投稿者 global-ai-media 
米国大手チケットプラットフォームStubHubがChatGPT内でのサービス提供を開始しました。これは単なる「チャットボットの導入」にとどまらず、LLM（大規模言語モデル）がユーザーインターフェースとなり、実世界のトランザクションを実行する「エージェント化」の象徴的な事例です。本記事では、この動向を技術的・ビジネス的視点から分析し、日本の事業会社が採るべき戦略について解説します。
ChatGPTが「サービスの入り口」になる時代
チケット売買プラットフォーム大手のStubHubが、OpenAIのChatGPT上で利用可能なアプリケーション（GPTs）をリリースしました。ユーザーはChatGPTとの対話を通じて、コンサートやスポーツイベントの検索からチケットの在庫確認までをシームレスに行えるようになります。
このニュースの本質は、単に「チケットがチャットで探せるようになった」ことだけではありません。生成AIが単なる文章作成や要約のツールから、外部サービスと連携して具体的なタスクを実行する「プラットフォーム」へと進化していることを示唆しています。
これまでユーザーは、Googleで検索し、StubHubのWebサイトへ移動し、フィルター機能を使ってチケットを探していました。しかし、今回の連携により「来週の金曜日にニューヨークで観られるミュージカルはある？予算は100ドル以下で」と話しかけるだけで、AIが条件に合うチケットを提示してくれるようになります。これは、Web検索中心のユーザー体験（UX）が、対話型インターフェースへとシフトする重要な転換点と言えます。
技術的背景：RAGとFunction Calling
この仕組みを支えているのは、LLMが外部データやシステムと連携する技術です。一般的に、ChatGPTなどのモデルは学習データのカットオフ（知識の期限）があり、最新の在庫情報は知り得ません。そこで、StubHubのデータベースからリアルタイムの情報を取得するAPI連携が必要となります。
技術的には、Function Calling（関数呼び出し）などの機能を活用し、ユーザーの曖昧な質問（自然言語）をシステムが理解できる検索クエリ（APIリクエスト）に変換しています。これにより、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを抑えつつ、正確な在庫情報を回答に含めることが可能になります。
日本の多くの企業が保有する基幹システムやデータベースも、APIとして公開・接続できる状態にあれば、同様に生成AIのエコシステムに組み込むことが可能です。逆に言えば、レガシーなシステム構造のままでは、こうした新しい顧客接点を持つ機会を逸する可能性があります。
日本企業における「対話型コマース」の可能性と課題
日本国内でも、旅行予約、レストラン検索、ECサイトなどで同様のアプローチが検討され始めています。特に、日本の「おもてなし」文化と対話型AIの相性は良く、熟練のコンシェルジュのような丁寧な案内を自動化できるポテンシャルがあります。
一方で、実務的な課題も存在します。
- ブランド体験の希薄化：OpenAIなどのプラットフォーム上で完結してしまうと、自社のWebサイトやアプリへの流入が減り、ブランド独自の世界観を伝えにくくなるリスクがあります。
- ガバナンスと責任分界点：AIが誤った価格や条件を提示してしまった場合、プラットフォーム側とサービス提供側どちらが責任を負うのか、法的な整理や利用規約の改訂が必要です。
- 商習慣との整合性：日本では正確性が極めて重視されます。「AIが言ったこと」であっても、誤情報によるトラブルは企業の信頼を大きく損なうため、出力のガードレール（制御）設計は欧米以上に慎重に行う必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
StubHubの事例は、B2Cサービスを持つ日本企業にとって重要なケーススタディです。今後のAI戦略において、以下の3点を検討する必要があります。
1. 自社サービスの「APIファースト」化
生成AIが外部ツールとして機能するためには、自社のデータや機能をAPI経由で利用できる状態にしておくことが前提です。レガシーシステムのモダナイゼーション（現代化）は、AI活用のための地盤固めとして急務です。
2. 「検索」から「提案」へのUX転換
従来の「キーワード検索」から、「文脈を理解した提案」へとUXを再設計する必要があります。自社のプロダクトにおいて、ユーザーがどのような「相談」を持っているのかを再定義し、それを解決するための対話フローを設計することが求められます。
3. プラットフォーム依存リスクのマネジメント
ChatGPTのような巨大プラットフォームに乗ることはリーチ拡大のチャンスですが、同時にプラットフォーム側の仕様変更やポリシー変更の影響を直接受けます。自社独自のAIチャットボット構築と、外部プラットフォームへの連携のバランスを考慮した「マルチチャネル戦略」を持つことが、経営上のリスクヘッジとして重要です。