（AI Optimization）」や「LLM最適化」と呼ばれる領域が重要になります。
具体的には、正確で詳細なメタデータの整備、信頼性の高いサードパーティレビューの蓄積、そしてAIがハルシネーション（もっともらしい嘘）を起こさないための明確な情報提供が含まれます。また、AIエージェントはプラットフォームを横断して情報を収集するため、自社サイトだけでなく、マーケットプレイスやSNS上のデータ整合性を保つガバナンスも重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
Shopifyの予測は、単なる海外のトレンドではなく、国内の小売・サービス業にも遠からず波及する構造変化です。意思決定者や実務担当者は以下の点に留意すべきでしょう。
- 「機械可読性」の優先度向上：商品やサービス情報を、人間が見るためのカタログとしてだけでなく、AIが読み込むためのデータベースとして再設計する必要があります。画像内のテキスト情報のテキスト化や、詳細なスペック情報の構造化を進めてください。
- マーケティング指標の再定義：インプレッション数やクリック率だけでなく、「AIによる推奨率」や「データ品質スコア」が重要なKPIになる可能性があります。広告依存からの脱却と、製品力・データ発信力へのリソース配分を見直す時期に来ています。
- ガバナンスと責任分界点の整理：AIエージェントが意図しない商品を誤発注した場合の返品ルールや、AIによる推奨バイアスへの対応など、法務・コンプライアンス面での準備も必要です。特に日本の消費者は失敗に対する許容度が低いため、透明性の高い情報開示が信頼の鍵となります。
AIエージェント時代の到来は、真に価値ある製品を作る企業が正当に評価されるチャンスでもあります。技術的な準備と実直な製品開発の両輪で備えることが求められています。