AIエージェント、他人事だと思っていませんか？「AIが自社サービスを使う・買う」未来に備えるには

AIが自律的に購買行動を完結する「Agentic Commerce（エージェンティックコマース）」の足音が近づいています。本記事では、AIエージェントに自社サービスが「発見・引用」されるための新時代の情報設計手法から、今後の決済インフラに求められる対応や高度な不正対策まで、GMO TECHとGMO-PGが共同で開催したセミナーの要点をわかりやすく解説します。

※本記事は2026年4月に開催したウェビナー内容をアーカイブしたものです。記載内容は2026年4月時点のものとなります。

Agentic Commerce（エージェンティック・コマース）の現在地

AIがユーザーの代わりに検索・比較を行い、最終的には自律的に決済まで実行する「Agentic Commerce（エージェンティックコマース）」。AIが比較検討のサポートを行うレベルからAIエージェント同士が購買の交渉を行うようなものまで、想定されるレベルは様々です。

先行事例として、OpenAIは2025年9月にChatGPT内で購入が完結する「Instant Checkout」や決済プロトコル「ACP」を発表し、海外のプラットフォームといち早く連携を進めました。しかし、2026年3月にInstant Checkoutは廃止と報じられるなど、現在はユーザー体験の課題や戦略見直しなどから一旦縮小の動きも見られる一方で、Googleによる新規格「UCP」の発表など、Agenric Commerceへとつながる未来のインフラ整備は着実に進んでいます。

国内においても、ZOZOがApps In ChatGPTを活用した自然言語による対話型のコーディネート提案や商品検索にいち早く対応するなど、AIを活用した新しい購買体験の提供が始まっています。

AIに「発見」される企業とされない企業の明確な違い

Agentic Commerceの国内展開は少し先の話であっても、AIによる「発見」のフェーズはすでに本番稼働しています。AI検索において自社が引用された場合のクリック率は上昇する一方、引用されなかったサイトのクリック率は半減するというデータ※も存在し、もはや死活問題と言えます。 ※Ahrefsによる調査結果

AIに引用されやすい構造を作る「LLMO（Large Language Model Optimization）」の観点では、以下の3つの条件を満たす必要があります。

• 届くか（Retrievable）： AIが情報を切り取って引用しやすいよう、1つの話題を200〜400文字程度の最小単位に分割することが重要です。商品情報が画像の中にしかなかったり、PDFに閉じ込められていたりすると、AIからは情報が「存在しない」と判断されてしまいます。
• 信じられるか（Verifiable）： 「実績多数」や「高品質」といった検証不可能な曖昧な表現は避け、具体的な数値や事実ベースの情報を提示する必要があります。
• 裏が取れるか（Corroborated）： 自社サイトだけでなく、プレスリリースや業界メディア、Wikipediaなど外部の複数の情報源において、社名やサービス名の表記、公開数値が一致していることが最も重要です。AIは複数のソースを突き合わせて整合性を確認してから引用するためです。

明日から取り組むべき3つのステップ

これらの対策は、業種や企業規模を問わず今すぐ始めるべき恒久的な投資です。具体的には以下のステップで進めることが推奨されます。

1. 今週（現状把握）： 自社サイトから重要なページを1つ選び、ユーザーから派生するであろう問いに対して適切に回答できているかをチェックします。
2. 今月（最小単位への分解）： FAQの奥深くや画像・PDF内に埋もれている情報を表に出し、AIが読み取れるように整理します。
3. 今四半期（外部整合性のチェック）： 広報部門などと連携し、外部メディアにおける自社の表記や数値のズレを修正・統一します。

AI時代の決済インフラと高度な不正対策

AIが自社サービスを発見し、提案してくれるようになった先には、決済インフラ側の対応も求められます。将来的には、AIエージェントと親和性の高い決済プロトコルに対応し、外部から自動で決済が実行される仕組みを取り入れる必要が出てくるでしょう。

さらに注視すべきは、サイバー攻撃や不正購入の手口もすでにAI化されているという現実です。大量かつ最適化されたAIボットからの攻撃を防ぎ、正規の購入を通すためには、防御側もAIを中心とした高度な検知システムを導入する必要があります。

おわりに：AIに選ばれ、安全に取引を完結させるために

AIエージェントが購買を完結させる未来は、遠い話ではなく、すでに水面下で進行している現実のビジネス課題です。情報設計の最適化（LLMO）によって「AIに発見される」状態を作ることは、EC・サービス事業者において最も重要な初期設定となり、また今からすぐに対応できることでもあるのです。同時に、高度化する不正攻撃を防ぎ、新しいプロトコルに対応していく決済インフラのアップデートも欠かせません。

まずは本記事でご紹介した「情報の最小単位への分解」や「外部情報の整合性チェック」から着手し、次世代のコマース環境においてもユーザーとAIの双方から選ばれる、強固なビジネス基盤を構築していきましょう。