投稿者 global-ai-media 
Googleが新たに発表した「ユニバーサルコマースプロトコル」と、ユーザーに代わって購買を行うAIエージェント「Buy for Me」機能は、Eコマースのあり方を根底から変える可能性があります。単なる商品推薦（レコメンド）を超え、AIが実世界での「行動（Action）」を担う時代において、日本企業はどのような戦略とガバナンスを持つべきか、技術的・実務的観点から解説します。
検索エンジンから「実行エンジン」への進化
Googleが新たに打ち出した「Buy for Me」機能は、生成AIの活用が「情報の整理・提示」から「タスクの自律的な実行」へと移行していることを象徴する動きです。これまでのEコマースにおけるAI活用は、ユーザーの好みに基づく商品のレコメンデーションや、チャットボットによる問い合わせ対応が主戦場でした。しかし、今回発表された「ショッピングエージェント」は、ユーザーの意図を汲み取り、複数のWebサイトを横断して商品を比較し、最終的な決済手続きまでを代行する機能を備えています。
これは、大規模言語モデル（LLM）が単なるテキスト生成器から、外部ツールやAPIを操作できる「エージェント（Agentic AI）」へと進化したことの実装例と言えます。ユーザーにとっては利便性が飛躍的に向上する一方で、プラットフォーム側にとっては、ユーザーの購買行動の「入口」から「出口」までを完全に掌握する狙いがあります。
「ユニバーサルコマースプロトコル」がもたらす相互運用性と課題
本発表で特に注目すべきは、Googleが提唱する「ユニバーサルコマースプロトコル」です。AIエージェントが特定のECサイトに依存せず、あらゆるWebサイトで「代行購入」を行うためには、商品情報、在庫状況、決済フローなどが標準化された形式でAIに読み取れる状態になっている必要があります。
このプロトコルは、かつてWebの世界でHTMLやHTTPが情報の相互接続を可能にしたように、AIエージェントとECサイト間の「共通言語」となることを目指しています。しかし、これは諸刃の剣でもあります。小売事業者やD2C（Direct to Consumer）ブランドにとっては、このプロトコルに対応することでGoogleのAIエージェント経由の売上が期待できる反面、自社のブランド体験や顧客接点がプロトコルを通じて抽象化され、Googleのインターフェースの下に隠れてしまう「コモディティ化」のリスクも孕んでいます。
日本の商習慣・法規制との摩擦
この技術を日本市場で展開する場合、いくつかの特有のハードルが予想されます。まず法的な観点です。日本の電子商取引においては、誤操作防止措置や意思確認のプロセスが厳格に求められます。AIが「代理」として購入契約を結ぶ際、その法的効果が本人にどのように帰属するのか、AIが誤発注した場合の責任の所在（ベンダーか、ユーザーか、ECサイトか）については、民法や電子消費者契約法の観点から慎重な議論が必要です。
また、日本企業特有の「おもてなし」や細やかな顧客対応が、標準化されたプロトコルによって削ぎ落とされる懸念もあります。日本の消費者は配送品質や梱包、アフターサポートを重視する傾向があり、AIが単に「価格とスペック」だけで商品を選定・購入した場合、顧客満足度が低下するリスクも考えられます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの動きは、今後のAI活用が「対話」から「代行」へシフトすることを決定づけるものです。これを踏まえ、日本の事業責任者やエンジニアは以下の点を意識する必要があります。
1. 「AIに読まれる」ためのデータ整備（AIO: AI Optimization）
人間向けのUI/UXだけでなく、AIエージェントが正確に商品やサービスの仕様、価格、在庫を理解できるような構造化データ（Schema.orgなど）やAPIの整備が急務です。SEO（検索エンジン最適化）の次は、AIO（AIエージェント最適化）が競争力の源泉となります。
2. 「信頼」を担保するガバナンスの構築
自社サービスにAIエージェントを組み込む、あるいはGoogleのエージェントに対応する場合、誤購入や意図しない挙動に対するガードレール（安全策）が必須です。特に日本では、トラブル時の問い合わせ先や補償範囲を明確にし、消費者の不安を払拭することが普及の鍵となります。
3. プラットフォーム依存と自社データ資産のバランス
巨大プラットフォームのプロトコルに乗ることは短期的な集客につながりますが、中長期的には顧客データや購買体験の主導権を失うリスクがあります。プラットフォームを利用しつつも、自社独自の会員基盤やロイヤリティプログラムを強化し、AIでは代替できない「体験価値」を磨くことが、生き残りの条件となるでしょう。