投稿者 global-ai-media 
生成AIがユーザーに代わって購買行動を行う「エージェンティック・コマース」が現実味を帯びる中、新たなマーケティング手法として「GEO（生成エンジン最適化）」が注目されています。しかし、業界の識者はその過度な信頼に警鐘を鳴らしています。本記事では、AIによる商取引の最新動向と、日本企業がとるべき現実的な対応策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・コマースとは何か
GoogleのGeminiやOpenAIのChatGPTといった大規模言語モデル（LLM）が進化するにつれ、AIの役割は単なる「情報の検索・要約」から、ユーザーの意図を汲み取りタスクを実行する「エージェント（代理人）」へとシフトしつつあります。これが「エージェンティック・コマース（Agentic Commerce）」と呼ばれる潮流です。
従来のEコマースでは、ユーザーが検索し、比較サイトを見比べ、自ら購入ボタンを押していました。しかし、エージェンティック・コマースの世界では、ユーザーが「来週の京都出張、予算3万円以内でいい感じのホテルと新幹線を取っておいて」と指示するだけで、AIが検索、比較、予約、決済までを自律的、あるいは半自律的に実行します。
Googleが検索のAIモードにコマース機能を強化している動きは、まさにこの予兆です。しかし、ここでブランド側にとって大きな課題となるのが、「AIに自社商品を選ばせるにはどうすればよいか」という点です。
SEOの次は「GEO」か？ 過熱する期待と現実
検索エンジン最適化（SEO）がGoogle検索の上位表示を狙うものであったのに対し、生成AIの回答に自社ブランドや商品を推奨させる手法として、「GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）」という言葉が生まれ始めています。
多くのマーケターや経営者は、競合に先駆けてこの「GEO」を攻略しようと躍起になるかもしれません。しかし、Fortune誌が取り上げた業界インサイダーの指摘によれば、現段階でGEOに過度な期待や予算を投じるのはリスクが高いとされています。
その最大の理由は、生成AIの出力が「確率論的」であり、決定論的なアルゴリズムで動く従来の検索エンジンよりも制御が難しい点にあります。AIモデルは頻繁にアップデートされ、昨日まで推奨されていた商品が、今日は全く別の理由で推奨されなくなる可能性があります。また、AIが事実に基づかない情報を出力する「ハルシネーション（幻覚）」のリスクも依然として残っており、ブランド側が意図しない文脈で紹介される危険性も排除できません。
日本市場における「信頼」と「構造化データ」の重要性
特に日本の商習慣において、この不確実性は大きな課題となります。日本市場は消費者からの品質要求レベルが高く、誤った情報に基づく購買は即座にクレームやブランド毀損につながります。AIが「この商品は〇〇機能付きです」と誤って推奨し、ユーザーがそれを信じて購入した場合、責任の所在が曖昧になりがちだからです。
現時点でのGEOは、確立された技術標準（スタンダード）が存在しません。そのため、ブラックボックス化したAIの「機嫌を取る」ようなハック的な手法に頼るのではなく、AIが正確に情報を読み取れる「土台」を作ることが、日本企業にとっての正攻法となります。
具体的には、自社サイトの商品情報をSchema.orgなどの標準規格に従って「構造化データ」として整備することです。価格、在庫、仕様、レビューなどの一次情報を、LLMが機械的に理解しやすい形で提供し続けることが、結果としてAIからの「信頼」を勝ち取る近道となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流であるエージェンティック・コマースは、労働人口減少が進む日本において、購買プロセスの効率化という観点で大きな可能性を秘めています。しかし、流行語に踊らされることなく、以下の実務的なポイントを押さえる必要があります。
1. 「GEO」を魔法の杖と思わない
特定のAIモデルの挙動に最適化しすぎると、モデルのバージョンアップで全てが無駄になるリスクがあります。ハック的な手法ではなく、Web標準に準拠した正しい情報発信（コンテンツの質と構造化）という、デジタルの基礎体力を強化してください。
2. データの正確性とガバナンスの徹底
AIエージェントは自社が公開しているデータを正として学習・推論します。古い価格情報や矛盾したスペック情報が放置されていると、AIによる誤発注や誤案内の原因となります。商品データベース（PIM）の整備は、AI時代の重要なインフラ投資です。
3. AIと人間の役割分担の再設計
「購入」というトランザクションはAIが代行できたとしても、その後の配送、サポート、体験の質は企業側に委ねられます。AI経由の顧客に対しても、日本企業らしい細やかな「おもてなし」やアフターサポートを提供できる体制を整えることが、最終的な顧客ロイヤルティ（LTV）向上につながります。