この記事のポイント
- AIエージェントが購買を代行する時代に、ブランドの「見えない化」が加速している
- 従来のSEOに代わりShare of Model（AIモデル内での存在感）が新たな競争指標になりつつある
- 消費者の75%がAIレコメンドへのスポンサー介入に不信感を持ち、信頼設計が最大の課題に
「リンク経済」から「回答経済」へ――消えるブランドの入口
Agentic shopping is fast moving from an interesting curio to an integral part of the customer journey.
www.marketingweek.com「あなたの会社がAIの回答に表示されなければ、存在しないのと同じだ」。Marketing Weekに寄稿したIpsos Strategy3のJennifer Bender氏は、ブランドが直面する構造変化をこう表現しています。
この警告は誇張ではありません。Pew Researchの調査によれば、AIサマリーが表示された場合に従来の検索結果をクリックするユーザーはわずか8%。Google検索の48%でAI Overviewsが表示される現在、ブランドのWebサイトへのトラフィックは構造的に減少しています。
従来のインターネットは「リンク経済」で動いていました。検索結果の上位に表示されること、クリックされること、サイトに誘導すること。この一連の流れがマーケティングの基本でした。ところがAIが直接回答を返す「回答経済」では、消費者がブランドのサイトを訪れる必要がそもそもなくなります。
この変化は数字にも表れています。G2の2026年AI Search Insight Reportによると、B2Bソフトウェア購入者の51%がリサーチの起点をAIチャットボットに移行済みです。消費者向けでも状況は同じで、Fortune誌が報じたデータでは、ChatGPTが引用するURLの90%がGoogleの検索結果上位20位にすら入っていないことが明らかになりました。SEOで築いた優位性が、AIの時代にはほぼ無効化されつつあるのです。
買い物を丸ごと任せる時代がもう来ている
では、実際にAIエージェントはどの程度「買い物」に関与しているのでしょうか。
規模を示す数字は驚くべきものです。Amazon CEOのAndy Jassy氏が決算説明会で明かしたところによれば、AIショッピングアシスタント「Rufus」の年間増収効果は100億ドル超に達する見込みです。月間アクティブユーザー数は前年比140%増、Rufus利用者の購入完了率は非利用者より60%高いとされます。ホリデーシーズンにはRufusセッションが10月からブラックフライデーにかけて90%増加し、増収分の約90%をAIが牽引しました。
Amazon以外のプラットフォームも急速に動いています。GoogleはUniversal Commerce Protocol（UCP）を展開し、ShopifyやTarget、Walmartなど20社以上がパートナーとして参画。AIエージェントがカート管理からロイヤルティプログラムの適用まで一貫して処理できる基盤が整いつつあります。SephoraはChatGPT内にビューティーアドバイザーアプリを開設し、会話からそのまま購入まで完結する体験を提供しています。
一方で、すべてが順風満帆というわけではありません。OpenAIが2025年秋にローンチした「Instant Checkout」は、Walmartでのコンバージョン率がリダイレクト型の3分の1にとどまり、2026年3月に小売業者自身が運営するアプリ型に方針転換しました。チェックアウトの主導権を誰が握るかという問題は、エージェンティックコマースの設計思想そのものに関わります。
Share of Model――AIに「選ばれる」ための新指標
ブランドにとって最も切実な問いは、「AIエージェントの選択肢に入れるかどうか」です。この課題を定量化する概念として注目を集めているのが、Share of Modelです。
従来のShare of Voice（広告接触量における自社シェア）やShare of Search（検索ボリュームにおけるシェア）とは異なり、Share of ModelはAIモデルが生成する回答の中で、自社ブランドがどれだけ言及・推薦されるかを測定します。Marketing Week誌でBender氏が指摘するように、「商品データがAIに読み取れる形で構造化されていなければ、そもそもエージェントの検討対象に入らない」のです。
この指標が重要な理由は、AIの推薦ロジックが従来の検索とは根本的に異なるからです。Fortune誌の取材によれば、AIツールが引用するURLのうちGoogleの検索上位10件と重複しているのはわずか12%。つまり、Googleで1位を獲得していても、ChatGPTやGeminiの回答には一切登場しない可能性があります。
すでに一部の企業はこの新しい指標に向けた取り組みを始めています。ある企業がコンテンツをAIエージェント向けに最適化した結果、4か月でエージェンティック可視性が94%向上したという事例も報告されています。成功の鍵は、Webサイトの見た目を磨くことではなく、構造化データ、FAQ、具体的なユースケース記述など、機械が理解しやすい情報設計にありました。
GEO（生成エンジン最適化）が変えるマーケティングの前提
Share of Modelを高める実務的な方法論として台頭しているのが、GEO（Generative Engine Optimization）です。SEOがGoogleのランキングアルゴリズムに最適化する技術だったのに対し、GEOはChatGPT、Gemini、Perplexityといった生成AIの回答に自社ブランドを登場させるための最適化手法です。
Shopifyのエンタープライズブログが整理しているように、GEOの基本原則は3つに集約されます。
まず、情報の密度と正確性。AIモデルは曖昧な宣伝文句ではなく、具体的な仕様、価格、比較データといった「ハードファクト」を重視します。Bender氏も「AIアルゴリズムが求めるのは情報の獲得（information gain）であり、既存情報のジェネリックな要約には価値がない」と指摘しています。
次に、外部信頼シグナルの構築。AIモデルは単一サイトの情報だけでなく、複数の権威あるソースで言及されているかどうかを評価します。Reddit、Wikipedia、業界メディアでのレビューや言及が、AIの推薦精度に直接影響するのです。
そして、ユーザー生成コンテンツの活用。実際の購入者によるレビューや体験談は、AIがモデル崩壊（model collapse）を回避するために特に重視するデータソースです。ブランドが一方的に発信するメッセージよりも、第三者の声が持つ影響力はAI時代にさらに大きくなっています。
消費者はAIを信頼しているのか――75%が突きつける警告
ブランド側の対応と同時に注視すべきなのが、消費者側の心理です。ここには、エージェンティックコマースの成長を左右する根本的な緊張関係が存在します。
Quad社が実施した調査は衝撃的な結果を示しました。アメリカ人の75%が、AIショッピングの結果にスポンサーが介入していると知ったら信頼を失うと回答したのです。AIの中立性を完全に信じているのはわずか3%で、68%は結果に何らかの商業的影響があると推測しています。
それでも、AI活用への関心は衰えていません。Bain & Companyの分析によれば、72%の米国消費者が何らかの形でAIツールを利用済みで、73%が商品リサーチや価格比較でのAI活用に前向きです。ただし、実際にAIに購入を任せたことがあるのはわずか10%にとどまります。
Bender氏はこの矛盾を「AI信頼のパラドックス」と呼んでいます。消費者は選択肢の絞り込みをAIに委ねたいと考える一方で、最終判断だけは自分で下したい。Ipsos調査では約8割がAIの推薦ブランドを信頼できると答えつつも、64%がAI購入には返金保証のようなセーフガードを求めています。
この心理構造は、ブランドにとって二つの意味を持ちます。一つは、AIの推薦リストに入ること自体が購買への強力なパスになるということ。もう一つは、そこにスポンサードという「不純物」が混入した瞬間に信頼が崩壊するリスクがあるということです。
エージェンティック時代のロイヤルティ再構築
こうした環境で、ブランドはどうやって消費者との関係を維持するのでしょうか。
Bender氏が提唱するのは、AIエコシステム内でのロイヤルティルール埋め込みです。たとえば「スキンケアは常にSephoraでポイントを使って購入する」「コーヒー豆はサステナビリティ認証のある特定ブランドを優先する」といったルールを、消費者自身がAIアシスタントに設定する。この「ハードコード化されたロイヤルティ」こそが、エージェンティック時代に検討対象から外れない最も確実な方法だというのです。
実際、SephoraがChatGPTアプリでBeauty Insiderアカウントとの連携を実装しているのは、まさにこの戦略の実践例です。ポイント残高、購入履歴、肌質データがAIに引き渡されることで、パーソナライズされた推薦とロイヤルティプログラムが一体化します。
ただし、すべてのブランドがSephoraのようにプラットフォーム内にアプリを構築できるわけではありません。中小ブランドにとって現実的な第一歩は、商品データの構造化と外部レビューの蓄積です。eMarketerの予測では、2026年のAIプラットフォーム経由の米国EC売上は205.7億ドルに達し、前年比約4倍の成長が見込まれています。この波に乗れるかどうかは、今この瞬間の準備にかかっています。
まとめ
AIエージェントが消費者に代わって商品を検索し、比較し、推薦する時代は「来るかもしれない未来」ではなく、すでに到来した現実です。RufusやChatGPTアプリ、GoogleのUCPが示すように、購買プロセスの大部分でAIが介在するエコシステムは急速に拡大しています。
ブランドが取るべき行動は明確です。商品データをAIが読み取れる形に構造化すること、外部ソースでの信頼シグナルを蓄積すること、そしてShare of Modelという新しい競争指標に目を向けること。SEOで上位表示を勝ち取っていた時代の成功体験は、そのままでは通用しません。
同時に、消費者の信頼という土台を見失わないことが不可欠です。75%がスポンサー介入に拒否反応を示すこの市場で、AIの推薦リストに入る方法は、広告費ではなく情報の質と透明性です。エージェンティック時代のブランド戦略は、機械と人間の両方から信頼される存在になれるかどうかにかかっています。
