投稿者 global-ai-media 
Adobe Commerceによる「エージェンティック・コマース（Agentic Commerce）」標準への対応強化は、Eコマースのあり方が「人間向け」から「AIエージェント向け」へと拡張し始めたことを示唆しています。LLMが購買の入り口となる時代において、日本企業が直面する技術的・戦略的課題と、次世代のEC基盤に求められる要件について解説します。
AIが「顧客」になる時代の到来
Adobe CommerceがAIエージェント向けの標準規格への対応強化を発表したことは、Eコマース業界における地殻変動の始まりを意味しています。これまでのECサイトは、人間の目と手による操作（UI/UX）を前提に設計されてきました。しかし、大規模言語モデル（LLM）の進化により、ユーザーの指示を受けたAIエージェントが、Web上の情報を探索し、商品を比較し、推奨、あるいは購入までを自律的に行う「Agentic Commerce（エージェンティック・コマース）」が現実味を帯びてきています。
これは単にサイト内にチャットボットを設置することではありません。ChatGPTやPerplexityのような外部の汎用AI、あるいはパーソナルAIアシスタントが、企業のECサイトのデータベースにアクセスし、在庫状況、価格、仕様、配送オプションなどを正確に読み取れるようにすることを意味します。つまり、今後は「人間にとっての見やすさ」だけでなく、「AIにとっての読みやすさ（マシンリーダブルな構造）」が競争力を左右することになります。
SEOから「AIO（AI Optimization）」への転換
日本国内のECサイト、特にLP（ランディングページ）やプロモーションページでは、デザイン性を重視するあまり、重要な商品情報や訴求文言を「画像」として埋め込む手法が多用されてきました。しかし、これはAIエージェントにとっては情報のブラックボックスとなりかねません。現在のマルチモーダルモデルは画像の文字も認識できますが、正確性や処理速度、構造化データの観点ではテキストデータに劣ります。
AIエージェントに自社商品を正しく認識・推奨してもらうためには、構造化データ（Schema.orgなど）の整備や、APIを通じた商品情報の標準化が不可欠です。検索エンジン最適化（SEO）がGoogleのクローラーに向けた施策だったのと同様に、今後はLLMやAIエージェントに正しく情報を伝えるための「AIO（AI Optimization）」やデータ整備が、マーケティングの最重要課題の一つとなるでしょう。
B2B取引における「自律型コマース」の可能性
この技術動向は、B2C以上にB2B領域でのインパクトが大きいと考えられます。日本のB2B取引では、依然としてFAXや電話、あるいは複雑なWeb発注システムに人が張り付いて発注業務を行うケースが散見されます。ここにAgentic Commerceの概念を持ち込むことで、在庫が閾値を下回った際にAIエージェントが自動的にサプライヤーのカタログを参照し、最適な価格と納期で発注案を作成するといったワークフローが可能になります。
Adobeの動きは、こうしたシステム間連携をスムーズにするための標準化を目指すものです。日本企業が人手不足（2024年問題など）に対応するためには、単なる業務効率化ツールとしてのAI利用を超え、こうした「システム同士が自律的に商流を回す」仕組みへの投資が鍵となります。
リスクとガバナンス：AIは誰の責任で購入するのか
一方で、実務的な課題も残されています。AIエージェントが誤った商品情報を読み取ったり（ハルシネーション）、意図しない数量を発注したりした場合の責任所在やキャンセル規定など、商習慣上のルール作りが必要です。また、ダイナミックプライシング（変動価格）が適用される場合、AIが価格情報を取得した時点と決済時点での差異をどう処理するかなど、システム設計レベルでの詳細な詰めも求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のトレンドを踏まえ、日本の経営層やプロダクト担当者は以下の3点を意識すべきです。
1. 「画像文化」からの脱却とデータの構造化
リッチな画像バナーに依存した情報発信を見直し、AIが解釈可能なテキストデータや構造化マークアップを優先する設計へ移行する必要があります。これはアクセシビリティ向上にも寄与し、結果としてSEOにもプラスに働きます。
2. 閉じたECから「開かれた」コマースへ
自社サイトにユーザーを囲い込む従来の戦略に加え、外部のAIアシスタントやプラットフォーム経由でも商品が「発見」され、購買可能になるよう、APIの整備やヘッドレスコマースへの対応を進めるべきです。
3. エージェント活用を見越した利用規約の改定
AIによる自動注文や誤発注のリスクを想定し、利用規約や免責事項のアップデートが必要です。特にB2Bにおいては、AIエージェントによる発注の承認フロー（人間による最終確認の有無など）をシステムと契約の両面で定義することが、トラブル回避の実務的な第一歩となります。