AIエージェントが購買判断においてより大きな役割を担うようになるにつれ、企業は商品がどのように発見され、評価され、販売されるのかを再考する必要がある。
AIエージェントは、購買の支援にとどまらず、実際に購入する段階へと進化しており、これによりB2CとB2Bの両方において、信頼、マーケティング、調達、そして顧客体験に関する新たな課題が生じている。
AIが購買判断により積極的な役割を果たすようになるにつれ、企業のリーダーは、生成エンジン最適化（GEO）戦略をどのように見直すべきか、そしてマーケティングチームは、AIバイヤーに響くコンテンツを作成するために何を優先すべきか、という重要な問いに答えなければならない。
自律型AIバイヤーへの移行に伴い、企業は意思決定者が人間ではなくアルゴリズムになった場合に、従来のマーケティングファネルがどのように機能するかを再考する必要がある。
AIを活用したカスタマーエクスペリエンス（CX）ソリューションプラットフォーム、Five9のプロダクト・業界・ソリューションマーケティング担当バイスプレジデントのMatt McGinnis氏は、AIがバイヤーの役割を担うことによる、より広い影響と、それが今後のビジネスにとって何を意味するのかについて懸念を示している。
Five9は、将来的には企業がバイヤー側の自律型AIエージェントとやり取りする際、セラーの利益を代表する「交渉対応型」のAIエージェントを導入するようになると予測している。AIが調達プロセスに直接参加し始めるにつれ、企業は利益率を動的に守り、ポリシーのガードレール（制限枠）を適用し、ブランドポジションを維持し、商業的な成果をリアルタイムで最適化できるインテリジェントなシステムが必要となるだろう。
しかしMcGinnis氏は、長期的な機会はAI対AIの交渉だけにとどまらないと注意を促す。市場は、企業が自動化とガバナンス、透明性、ビジネス意図とのバランスを取る、信頼できるオーケストレーション基盤へと移行しつつある。
Five9が掲げるより広範なエージェント型CXのビジョンとは、企業が定義した信頼性とガバナンスの枠組みの中で動作しつつ、推論し、適応し、行動を起こすことのできるAIシステムである。そのような世界において、成功する企業は単に積極的な最適化エージェントを導入するだけでは終わらないだろう。
「企業は顧客の状況、ビジネス目標、コンプライアンス要件、エスカレーションの基準、そして関係性の価値を理解しつつ、あらゆるやり取りを単なる価格競争に落とし込まないインテリジェントな自動化を実現するAIシステムを導入するだろう」と、同氏は語る。
信頼は完全な購買自律化への障壁となり続ける
McGinnis氏は、AIに全面的な購買自律性を与えることには否定的である。同氏によれば、AIエージェントにそれほど大きな購買権限を与えるかどうかは、一言で言えば「信頼」にかかっているという。企業と消費者は、その意味するところを正しく理解しなければならない。具体的には、AIエージェントが与えられた指示に従い、設定されたパラメータの範囲で適切な分析を行い、適切な商品やサービスを適正な価格で選び、期限通りに受け取れるようにすることを意味する。
「購買とは、実際の金銭を伴う行動につながる、一連のデータポイントと意思決定の複雑なプロセスだ。その実際の金銭的インパクトこそが、AIが購入前の分析を成功させたかどうかを測る最も明確な指標になる」と同氏。
効果的な自動化を実現するには、AIのプロンプトやルール、意思決定パラメータを、時間をかけてテストし、改良していく必要がある。重要なのは、特定の購買シナリオが、人間による反復作業を削減しつつ自動化できるほど十分に予測可能かどうかだ、と同氏は付け加える。
McGinnis氏は次のような例を挙げる。卸売業界では、在庫が少なくなり購買速度が上っている場合に、AIが再発注を促すことで、定義されたパラメータの範囲内で在庫切れを防ぐことができる。しかし、顧客のニーズが一定ではないダイヤモンドのサプライヤーの場合、自動化はリスクが大きすぎる可能性がある。購買判断を誤れば、高価な在庫が長期間売れ残る恐れがあるためだ。
「結局のところ、AIによる自動化は状況次第であり、誤りのリスクを克服するための信頼関係が築かれることが重要だ」と同氏は述べる。
AIによる意思決定に向けたコマースの最適化
McGinnis氏によれば、AIエージェントがバイヤーとして行動するようになると、従来の「認知→検討→購買」というファネルは引き続き存在するものの、AI主導の購買行動に対応するために進化していくという。バイヤーの代理として行動するAIエージェントが迅速にデータを取り込み、分析し、意思決定できるようにするため、このファネルは現在、最適化が求められている。
また同氏は、AI主体の購買が大規模に広く普及するためには、プラットフォーム開発者が、AIネイティブなショッピングカートプロセスを再構築するなど、商品の選択や購買の方法を標準化する必要性が生じる可能性があると指摘する。
「検索エンジン最適化においては、常に人間向けのコンテンツと、機械向けに構成されたコンテンツのバランスを取る必要があった。生成エンジン最適化においてもこの傾向は変わらないが、今後はAIシステムがコンテンツを発見し、取り込み、それに基づいて行動できるよう、コンテンツを最適化することも求められる」と同氏は話す。
McGinnis氏は、生成エンジン最適化は新たな科学であると同時にアートでもあり、AIを活用する企業がこの新たなAIバイヤーの時代において成功を収めるためには、生成エンジン最適化を取り入れる必要があると指摘する。
人間とAIの双方のバイヤーに向けたコンテンツの準備
AIによる最適化が優先されるようになるにつれ、マーケターは、AIバイヤーが商品の正確な仕様を理解できるようにすることに、ますます注力するようになるだろう。McGinnis氏は、AIシステム向けに設計された、構造化・高密度データ形式がさらに重視されるようになると予測する。
「しかし、AIによる購買が主流となるまでは、ベストプラクティスとしてバランスが求められるだろう。人間が依然として主要なバイヤーであり意思決定者である以上、ビジュアルマーケティングは重要な役割を果たし続ける」と同氏は指摘する。
短期的には、購買プロセスにAIによって最適化されたコンテンツを追加することが最大の機会となるだろう。これにより、AIを活用したバイヤーやエージェントが商品を発見し、推奨することが容易になる。
Five9は、AIエージェントのバイヤーが重要な経済的存在となる未来を見据えている。購買前のバイヤー段階への拡大を含め、カスタマーサービス企業は、Five9のような企業にとって、今後さらに重要なサービス領域となるだろう。
この顧客体験の新時代において、McGinnis氏は、人間同士、人間とAI、AIと人間、そしてAI同士のあらゆるインタラクションにサポートが必要になると見ている。こうした進化は、企業がどのように顧客と関わり、販売し、価値を見出すかを再定義しつつある。
AIバイヤーにとっても、ブランドロイヤリティは依然として重要
McGinnis氏によると、AIの時代においてもブランドへの信頼は依然として重要であるという。ブランドとは、一連の期待を表すものである。人間は、購買判断を簡素化するために信頼できるブランドに依存している。そしてAIシステムも、意思決定における主要な変数のひとつとしてブランドの信頼性を利用する可能性が高い。
たとえば、非常に厳密な公差で部品を製造するエンジニアリング企業は、この分野で優れた評価を維持できる。AIエージェントのバイヤーは、意思決定に影響する他の購買基準とあわせて、その企業が特定の公差基準を満たせるかどうかの信頼性を評価できるだろう。
「そうした意味で、ブランドが何を象徴するのかは、将来の購買モデルにおいても極めて重要な要素であり続けるだろう」と同氏は示唆する。
ハルシネーションを防ぐための安全策は依然として不可欠
自律的な購買が増加するにつれ、高速で自動化された調達におけるエラーのリスクも高まっている。企業は、AIバイヤーがハルシネーション（事実に基づかない情報を生成する現象）による購買の罠に陥らないよう、安全対策を講じる必要がある。
ドットコム時代におけるeコマースへの移行期には、配送速度、コスト、利便性に対する消費者の期待が高まり、物流のあり方を根本から見直す必要に迫られた。McGinnis氏によれば、自律型バイヤーにおいても、調達リスクの管理方法において同様の進化が求められることになる。
同氏は、購買や配送が期待通りではなかったことを振り返り、業界では前払い返金、無料返品、年中無休のカスタマーサービスといったプロセスが導入されたと述べる。eコマースのリーダー企業は、調達上のエラーを迅速に是正し、顧客満足度を維持したのだ。
この新たな購買の時代において、企業はポリシーの見直し、商品交換プロセスの改善、そしてAIによる調達ミスへの対処方法の再構築が必要になるかもしれない。
「多くの点で、この業界は変革の好機にある。AIを積極的に活用する企業が、AIエージェントのバイヤーにとって適切な購買体験をどう実現していくのか、楽しみにしている」とMcGinnis氏は締めくくった。
※当記事は米国メディア「E-commerce Times」の6/10公開の記事を翻訳・補足したものです。