投稿者 global-ai-media 
Eコマースプラットフォーム大手のShopifyは、2026年までに消費者の購買行動が「検索」から「AIエージェントへの委任」へと大きくシフトすると予測しています。本稿では、AIが自律的に商品を提案・購買する時代において、日本企業が直面する技術的・法的課題と、今から着手すべきデータ戦略について解説します。
AIエージェントが変える購買体験の構造
これまでのEコマースは、消費者が自ら検索エンジンやECサイトでキーワードを入力し、検索結果から商品を比較検討するという「能動的な探索」が中心でした。しかし、現在急速に発展している「AIエージェント」技術は、このプロセスを根本から変えようとしています。
Shopifyが予測するように、今後は消費者が「来週のキャンプに必要な道具一式を予算5万円で揃えて」とAIに指示するだけで、AIが複数のショップを横断して商品をピックアップし、カートに入れ、場合によっては決済まで代行する世界が現実味を帯びてきています。これは単なるレコメンデーションの高度化ではなく、購買プロセスの「委任」へのシフトを意味します。
SEOから「AIエージェント最適化」へ
日本企業のマーケティング担当者にとって、これまでの最重要課題はSEO（検索エンジン最適化）でした。しかし、AIエージェントが台頭する世界では、人間の目ではなく、機械（AI）がいかに自社の商品情報を正しく理解できるかが勝負の分かれ目となります。
AIはウェブサイトのデザインや雰囲気を見るのではなく、構造化されたデータやAPIを通じて情報を取得します。したがって、商品スペック、在庫状況、配送条件、サステナビリティに関する情報などが、機械可読性の高い形式で整備されているかが問われます。これを怠ると、いかに素晴らしい商品を持っていても、AIエージェントの選択肢に含まれない「不可視」な存在となるリスクがあります。
日本特有の商習慣とシステム課題
ここで、日本企業特有の課題が浮き彫りになります。日本の小売・流通業界では、受発注システムや在庫管理システム（OMS）がレガシー化しており、データがサイロ化しているケースが少なくありません。「Web上では在庫ありだが、実店舗との連携ラグで実は在庫切れ」といった事態は、人間相手であればお詫びメールで対応できるかもしれませんが、自律的なAIエージェント相手ではエラーとなり、その後の信頼スコアを著しく下げる要因になりかねません。
また、日本市場は「おもてなし」への期待値が高く、AIによる誤った提案（ハルシネーション）がブランド毀損に直結しやすい土壌があります。AIエージェントが自社商品を誤った文脈で紹介した場合の免責事項や、プラットフォーマーとの責任分界点についても、法務・コンプライアンス部門を交えた整理が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェント時代に向け、日本の意思決定者やエンジニアは以下の3点に注力すべきです。
1. データの「APIファースト」化と構造化
人間向けのUI（ユーザーインターフェース）だけでなく、AI向けのAPI整備を急ぐ必要があります。在庫、価格、商品詳細がリアルタイムかつ構造化データ（Schema.org等）として外部から参照可能である状態を目指してください。これが将来的な「AIエージェント最適化」の基盤となります。
2. 閉じた「自社AI」と開かれた「外部AI」の切り分け
自社サイト内の接客チャットボット（自社AI）の精度向上も重要ですが、ChatGPTやPerplexityのような「外部の汎用AIエージェント」からどう見られているかを意識する必要があります。自社ドメインの情報をrobots.txt等でブロックするのではなく、適切に学習・参照させるためのガバナンスポリシーを策定しましょう。
3. 顧客接点の再定義
顧客との接点が「AI」になる場合、ブランドの世界観をどう伝えるかが難しくなります。商品そのものの品質や、配送の速さ、梱包の丁寧さといった「フィジカルな体験」の価値が相対的に高まります。デジタルの効率化と同時に、リアルな顧客体験の質を磨くことが、AI時代における選ばれる理由となるでしょう。