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ボストン コンサルティング グループ（BCG）の最新の調査によると、リテール事業者の96%がAIの活用を検討している (opens in a new tab)ことがわかりました。しかし、その「検討」の多くは、チャットボットの試験導入やPoC（概念実証）にとどまり、実運用にまで至らないプロジェクトで終わっています。
エージェンティックコマースが進展するなか、重要な問いが浮かび上がります。リテール事業者は、実験から実運用で機能するエージェントへ、どれだけ早く移行できるのでしょうか。試験導入の段階に留まっている企業は、すでに移行を進めている企業に後れを取るリスクがあります。
コマース業界のリーダーにとって、この移行は購買体験全体に影響します。エージェントがマーケットプレイス全体でどのように商品を見つけるかから、エージェントが購入しようとする際に価格や在庫情報が正確かどうかまで、その範囲は多岐にわたります。
6月にニューヨークで開催されたMiraklの年次イベント「Summit」 (opens in a new tab)にて、MiraklのHead of AI and InsightsであるJames Williamsが、OpenAI、BCG、J.P. Morganのリーダーたちと対談し、商品発見、マーケットプレイスデータ、決済、購入後サポートに対するAIの現在の影響について議論しました。
AIコマース：なぜ今回は変化のスピードが違うのか
コマースはこれまで、eコマース、モバイルコマースという変遷を経てきました。そして今、それ以前のどの変化よりも速いスピードで進化する、生成AIコマースの時代が到来しています。
この変化のスピードは、企業のテクノロジー導入の方法を変えつつあります。BCGのパートナーであるTanmay Jain氏は次のように説明します。「リーダーたちは『どうすれば早く価値を生み出せるか』『どうすれば4〜6週間でPoCを立ち上げられるか』と考えています。そのためのテクノロジーは、すでに存在しているのです」
これは、リテール事業者やマーケットプレイス運営者に、切実な問いを突きつけます。AIが消費者の商品発見や購買のあり方を変えるなかで、自社はどのような役割を担い、どこで価値を生み出すのか。
OpenAIのHead of Go-to-MarketであるLindsey Cenzano氏は、エージェントの役割がいかに急速に拡大しているかを指摘します。「今では、エージェントが複数のステップにわたるプロセスを実行し、私たちに代わって行動できるようになっています」
エージェントは、質問に答えるだけの存在から、購買者の商品比較を助け、レコメンデーションを提示し、購入を完了させる存在へと進化しています。エージェントが大規模に自律的な取引を行う段階には、まだ至っていません。しかし、リテール事業者は今からデータとシステムの整備を進めることができます。
多くのブランド（96%）が依然として「検討中」である理由
リテール事業者は、チャットボットの試験導入やMicrosoft Copilotの展開、PoCといった取り組みを進めています。しかし、テストの段階を超えて、事業全体でAIを活用している企業はごくわずかです。BCGによると、真の意味で企業がAI活用の準備が整っているというためには、次の基盤が不可欠です。
- 整理され、機械が読み取れる形で構造化された、質の高いデータ
- 自社サイト上で提供される独自のエージェント体験
- 利用の拡大に応じて、新たなエージェントを迅速に取り込めるAIシステム
マーケットプレイス事業のリーダーにとって、これらの基盤を整えることは、数百から数千に及ぶセラーの商品・価格・在庫データを、正確かつ構造化された形でエージェントに提供することを意味します。
一方で、AIのPoCから実運用へ移行する過程では、さまざまな課題が明らかになることがあります。Cenzano氏によると、AIツールが実際のユーザーに使われ始めると、パフォーマンスが低下することがあり、チームは評価を見直し、フィードバックを取り込み、改善を続ける必要があるといいます。
「『うまくいかなかったから、他のことに切り替えよう』と諦めてしまうことは避けたいのです」とCenzano氏は述べます。
こうした課題があるにもかかわらず、実運用へ移行するAIエージェントは増えています。
「誰もが完全に解決できているとは言えません」とJain氏は語ります。「しかし、過去6〜12カ月で、大規模に展開され、収益につながっているエージェントの数は大幅に増加しています」
BCGが支援したあるビューティー分野のリテール事業者では、自社サイトのエージェントを利用した顧客のコンバージョン率が60%向上しました。また別のリテール事業者は、4週間のGEO（生成エンジン最適化）プロジェクトを実施した結果、大規模言語モデル（LLM）経由の流入比率を25%改善しました。
10/20/70の法則：AIはモデルの問題ではなく、人と業務プロセスの問題である
誰もが同じAI基盤モデルにアクセスできる時代です。では、なぜ成果に大きな差が生まれるのでしょうか。Jain氏によると、その差の原因がモデル自体にあることはほとんどありません。BCGの「10/20/70の法則」が、その理由を説明しています。
- AIが生み出す価値の10%はエージェント自体に由来する
- 20%はテクノロジーとデータに由来する
- 70%はそれらを取り巻く業務プロセス、インフラ、チェンジマネジメントに由来する
多くの企業は、この最初の30%に注力しがちです。しかし、より大きな機会は、業務プロセスの再設計、チームの働き方の変革、そしてAIを拡大させるための組織づくりを伴う、より難易度の高い70%にあります。
では、AI活用で先行する企業は、何を違ったやり方で進めているのでしょうか。
AIをテクノロジーの課題ではなく、経営の課題として扱う：最も先行している企業では、経営層がAIを事業課題として捉え、経営陣主導で成果に対する明確な期待値を設定しています。
目に見える事業価値を優先する：コマース業界のリーダーは、コンバージョンの向上、セラーのオンボーディングの迅速化、商品発見の改善、そしてマーケットプレイスのカタログ管理にかかる手作業の削減など、AIが成果を生み出せる領域に注力しています。
既存の業務プロセスにAIを追加するのではなく、プロセス自体を再設計する：リテール事業者の間でよく聞かれる問いは、「このプロセスをどこでエージェントによって効率化できるか」です。しかし、より良い問いは、「もし白紙の状態から始めるとしたら、このプロセスはどのような形になるか。人は何をすべきで、エージェントは何をすべきか」というものです。マーケットプレイスにおいては、既存プロセスの各ステップに単純にAIを追加するのではなく、セラーのカタログをどのように取り込み、更新していくかを根本から見直すことを意味する場合があります。
GEO：「検索順位」から「レコメンド対象」への転換
GEO（生成エンジン最適化）は、エージェンティックコマースにおいて、今すぐ取り組むべき優先課題となっています。かつては検索結果での商品ページの順位づけに注力していたリテール事業者やマーケットプレイス運営者も、今ではChatGPTやPerplexityなどのLLMによるレコメンデーションに自社商品を表示させる必要に迫られています。GEOの成否は、セラーの商品データにも左右されます。属性情報の欠落、カテゴリー分類の不整合、あいまいな商品説明があると、エージェントが商品を理解し、レコメンドすることが難しくなります。
サードパーティのLLMでレコメンドされるために
BCGのGEOフレームワークは、3つの基盤から成り立っています。
充実したコンテンツ：仕様情報だけでなく、コンテキストも加えましょう。利用シーンに応じた属性情報、詳細なFAQ、そしてエージェントが商品と利用者の具体的なニーズを結びつけやすくなる (opens in a new tab)ような編集コンテンツを充実させることが重要です。
構造化データ：スキーママークアップや機械が読み取れる形式のコンテンツ (opens in a new tab)を活用し、エージェントが商品情報を読み取りやすくしましょう。一部のリテール事業者は、視覚的な要素を減らし、AI向けに最適化されたページを新たに用意しています。
エージェントが参照する場所に存在する：自社の商品カテゴリーにおいてレコメンデーションに影響を与える情報源を特定し、そこで信頼できる存在感を築きましょう。
購買者が使いたいと思う顧客向けエージェントをつくる
リテール事業者のサイトにチャットウィジェットを設置するだけでは、購買体験は自動的には向上しません。大規模に成果を上げているエージェントは、有用な出力（アウトプット）と、独自のファーストパーティデータという入力（インプット）を組み合わせています。
出力の観点では、テキストボックス上の対話だけでなく、視覚的でインタラクティブなエンドツーエンドの顧客体験を設計することを意味します。
入力の観点では、リテール事業者は独自のファーストパーティのコマースデータを活用し、顧客が実際に自社商品をどのように購買しているかに基づいた体験を構築できます。
今すぐフィードを整えよう
Cenzano氏は、ChatGPTが当初、コマース関連情報の取得においてウェブのクロールに大きく依存していたと説明します。しかし、その状況は変わりつつあります。
「私たちはフィードへの移行を進めています」と同氏は述べます。「フィードの方が、信頼性が高く、正確で、常に最新の状態を保てるからです」
マーケットプレイスにおいては、常に変化するセラーの品ぞろえに対応した、正確な商品・価格・在庫データを維持することが、フィードを最新に保つための前提条件となります。
こうした商品データがAIに対応した構造化・フィード対応の状態 (opens in a new tab)になっていなければ、エージェントが自社商品を見つけ、レコメンドすることは難しくなります。
決済：エージェンティックな取引に信頼を組み込む
エージェントが商品発見から取引の段階へと進むにつれ、購買の流れは「検索・ブラウジング・購入手続き」から、「消費者の意図・エージェントの行動・取引」というプロセスへと変わっていく可能性があります。
ただし、ステップが少なくなるということは、リテール事業者や決済事業者にとって、何が起きたのかを検証する新たな仕組みが必要になるということでもあります。どのエージェントが行動したのか、消費者が何を購入しようとしていたのか、そして実際の購買がその意図と一致していたのかを把握する必要があります。マーケットプレイスの場合はさらに複雑で、各注文をどのセラーが処理したのかを把握し、その情報を決済、返品、カスタマーサポートに至るまで一貫して連携させる必要があります。
その出発点となるのが、エージェントの識別です。もともとボットの排除を目的として構築されてきた決済システムは、今後、信頼できるエージェントと悪意のあるエージェントを区別しつつ、正当な取引を許可できるようにする必要があります。
J.P. Morgan PaymentsのExecutive DirectorであるPrashant Sharma氏は、シンプルにこう表現します。「（AIエージェントの活動を）統制できなければ、それを拡大することはできません」
そして、統制を実現するには、購買プロセス全体で何が起きたのかを示す取引記録や監査ログを、問題が発生した場合も含めて保持し続けることが求められます。
「取引全体のうち、一部分だけに注目していては不十分です」とSharma氏は語ります。「商品発見の先にある、決済と購入後の体験こそが、本当に重要になってくるのです」
コマース業界のリーダーがエージェンティックコマースに向けて取るべき3つの行動
自社商品がAIレコメンデーションでどのように表示されているかを追跡する
BCGは、ProfoundやAthenaといったツールの活用を推奨しています。これらを使うことで、自社カテゴリーで購買者が使うプロンプトの傾向、表示される商品、エージェントがレコメンドする競合商品、そしてエージェントが提示する商品情報の正確性を追跡できます。
90日以内に、価値の高いコマースエージェントを1つ実運用に移す
コンバージョンの向上など、エージェントによって測定可能な成果を生み出せるユースケースを1つ選び、90日以内の実運用開始という目標を設定しましょう。
BCGは、顧客が商品をリサーチする一方で購買自体はシンプルなカテゴリーで、エージェント間のコマースが最初に生まれると予測しています。自転車などの専門性の高い商品は、こうした特性に当てはまります。一方、1回の注文に数十点の商品が含まれることもある食料品分野では、実現までにより時間がかかるとみられます。
今すぐ社内でエージェントを活用する
「この場にいる皆さんには、明日から職場でAIを業務のあらゆる場面で使ってほしいと思います」とCenzano氏は提案します。「ただし、ChatGPTだけに留まらないでください。Codexのような、エージェンティックな体験にも進んでみてください」
エージェントに実際の業務を担わせることで、チームはエージェントが得意な領域と、人によるガイダンスが必要な領域を見極められるようになります。マーチャンダイジング、マーケットプレイス、カタログ、オペレーションの各チームにとって、日常的にエージェントを活用することは、どの業務をAIエージェントに自律的に任せられるかを判断するための経験を積むことにつながります。
AIのPoCから、エージェンティックコマースの成果へ
エージェンティックコマースは、まだ形になりつつある段階です。だからこそ、リテール事業者にはその形をつくっていくチャンスがあります。取り組みの出発点は基本的な事項です。すなわち、商品データをエージェントが理解しやすい形にすること、価格と在庫を常に最新の状態に保つこと、そして測定可能なコマース業務にエージェントを活用することです。
これらの基盤は、すでにマーケットプレイス運営の中核をなしています。次のステップは、顧客がAIエージェントである可能性がますます高まる購買プロセスに向けて、これらの基盤を整えることです。
エージェントが自社を見つけるためには、質の高い商品データが欠かせません。Miraklがリテール事業者やブランドのエージェンティックコマースへの準備をどのように支えているか、今すぐご確認ください。
