投稿者 global-ai-media 
インドの急成長クイックコマース「Zepto」が、ユーザーに代わって注文を完結させるAIエージェントのテストを開始しました。これは単なるチャットボットの進化ではなく、生成AIが情報を提示する段階を超え、具体的なトランザクション（取引）を実行する「エージェント（代理人）化」へと向かう世界的な潮流を象徴しています。
「提案」で終わらず「執行」するAIの台頭
インドのクイックコマース（即時配達サービス）大手であるZeptoが、AIエージェントによる注文代行機能のテストを行っているというニュースは、AIの実装フェーズが新たな段階に入ったことを示唆しています。これまでのEコマースにおけるAI活用は、主に「レコメンデーション（推奨）」や「カスタマーサポート（質疑応答）」に留まっていました。しかし、今回のZeptoの事例や業界の動向が指し示すのは、AIがユーザーの意図を汲み取り、決済や注文確定といった「アクション」までを自律的に行う未来です。
技術的な文脈では、これを「Agentic AI（エージェンティックAI）」や「AIエージェント」と呼びます。LLM（大規模言語モデル）を単なる知識ベースとして使うのではなく、外部ツールやAPIを操作する「頭脳」として機能させ、現実世界でのタスクを完遂させるアプローチです。
なぜ「対話型コマース」が再注目されているのか
かつても「チャットボットで買い物をする」というコンセプトは存在しましたが、ルールベースの旧来型ボットでは柔軟性に欠け、定着しませんでした。しかし、LLMの登場により状況は一変しています。
例えば、「今夜は友人と3人で集まるので、スパイシーなインド料理とそれに合う飲み物を適当に見繕って」と指示するだけで、AIが過去の購買履歴や在庫状況を確認し、カートへの投入から注文確定の直前までを数秒で行うことが可能になりつつあります。特にインドのようにモバイルファーストで、かつ多様な言語・リテラシー層が存在する市場では、複雑な検索フィルターを操作するよりも、自然言語で指示できるインターフェース（UI）の方が「フリクション（操作の摩擦）」を劇的に下げられる可能性があります。
実務実装における「ハルシネーション」と「責任」のリスク
一方で、この技術を日本企業が導入する際には、技術的・法的な課題を冷静に見極める必要があります。最大の懸念点は、LLM特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」が、金銭の絡むトランザクションで発生するリスクです。
もしAIがユーザーの指示を誤解し、誤った商品を大量に発注してしまった場合、その責任の所在はどうなるでしょうか。あるいは、プロンプトインジェクション（悪意ある指示によるハッキング）によって、不正な割引を適用させてしまうリスクも考えられます。企業側は、AIの自律性を高めつつも、最終的な決済の前には必ず人間による確認ステップを設けるか、あるいは発注内容を決定論的（Deterministic）なロジックで二重チェックする「ガードレール」の仕組みを構築することが不可欠です。
日本市場における受容性とUXの課題
また、UI/UXの観点でも検討が必要です。日本のユーザーは一般的に、サービスの品質や正確性に対して非常に厳しい目を持っています。「AIにおまかせ」の利便性よりも、「自分の意図通りに正確に注文できているか」を確認したいニーズが強い傾向にあります。
加えて、すべての操作をチャットで行うことが、必ずしも効率的とは限りません。既存のアプリUIで「再注文」ボタンを押すほうが速いケースも多々あります。AIエージェントは、既存のUIをすべて置き換えるものではなく、複雑な条件検索や、手間の掛かる一連のタスク（例：旅行予約におけるフライトとホテルの同時手配など）において、部分的に組み込まれる形が現実的な解となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
Zeptoの事例を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の視点を持つべきです。
- 「検索」から「代行」へのシフト：
自社のAI活用が、単なる情報検索のアシスタントに留まっていないか再考してください。社内業務であれ顧客サービスであれ、API連携を通じて「処理を完結させる」エージェント化にこそ、生産性向上の大きな余地があります。 - 確実性の担保とガバナンス：
トランザクションを伴うAIには、生成AI単体ではなく、従来の堅牢なシステムと組み合わせたハイブリッドな設計が求められます。誤発注や誤作動を防ぐための検証レイヤーへの投資を惜しまないでください。 - 日本的商習慣への適応：
日本国内では、LINEなどの「スーパーアプリ」上でのミニアプリ展開など、既存の生活動線に入り込む形でのAIエージェントが親和性が高いと考えられます。いきなり完全自動化を目指すのではなく、「面倒な入力作業の代行」から信頼を積み重ねるアプローチが推奨されます。