投稿者 global-ai-media 
MicrosoftによるCopilotのチェックアウト機能の発表など、AIが人間に代わって商品を検索・選定・購入する「エージェンティック・ショッピング」の潮流が加速しています。この技術的進歩はユーザーの利便性を高める一方で、従来のECビジネスモデルや集客手法に根本的な変革を迫るものです。本稿では、この新しい波が日本企業にもたらす機会と、それに伴うコスト負担やガバナンス上の課題について解説します。
「検索」から「代行」へ：エージェンティック・ショッピングの台頭
生成AIの進化は、単なるチャットボットによる対話から、具体的なタスクを実行する「自律型エージェント（AI Agents）」へとフェーズを移しつつあります。その最前線にあるのが、EC分野における「エージェンティック・ショッピング（Agentic Shopping）」です。
元記事でも触れられている通り、MicrosoftがCopilotにチェックアウト（決済完了）機能を追加すると発表したことは象徴的です。これは、ユーザーが「〇〇を買いたい」と指示すれば、AIが最適な商品を検索・比較し、最終的な購入手続きまでをサポート、あるいは代行する未来を示唆しています。
従来のEC体験は、ユーザー自身が検索キーワードを入力し、一覧から商品を選び、カートに入れるという「検索主導」のプロセスでした。しかし、AIエージェント主導の世界では、AIがコンシェルジュのように振る舞います。これは日本のEC市場においても、ユーザー体験（UX）の劇的な向上をもたらす可能性がありますが、同時に裏側のビジネスロジックを大きく書き換えることになります。
誰がコストを負担するのか？：ビジネスモデルの転換点
ここで重要な問いが浮かび上がります。「AIによる至れり尽くせりの購買体験のコストは、誰が支払うのか？」という点です。
従来、ECプラットフォームや検索エンジンは、検索結果ページへの広告掲載（リスティング広告など）で収益を上げてきました。しかし、AIエージェントがユーザーに代わって「最適な1つ（または少数）」の商品を推奨・購入する場合、ユーザーは検索結果一覧を見なくなります。広告モデルが成立しにくくなるのです。
その結果、プラットフォーム側は収益源を確保するために、新たな課金モデルを模索する可能性があります。例えば、AIエージェントに自社商品を「選んでもらう」ための手数料や、成約時のコミッション率の引き上げなどが考えられます。日本のEC事業者や小売業者は、今後プラットフォーム利用料や販促費の構造が変化し、利益率が圧迫されるリスクを想定しておく必要があります。
日本企業に求められる「AIに選ばれるための」データ戦略
AIエージェント時代において、日本企業が最も注力すべきは「構造化データの整備」です。
人間向けのウェブサイトでは、情緒的な画像やキャッチコピーが購買意欲をそそります。しかし、AIエージェントは画像や雰囲気ではなく、スペック、価格、在庫状況、配送オプション、返品ポリシーといった「データ」を読み取って判断を下します。
日本のECサイトは、画像の中にテキストを埋め込んだり、PDFで仕様書を公開したりするケースが散見されますが、これはAIにとって「読めない情報」となり、選択肢から除外されるリスクとなります。商品情報をAIが理解しやすい形式（スキーママークアップなど）で整備することは、これからのSEO（Search Engine Optimization）ならぬ「AIO（AI Optimization）」の基本となります。
ガバナンスと信頼性：誤購入リスクへの対応
実務的な観点では、AIによる「誤購入」や「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」への対応も課題です。AIがユーザーの意図と異なる商品を購入してしまった場合、その責任はプラットフォームにあるのか、AIベンダーにあるのか、それとも承認したユーザーにあるのか。日本の商習慣においては、顧客保護の観点から手厚い返品・返金対応が求められる傾向にありますが、AI取引におけるルールの明確化は急務です。
また、日本企業特有の課題として「系列」や「商流」の複雑さがあります。AIが純粋に価格と納期だけで仕入先を選定した場合、既存の取引関係と摩擦が生じる可能性もあります。B2B領域でAI調達を導入する際は、こうした商習慣との調整も必要になるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者は以下の3点を意識して意思決定を行うべきです。
- 「人向け」と「AI向け」の情報発信の両立：
ウェブサイトやECカタログを、人間が見て魅力的であるだけでなく、機械（AI）が正確に解釈できるデータ構造に再設計してください。API連携や構造化データの実装は、エンジニアリングの最優先事項の一つです。 - プラットフォーム依存リスクの再評価：
大手プラットフォーマーがAIエージェント機能を独占した場合、「AIに選ばれるためのコスト（新たな広告費や手数料）」が増大する可能性があります。自社EC（D2C）の強化や、複数のチャネルを持つことで、交渉力を維持することが重要です。 - AI購買を見据えた規約とUXの整備：
自社サービスにAIアシスタントを組み込む場合、最終的な購入決定権（コンファーム）をユーザーにどのように委ねるか、UX設計と法務確認を慎重に行ってください。特に日本の消費者は「安心感」を重視するため、AIの提案根拠を透明化する機能が信頼獲得の鍵となります。