エージェンティック コマース：オンライン購買の次なる革命
AI エージェントは、ショッピングと購買をどのように変革するのでしょうか？ そして、小売事業者、製造業、ディストリビューターが優位に立つために今何に取り組むべきなのでしょうか？
e コマースを取り巻く環境は、今また大きな変革の岐路に立っています。モバイル コマースが消費者の買い方を変革したように、私たちは現在、エージェンティック コマースの時代へと突入しています。AI エージェントが消費者と企業の購買決定をより広く代行する時代が到来しています。ユーザーは、手動のキーワード検索やナビゲーションに依存するのではなく、製品の発見、比較、さらには購入を、プラットフォームを横断して動作する自律型 AI エージェントに委任するようになるでしょう。
小売業、製造業、ディストリビューターにとって、これは遠い未来のシナリオではありません。ここ数ヶ月で、大手決済プロバイダーが、この変革の到来を告げる重要な動きを見せています。PayPal は「Agentic Toolkit」をリリースし、Perplexity と提携して検索結果から直接 AI によるショッピングを可能にしました。一方、Visa と Mastercard は AI エージェントがユーザーに代わって購入を行えるようにするための決済ツールの開発を競っており、Visa は「Intelligent Commerce」を、Mastercardは「Agent Pay」を発表しました（参照記事）。
これらの動向は実験段階ではありません。コマースの新時代の基盤となるインフラです。問題は、この変革が起きるかどうかではなく、そのスピードと、あなたの EC オペレーションが準備できているかどうかです。
エージェンティック コマースとは何ですか？
エージェンティック コマースとは、生成 AI を活用したエージェントがユーザーに代わって自律的に検索、発見、比較を行い、最終的に購入することを指します。これらは単なるシンプルなチャットボットではなく、複雑な要件を理解し、選択肢を比較し、条件を交渉し、購入を完了できる高度な AI システムです。
24 時間休まず稼働し、膨大な量のデータを瞬時に処理し、あらゆるインタラクションから学習する、非常に知能的なパーソナル ショッパーのような存在を思い浮かべてください。これらのエージェントは、以下の役割を担う可能性があります。
生活必需品を自動で再注文するパーソナル ショッピング アシスタント
材料の調達と複雑な購入ワークフローを管理する B2B 調達エージェント
複数のカテゴリーにわたる日常的な調達を処理するエンタープライズ購買システム
旅行、保険、専門サービスなど、カテゴリーに特化した購買エージェント
e コマースへの影響
リテール e コマース
消費者の行動は、能動的な閲覧から受動的な委任へと変化するでしょう。消費者は、複数のサイトで商品を比較する代わりに、日常的な購入から複雑な購入まで、AI エージェントに依存するようになります。PayPal は、今後 5 年以内に、顧客の 20% から 30% が AI エージェントや AI ツールを通じてショッピングを始めると予測しています。
これにより、新たなダイナミクスが生まれます：
エージェントが従来の店舗閲覧を 迂回するため、直接トラフィックが減少
エージェントが解析し比較できる構造化された商品データの重要性が増す
エージェントの好みが市場シェアを決定する、新たな競争環境が生まれる
B2B 製造業・流通業向け
Bain Capital Ventures がエージェンティック コマース時代の分析で指摘しているように、B2B コマースはこの変革に特に適しています。繰り返し行われる注文、複雑な仕様、複数のステークホルダーが関わる購買プロセスなど、AI エージェントがその能力を最大限に発揮できる分野が含まれるためです。主要な決済プロバイダーが構築するインフラは、AI エージェントを企業の調達における高度な購買システムとして位置づけており、製造業とディストリビューターが顧客にアプローチする方法に直接的な影響を与えます。
タイムライン：エージェンティック コマースへの移行はいつ起こるか？
エージェンティック コマースの導入について正確なタイムラインを予測することは、テクノロジーが急速に進化していることを考えると困難ですが、エージェンティック AI に関する業界の予測は、小売業、製造業、ディストリビューターにとって貴重な指針となります。
OpenAI が最近 ChatGPT のウェブ検索機能をパーソナライズされた製品レコメンデーションと直接購入リンクで更新したことや、2025 年 4 月に PayPal の Agentic Toolkit、Visa の Intelligent Commerce、Mastercard の Agent Pay が同時にローンチされたことは、エージェンティック コマースのインフラがすでに準備できていることを示しています。今後の見通しとして、Deloitte は、2025 年には 生成 AIを利用する企業の 25% が自律型 AI エージェントを導入し、2027 年までにその割合が 50% に倍増すると予測しています。Gartner は、2028 年までに日常業務の意思決定の少なくとも 15% がエージェンティック AI によって自律的に行われると予測しています。これは 2024 年のほぼ 0% からの増加です。また、2028 年までに企業向けソフトウェア アプリケーションの 33% がエージェンティック AI 機能を組み込むと予想されています。
重要なポイントはなんでしょうか？勝者は、後から対応するのではなく、今とるアクションによって決まるということです。
SEO 最適化から、人間と AI エージェントに適したものへ
従来の e コマースは、検索エンジンでの上位表示を目的とした SEO 最適化された商品説明に焦点を当ててきましたが、エージェンティック コマースへの移行は、人間の買い物客と、意図に基づいた決定を行う AI エージェント両方に対応する、より高度なアプローチを必要とします。
従来型 SEO 商品説明（例）：「スタイリッシュなステンレス製コーヒーメーカー、プログラム機能付き」
インテントドリブンな（購買意図に基づいた）、AI エージェントに適した説明（例）： 「4～6 人分の日常使いに最適な 12 カップ用プログラム式ドリップコーヒーメーカー。ステンレス製、朝の自動抽出のための 24 時間タイマー、自動電源オフ安全機能、900W の抽出力、コンパクトなカウンタートップ デザイン（高さ 14.5 インチ×幅 11.8 インチ×奥行 8.7 インチ）、メーカー 1 年保証」
主な違いは、単なるキーワードではなく、ユーザーの意図を汲むことにあります。誰かが「忙しい朝のためのコーヒー ソリューション」や「狭いキッチン向けの自動コーヒーメーカー」と検索した場合、AI エージェントは、機能と実際の使用例を明確に結びつける製品説明を必要とします。エージェントに有効的なバージョンでは、製品が単に何であるかを説明するだけでなく、具体的な問題を解決する方法を説明します。例えば、家族の人数に合わせた抽出量、忙しいスケジュールに対応する自動化、キッチンのスペース制約に対応する省スペース性などを説明します。
不正確な製品データがもたらすコスト
エージェンティックな環境において、データ品質の低さは莫大なコストを引き起こします：
AI エージェントに認識されない：構造化されていないデータを持つ製品は、AI システムによって発見されません
競争上の不利：エージェントは包括的で標準化された情報を優先します
自動化の損失：劣悪データは新しい決済システムとの統合を妨げます
コストの増加：手動でのデータクリーニングは指数関数的に高コストになります
調査によると、企業はデータ品質の低さにより年間平均 1,500 万ドルの損失を出しており、AI エージェントが PayPal の Agent Toolkit のようなプラットフォームと統合され、主要な発見メカニズムとなるにつれて、このコストはさらに増大します。
エージェンティック コマースに対応した e コマース オペレーションの準備
早期行動の競争優位性
前述の最近のリリースは、エージェンティック コマースのインフラが既に整っていることを示しています。小売業、製造業、ディストリビューターは、製品データと e コマースのインフラを最適化することで、大きな競争優位性を獲得できます。
Salesforce が e コマースにおける AI エージェントに関する分析で指摘しているように、エージェントは優れたデータ品質とアクセシビリティを揃えたプラットフォームを自然に優先します。これにより、より良いデータがエージェントのトラフィック増加を促し、売上を増加させ、e コマース全体のパフォーマンスを向上させる好循環が生まれます。また、エージェント フレンドリーなインフラへの早期投資は、在庫管理、価格設定、マーチャンダイジング全体における自動化を通じた業務効率化も実現します。
1. 製品データの監査と最適化
エージェンティック コマースへの対応の第一歩は、既存の製品情報を包括的に評価することから始まります。主要な決済プロバイダーがエージェント向けの決済ソリューションを提供し始めた現在、小売業、製造業、ディストリビューターは、カタログ全体の製品データが完全に揃っているかを徹底的に監査し、構造化した属性に不足がないかを確認する必要があります。
このプロセスでは、業界の新たな基準との一貫性を確保するため、製品分類と属性名の命名規則の標準化に焦点を当てます。すべての製品にデータ品質スコアリングを導入することで、AI エージェントプラットフォームの構造化データ要件に準拠した責任の明確化と測定可能な改善目標を設定できます。
2. 製品データ管理ツールへの投資
AI エージェントが高度な API を通じて毎秒数千件もの製品を処理できる時代において、手作業による製品データ管理では、もはやそのスケールに対応しきれません。新しいエージェンティック コマースのインフラでは、小売業、製造業、ディストリビューターには、複数のソースから製品情報を自動的に抽出・標準化し、同時にデータ品質をリアルタイムで検証できるシステムが求められます。さらに、消費者の検索方法も変化し、単なる数個のキーワードではなくなり、意図や過去の履歴に基づいて検索結果が提供されるようになります。その結果、製品コンテンツとメディアは、これまで以上に豊富で、エージェントが読み取りやすく、最適化されている必要があります。
適切なツールは、不足している属性情報で不完全な製品記録を補完し、製品ライン全体で一貫性を維持し、自動データ同期による一括更新をサポートする必要があります。この投資は、AI エージェントが購買決定を行うために標準化された製品情報を要求するようになるにつれて、不可欠となります。
Mirakl Catalog Platform と当社の Catalog Transformer がどのように支援できるか、ご覧ください。
3. エージェントに適したインフラの構築
エージェンティック コマースの技術的基盤を構築するには、製品の発見、価格設定、在庫状況に関する包括的な API を構築し、主要なプロバイダーが展開する新しい決済インフラと統合する必要があります。これは、PayPal の Agent Toolkit のようなシステムとの互換性を確保することを意味し、OpenAI Agent SDK、LangChain、Vercel AI SDK などの一般的なエージェント フレームワークとの統合を可能にします。
e コマースのインフラは、エージェントが古い情報に基づいて意思決定するのを防ぐため、すべてのタッチポイントでリアルタイムのデータ同期を保証する必要があります。すべての製品ページに Schema.org などの標準規格に基づく構造化データマークアップを実装することで、これらの新しい決済チャネルを介して動作する AI エージェントにとって、在庫が効率的に発見され、正確に比較可能となります。
4. 変革に適応するための組織強化
エージェンティック決済プラットフォームの登場により、セールスとマーケティングチームは、自社製品が人間のブラウザではなく AI エージェントによってどのように発見され、購入されるかを理解する必要があります。このため、データ品質要件と、エージェント主導のマーケットプレイスにおいて構造化された製品情報が及ぼすビジネスへの影響に重点を置いた包括的なトレーニングプログラムの開発が必要となります。
製造業とディストリビューターにとっては、小売パートナーと協力して製品情報がサプライチェーン全体でシームレスに流れるようにする必要性があることも意味します。エージェント フレンドリーな製品リストを作成するためのツールやテンプレートを提供することは、コンプライアンス遵守の障壁を撤廃します。また、データ品質インセンティブを実施することは、AI エージェントが必要とする完全で正確な製品情報を維持するチームに報いることになります。
未来は、それに備える者のものです
最近の Amazon、PayPal、Visa、Mastercardが発表した内容は、単なる新機能ではなく、コマースの運営における根本的な変化の基盤を形成しています。AI エージェントが購買決定の主要なドライバーになると予測し、数十億ドルを投じてその未来を支えるインフラを構築しています。
Bain Capital Ventures が指摘するように、私たちは、AI エージェントが各消費者に代わって機能する、全く新しいショッピング パラダイムの黎明期にあります。エージェンティック コマースは、徐々に進行し、その後突然に広がるでしょう。これらのプラットフォームがまだ初期段階にある現在のうちに適切な製品データ管理に投資する小売業、製造業、ディストリビューターは、AI エージェント主導のトラフィックの最初の波を捉えることができるでしょう。
あなたの製品は、将来のコマースを牽引す AI エージェントから発見され購入されるでしょうか？
その答えは、あなたが今とる行動にかかっています。
AI エージェントが高度な決済プラットフォームを通じて購買決定を行う世界では、優れた製品データが競争優位を決める要素なのです。
エージェンティック コマースでスケールアップする準備はできていますか？製品データの強化から始めましょう。エージェンティック コマースを支えるインフラとして設計された当社のソリューションをご覧ください。お問い合わせはこちら。
このブログは、2025 年 7 月 14 日に Anne-Claire Baschet より投稿されたブログの日本語版です。
