投稿者 global-ai-media 
韓国のスタートアップWadleが開発したAIエージェント「Jentu」の事例は、EC（電子商取引）における顧客体験が新たなフェーズに入ったことを示唆しています。従来の「検索とフィルタリング」に頼った購買プロセスから、AIがコンシェルジュのように「意思決定」そのものを支援する時代へ。本稿では、この技術トレンドの背景と、日本企業が導入する際の実務的ポイントを解説します。
「検索疲れ」を解消するAIエージェントの台頭
これまでのECサイトのUI（ユーザーインターフェース）は、ユーザー自身が適切なキーワードを入力し、膨大な商品リストから条件を絞り込み、スペックを比較するという能動的な作業を前提としていました。しかし、選択肢の過多は「決定回避の法則（ジャムの法則）」として知られるように、逆にユーザーの購買意欲を削ぐ要因にもなります。
最近注目を集めているWadle社の「Jentu」のようなAIエージェントは、この課題に対して「対話」を通じた解決を試みています。単に質問に答えるだけでなく、ユーザーの曖昧な要望（例：「30代男性へのセンスの良いギフト」や「キャンプ初心者でも失敗しないテント」など）を解釈し、論理的な推論に基づいて最適な商品を提案します。これは、実店舗における熟練店員の接客をデジタル上で再現しようとする動きと言えます。
従来型チャットボットとの決定的な違い
多くの日本企業ですでに導入されているシナリオ型（ルールベース）のチャットボットと、最新のAIエージェントには明確な違いがあります。
従来のチャットボットは、あらかじめ用意された選択肢をたどるか、FAQデータベースからキーワード一致で回答を表示するものが大半でした。対して、LLM（大規模言語モデル）を基盤としたAIエージェントは、文脈を理解し、自律的に思考する能力を持っています。ユーザーの潜在的なニーズを引き出すための「逆質問」を行ったり、複数の商品データを動的に比較して推薦理由を言語化したりすることが可能です。
技術的には、LLMに社内データや商品データベースを正確に参照させるRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術や、AIが自らツール（検索機能や在庫確認APIなど）を使いこなすFunction Calling（関数呼び出し）機能が組み合わされています。
日本市場における実装のポイントとリスク
日本国内でこのようなAIショッピングエージェントを導入する場合、特有の商習慣やリスクへの配慮が必要です。
第一に「正確性への高い要求」です。生成AI特有のハルシネーション（もっともらしい嘘）は、ブランド毀損に直結します。特に日本の消費者はサービス品質に厳格であるため、商品スペックや価格、納期に関する誤情報は致命的です。実務的には、AIの回答を商品データベースの事実に厳密にグラウンディング（根拠付け）させる技術的ガードレールの設置が不可欠です。
第二に「おもてなしの表現」です。単に効率的なだけでなく、ブランドの世界観に合った丁寧なトーン＆マナーが求められます。AIのシステムプロンプト（指示書）において、ペルソナ設定や敬語の使い分けを細かく調整する必要があります。
第三に「責任分界点」の明確化です。AIの提案によって購入した商品がユーザーの期待と異なった場合、その責任をどう扱うか。利用規約の改定や、AIによる提案であることを明示するUI設計など、法務・コンプライアンス面での備えも重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのAIエージェントの動向を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者は以下の視点を持つべきです。
- UXの再定義：既存の検索窓をチャットに置き換えるだけでなく、AIが「相談相手」となることで、これまで離脱していた層（何を買えばいいか分からない層）を拾い上げられる可能性があります。
- データ整備の重要性：AIエージェントが的確な提案をするためには、商品データ（スペック、レビュー、利用シーンなど）が構造化され、AIが読み取りやすい形式で整備されていることが前提となります。AI導入の前に、データ基盤の見直しが必要になるケースも多いでしょう。
- ハイブリッド接客の検討：AIですべてを完結させるのではなく、高額商品や複雑な相談については人間のオペレーターにシームレスに引き継ぐ「Human-in-the-Loop」の設計が、日本市場では信頼獲得の鍵となります。
- ガバナンスと透明性：なぜその商品を勧めたのかという「理由」をAIに提示させることは、ユーザーの納得感を高めるだけでなく、AIの挙動を監視・評価する上でも重要です。