投稿者 global-ai-media 
米国のデリバリー大手DoorDashが、Instacartに続きOpenAIのChatGPTとの連携を発表しました。これは単なる機能追加ではなく、ユーザーインターフェース（UI）が「検索と選択」から「対話と提案」へと移行する大きな潮流を象徴しています。本稿では、この事例を起点に、生成AI時代のサービス連携のあり方と、日本企業が留意すべき実務的ポイントを解説します。
「検索」から「対話」へ：AIが購買の入口になる時代
DoorDashがOpenAIとの提携により、ChatGPT上で直接食料品の注文を可能にする機能を発表しました。先行するInstacart同様、これは「対話型コマース（Conversational Commerce）」の実装事例として非常に重要です。
従来のECアプリでは、ユーザーは「カレーを作りたい」と思った場合、自分でレシピを検索し、必要な食材リストを脳内で作成し、アプリ内で「人参」「玉ねぎ」「ルー」を個別に検索してカートに入れる必要がありました。しかし、今回の連携により、ChatGPTに「今夜はカレーを作りたい。スパイシーすぎないレシピを提案して、必要な食材をDoorDashで注文して」と頼むだけで、レシピ提案からカートへの商品投入までが自動化されます。
これは、ユーザー体験（UX）における「フリクション（摩擦）」を劇的に減らすと同時に、「特定のアプリを開く」という行動自体が、AIエージェントへの指示に置き換わる可能性を示唆しています。
APIエコノミーと「プラグイン」戦略の重要性
技術的な観点から見ると、これは大規模言語モデル（LLM）が外部ツールを操作する「Function Calling」やプラグイン機能の活用事例です。LLMは単体では最新の在庫状況や価格を知りませんが、外部APIと接続することで、実社会でのアクションが可能になります。
日本企業のプロダクト担当者にとって重要な視点は、「自社サービスがAIから呼び出しやすい構造になっているか」という点です。これまでは人間にとって使いやすいUI（画面）を作ることが最優先でしたが、今後はAIエージェントにとって理解しやすいAPI（Application Programming Interface）を整備し、外部のプラットフォームに公開する戦略が重要になります。
自社のアプリ内に閉じ込めるだけでなく、ユーザーが普段使いしているチャットツールやAIアシスタントから、自社の機能を使えるようにする「アンバンドル化」が、新たな顧客接点を生む鍵となります。
ハルシネーションと責任分界点のリスク
一方で、生成AIを購買プロセスに組み込むことにはリスクも伴います。最大の課題は「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。AIが存在しない商品を提案したり、誤った数量をカートに入れたりする可能性はゼロではありません。
特に日本の商習慣においては、正確性が極めて重視されます。もしAIが誤って大量の商品を注文してしまった場合、その責任はプラットフォーマー（OpenAI）、サービス提供者（DoorDash/日本であれば小売店）、ユーザーのどこにあるのか。この「責任分界点」の議論は、法的な枠組みだけでなく、企業のブランド信頼性に関わる重大な問題です。
そのため、AIによる自動化を進める際も、最終的な注文確定ボタンを押す前に、人間が内容を確認する「Human-in-the-Loop（人間による介入）」のプロセスをUI上に明確に設計することが、実務上不可欠となります。
日本企業のAI活用への示唆
DoorDashやInstacartの事例を踏まえ、日本の事業会社がとるべきアクションと考慮事項を整理します。
- 自社データのAPI化と構造化：
AIが自社の商品やサービスを正確に認識・推奨できるよう、商品データベースを整理し、外部から安全にアクセスできるAPIを整備することが、AI時代のSEO（検索エンジン最適化）とも言えます。 - UXにおける「確認」の再設計：
日本の消費者は失敗に対する許容度が比較的低い傾向にあります。AIによる提案の便利さを享受しつつも、ユーザーが最終決定権を持つ（＝誤発注のリスクを回避する）ための確認画面や、AIの提案根拠を明示するUI設計が信頼獲得の鍵となります。 - 法規制と特商法への対応：
「特定商取引法」などの国内法規制に照らし合わせ、AI経由の注文における契約成立のタイミングやキャンセルポリシーを明確化しておく必要があります。特にチャットボット経由の誘導が「誤認」を招かないよう、表示には細心の注意が必要です。 - プラットフォーム依存リスクの分散：
特定のAIプラットフォーム（例えばChatGPTのみ）に過度に依存すると、そのプラットフォームの仕様変更や価格改定の影響を直接受けます。マルチモーダルな展開や、自社アプリ内へのLLM組み込みなど、チャネルの多様化を視野に入れた戦略が求められます。