AIエージェントが買い物を代行する時代、企業に迫られる「顧客像」の再定義

世界の消費者の半数超が買い物にAIを利用するようになるなか、AIエージェントによる購買への企業の備えは遅れていると専門家は警鐘を鳴らす。人間の閲覧を前提としてきた販売の仕組みやマーケティングを、エージェントも顧客とする形に見直す必要があるという。

■戦略なき試行が先行

米コンサルティング大手マッキンゼー・アンド・カンパニーが最近公表した報告書によると、調査対象となった世界11市場の消費者の53%が買い物にAIを利用している。米国ではAI利用者のうち、AIを使って購入まで完了した人の割合が2025年12月時点の10%から17%へと70%上昇した。

AIエージェントを活用した買い物は急速に進化しており、英調査会社ジュニパーリサーチは、エージェント型コマースの支出額が2030年に1兆5000億ドル（約237兆円）に達すると予測する。しかし専門家は、ブランドや企業の対応は遅れており、エージェントを想定していない旧来の消費者ファネル（購買までの段階モデル）に固執していると警告する。

専門家によれば、企業は顧客との関わり方を再考する必要があり、そのためには従来のビジネスモデルの見直しが欠かせない。ブランドはエージェントと意思疎通を図る準備をしなければならないが、多くの企業は明確な計画がないまま試行を重ねている。デロイトが小売・消費財企業の幹部200人を対象に実施した調査では、消費財企業の40%、小売企業の29%がエージェント型コマースへの明確な方針を持っていない。その一方で、50〜60%は既に機能の試験導入を進めている。

商品ページの刷新を通じて企業の購入率向上を支援するスターアップスのシャシャンク・アグラワル創業者は、米インターナショナル・ビジネス・タイムズに「20年にわたり、電子商取引は1人の人間が1つのページをスクロールすることを前提に設計されてきた」と語った。「メイン画像、色見本、ファーストビューのすぐ上に置かれたレビューなど、あらゆる判断は人間が見ていることを前提にしていた。その前提が崩れつつある。今では、AIアシスタントに依頼を入力するところから始まる買い物が増えており、閲覧はアシスタントが代わりに行う」という。

経営者らは、エージェント型AIがオンライン小売やコマースを塗り替える重要性が近く高まることを認識している。まだ定まっていないのは、それにどう備えるかである。専門家が挙げる戦略の要点は次の通りだ。

■エージェントが読むのは宣伝文ではなくデータ

マーケティングの考え方の多くは、ここで解体を迫られることになる。戦略担当者は長年、感情、知性、精神、哲学、思想の面で人々が共感できるものを基準に、ウェブサイトの設計や宣伝文を組み立ててきた。買い物エージェントは、こうした感情のいずれにも動かされない。商品説明がどれほど切れ味鋭く機知に富んでいても、写真がどれほど魅力的でも関心を示さない。エフィーAIのルスラン・オフリモビッチ最高経営責任者（CEO）は「エージェントは、掲載された属性、価格、在庫状況、配送期間、返品規定といった構造化された情報やメタデータを分析するように作られている」と指摘する。

企業は最低限、人間の閲覧とはまったく異なるペースでエージェントが読み取れるよう、商品カタログを作り直す必要がある。マッキンゼーの分析は、その具体的な姿を示している。商品カタログに意味情報や行動に関するメタデータを組み込むこと、エージェントが自律的に認証を経て商品を見つけられるインターフェースを構築すること、そして取引の安全を保つために本人確認と意図の確認をリアルタイムで行うことである。

アグラワル創業者は「エージェントは商品を比較し、仕様を読み、候補リストを返す。人が商品ページにたどり着く頃には、本人の目に触れない場所で判断の多くが既に下されている」と強調する。表計算ファイルや連携していないプラットフォーム、縦割りの部門に散在する社内データは、信頼できる唯一の情報源に統合する必要がある。

多くの企業にとって、解決策は新たな情報の収集よりも、既存の情報の再構成と検証にありそうだ。商品カタログの自動化プラットフォームを手がけるナラティックスの共同創業者、クリスティアン・オラシャヌ氏は「カタログに取り組む際、価値のおよそ半分は既存の商品名、説明文、仕様を整理された構造化属性に変換することから生まれる」と述べた。「エージェントは自らが理解し信頼できるものしか推奨しない。それは、今日の検索、購入率、レコメンドを既に支えているのと同じデータだ」という。

■エージェント対応の拡大と信頼の維持

エージェントには善良なものもあれば、悪質なボットもある。正規のエージェントによる買い物を可能にする技術は、それになりすます目的にも使われている。トラフィックの意図の管理を支援するデータドームによると、有名なエージェントへのなりすましは既に広がっており、2026年1〜2月の2カ月間だけで、メタの外部エージェント「Meta-ExternalAgent」を装った偽装リクエストは1640万件に上った。

もっとも、企業は自社サイトへのアクセスをすべて遮断するわけにはいかない。無差別な遮断は、エージェントを介して訪れる正規の顧客を追い返しかねず、ブランドに深刻な影響を及ぼす。エージェントがコマースの玄関口になるにつれ、鍵のかかった扉は閉店の札と同じ意味を持つようになる。

優先すべきは検証である。ボットの自己申告だけでは信頼できないため、企業はサイトを訪れるすべてのエージェントについて、その正体、誰が権限を与えたのか、何を許可されているのかを確認する仕組みを必要とする。

AIエージェント向けの信頼基盤と、エージェント間の紛争を解決する「世界初のデジタル裁判所」を構築するジェンレイヤー・ラボの共同創業者兼CEO、アルベルト・カステリャーナ・リュイス氏は、販売する商品、総額、配送条件、問題が起きた場合の対応といった約束事を確認しやすくしておくべきだと述べた。「エージェントが何に同意し、自社が何を届けたかの記録を残すことだ。本人確認ができれば取引相手が誰かは分かる。だが、双方が約束を守ったかどうかまでは分からない」と語った。

■二つの相手、一人の顧客、重要となる指標

企業の販売相手は、評価を行うエージェントと、それに指示を出す人間の二者となる。その人物はサイトを一度も訪れず、広告を目にしないかもしれないため、信頼の構築とターゲティングは二つの場で進めることになる。エージェントには信頼性が高く、構造化され、検証可能なデータが必要であり、人間には特定のブランドを優先するようエージェントに指示する理由が必要だ。

説得の手法とブランド価値も変化する。憧れを誘う物語や、取り残されることへの不安（FOMO）に訴えて緊急性をあおる宣伝文など、マーケターの手法の多くは、その瞬間の人間の心を動かすよう設計されてきた。顧客に代わって一度に数百、数千もの選択肢を比較するエージェントには、こうした訴求は一切響かない。しかしブランドが消えるわけではなく、形を変える。エージェントは有名人がハンドバッグを推奨していることには関心を示さないが、5つ星評価の平均とレビュー件数、さらに返品率、配送の信頼性、保証条件、返金規定を数値化する。人々とつながる情緒的価値だけでなく、機械が検証できる事柄の上にも評判を築ければ、ブランドは生き残ることができる。

企業は業績の測定方法も変える必要がある。クリック率、インプレッション、購入率は、人間の意図と関与を前提にした指標である。エージェントは広告をクリックしない。経営者は、自社商品がエージェントにどの程度の頻度で閲覧され、選ばれているかの追跡を検討すべきであり、大規模言語モデル（LLM）の追跡ツールは選択肢の一つとなる。エージェントのトラフィックのうち、偽装ではなく検証済みのものがどの程度あるか、エージェントの関与が売上高にどう影響するかも把握する必要がある。つまり、重視すべき対象は、人間が向ける注目や関与から、エージェントが担う働きにまで広がる。

■今なすべきこと

最初の一手は、商品データを監査し、エージェントが既にどのように自社サイトにアクセスしているかを把握することだ。そうすれば経営者は、設計図を追い越す形で試験導入を進める前に、戦略に本当に必要なものを見極められる。

エフィーAIも、自社サイト上でエージェントに許可する行為と許可しない行為について明確なルールを定め、それを在庫、価格、規定のリアルタイムの情報と連動させるよう企業に強く促している。オフリモビッチCEOは「統合なきガバナンスは何も生まず、ガバナンスなき統合はリスクを生む」と付け加えた。

マーケティングの重要性が失われることはない。企業は今後、戦略にエージェントも組み入れ、新たな種類の買い物客を自社サイトに迎える土台を整える必要がある。