インターネットの商用化以降、購買の出発点は「検索」だった。検索エンジンで調べ、レビューを読み、Eコマースで比較し、最終的に決済する。情報の民主化は進んだが、同時に情報量は指数関数的に増大した。選択肢が増えすぎると意思決定が難しくなる「選択のパラドックス」が示す通り、現代の消費者は無限に湧き出るレビューやインフルエンサーの推奨情報の海で溺れており、判断に要する認知的負荷が、購買の摩擦になっている。
この摩擦をまとめて引き受ける存在として、会話型のAIエージェントが購買の入口に入り始めている。消費者が予算・好み・配送希望などの条件を文章で伝えると、AIが候補探索・比較・カート投入・決済・配送手配までを一気通貫で進め、消費者は最終承認だけを行う。こうした購買体験を、エージェンティックコマース（以下、Aコマース）と呼ぶ。このように購買行動は「検索」から「委任」へと移行している。近年では「会話の流れの中で注文確定まで進む」動きも注目されており、例えばOpenAIは2025年9月に、ChatGPTの会話内で購入を完結させる「インスタント・チェックアウト」と、販売者側とのシステム連携仕様として「エージェンティック・コマース・プロトコル（ACP）」を公表した¹。
消費者にとっての便益は、①探索の手間（検索語の試行錯誤・比較軸の設計）、②評価の手間（レビューの信頼性判断・互換性やサイズの確認）、③手続きの手間（クーポン適用・配送指示・決済）を、まとめて解消できる点にある。候補が少数に絞られ、なぜその候補なのかの推奨理由が説明されることで、「選択の納得感」も得やすい。ここに「検索から委任へ」という行動変化の核がある。
もう1つの変化は、購買のUIが「一覧表示」から「対話」に移ることだ。従来の「一覧表示」では「棚割り、ランキング、絞り込み」等の機能で購買の意思決定を支えてきたが、対話では「条件の言語化、優先順位の調整」等が中心になる。これにより棚の設計思想そのものが問い直され、今後は人が読むページよりも、AIが読み取りやすい条件（仕様・価格・在庫・配送・返品・保証）を整えられるかが、推奨されるための前提条件になっていくだろう。
ただし、委任は購買の摩擦を減らす一方で、新しい不安も生む。「誤った商品を買ってしまうのでは・条件の見落としが起きるのでは・誰が責任を負うのかが曖昧になるのでは」といった点だ。だからこそ多くのAIエージェントでは「最終確認」や「上限設定」など、人が止められる余地を残しながら自動化する方向が採られている。Aコマースでは、利便性と安心感のバランスをどう取るかがポイントとなる。

Aコマースの普及見通しを考察する際には、商品特性とAコマースとの相性も無視できない。商品特性とAコマースの相性は、「委任障壁＝任せて怖くないか」と「委任便益＝任せるメリットが大きいか」という二つの観点で整理するとわかりやすい。
委任障壁とは、選択を他者に任せることへの心理的抵抗（怖さ）の大きさを示すものである。選択を他者に任せることへの心理的抵抗とは、商品の品質を評価する難易度、失敗した時の返品・キャンセルなどの補償範囲、規約・リスク説明の複雑さ、自分で選ぶ楽しさなどの要素から構成される。
委任便益は、任せることで得られる利得の大きさを指す。具体的には、時間・手間の削減、価格最適化、在庫切れ回避、意思決定負荷の低減などであり、購買頻度が高く、価格分散が大きく、かつ需要予測が効く商品ほど大きくなる。
つまり、任せて怖くなく、かつ任せた方が得な商品（委任障壁低×委任便益高）が最もAコマースとの相性が良く、普及もいち早く進むと推察できる。現時点のAコマースは消費者に購入の最終意思確認を取っているが、「❶完全自動化領域」＝任せても怖くない＆任せた方が得な商品は、将来的に購入が完全自動化される可能性もあると考えられる。各象限の特徴や商品例は図1の通りである。

図1　商材別のAコマース適合度マトリクス

野村総合研究所（NRI）は2025年9月に国内外の生活者約1.2万人に向けて、アンケート調査「AI利用に関する国際比較調査」を実施した。その調査の中で、日本の生活者3,148人に対し、Aコマースの利用意向を商品別に尋ねた結果が図2である。結果を見ると、先述の4象限ごとに利用意向がおおよそ分かれていることがうかがえる。

図2　商品別のAコマース利用意向

出所）NRI「AI利用に関する国際比較調査」2025年（n=3,148）

最も利用意向が高くAコマースとの相性が良いと思われるのは、図1で示した①完全自動化領域（委任障壁低×委任便益高）である。次点で利用意向が高く、相性が中程度なのは、②人間最終決定領域（委任障壁高×委任便益高）と、③おまかせトライアル（委任障壁低×委任便益低）。最も利用意向が低く、Aコマースとの相性が必ずしも良くないと思われるのは、④人間主導領域（委任障壁高×委任便益低）であった。
さらにこの調査結果からは、必ずしもAコマースとの相性が良くないであろう「高級ファッションブランド」ですら、国内の生活者の約35%は「Aコマースを使いたい・どちらかと言えば使いたい」と答えていることも明らかになった。なお最も利用意向の高かった日用品に関しては、約52%の生活者が使いたいと回答している。あくまで“意向”ではあるものの、約3~5割の消費者がAコマースに期待感を抱いていることがうかがえる。
同調査では消費者はAコマースにどのような期待を抱いているのかについても把握を行った。具体的に消費者がエージェントに期待している上位5項目として「最安値での購入、調べる時間の削減、サイズ・規格・互換性の購入ミスを削減、口コミ評価などをもとに自動でベストな商品を提案してくれる、広告などの影響に左右されない客観的な商品提案」が挙げられる（図3）。

図3　Aコマースへの期待

出所）NRI「AI利用に関する国際比較調査」2025年（n=3,148）

これらの項目を俯瞰すると、消費者がエージェントに対して、自分に代わって煩雑さを引き受けつつ、よりよい条件で失敗せずに購入してほしいという期待を抱いていることがうかがえる。言い換えれば、Aコマースが定着するかどうかは、この期待に沿うかたちで委任便益を高め、同時に委任障壁を下げる仕組みをどこまで実装できるかにかかっている。
さらに同アンケート調査による「各国のAIに対する受容性」では、中国の受容性が最も高くなっている。しかし意外にもアメリカ、ドイツより日本の方がAIによる革新的な未来に好意的なことが明らかになった（図4）。特に、「日用品を中心にAIエージェントによる購入代行が主流となる」に至っては、アメリカ、ドイツよりも約15ポイント高い64%が好意的なことから、日本は「新技術に慎重」という通念に反し、少なくとも本調査ではAコマースに対して欧米よりも好意的な傾向が確認された。Aコマースが日本で普及する未来は決して遠い話ではないのである。

図4　AIによってもたらされる変化への好意度

出所）NRI「AI利用に関する国際比較調査」2025年（日本：n=3,148、アメリカ：n=3,107、ドイツ：n=3,113、中国：n=3,147）

Aコマース時代の主要プレイヤーは、大きく4類型に整理できる（図5）。

図5　Aコマースのプレイヤー4類型と強み・弱み

第一に、汎用AIである。最大の武器は中立的な横断比較だ。複数の店舗・サービスをまたいで候補を検索・比較できるため、チャネルに縛られずに最適な購買体験を実現できる点が強みである。OpenAIのインスタント・チェックアウトは、販売者がACPを用いて在庫・価格・配送などを連携すれば、会話内で注文確定まで進められる仕組みを公開している。
第二に、大手ECのPF（プラットフォーム）AIである。代表はAmazonであり、アプリ内の生成AIショッピングアシスタント「Rufus」を2024年に米国で提供し、日本でも2025年9月に展開した²。PFの強みは、商品データ・レビュー・配送・返品といった運用をワンストップで制御できるため、顧客体験を安定させやすい点にある。
第三に、業界特化AIである。食品・旅行・美容などの領域固有データ（栄養素・肌質・体型等）を深く扱えるのが強みで、汎用AIやPF AIが苦手とする「失敗の芽」を潰しやすい。例えば食料品配達サービスを提供しているインスタカートは、自社エージェントの構築に加え、OpenAIのインスタント・チェックアウトを介してChatGPT内での注文確定も可能にし、レシピや食事制約への配慮など「食まわりの意思決定」を消費者との会話で支援するAIアシスタントサービスを展開している³。この類型は、取り扱い商材が限定される一方で、専門知識と運用ノウハウを強みに顧客の安心を取り込みやすい。
第四に、ブランドAIである。狙いは、ブランドの世界観と体験の一貫性を保ったまま、相談から購入導線までを自社で握ることだ。ロレアルは個人向け美容AIアシスタント「Beauty Genius」を打ち出し、生成AIの対話と診断・提案を組み合わせた購買体験を提供している⁴。
いずれの類型も万能ではなく、価値の出しどころは異なる。汎用は横断、PFは高品質な一体運用、業界特化は専門性、ブランドは体験の一貫性。消費者は1つを固定的に選ぶというより、購買の文脈に応じて使い分ける可能性が高い。結果として、汎用AIとPF AIの「購買の起点の覇権争い」は激しくなる一方、業界特化AIやブランドAI等の専門プレイヤーにも一定の居場所が残るだろう。

ここからは、取扱高が大きく、競合しやすい「汎用AI」と「PF AI」の競争に絞って述べる。この2つのプレイヤーを中心とした覇権争いは、「PFがどこまでデータを連携するか」と「連携しないと売れないと思わせるほど汎用AIが購買の起点として定着できるか」の相互作用で決まる。つまり、汎用AIが購買の入口として定着すれば、PFは連携を検討せざるを得ない一方で、PFが自前の導線で十分な販売力を維持できるなら、汎用AIへのデータ連携を限定する選択肢も残る。
PFの視点では、汎用AIにデータを連携すると横断比較が進み、価格競争の圧力が強まるため、可能であれば自社エージェント内で購買を完結させ、導線と収益性をコントロールしたいと考えるのが自然だろう。また、連携が進むほど、消費者接点が汎用AI側に寄り、商品の推奨ルールを自社で設計しにくくなる点もデメリットである。現時点（2025年12月時点）では、OpenAIが公表しているインスタント・チェックアウト/ACPの対応先としてAmazonは挙げられておらず、汎用AIから同PFに直接つながりにくい状況にある⁵。
加えてAmazonは、PFを越えた中立的な横断比較ができないデメリットを補うべく、外部ブランドサイトでの購入を支援する「Buy for Me」も提供している⁶。「Buy for Me」は、ChatGPTなどの汎用AIに近い機能を有したエージェントを自社で構築しようとしている試みであり、成功すれば顧客接点の入口を維持したまま域外に手を伸ばすことができるようになる。
一方で、汎用AIの視点に立つと、大手EC PFにデータ連携を拒否されてしまうと、本来の強みである「横断的な検索」という価値が毀損し魅力が落ちるため、「PFがどこまで汎用AIにデータを連携するか」は非常に重要な争点となる。

PFからすれば汎用AIにデータを連携したくない一方で、汎用AIが生活者の主要な相談窓口になり購買の入口として定着すれば、PF側も無視しにくくなる。OpenAIは、販売者がACPでデータを連携することで、会話内で注文確定まで到達する道筋を示した。
この仕組みに対して各社は連携の姿勢をみせており、ウォルマートはChatGPTを通じた購買体験の提供に向けた取り組みを公表している⁷。汎用AIが消費者の購買の起点を獲得するシナリオでは、PFは「汎用AIに連携しないと土俵にすら上がれない」局面に直面し、連携を迫られやすい。
ただし、PF側の連携か非連携かは二択ではない。商品カテゴリや国・地域によって部分的に連携し、最終的な注文確定は自社内に残すといった中間形もありうる。汎用側も、完全な横断より「生活者の相談窓口」を優先し、特定PFの深い情報が欠ける場合は代替候補を提示するといった運用で普及を図る可能性がある。こうした折衷が積み重なるほど、汎用AIとPF AIは競争しながらも相互依存を深め、同時に業界特化AIとブランドAIが専門性と信頼で“使い分け”の地位を狙う構図が強まるだろう。

Aコマースが広がるほど、企業は「自社の売り場に来てもらう」だけでは需要を取りこぼすリスクが増す。購買の入口がエージェント側に移るため、従来の広告・検索最適化（SEO）中心の発想だけでは届かない場面が増えるためである。重要なのは、購買の入口が誰に移っても、候補に残る条件を整えることだ。
企業に求められる対応は大きく二本柱で整理できる。ひとつは自社エージェントを構築し、顧客との対話と購買体験を自ら握る「構築者の道」。もうひとつは、外部のエージェントに推奨されるために、商品仕様・価格・在庫・配送・返品・保証といったデータをAIが読み取りやすい形で整備し「選ばれる道」を取ることである。
実務上は、この二本柱は排他的ではない。自社エージェントを構築しつつ、外部エージェントに対しても情報提供できる状態を整える企業が増える可能性が高い。この動きは自社ECの運用をしつつ外部ECへの出品も行う現在の状況と似ている。どのシナリオでも共通するのは、商品情報・価格・在庫・配送・返品・保証等を管理し、AIエージェントが顧客に推奨する理由を提示できる形にしておくことだ。
Aコマースは、流通の未来像として語られがちだが、実際には「顧客が何を求め、何を面倒だと感じ、何をリスクだと感じるか」を丁寧に解きほぐし、その摩擦を減らす競争でもある。検索から委任へ。入口の変化は、売り方の変化と同義である。多くの企業は、①構築者として体験を握るのか、②選ばれる者として外部エージェントの売り場に入り続けるのか、という問いにまずは向き合うこととなる。

1. 1OpenAI「Buy it in ChatGPT: Instant Checkout and the Agentic Commerce Protocol」（2025/9/29）https://openai.com/index/buy-it-in-ChatGPT/
2. 2Amazon「Amazon announces Rufus, a new generative AI-powered conversational shopping experience」（2024/2/1）https://www.aboutamazon.com/news/retail/amazon-rufus
3. 3PR Newswire「Instacart Launches New AI-Powered Food Inspiration Search Tool “Ask Instacart”」（2023/5/31）https://www.prnewswire.com/news-releases/instacart-launches-new-ai-powered-food-inspiration-search-tool-ask-instacart-301838150.html
4. 4L'Oréal『Paris Beauty Genius』https://www.loreal.com/en/articles/science-and-technology/loreal-paris-beauty-genius/
5. 5CNET Japan「Amazon、ChatGPTのショッピング機能をブロック　理由は？」（2025/12/3）
   https://japan.cnet.com/article/35241179/
6. 6Amazon「Amazon’s new “Buy for Me” feature helps customers find and buy products from other brands’ sites』（2025/4/3）
   https://www.aboutamazon.com/news/retail/amazon-shopping-app-buy-for-me-brands
7. 7Walmart Corporate News「Walmart Partners with OpenAI to Create AI-First Shopping Experiences」（2025/10/14）
   https://corporate.walmart.com/news/2025/10/14/walmart-partners-with-openai-to-create-ai-first-shopping-experiences