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AIが「買い物」を代行する時代が始まった― NRF 2026でGoogleが発表した「次の10年」と、日本企業が今すぐ備えるべきこと ―

AIが「買い物」を代行する時代が始まった

2026年1月、GoogleがNRFで「Agentic Commerce」を発表。AIエージェントが「探す・比べる・買う」を完結させる時代が到来した。Salesforce調査ではAIが売上の20%に影響、AI導入企業は7倍の売上成長を達成。McKinseyは2030年に3〜5兆ドル市場と予測する。日本企業が備えるべきは「データ構造化」「AIに選ばれる情報設計」「DX基盤整備」の3点。AIはデザインを見ず、構造で判断する。いきなりAI導入ではなく、まず現状の構造分解と優先順位の整理が成功の鍵だ。

はじめに：Googleが示した「Agentic Commerce」の衝撃

2026年1月、ニューヨークで開催されたNRF（全米小売業協会）の年次カンファレンスで、Google CEOのSundar Pichai氏が登壇しました。

発表されたのは「Universal Commerce Protocol（UCP）」という新しいオープン規格。Walmart、Shopify、Target、Etsy、Home Depot、Best Buy、Macy'sなど20社以上の大手小売・プラットフォーム企業が参画を表明しています。

この規格が実現するのは、AIエージェントが「探す → 比べる → 買う」までを完結させる世界です。

Googleはこれを「Agentic Commerce（エージェンティック・コマース）」と呼んでいます。

UCPとは何か（30秒で理解）

UCP（Universal Commerce Protocol） は、AIエージェントがECサイトや決済・在庫などの仕組みと連携し、検索・比較・注文・決済までを「横断的に実行するための共通ルール」 です。

つまり今後は「人がECサイトを見る」より先に、AIが商品を比較し、AIが購入を完了する場面が増えます。

これは何を意味するか？

  • LPやデザインを頑張っても、AIに「選ばれない」と売れない

  • SEOで上位を取っても、AIの比較対象に入らなければ意味がない

  • AIに渡すデータがない会社は、比較検討の土俵にすら上がれなくなる

そんな時代の入口に、私たちは立っています。

AIが「探す → 比べる → 買う」を完結させる世界

従来のECは、人間が主体でした。

  • 人が検索する

  • 人が比較する

  • 人がカートに入れる

  • 人が決済する

この前提で、SEO、広告、LP、商品ページが設計されてきました。

しかし、GoogleのGeminiやChatGPTなどのAIアシスタントでは、状況が一変します。

たとえば、ユーザーがこう指示したとします。

「来月の出張用に、コスパが良くて評判のいいスーツケースを買っておいて」

AIエージェントは、この曖昧な指示だけで以下を自動実行します。

  • 条件の整理（サイズ、予算、レビュー評価）

  • 複数ECサイトからの商品選定

  • 在庫・価格・配送日の確認

  • 決済の完了

つまり、ECの顧客は「人間」ではなく「AIエージェント」になる可能性が現実になりました。

数字で見るAgentic Commerceの衝撃

この変化がどれほどのインパクトを持つのか、具体的な数字で見てみましょう。

Salesforce調査：AIが売上の20%に影響

Salesforceの調査（2025年12月発表）によると、2025年のホリデーシーズンにおいて、AIとエージェントが小売売上の20%（2,620億ドル）に影響を与えたと報告されています。

この「20%」は、AIによるパーソナライズされた商品レコメンデーションや、AIチャットボットを通じた購買体験全体を含んだ数字です。AIが「購入を代行した」だけでなく、「購入の意思決定に関与した」取引を広く含んでいます。

AI検索経由のCVRが9倍

同じ調査では、ChatGPTやPerplexityなどのAI検索経由でECサイトを訪れた消費者は、SNS経由の訪問者と比べて9倍高いコンバージョン率を記録しました。

なぜこれほどの差が出るのか？AI検索を使うユーザーは「何を買うか」がある程度決まっている状態で検索しているため、購入意欲が高い状態で訪問する傾向があります。一方、SNS経由は「たまたま見かけた」流入が多く、購入までの距離が遠いのです。

McKinsey予測：2030年に3〜5兆ドル市場

McKinseyの調査（2025年10月）によると、Agentic Commerceは2030年までに米国B2C市場だけで最大1兆ドル、グローバルでは3〜5兆ドル規模の市場になると予測されています。

AIエージェント導入企業は7倍の売上成長

Salesforceの Cyber Week 2025データでは、自社でAIエージェントを導入した小売企業は、非導入企業と比較して7倍の売上成長（13% vs 2%） を達成しました。

この差は「AIを入れたから売れた」というより、AIを活用できる体制（データ整備、システム連携、運用体制）を整えた企業が、結果的に成長したと見るべきでしょう。

Google：処理トークン数が1年で10倍以上に

Pichai氏の講演によると、Googleが小売企業向けに処理するAPIトークン数は、2024年12月の8.3兆から、2025年12月には90兆以上に急増しました。

これらの数字が示すのは、AIが小売・ECの中核インフラになりつつあるという事実です。

従来型ビジネスが「静かに不利になる」ポイント

では、この変化によって何が起きるのでしょうか。

多くの日本企業がこれまで投資してきた以下の施策を考えてみてください。

  • SEOで検索上位を取る

  • LPで魅力的に訴求する

  • 広告でターゲティングする

  • UIで購入を後押しする

これらは「人間」を前提にした施策です。

しかし、AIエージェントは人間とは違う評価軸で判断します。

AIエージェントは：

  • デザインを見ない

  • キャッチコピーに反応しない

  • 感情ではなく「構造」で判断する

評価されるのは、以下のような「構造化された情報」です。

  • 価格の妥当性（競合との比較）

  • 在庫の安定性

  • 配送スピードと信頼性

  • レビュー・評価データ

  • 返品リスクの低さ

つまり、「なぜこの商品が選ばれるのか」を構造的に説明できないビジネスは、AIに選ばれなくなる可能性があります。

日本企業が抱える「2025年の崖」問題

経済産業省が2018年に発表した「DXレポート」では、日本企業が抱えるレガシーシステムの問題を「2025年の崖」と表現しました。

多くの企業が1990年代〜2000年代初頭に導入したシステムを今も使い続けており、IT予算の約8割が既存システムの維持・管理に費やされているのが実情です。

この状態では、AIエージェントが求める「構造化されたデータ」を提供することすら困難です。

Agentic Commerce時代に対応するには、まず足元のDX基盤を整備する必要があります。

日本企業が今すぐ備えるべき3つのこと

では、具体的に何をすべきなのでしょうか。

経済産業省の「中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025」や、DXセレクション2025の優良事例を踏まえると、以下の3つが重要になります。

① データの構造化・整備

AIエージェントは「構造化されたデータ」を読み取ります。

  • 商品情報（価格、在庫、スペック）が機械可読な形式になっているか

  • 更新頻度は十分か（Googleのショッピンググラフは毎時20億以上のリスティングを更新）

  • 競合と比較可能な形式で整理されているか

まずは自社の商品・サービス情報が「AIに読まれる状態」になっているかを確認することが第一歩です。

② AIに「選ばれる」情報設計

AIは「なぜこの商品を選ぶべきか」を論理的に判断します。

  • 価格の妥当性を説明できるか

  • 他社との違いを構造的に示せるか

  • 信頼性を裏付けるデータ（レビュー、実績）があるか

「感覚的に良い」ではなく、「論理的に選ばれる理由がある」状態を作る必要があります。

③ DX基盤の整備（レガシーシステム脱却）

Agentic Commerceに対応するには、リアルタイムでデータを連携できるシステム基盤が必要です。

経済産業省のDXセレクション2025で選定された企業に共通するのは、以下のポイントです。

  • 経営者のリーダーシップによるDX推進

  • 身近なところから始め、成功体験を積む

  • 外部の専門家・支援機関の活用

  • 中長期的な視点での継続的な変革

いきなり大規模なシステム刷新を目指すのではなく、「身の丈DX」として、できるところから着手することが成功の鍵です。

なぜ「構造分解」が先なのか ― ATK（EC成長診断）の視点から

ここで、私たちATKの視点をお伝えします。

Agentic Commerce時代は、施策の量ではなく、「なぜ売れるのか／なぜ失注するのか」を構造で説明できるかが勝負になります。

なぜなら、AIエージェントは感情ではなく、価格・在庫・配送・レビューなどの構造化された情報で判断するからです。

施策の数より「ズレの特定」が先

ECで失敗しやすいパターンは共通しています。

  • 流行りのAIツールを導入すれば解決すると思っている

  • 現状の売上構造・集客構造を分解しないまま施策を増やす

  • 「何が問題か」を断定せずに施策を増やす

ATKが最初にやるのは、システム導入でも施策提案でもなく、**「ズレの特定」**です。

経済産業省も「中堅・中小企業等向けDX推進の手引き」の中で、**「伴走支援者が外部の視点から経営者と対話を行い、経営者自身がビジョンを明確にすることが重要」**と指摘しています。

「何をやるか」より先に、「何がズレているか」を断定する。

この順番が、AI時代のECで成果を出す最短ルートです。

自社でチェックすべき5つの質問

Agentic Commerce時代に備えるために、まず以下の質問に答えてみてください。

Q1. 自社の商品・サービスが選ばれる理由を、3行で説明できますか？

AIは「なぜ選ぶべきか」を論理的に判断します。感覚的な「良さ」ではなく、構造的な説明ができる状態が必要です。

Q2. 売上や業績の変動を「構造」で説明できますか？

「なんとなく下がった」「競合が強い」ではなく、どの要因がどう影響しているかを分解できていますか？

Q3. AIに選ばれる前提で、データ設計ができていますか？

商品情報、在庫情報、価格情報は、AIエージェントが読み取れる形式で整備されていますか？

Q4. レガシーシステムが足かせになっていませんか？

IT予算の大半が既存システムの維持に使われていませんか？新しい取り組みに投資できる状態ですか？

Q5. DXの優先順位が明確になっていますか？

「何をやるか」だけでなく、「何をやらないか」が決まっていますか？

1つでも曖昧なら、今後のDX・AI対応は「運頼み」になっている可能性があります。

ATK無料診断（EC成長診断）のご案内

「Agentic Commerceと言われても、自社に何が必要か分からない」 「AI／SEO／広告のどこに投資すべきか整理したい」 「AIに"選ばれるEC"になれているか不安」

そうした方に向けて、ATK無料診断（EC成長診断）を行っています。

当日お渡しするもの

  • 売れている理由の分解 ― 価格・在庫・配送・レビュー・訴求のどれが売上を作っているか

  • Lost Demand Map ― 本来買われるはずだった需要の取りこぼし箇所を可視化

  • AI／検索流入の思想ズレ検知 ― SEOで取れているのにAIに拾われない原因を特定

  • 次に売るべき商品提案 ― 利益×集客コスト耐性から、優先すべき商品を判定

所要時間：30〜60分 費用：無料

※診断はオンラインで実施します。画面共有で現状を見ながら進めると、診断精度が上がります。

この診断で扱わないこと

  • AIツールの比較・導入代行

  • いきなりのシステム開発見積もり

  • 特定製品の営業

本診断は「現状の構造分解」と「優先順位の断定」に特化しています。

無理な営業は一切ありません。「一度、整理したい」という段階でも問題ありません。

まとめ

2026年1月、GoogleがNRFで発表した「Agentic Commerce」は、小売・ECの世界を根本から変える可能性を持っています。

  • AIエージェントが「探す → 比べる → 買う」を完結させる

  • 2030年には3〜5兆ドル市場に成長（McKinsey予測）

  • AIエージェント導入企業は7倍の売上成長（Salesforce調査）

この変化に対応するために、日本企業が今すぐ備えるべきことは以下の3つです。

  1. データの構造化・整備

  2. AIに「選ばれる」情報設計

  3. DX基盤の整備（レガシーシステム脱却）

いきなりAIを導入するのではなく、まず「現状の構造を理解する」ことが第一歩です。

どこがズレていて、何から直すべきか。

その診断から始めることが、AI時代のECで成果を出す最短ルートです。ATKでは、構造分解から伴走します。

参考資料

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