生成AIは依然として主に研究と検討の段階にあり、最終的なクリックは少なくとも現時点では従来型のサイトで発生し、機械ではなく人間によるものである。
しかし、公の議論の大半が依然として消費者向けショッピングアシスタントに焦点を当てている一方で、エージェントが大規模に検索・交渉・決済支援を可能にするインフラの変革は既に稼働している。特にB2Bフローにおいては、同意と責任の所在が明確であるため、その傾向が顕著である。
初期の実証実験から、eコマースは急速にマルチエージェント・エコシステムへと進化していることが明らかになった。このエコシステムでは、パブリックエージェント、マーチャントエージェント、決済サービスプロバイダー（PSP）エージェント、カードネットワークエージェントがリアルタイムで交渉・取引を行う。このインフラストラクチャ内の各層は異なる役割と制御ポイントを有しており、それらを理解することが、エージェント型コマースの拡大に伴い、マーチャントの競争優位性を決定づけることになる。
レイヤー1 - 消費者向けAIプラットフォーム：発見の新たな門番
2025年末までに、ChatGPTやPerplexityなどの公共AIプラットフォームは主要な発見チャネルとなり、消費者がどの店舗を訪れるかにますます影響を与えるようになった。
2025年9月29日、 マスターカードの「Agent Pay」がChatGPT上で サービスを開始し、米国のカード保有者がチャットインターフェース内で直接購入を完了できるようになりました。一方、OpenAI はShopify と提携し 、 100万以上の加盟店をChatGPTの対話フロー を通じて検索可能かつ購入可能にしました。
人間とは異なり、AIエージェントは視覚的階層を意味ある形でスクロールしたり解釈したりしない。ChatGPT、Perplexity、Claude、Geminiなどは、フィード、API、schema.orgマークアップから構造化されたデータを抽出する。
商人ブランドのチームがあらゆる努力を払っても、ホームページやバナー、UXフローはエージェントにとってほとんど意味を持たない。
代わりに、エージェントは商品を属性、価格、在庫状況、ポリシーといったテーブルの行として評価し、複数の販売者間で解析・比較できる。
商品フィードの属性カバレッジがほぼ完全（95%以上）な販売者は、属性情報が不足しているカタログと比較して、AIレコメンデーションでの露出率が高い傾向にあります。一方、配送期間・サイズ・返品ポリシーなどのデータが欠落している商品は、エージェントによって頻繁にスキップされます。
エージェント型コマースにおける販売者の可視性を最大化するベストプラクティス：
- フィードとschema.orgの製品マークアップを通じて、完全かつ構造化された製品データを公開し、エージェントがカタログを確実に解釈できるようにする。
- カタログ構造を、内部の商品管理ロジックだけでなく、自然言語クエリ（「200ポンド以下の防水ハイキングブーツで金曜日までに配達可能」）に合わせて調整する。
- リアルタイムでの在庫と価格の同期を維持してください。エージェントは古いデータや不正確なデータを罰し、在庫状況や配送約束を日常的に誤って表示する販売者を迅速にランクダウンさせます。
- エージェント対応のチェックアウトAPIを提供するか、新たなエージェント型コマース標準を採用し、脆弱なHTMLスクレイピングを回避する。
- 信頼できるエージェントをホワイトリストに登録しつつ、不正防止対策を継続し、有益な自動化と悪用ボットを区別する。
エージェント型コマースが拡大するにつれ、人間の説得力（だけ）ではなく機械可読データを最適化する事業者が、エージェント主導の発見を支配するようになる。一方、ページビューのみを追求する事業者は、存在感を見失うリスクに直面する可能性がある。
レイヤー2 - マーチャントエージェント：可視化から 成果の所有へ
公開エージェント向けの最適化をすべて実施したとしても、可視性は確保できても、ブランド体験や取引結果、メッセージの消費者への伝達方法に対する制御は依然として得られません。最近の業界調査によれば、大半の大手小売業者は3年以内にエージェント決済が主流になると予測しているものの、大規模運用時にエージェント主導の購入、購入後の変更、返金といった処理を自社システムがどう扱うかについて、多くの企業がまだ定義できていません。
ここで特注の商社エージェントが活躍する場面となる。
公共エージェントが「120ポンドのランニングシューズを火曜日までに配送」といった要求を持って到着すると、マーチャントエージェントがその意図を解釈し、マーチャントのカタログと物流にマッピングし、そのマーチャントが提供できる最良のオファーを組み立てる。 リアルタイムの在庫制約を管理し、納期を満たす配送・フルフィルメントオプションを選択し、商品やトレードオフの提示方法においてブランドの声（ブランドイメージ）を維持します。ページをスクレイピングして推測するだけのパブリックエージェントに任せるのではなく、マーチャントエージェントは能動的な交渉相手となり、バンドルを調整したり、プロモーションを適用したり、完全一致が存在しない場合に代替案を提案したりできます。
時間の経過とともに、マーチャントエージェントはPSPやスキームへのデフォルトのインターフェースとなる可能性が高い。彼らはリアルタイムの在庫状況、価格設定、リスクシグナルを可視化し、インフラストラクチャの他の層がそれらを最適化できるようにする。このモデルでは、パブリックまたはブローカーエージェントが複数のマーチャントを横断的に調整し、各マーチャントエージェントは自社のビジネスにおけるコンバージョン率、マージン、顧客体験の最大化に注力する。
主体的な商取引において、未来は単に発見されるのを待つのではなく、取引を 積極的に形成し 結果を掌握するエージェントを構築した商人たちのものとなる。
レイヤー3 - 決済エージェント：運用インテリジェンスセンター
PSPやNuveiのようなグローバル決済プラットフォーム内のエージェントは、意図を大規模な資金移動へと変換する運用インテリジェンスをますます担っている。彼らは数千の加盟店と数百万の取引にわたり、不正検知、ルーティング最適化、承認パフォーマンス、紛争管理、照合、資金管理判断、コンプライアンス執行を掌握している。これらの制御ポイントがエージェント型コマースで統合されるにつれ、インテリジェント決済プラットフォームが生み出す知見はバリューチェーン全体で相乗効果を発揮するだろう。
支払代理人は、以下の管理ポイントのいずれかで業務を行うことができます：
- 決済と資金調達。取引の承認可否、使用する資金源、適用すべき不正検知シグナルをリアルタイムで判断する。ここでいうインテリジェンスとは、エージェントの行動パターンを学習し、その進化に合わせて適応することを意味する。
- 承認とルーティング。取引を3Dセキュア経由で送信するか、リアルタイムのパフォーマンスに基づいてどのアクワイアラーまたは経路を選択するか、手数料やルーティング経路に対して動的に入札するかを決定します。最近の事例研究によると、AI駆動型のルーティングとリスク最適化により、不正損失を半減以上削減し、承認率を十分に高めることで、特に越境取引や高リスクセグメントにおいて、一部の販売業者に対して一桁台後半の収益向上をもたらすことが示されています 。
- 決済後管理。チャージバックの証拠最適化、資金解放タイミング、流動性管理を最適化し、1日数千件の取引にまたがる意思決定を実行する。
グローバルに分散されたデータ、複数アクワイアラーによるグローバルな設定、組み込み型AI意思決定機能を備えたPSPおよび決済プラットフォームは、地域やユースケースを横断したエージェント対応モデルの構築において優位性を発揮する。
こうしたPSPから得られる知見は、エージェント型コマースの恩恵を受けつつも、その全機能や基盤インフラを自社で構築する必要がない事業者にとって、共有可能な資産となり得る。
レイヤー4 - スキームエージェント：信頼と標準の符号化
カードネットワークは、受動的な決済経路を超えて、エージェントと人間の取引を区別し、状況に応じたセキュリティモデルを適用するインテリジェントな調整層へと進化している。
例えば、2025年10月、VisaはCloudflareと共同開発した「Trusted Agent Protocol（TAP）」を発表した。これはブラウジングや決済時のAIエージェントに対する暗号学的検証を提供するものである。これにより、加盟店や決済サービスプロバイダー（PSP）は、インフラへの最小限の変更で、信頼できるエージェントと悪意のある自動化を区別できる。
一方、マスターカードは マイクロソフト、IBM、グーグル などのパートナーと協力し 、 エージェント型コマースを世界規模で拡大しており 、ラテンアメリカ全域での「エージェントペイ」の展開計画を発表した。
スキームエージェントは、以下の方法を通じて「エージェント存在」取引の検知と分類を開始している：
- 信頼できるエージェントプロトコル（Visa）：暗号署名が ブラウジング中のエージェントの身元を検証します
- エージェント報酬（マスターカード）：特別な 認証情報により「私はAlex Bの代理として行動するChatGPTである」ことを証明します
スキームエージェントは、クラウドIP、自動化フィンガープリント、プロトコルフラグを通じてエージェントトラフィックを検知する。これにより正当なエージェントと人間、悪意のあるボットを区別し、信頼できるエージェントには摩擦を低減する一方、未知のエージェントには厳格な審査を適用するといったエージェント固有のルールを適用する。また、PSP→発行者→決済フローを通じてエージェントの識別信号を保持することで認証を調整する。
未整備な点は、これらの基準の広範かつ相互運用可能な採用、ならびに認可された代理人が消費者または企業に代わって有害な決定を行った場合に何が起こるかを定義する明確な責任規定である。
エージェント型コマースが拡大するにつれ、スキームエージェントは認証の調整、状況認識型不正検知モデルの適用、そして現在のカード提示型・非提示型の区別と並列する新たな「エージェント提示型」カテゴリーの実施をますます担うことになる。
同時に、スキームではカードネットワークプロトコル（TAPやAgent Payなど）がAPM相互運用性へと拡張する可能性を模索している。
貴社の決済インフラは、エージェンティックコマースに対応していますか？
業界調査によると、銀行や大企業の約60％が、今後3年以内にエージェント型決済が主流になると予想しており、早期導入は定期的な請求やB2B購買フローを中心に集まっている。
こうした傾向がB2C分野、特にリピート購入や低リスク購入においてより広く普及するのは時間の問題だろう。eコマースはマルチエージェント・エコシステムへと進化しており、人間の意図はクリック操作ではなく間接的に表現されるケースが増加している。
事業者にとっての問題は、エージェントが導入されるかどうかではなく、エージェントが購入の主要なインターフェースとなった際に、自社のインフラが準備できている かどうかである。
[1] https://www.trade.gov/country-commercial-guides/japan-ecommerce-0 [2] https://www.nuvei.com/jp/posts/nuvei-launches-in-japan. [3] https://www.researchandmarkets.com/reports/5987254/japan-online-retail-forecast-28
アサフ・ベン・ガルはNuveiのAI＆アナリティクス部門ディレクターとして、同社のAI戦略と応用機械学習イニシアチブを主導し、先進技術を測定可能なビジネスインパクトへと転換している。
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