投稿者 global-ai-media 
アドテク大手のCriteoが、生成AIによるショッピング体験を実購買へと繋げる新たなAPIサービスの提供を開始しました。これは単なるレコメンデーション機能の拡張にとどまらず、LLM（大規模言語モデル）が自律的にタスクをこなす「エージェンティックAI」時代のEコマース戦略を示唆しています。本記事では、この動きが日本の小売・広告業界に投げかける意味と、実務家が押さえるべきデータ連携の要諦について解説します。
「会話」から「購買」へのラストワンマイル
フランスに本社を置くアドテクノロジー企業Criteoが発表した「Agentic Commerce Recommendation Service」は、LLM開発企業やAIチャットボットプロバイダーに対し、小売業者のリアルタイムな商品データ（価格、在庫、SKU情報など）をAPI経由で提供するサービスです。
これまでChatGPTやGeminiなどの汎用的なLLMは、ユーザーから「キャンプ初心者に適したテントを教えて」と問われた際、一般的なアドバイスを生成することは得意でした。しかし、「現在A店で在庫があり、予算1万円以内で買える具体的な商品へのリンク」を提示することは苦手としてきました。これはLLMが学習データに含まれる過去の情報には強いものの、リアルタイムなデータベースへのアクセス権限や構造化データの処理能力に制限があるためです。
Criteoのこの動きは、LLMと実店舗・ECサイトのデータベースを接続し、生成AIによる「提案」をスムーズな「購買行動」へと変換する、いわゆる「エージェンティック・コマース（Agentic Commerce）」の具現化と言えます。
ハルシネーションの抑制と「グラウンディング」の重要性
技術的な観点から見ると、このサービスはAIの回答を事実に基づかせる「グラウンディング（Grounding）」の役割を果たします。生成AIをECに導入する際、最大のリスクとなるのがハルシネーション（もっともらしい嘘）です。存在しない商品や誤った価格をAIが提示してしまうことは、特に品質と信頼を重んじる日本の商習慣において致命的なブランド毀損につながります。
Criteoのようなミドルウェア層が、LLMと小売業者の商品カタログの間に入り、正確な属性データや在庫情報を供給することで、企業はリスクを抑えつつAIアシスタントを自社サービスに組み込むことが可能になります。これは、独自でRAG（検索拡張生成）システムを構築するリソースがない中堅・大手小売企業にとっても、現実的な解の一つとなるでしょう。
リテールメディアの新たな収益機会
ビジネスモデルの視点では、これは「リテールメディア」の進化形とも捉えられます。従来の検索連動型広告やバナー広告ではなく、AIとの対話文脈の中に自然な形で特定の商品（スポンサードプロダクト）を推奨する仕組みです。
日本国内でもリテールメディア市場は急拡大していますが、単にECサイトの検索結果に広告を出すだけでは飽和しつつあります。「週末のバーベキューの献立を考えて」というAIへの相談に対し、文脈に沿ったメーカーの食材や飲料をピンポイントで提案できるこの仕組みは、広告主にとって極めて高いコンバージョンが見込めるチャネルとなり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例は、日本の小売、EC、メーカー、そしてAI開発に携わる企業に対して、以下の3つの重要な視点を提供しています。
1. 商品データの「AI対応」整備が急務
AIが商品を推奨するためには、画像やスペック、在庫情報がきれいに構造化されている必要があります。日本のEC現場では、商品名に【送料無料】【期間限定】といった宣伝文句が混在していたり、スペックが画像内のテキストでしか表現されていないケースが散見されます。AIエージェントが読み取りやすい形（マシンリーダブル）に商品データベースを整備・正規化することが、AIコマース時代のSEO（AI対策）となります。
2. 「おもてなし」と「押し売り」の境界線設計
対話型コマースにおいて、広告商品の推奨があからさまであると、日本の消費者は強い拒否感を示します。AIによるレコメンデーションは、あくまでユーザーの課題解決（例：安く買いたい、失敗したくない）に寄り添った形で行われるべきです。UXデザイナーやプロダクトマネージャーは、収益化とユーザー体験のバランスを、従来のWebサイト以上に慎重に設計する必要があります。
3. プラットフォーマーとのデータ連携戦略
自社でゼロからAIチャットボットを開発するのか、Criteoのような外部プラットフォームやAPIを活用するのか、意思決定が迫られます。国内にはLINEという強力なインターフェースも存在します。自社の顧客接点において、どこまでを自社開発し、どこから外部のエコシステムに乗るか。技術的な実現可能性だけでなく、顧客データのガバナンスも含めた総合的な判断が求められます。