生成AIが変える購買行動、エージェント時代の幕開け

　生成AIは、購買行動に大きな影響をもたらしている。Criteoが2025年4月に行った米国・英国のユーザーを対象とした調査では、85％が買い物でAIツールを使用していた。一方、日本では生成AI利用者は11％にとどまり、まだ普及の途上にある。

　ただし、生成AIを利用している場合でも、AIインターフェース内で購入まで完結する人はわずかで、70％は生成AIの提案に加えて、公式サイトやECサイトでさらに情報収集を行っている。つまり、現時点での使用目的は「発見」と「比較」が中心であり、「意思決定」にはまだ完全には活用されていない。

　しかし、それも時間の問題かもしれない。

　「近い将来、多くの人が自分専用の“ショッピングエージェント”を持ち、そのパーソナル・ショッピングエージェントがブランドのAIエージェントと連携して、検討から購入までを代行するようになるでしょう。2026年頃に大きな勢いが生まれると予測しています」。そう語るのは、Criteo CTOのディアミド・ギル氏だ。

　エージェンティック・コマース実現への第一歩として、ディアミド氏はOpenAIが発表した、EtsyやShopifyの加盟店向けに、ChatGPTのプラットフォーム上で購入できる「Instant Checkout」機能を例に挙げる。Criteoの内部データでは、この機能によって購買プロセスが平均で4日間短縮されたという。

　これは、マーケターにとってあらゆるタッチポイントがこれまで以上に重要になることを示している。では、AIの進化は消費者の購買行動にどのような影響を与え、それにマーケターはどう対応すべきなのか？ディアミド氏は、次の4つの問いと答えを語った。

エージェンティック・コマースとは？

　エージェンティック・コマースとは、「AIエージェントが消費者に代わって商品を探し、比較し、さらには購入まで行うという新しい購買体験です」とディアミド氏は説明する。

　「重要なのは、単なるAIレコメンドではなく、消費者が自分専用の『パーソナル・ショッピングエージェント』を持つようになるということです」（ディアミド氏）

　たとえば「誕生日会で使うグッズを買いたい」と伝えれば、AIエージェントが検索から決済まで代行してくれる。既に金融サービスの分野では、Mastercard、Visa、PayPalなどがボットによる購買を可能にする決済サービスを開発しているという。

　AIエージェントが代わりに購入してくれると聞き、懐疑的になるユーザーもいるだろう。その疑問に対し、ディアミド氏も「パーソナル・ショッピングエージェントがAIアシスタントと同等に普及するためには『信頼』の構築が必要となり、企業は3つの課題を克服しなければならない」と語る。

新時代に向けてCriteoが提供する基盤モデル

　エージェンティック・コマースが消費者の信頼を得るには、3つの課題がある。（1）最新かつ高品質なコマースデータへのアクセス、（2）MCP（Model Context Protocol）などを通じたリアルタイムの接続環境、そして（3）AIの不正確な回答（ハルシネーション）の解決だ。

　だがCriteoは、20年以上にわたりAIを用いた高性能レコメンデーションシステムを構築してきた実績があり、これらの課題を解決できる独自のAI技術と基盤モデルを開発している。

　1日あたり57億以上の広告配信、数百から数千億のユーザーインタラクション、年間1兆ドル以上のトランザクションデータ――これらのデータでモデルを訓練することで、LLM単体では実現できない高精度なコマース体験を提供できる。

　たとえば、ユーザーが「100ユーロ以下でノイズキャンセリング機能付きのヘッドフォンが欲しい」とLLMに問いかけたとする。Criteoのシステムと連携したLLMは、単にスペックが合致する商品を提示するだけでなく、そのユーザーの過去の閲覧履歴や購買傾向を踏まえ、在庫状況と最新価格を反映した最適な商品を提案する。

　さらに、ユーザーはLLMと会話しながら「バッテリーの持続時間は？」「通勤に向いている？」といった質問を重ね、自分にぴったりの商品を見つけられる。購入までの体験が、これまでにないほどスムーズでパーソナライズされたものになるのだ。

エージェンティック・コマース時代の活用シナリオ

　では、マーケティング活動はどのように変わるだろうか？　ディアミド氏は、エージェンティック・コマース時代に向けて、マーケターと消費者の双方に価値を提供する、3つの具体的なユースケースを紹介した。

1. 会話型広告による消費者エンゲージメントの革新

　従来の静止画やバナー広告から一歩進んだ「会話型広告」は、消費者が広告と対話しながら商品を探せる新しい体験だ。Criteoが現在試験運用中のこの機能では、広告内でユーザーが条件を入力すると、AIが最適な商品を絞り込み、さらに詳しい情報を提供する。

「Criteoほどの規模と精度で、ベクトル化された商品メタデータや購買ジャーニーデータを活用し、強化学習ループまで備えている企業は他にありません」とディアミド氏は説明する。

2. 高精度でカスタムメイドなオーディエンス生成

　マーケターの日常業務で最も時間がかかるのが、適切なオーディエンスの選定とキャンペーン設定だろう。Criteoが開発中の「オーディエンス・エージェント」は、マーケターがマーケティング目標や商品情報を伝えるだけで、最適なオーディエンスセグメントを提案し、期待されるリターンまで予測する。

3. エージェントによるフルファネル型キャンペーンの実現

　これまでマーケティング戦略は、ブランド認知、商品発見、顧客獲得、コンバージョンと各段階が分断されていた。AIエージェントを活用することで、一気通貫でフルファネルかつクロスチャネルのキャンペーンを簡単に実行し、消費者のジャーニー全体を一貫して最適化できるようになる。

　「発見段階から購入までを統合的に管理し、各タッチポイントで最適なメッセージとクリエイティブを配信できます。これにより、マーケティング効率が大幅に改善されます。同時に広告の役割も変化し、消費者が最適な購買判断を下すための情報源になるのです。そしてブランドは、AIエージェントのレコメンデーションエンジンの中に席を持つ存在となるでしょう」（ディアミド氏）

マーケターが備えるべき5つのこと

　では、マーケターは具体的に何をすべきか。ディアミド氏は5つの原則を挙げた。

1. 生成エンジン最適化（GEO）への移行

　生成エンジン最適化（GEO）への対応が重要である。商品やサービスのコンテンツは、AIによる発見に最適化されていなければならない。GEO対策として、ディアミド氏は以下を優先すべきだと指摘する。

• ユーザーの意図に直接応えるコンテンツ
  商品ページやカテゴリーページを、「おすすめは？」「〜の方法」などの自然な質問形式に沿って構成し、よくある質問ページ（FAQ）を設置して、それをAIが理解しやすい形式（構造化データ）で実装する。
• 構造化データの充実
  商品（Product）、販売情報（Offer）、レビュー（Review）、組織情報（Organization）などの構造化データを実装し、GTIN（製品コード）、素材、使用用途といった全属性を含めて実装する。
• 信頼性のあるコンテンツハブの構築
  購入ガイドやハウツー記事を簡潔かつ明確な形式で公開し、公開日・著者・出典を明記することで信頼性を高める。
• 最新性とクロール性の最大化
  サイトマップを最終更新日付きで常に更新し、GooglebotやOAI-SearchBot、bingbotなどのAIクローラーがアクセスできるよう設定を確認する。
• AI経由トラフィックの追跡
  ChatGPTなどからの流入を示すトラッキングパラメータや、Search ConsoleにおけるGoogle AI Overviewのインプレッション、Bing Copilotからの流入などをモニタリングし、継続的に改善する。

2. オンサイト体験の向上

　エージェンティック・コマースでは、AIが比較や絞り込みという面倒な作業を担うことで、消費者は「思いがけない発見」、ブランドとのつながり、使用シーンの想像といった、買い物本来の楽しさに集中できるようになる。

　「AIエージェントは価格や機能による絞り込みを得意としますが、最終的な購買決定は感情が動いた時に生まれます」とディアミド氏は指摘する。

　そのため、AIエージェントが誘導した後のオンサイト体験がこれまで以上に重要になる。消費者がサイトに到達した時、そこには価格や機能だけでなく、ブランドの世界観、使い方の提案、コミュニティの声といった、感情を動かすコンテンツが必要となる。

「会話型インターフェースなど先進的なUXを導入しながら、商品の多面的な魅力を総合的に伝える体験設計こそが、オンラインショッピングに『驚きと喜び』を取り戻す鍵です」とディアミド氏は強調する。　

3. リアルタイムのコマースデータ提供

　AIモデルが正確な製品情報やユーザーに最適化したレコメンデーションを提供するには、常に更新される大規模なコマースデータへのアクセスが不可欠だ。マーケターは、商品情報、在庫状況、価格などをリアルタイムで更新し、AIエージェントがアクセスしやすい形式で提供できる体制を構築することが求められる。

4. エージェント連携環境整備（MCP）

　すべてのツール、サービス、他のエージェントと接続し、ユーザー代理でアクションを実行できる互換性のあるソリューション体制を構築する必要がある。

　Criteoは「Model Context Protocol（MCP）」を通じて、AIエージェントに商品情報や購買者データをリアルタイムで提供している。MCPには以下の3つの特性がある。

　そのため、エージェンティック・コマースが本格化した際、Criteoの基盤モデルを導入している企業とそうでない企業では、大きな差が生まれると予測される。

5. テストと学習マインドセット

　マーケターには、様々な可能性を模索する「テスト＆ラーン」の精神で継続的に取り組む姿勢が求められる。ディアミド氏は次のように語る。

　「AIによって強化されたエージェントは、単に消費者をサポートするという存在ではなく、人々が商品を発見し、比較検討し、購入するプロセスそのものを積極的に形作ります。このパーソナライズされた体験を支えるために、従来の広告やeコマースのモデルは進化しなければなりません。今は、その転換点に来ています。競争力を維持するためには、マーケターはできるだけ早くこうした変化に適応し、テストと学習を始めることが重要です」

　Criteoは豊富なAI機能をテスト環境として提供しており、クライアントには積極的に試行錯誤を重ねることを推奨している。完璧を待つのではなく、小さく始めて学びながら改善していく姿勢が、エージェンティック・コマース時代を勝ち抜く鍵となる。

　「AIイノベーションの波は、マーケターの仕事を奪うのではなく、創造性・意思決定・クロスチャネル統合を強化することでマーケターを支援するものになるでしょう」と、ディアミド氏は締めくくった。