投稿者 global-ai-media 
オーストラリアで実証が進む「AIエージェントによる買い物代行」は、Eコマースのあり方を根底から覆す可能性を秘めています。しかし、そこには小売業者との軋轢という新たな課題も浮上しています。本記事では、グローバルの最新事例を紐解きながら、日本企業が備えるべき「マシン・カスタマー（機械の顧客）」時代の戦略とガバナンスについて解説します。
「提案」から「実行」へ進化するAIエージェント
生成AIの進化は、単に質問に答えるチャットボットの域を超え、ユーザーの代わりにタスクを完遂する「AIエージェント」のフェーズへと移行しつつあります。最近、オーストラリアなどのAPAC地域で注目されているのは、AIが商品を検索するだけでなく、ユーザーに代わって「予約」や「購入」のトランザクション（取引）までを実行する事例です。
これまでのEコマースは、ユーザー自身が商品を比較検討し、カートに入れ、決済を行うプロセスが前提でした。しかし、AIエージェントの普及は、このプロセスをAIが自律的に代行する世界観を提示しています。これは、大規模言語モデル（LLM）が外部のツールやAPIと連携し、具体的な行動を起こす能力を獲得したことによる必然的な流れです。
小売業者が抱く警戒心と「中抜き」のリスク
一方で、こうした技術の進展に対し、現地の小売業者からは懸念の声も上がっています（Retailers revolt）。なぜなら、AIエージェントが普及すれば、ブランドと消費者の直接的な接点が希薄化する恐れがあるからです。
AIが「最安値」や「最短配送」といった論理的なパラメータだけで商品を自動選別するようになれば、企業が長年築き上げてきたブランドストーリーや、ウェブサイト上の巧みなUX（ユーザー体験）設計が無視される可能性があります。また、AIボットによる大量のアクセスがサーバーに負荷をかける一方、実際の購入につながらないトラフィックが増加することも、小売側にとっては技術的なリスクとなります。
この「AIによるゲートキーパー化」は、かつて検索エンジンや比較サイトが台頭した際にも議論されましたが、AIエージェントは「意思決定」と「決済」にまで深く介入する点で、よりドラスティックな変化をもたらします。
日本市場における「マシン・カスタマー」の可能性
日本国内に目を向けると、少子高齢化による人手不足や生産性向上の要請から、こうした「購買代行AI」への潜在ニーズは高いと言えます。特にB2B領域における間接材の調達や、出張手配などの定型業務においては、AIエージェントによる自動化が業務効率化の切り札になり得ます。
しかし、日本の商習慣や法規制を鑑みると、いくつかのハードルが存在します。まず、電子商取引における「誤発注」の扱いです。AIが意図しない高額商品を購入した場合、その責任はユーザーにあるのか、AIベンダーにあるのか、あるいは注文を受けた小売店側がキャンセルに応じる義務があるのか。民法や電子消費者契約法との整合性を整理する必要があります。
また、日本企業は「おもてなし」や「顧客との信頼関係」を重視する傾向があります。AIという無機質な代理人が間に入ることで、顧客ロイヤルティをどう維持するかは、マーケティング部門にとって新たな課題となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流と日本の現状を踏まえ、企業が意識すべきポイントは以下の通りです。
1. 「SEO for AI」への備え
人間ではなく「AIに選ばれる」ための情報整備が必要です。ウェブサイトの構造化データ（Schema.orgなど）を整備し、商品スペック、価格、在庫情報をAIが正確に読み取れる形に標準化することが、今後の販売戦略において重要になります。
2. 敵対するのではなく、APIを開放する戦略
AIエージェントを「アクセスをブロックすべきボット」とみなすか、「新たな優良顧客（マシン・カスタマー）」とみなすかで対応が分かれます。先進的な企業は、自社の在庫・決済システムに安全にアクセスできるAPIを整備し、特定の信頼できるAIエージェントからの注文をスムーズに受け入れる体制を構築すべきです。
3. ガバナンスと責任分界点の明確化
自社で購買代行AIを導入、あるいはサービスとして提供する場合、AIの「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想定する必要があります。承認フローの中に人間（Human-in-the-loop）をどのタイミングで介在させるか、利用規約で免責範囲をどう定義するか、法務・コンプライアンス部門と連携した設計が不可欠です。
AIエージェントによる経済活動は、遠い未来の話ではなく、すでに実装段階に入っています。技術的な検証と並行して、ビジネスモデルや法的な整理を今から進めておくことが、競争優位性を確保する鍵となります。