2026年に入り、「エージェンティックコマース」という言葉が小売・マーケティング業界で急速に広がっています。これは、AIエージェントが消費者に代わって商品のリサーチから購入、場合によっては決済までを自律的に行う新しい購買体験を指す概念です。IBM Institute for Business Valueと全米小売業協会(NRF)が2026年1月に発表した調査では、世界23カ国の消費者1万8000人のうち45%が既に購買プロセスの一部でAIを活用していると回答しており、この動きはもはや将来の話ではなく、現在進行中の変化だと言えます。しかし同時に、この新しい購買様式をめぐっては、企業側の「期待」と消費者側の「警戒」の間に大きなギャップが存在することも、複数の調査から明らかになってきました。本稿では、IBM/NRF、決済大手Checkout.com、そして日本市場に特化したAdyen Japanの最新調査データを基に、エージェンティックコマースの実態と、そこに潜む構造的な課題を掘り下げていきます。
データで見るエージェンティックコマースの実態
IBMとNRFの調査(2025年第3四半期実施、世界23カ国の消費者1万8000人と小売・消費財・Eコマース企業の経営幹部200人を対象)によると、消費者がAIを利用する目的は、製品のリサーチが41%、レビューの解析が33%、お得な情報の検索が31%と、購入の「下調べ」フェーズでの活用が目立っています。一方で、実店舗で実際に商品を見て触れたいと答えた消費者は72%に達しており、AIによる情報収集と、最終的な購買決定や体験そのものを人間が担うという「分業」の形が現時点では主流であることがうかがえます。
決済プラットフォームのCheckout.comが2026年6月に発表した調査では、消費者の33%が「1年以内に購買の10%以上がAI主導になる」と予想している一方、24%は「購買を決してAIに委ねない」と答えており、期待と拒否が同時に存在する過渡期の様相を示しています。さらに27%が「AIショッピングエージェントの運用を任せられる組織は一つもない」と回答しており、技術そのものへの期待よりも、運用主体への信頼が普及の壁になっていることが浮き彫りになっています。
投資意欲と消費者心理――広がる「準備」と「受容」のギャップ
このギャップは日本市場でより鮮明です。決済大手Adyenが2026年3月に実施した「Adyen Index Japan Retail 2026」(年間売上高100億円以上の小売事業者334社、18歳以上の消費者1,034名が対象)によると、小売事業者の97%が今後2年間にエージェンティックコマースへの投資を予定していると回答し、87%がその概念を既に認識しています。一方で、消費者側でAIエージェントによる買い物代行に抵抗を感じると答えた割合は62%に上り、事業者の前向きな投資姿勢と消費者の心理的なハードルの間には大きな溝があることが分かります。過去12か月間に買い物でAIアシスタントを利用した消費者は37%にとどまり、「最終的な支払い手続きは自分で行いたい」と答えた人は21%で、他国・地域の平均16%を上回りました。
Checkout.comの調査でも、加盟店の72%が「消費者は多くの加盟店の準備よりも速くエージェント主導の買い物を受け入れる」と回答している一方、実際に英国・米国の加盟店でAIエージェントが関与する取引は全体のわずか3%にとどまっており、加盟店側の“期待”と実態のズレも同様に存在しています。それでも加盟店の89%が、エージェンティックコマースに向けて積極的に準備を進めていると回答しており、投資のスピード自体は緩む兆しがありません。
独自考察――エージェンティックコマースの普及を阻む3つの壁と企業の次の一手
ここまで見てきたデータが示す構造は、単純な「AI普及の遅れ」ではなく、消費者の信頼構築、企業の内部体制、そして文化的な消費行動という複数のレイヤーが絡み合った、より複雑な課題だと考えられます。以下、独自の視点からこの構造を分解し、企業が次に取るべき打ち手を考察します。
信頼の「設計」工学――抽象的な安心ではなく具体的な管理機能が鍵
Checkout.comの調査で、消費者が安心感を得る条件として「支出上限の設定」(30%)、「即時取り消し」(29%)、「容易なキャンセル」(28%)が上位に挙がった点は重要な示唆を含んでいます。これは消費者が求めているのが「AIは安全です」という企業からの抽象的な説明ではなく、いつでも自分がコントロールを取り戻せるという、具体的で検証可能な管理機能だということを意味します。つまり信頼は宣言ではなく、UI・UXの設計そのものによって獲得されるものであり、今後は「キャンセルボタンの視認性」や「上限設定のデフォルト値」といった細部の設計判断が、ブランドの信頼性を左右する経営課題になっていくと考えられます。
日本市場特有の「最終決済は自分で」志向をどう読むか
Adyenの調査で、日本の消費者が最終決済を自分で行いたいと答えた割合(21%)が他国・地域平均(16%)を上回った点は、単なる「保守性」として片付けるべきではないでしょう。日本では金融取引における本人確認や同意の慣習が比較的強く根付いており、これは裏を返せば、決済の最終承認プロセスを消費者に明示的に残す設計(例えば購入直前の確認画面や通知での最終承諾)を取り入れることで、日本の消費者層においてはむしろAIエージェントの受容が進みやすくなる可能性を示しているとも解釈できます。全自動化を急ぐのではなく、「最後の一押しは人間」という段階的な設計が、日本市場での普及戦略の鍵になるのではないでしょうか。
マーケティングの主戦場は「検索結果」から「AIとの対話」へ移行する
IBM/NRFの調査でALDO GroupのCIOが指摘したように、ブランドとの最初の接点は、店舗訪問やアプリを開く前の段階、すなわちAIアシスタントとの対話の中へ移りつつあります。これは従来のSEOやリスティング広告中心のマーケティング投資の前提を揺るがす変化です。今後は、AIエージェントが製品を比較・推薦する際にどのような情報源や構造化データを参照するかという、いわば「AI時代のSEO」にあたる新しい情報設計への投資が、マーケティング部門にとって急務になっていくと考えられます。
加盟店の「期待先行」が招くリスク――実態3%とのギャップ
Checkout.comの調査で、加盟店の72%が消費者の受容スピードを事業者の準備より速いと見積もっているにもかかわらず、実際の取引比率はわずか3%にとどまっているという事実は、投資判断における「期待のオーバーシュート」のリスクを示しています。消費者の受容が期待通りに進まない場合、エージェンティックコマース関連のシステム投資が短期的には「空振り」に終わる可能性があり、経営層は投資のタイムラインを長めに見積もる一方で、既存の購買体験(検索・レビュー閲覧支援など、受容が既に進んでいる45%の領域)への投資を優先するという、段階的なポートフォリオ戦略が合理的だと考えられます。
データ連携の課題(54%)は技術投資ではなく組織設計の問題
IBM/NRFの調査で経営幹部の54%が「チャネルやシステム間のデータ連携」を課題として挙げ、51%が「AIの専門知識の不足」を挙げている点は、しばしば技術導入の遅れとして語られますが、実際には組織のサイロ構造そのものに根差した問題であることが多いです。製品情報、在庫、価格といったデータが部門ごとに分断されたままAIエージェントを導入しても、エージェントが参照する情報の精度は上がりません。したがって優先すべきは、AIモデルそのものへの投資よりも、まず部門横断的なデータガバナンス体制の整備であり、これは多くの企業にとって技術部門だけでは解決できない、経営レベルの意思決定を要する課題だと言えます。
2027年以降を見据えた企業の現実的な対応策
以上を踏まえると、企業がエージェンティックコマースに取り組む上での現実的な優先順位は、次のように整理できるのではないでしょうか。第一に、支出上限・即時取り消し・権限管理といった「安心を可視化する機能」への投資です。第二に、AIエージェントが参照する製品データの統一と精度向上です。第三に、全自動化ではなく「最終確認は人間」という段階的な自動化レベルの設計です。第四に、SEOに代わる「AI推薦最適化」への知見の蓄積です。これらは一度に完成させるものではなく、消費者の受容度の変化を定期的に調査しながら、投資のペースを調整していく継続的なプロセスとして捉える必要があります。
まとめ
2026年のエージェンティックコマースを取り巻く状況は、小売事業者の高い投資意欲(日本では97%)と、消費者側の慎重な姿勢(抵抗感62%)という、鮮明な非対称性によって特徴づけられます。しかしこのギャップは、AIエージェントという技術そのものへの拒否反応ではなく、支出管理や取消機能といった「具体的な安心材料」の有無、そして日本特有の「最終決済は自分で行いたい」という文化的傾向に根差したものだと考えられます。企業にとって重要なのは、消費者の受容を急がせることではなく、信頼を設計の細部に落とし込みながら、データ基盤とマーケティング戦略を段階的に整えていくことでしょう。今後も各社の調査データを継続的に追いながら、このテーマを折々に検証していきたいと思います。
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