ここ数年、AI が急速に浸透し、企業の業務負担が軽減されていると感じる事業者の方も多いのではないでしょうか。AI はとても便利なツールであり、今後は私たちの意思決定や顧客体験の在り方にも大きな影響を与えていくと考えられます。

そのため、企業においても AI を意識したマーケティングや施策は重要性を増しており、AI をいかに活用できるかが、これからの企業の成長や競争力につながる可能性があります。

その施策のひとつとして注目されているのが「AI エージェント」です。AI がユーザーに代わって情報収集や意思決定を行い、購買や決済といった行動まで担うことで、EC の在り方そのものを変える可能性があるとされています。

本記事では、AI エージェントの基本的な概念や従来の生成 AI や AI チャットボットとの違いを整理した上で、EC における活用シーンや導入時の課題、さらに今後 EC 事業者に求められる対応について解説します。

この記事でわかること

• AI エージェントは、生成 AI や AI チャットボットとは異なり、ユーザーの意図を理解しながら自律的に判断し、タスクを実行する AI です。
  
• 日本の EC 市場は拡大を続けており、競争の激化やパーソナライズされた体験への需要の高まりを背景に、AI エージェントへの注目が高まっています。
  
• Amazon の「Rufus」や LINE ヤフーの「Agent i」、楽天グループの「Rakuten AI」など、AI エージェントを活用した購買支援の取り組みが進んでいます。
  
• AI エージェントは、商品検索や比較だけでなく、予約や決済など購買プロセス全体を支援できるようになりつつあり、EC における購買体験を大きく変え始めています。
  
• 一方で、AI エージェントの導入には、役割設計やデータ連携、セキュリティなどの課題もあります。
  

AI エージェントとは

AI エージェントとは、目的に応じて自律的に判断し、タスクの実行まで行う AI のことを指します。AI エージェントは、従来の生成 AI やチャットボットとは違い、単にユーザーの質問に回答するだけではなく、与えられた目標を完了する点が大きな違いとなります。

ある顧客が旅行鞄を探しており、「赤色の前開きキャリーケース、1 万円未満、日本製、高評価」という条件を指定したとします。AI エージェントは、これらの条件に基づいて商品を検索し、条件を満たす選択肢を比較して、商品を選択できます。

このように、条件の理解から商品選定、さらには購買・決済といった実行までを一貫して担う点が、AI エージェントの本質的な特徴です。

近年では、こうした仕組みを前提に、AI が購買行動そのものを担う「エージェンティックコマース」という概念も注目されています。

AI エージェントと生成 AI との違い

生成 AI は、テキストや画像などのコンテンツを生成することを主な目的とした AI です。たとえば、ChatGPT や Gemini のようなサービスは、ユーザーの指示に応じてコンテンツを生成する代表的な例といえます。

なお、このような生成 AI の多くは、LLM (大規模言語モデル) と呼ばれる技術を基盤としており、大量のテキストデータをもとに自然な文章を生成できる点が特徴です。

一方で、AI エージェントは生成だけにとどまらず、目標に基づいて判断し、タスクを実行する点に違いがあります。

両者の違いは次のようにまとめることができます。

AI エージェントと AI チャットボットとの違い

AI チャットボットは、ユーザーとの対話を通じて情報提供や問い合わせ対応を行う仕組みです。近年では AI の進化により、あらかじめ用意された回答だけでなく、ユーザーの質問内容に応じて柔軟に応答できるようになっています。

ただし、基本的には会話を通じた情報提供が中心であり、実際の処理や業務の実行までは行いません。

一方、AI エージェントは単なる対話にとどまらず、ユーザーの問い合わせを理解した上で、必要な対応を自ら実行します。

たとえば、「商品が破損していた」という問い合わせがあった場合、状況を確認した上で返品手続きを進めたり、「注文内容を変更したい」という依頼に対しては、実際に注文情報を更新したりするなど、対応そのものを完結させることが可能です。

両者の違いは以下のように整理できます。

• AI チャットボット - 対話を通じて情報提供や案内を行う
  
• AI エージェント - 問い合わせ内容を理解し、状況に適した対応を判断して実行する
  

このように、AI チャットボットが会話を中心とした役割であるのに対し、AI エージェントは実行までを担う点が大きな違いです。

AI エージェントが EC で注目されている理由

AI エージェントが EC 業界で注目されている背景には、市場の拡大と競争の激化、そして顧客体験の高度化があります。

日本国内の EC 市場は年々拡大しており、経済産業省の調査によると、2024 年の日本国内の BtoC-EC (消費者向け電子商取引) 市場規模は約 26.1 兆円 (前年比 5.1% 増) に達しています。また、EC 化率も約 9.8% と上昇傾向にあり、商取引のオンライン化が着実に進んでいます。

さらに、2024 年の日本国内の BtoB-EC (企業間電子商取引) 市場規模は 514.4 兆円に達しており、EC 市場は個人向けだけでなく、企業間取引においても重要なインフラとして活用されているのが分かります。

こうした市場の拡大に加え、参入事業者も増加していることから、競争は一層激しくなっています。その結果、単に商品を販売するだけでは差別化が難しくなり、パーソナライズされた体験の提供が求められるようになっています。

しかし、こうした対応を人の手で継続的に最適化するには限界があります。そのため、購買体験全体を自動的に最適化できる仕組みへの関心が高まっています。

顧客が SNS やメッセージングアプリを通じて商品を購入するチャットコマースも人気を集めており、顧客との会話を起点とする購買行動が一般的になりつつあります。

AI エージェントは、こうしたニーズや環境の変化に応える手段のひとつとして位置付けられています。

EC における AI エージェントの活用シーン

AI エージェントは、EC における顧客接点やマーケティングなど、さまざまな領域で活用が進んでいます。

ここでは、代表的な企業の取り組みをもとに、具体的な活用シーンを紹介します。

LINEヤフーの Agent i に見る対話型接客の進化

LINEヤフーでは、近年「Agent i」と呼ばれる AI エージェントの提供が開始されており、従来のチャットベースの接客から一歩進んだ取り組みが進んでいます。

Agent i は、「Yahoo! JAPAN」の「AI アシスタント」と「LINE」の「LINE AI」を統合した AI エージェントです。LINE の各タブや Yahoo! JAPAN の検索ボックスの横のアイコンからアクセスすることができます。

ユーザーとの対話を通じて情報提供や提案を行うだけでなく、検索や比較、意思決定といったプロセスを支援し、将来的にはタスクの実行までを担うことを目指しています。

楽天グループの Rakuten AI に見る購買体験の高度化

楽天グループでは、「楽天トラベル」の AI エージェント「Rakuten AI」が導入されており、ユーザーの購買体験を支援する取り組みが進んでいます。

ユーザーが宿泊費や希望条件を AI に伝えると、AI エージェントは候補となる宿泊施設を提案します。その中から自分に合ったプランを選択し、そのまま予約まで進めることができます。

また、過去の予約履歴をもとにしたリピート予約や、類似プランを提案することができ、ユーザーの行動や好みに応じた提案もできるようになっています。

Amazon の Rufus に見る対話型の購買支援

Amazon では、Rufus (ルーファス) と呼ばれる AI ショッピングアシスタントが導入されており、ユーザーの質問に答えたり、商品を提案したりする機能が提供されています。

ユーザーは、商品の用途や特徴について質問し、それに対して AI が適切な情報を提示する形で、購買判断をサポートします。

現時点では従来の検索やレコメンド機能を発展させたものですが、対話を通じて購買を支援する形式は、AI エージェント的なアプローチといえます。

AI エージェント導入の課題と EC 事業者の対応策

AI エージェントは、EC サイトでの顧客体験の向上や業務効率化に優れていますが、導入に当たってはいくつかの課題も存在します。どのような課題があるかを把握し、段階的に対応するようにしましょう。

AI エージェントの役割設計

AI エージェントは幅広い業務に活用できる一方で、どこまでの範囲を任せるべきかの判断が難しいという課題があります。商品提案にとどめるか、購入や決済といった実行まで任せるのかによって、求められる設計やリスクは大きく異なります。

そのため、導入する際には、AI に任せる業務と人が担う業務を明確に切り分け、役割と責任範囲を整理することが重要です。

データとシステム連携の整備

AI エージェントが適切に機能するためには、商品情報や在庫、顧客データなどとの連携が不可欠です。しかし、既存システムとの統合やデータの整備が不十分な場合、提案の精度や処理の一貫性に影響が出る可能性があります。

これに対応するには、データの一元管理やシステム連携の強化を進め、AI が必要な情報にリアルタイムでアクセスできる環境を整備することが求められます。

安全な決済環境の構築

AI エージェントが購買プロセスの後半まで関与する場合、決済の安全性や不正利用のリスクへの対応が重要な課題となります。特に、ユーザーの個人情報や決済情報を扱う場面では、高いセキュリティと信頼性が求められます。

そのため、不正利用対策やセキュリティ対策を講じるとともに、ユーザーが安心して支払いを完了できるスムーズな決済フローを設計することが重要です。

AI が商品を見つけ、提案し、ユーザーが意思決定を行ったあと、最終的に安全かつスムーズに決済まで完了できる環境を整えることが、今後の EC 事業者にとって重要なポイントとなるでしょう。

Stripe Payments でできること

Stripe Payments は、成長中のスタートアップからグローバル企業まで、あらゆるビジネスがオンライン、対面、および世界中で決済を受け付けられるようにする統合型のグローバル決済ソリューションです。

Stripe Payments でできること。

• 決済体験の最適化: 構築済みの決済 UI、125 種類以上の決済手段へのアクセス、および Stripe が構築したウォレットである Link により、スムーズな顧客体験を実現し、エンジニアリング工数を何千時間も節約できます。
  
• 新市場への迅速な展開: 195 カ国、135 以上の通貨で利用可能な越境決済オプションにより、世界中の顧客にリーチし、多通貨管理の複雑さとコストを軽減できます。
  
• 対面とオンラインの決済を統合: オンラインと対面のチャネル全体でユニファイドコマース体験を構築し、インタラクションをパーソナライズし、ロイヤルティを高め、収益を拡大できます。
  
• 決済パフォーマンスの向上: ノーコードの不正利用対策や承認率を向上させる高度な機能など、カスタマイズ可能で設定が簡単な決済ツールにより、収益を増やせます。
  
• 柔軟で信頼性の高いプラットフォームで迅速に成長: 過去の稼働率 99.999% と業界トップクラスの信頼性を備え、ビジネスの成長に合わせて拡張できるプラットフォーム上で構築できます。
  

Stripe Payments がオンラインおよび対面決済をどのように強化できるかについての詳細をご覧いただくか、今すぐ始めることもできます。