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消費者がChatGPTを開き、「150ドル以下のおすすめワイヤレスヘッドホン」と入力します。数秒のうちに、AIエージェントがウェブを検索し、関連性と価格で選択肢をランク付けし、3つの推薦商品を提示します。しかし、あなたの商品はその中に含まれていません。
商品の品質が劣っているからではありません。価格が適切でないからでもありません。カタログがAI向けに構築されていないからです。
このギャップは、実際のビジネスに深刻な影響を与えます。2026年6月にReuters (opens in a new tab)が報じたAdobe Analyticsのデータによると、AIから誘導された消費者は、AI以外のソースからの訪問者と比べて1訪問あたり53%多い収益を生み出し、転換率は54%高いことが示されています。
AIエージェントがあなたの商品を推薦したとき、やってくる消費者はブラウジングをしているのではありません。購入する準備ができています。
これがエージェンティックコマースです。マーケットプレイスとブランドのストアフロント全体にわたって、購買者が商品を発見・購入する方法をすでに変革しています。AIエージェントがウェブを読む方法に合わせてリスティングが構造化されていなければ、最も価値の高い購買者の増加するシェアにとって、あなたは見えない存在になります。
2026年5月にMirakl ConnectとMarketplace Universeが共同開催したウェビナーで紹介された以下の4ステップフレームワークは、AIエージェントが主要なショッピングインターフェースになる中で、ブランドとセラーが可視性、競争力、購入可能性を維持するための実践的なプレイブックです。
なぜエージェンティックコマースは今、ルールを変えているのか
AIを活用したショッピングは、もはや予測ではありません。Adobe Analytics (opens in a new tab)のデータによると、小売ウェブサイトへのAIトラフィックは前年比138%増加し、Adobeが2024年10月に追跡を開始して以来、小売訪問全体に占める割合が最高に達しました。
Adobe (opens in a new tab)のデータによると、AI消費者の72%が現在LLMを主要な商品検索ツールとして使用しています。そのトラフィックの質が緊急性をさらに高めています。AIから誘導された消費者は、2025年ブラックフライデー期間中に38%高い購入意欲を示しました。
これは実際に何を意味するのでしょうか。エージェンティックコマースは、代わりに購入する自律型ショッピングボットだけの話ではありません。
BCG (opens in a new tab)は、これを4段階の進化として位置づけています。発見、購入、自律、エージェント間連携の4段階です。今すぐ第1・第2フェーズで行動するブランドとセラーは、後のフェーズが成熟するにつれて有利なポジションを確保できます。待機する企業は不利な立場から再構築することになります。
ステップ1：適切なチャネルに存在する
AIエージェントはウェブのすべての場所から均等に情報を取得するわけではありません。幅広い品揃え、競争力のある価格設定、豊富なカタログデータを持つソースから情報を取得します。これはマーケットプレイスの特徴であり、データもそれを裏付けています。
ChatGPT上での電子機器カテゴリの2,340以上のキーワードに関するMiraklの分析によると、専門マーケットプレイスは結果に93.67%の頻度で表示されたのに対し、マス市場の競合他社は72.29%でした。また、より頻繁に1位にランクされました。
その理由は3つの構造的優位性にあります。マーケットプレイスのセラーがもたらす品揃えの幅広さ、サードパーティのセラーが導入する競争力のある価格設定、そしてブランド自身の在庫では補えない商品ギャップを埋めるカタログの深さです。
ブランドとセラーにとって、その意味は明確です。マーケットプレイスへの参加はLLMの発見可能性の基盤です。そして、マルチチャネルでの存在感がその優位性をさらに高めます。
Seller Report 2026によると、複数のマーケットプレイスで活動するセラーは、単一チャネルで販売するセラーと比べて17.5倍多いGMVを生み出します。
Mirakl ConnectのChannel Managerは、単一のプラットフォームから適切なチャネル全体にわたってブランドとセラーの存在感を拡大・管理するのに役立ちます。
ステップ2：マーケットプレイスで卓越した存在になる
存在することは必要条件です。しかし、それだけでは十分ではありません。
適切なチャネルに商品が登録されたら、商品データの品質が、AIエージェントがその商品を表示するかどうかを決定します。
カテゴリ分けが不適切なリスティング、必須属性の欠落、不完全な商品フィールドは、LLMにとって実質的に見えない存在となります。解析できないものを推薦することはできないからです。
「卓越している」とは、カタログが適切にカテゴリ化され、必須フィールドが完全で、AIシステムが正確に解釈できる方法で属性が構造化されていることを意味します。
課題は、これを大規模に手動で達成することが困難なことです。セラーは正しい情報を持っていても、それが誤った場所に埋め込まれていることがあります。例えば、あるセラーは「100%コットン」を正しい必須属性にマッピングするのではなく、フリーテキストの商品説明に埋め込んでいました。正確な情報でありながら、それを必要とするシステムには見えない状態でした。
Mirakl ConnectのAI Catalog Transformerは、すべての関連属性を使ってリスティングを自動的に書き直し、補完します。より豊富なマーケットプレイス対応の商品データのコパイロットとして機能します。
プラットフォーム全体の実績がその解決規模を物語っています。4,700万以上の商品を変換、属性完成率37%向上、カテゴリ分けエラー50%削減、セラーオンボーディング時間91%削減を達成しています。
かつて数週間から数か月かかっていた作業が、今ではほんの一部の時間で完了できます。
ステップ3：LLM向けに商品データを最適化する
ここが、ほとんどのブランドとセラーがまだ遅れをとっており、最大のチャンスが眠っている領域です。
カタログを構造化して完成させることがステップ2です。ステップ3はまったく異なる種類の思考を必要とします。
LLMは検索エンジンとは異なる仕組みで動作します。キーワード密度やタイトルタグを評価しません。文脈の豊かさを重視します。FAQ、ユースケース、シーンタグ、画像メタデータ、意図シグナル、そして消費者が質問する際に実際に意味することと商品をマッチングするのに役立つセマンティックな説明などです。
ブレスレットの2つの商品説明の違いを考えてみてください。
- 改善前（SEO最適化済み）： 「シャモニーカーフスキン製リバーシブルダブルラップブレスレット、金属クラスプ付き。フランス製。」
- 改善後（LLM対応）： 「コントラストのあるベージュとオレンジのレザーインテリアとゴールドトーンのHバックルクラスプを備えた、シャモニーカーフスキン製リバーシブルダブルラップブレスレット。オフィスウェア、夕方のイベント、カジュアルなお出かけに最適。防水ではありません。シャモニーカーフスキンは水に敏感なため、シミを防ぐために乾燥した状態を保ってください。日常使いに適していますが、香水や鋭い表面への接触は避けてください。1つで2つの異なるスタイルを楽しめ、コーディネートのバリエーションに最適です。お手入れ：柔らかい乾いた布で拭き取り、石鹸や溶剤を避け、ダストポーチに保管してください。」
最初のバージョンはキーワード検索では上位にランクされます。2番目のバージョンこそが、AIエージェントが消費者の意図に基づいた質問に実際に答えるために使えるものです。
購買者はもはやキーワードだけで検索していません。意図、文脈、シーンで検索しています。
Mirakl ConnectのAgentic Product Enrichmentアドオンは、このセマンティックレイヤーを自動的に構築します。エンリッチメント後、ブランドとセラーは3つの方法で更新された属性を展開できます。商品詳細ページに直接反映する方法、フロントエンドのページコードに埋め込む方法、またはLLMカタログフィードにマッピングする方法です。エンリッチメントはチャネル全体で機能するため、商品が表示されるすべての場所で投資効果が積み重なります。
ステップ4：LLMで購入可能にする
ステップ1から3は、商品を可視化し、推薦可能にします。ステップ4はさらに踏み込んだものです。消費者がAIインターフェースを離れることなく、商品を直接購入できるようにすることです。
この機能は最初の3つのステップよりも開発段階が早いですが、方向性は明確です。AIプラットフォームは、商品の推薦を表示するだけでなく、会話の中で完全な取引を可能にする方向に進化しています。今統合するセラーは、この機能がプラットフォームや市場全体に拡大するにつれて先行者優位を得られます。
ほとんどのブランドとセラーにとっての実際の課題は、LLMチャネルへの接続、進化するプロトコルの管理、そして価格・在庫・フルフィルメントデータをリアルタイムで同期させることの技術的複雑さです。
Mirakl ConnectのAgentic Channelsアドオンは、ACPやUCPなどの新興プロトコル標準を含むそのインフラを管理するため、チームはメンテナンスではなく販売に集中できます。
機会の窓は開いている。しかし、速く動いている
4つのステップは将来のロードマップではありません。今日存在する発見環境で競争するために、すでに必要なことを反映しています。
適切なチャネルに存在する。それらのチャネルで卓越した存在になる。LLMが実際に読む方法でデータを最適化する。そして、AIインターフェース内での直接購入に向けてカタログを準備する。
各ステップは前のステップの上に構築されます。これらを孤立したタスクではなく、連携した戦略として扱うブランドとセラーは、エージェンティックコマースが成長し続ける中で優位性を積み重ねます。
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