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「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。
From：通販プロデューサーの西村公児
自宅の仕事部屋にて
エージェンティックコマースへの対応は何から始めるべきか。
AI購入代行の利用意向86.0%というメルカート調査を通販コンサルの視点で読み解き、
商品情報の構造化・顧客名簿・CRMの3ステップで小さな通販が備える設計手順を解説します。
通販の売り場は、人だけが見る場所ではなくなりつつあります。
AIエージェントがお客様の代わりに訪れ、比較し、購入まで進める時代が近づいています。
本記事では、エージェンティックコマース対応の始め方を、3ステップの手順で解説します。
数字で見る現在地：認知は半数、需要は86%
最初に、判断の土台になるデータを押さえましょう。
ECプラットフォーム提供のメルカートが2026年7月22日に発表した調査です。
対象は、EC購入時にAIで調べたり相談したりする20〜60代の消費者400名でした。
「エージェンティックコマース」という言葉を知っているか尋ねたところ、「全く知らない」が50.8%と半数を占めました。
ところが、AIが「予算」や「好み」を理解し、カート投入や決済まで代行してくれる機能の利用意向を尋ねると、86.0%が「利用したい」と回答しました。
出典：株式会社メルカート「メルカートECサイト利用時のAI相談に関する調査」（PR TIMES／2026年7月22日）／ https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000080.000023201.html
──認知と需要が逆転している点が、この調査の核心です。
しかも、AIのおすすめで購入した経験者に限ると、利用意向は92.4%に上がります。
AIにおすすめされた商品を「購入したことがある」人は43.0%。
購入経験者の利用意向は92.4%にのぼり、「積極的に利用したい」は42.4%に達しました。
未経験者の積極利用意向（14.3%）と比べて約3倍です。
出典：株式会社メルカート「メルカートECサイト利用時のAI相談に関する調査」（PR TIMES／2026年7月22日）／ https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000080.000023201.html
一度AI経由で買った人は、次の代行にも前向きになる。
つまりこの流れは、始まると後戻りしにくいのです。
放置のリスク：AIに「読めない店」と判定される
対応を先送りすると、何が起きるでしょうか。
メルカートは調査の考察で、こう指摘しています。
人間の目には魅力的に映るサイトでも、データが整っていなければ、AIにとっては”読めない店”になります。
選ばれる基準そのものが、変わろうとしています。
出典：株式会社メルカート「メルカートECサイト利用時のAI相談に関する調査」（PR TIMES／2026年7月22日）／ https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000080.000023201.html
デザインの美しさと、AIへの読みやすさは別物です。
画像の中だけに書かれた価格や成分は、AIには存在しない情報になりかねません。
広告で集客できても、AIの比較段階で候補から外れては意味がないのです。
さらに見逃せないのは、シニア層こそAI購入代行を求めている点です。
性年代別に見ると、購入代行機能の利用意向が最も高かった層のひとつは、意外にも60代男性でした。
利用意向は95.0%にのぼり、「積極的に利用したい」も35.0%と男性の中で最も高い水準です。
買い物でAIを利用する理由を年代別に見ると、60代では「客観的な比較をしてもらい、買い物での失敗を防ぎたいから」が41.3%と、他の世代の約2倍にのぼりました。
出典：株式会社メルカート「メルカートECサイト利用時のAI相談に関する調査」（PR TIMES／2026年7月22日）／ https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000080.000023201.html
シニア向け通販ほど関係ないと思われがちですが、実態は逆です。
失敗したくない慎重なお客様ほど、客観的な比較をAIに委ねたいのです。
健康食品や化粧品など、60代が主要顧客の通販は特に無関係ではいられません。
エージェンティックコマースへの備えは、若年層向けだけの話ではないのです。
対応手順：小さな通販の3ステップ
それでは、具体的な手順に入ります。
ステップ1：商品情報の構造化
主力商品から順に、商品名・価格・容量・成分・配送条件をテキストで整理します。
表や箇条書きを使い、ページ内で機械的に拾える形にしておきます。
「誰の・どんな悩みを解決する商品か」を商品名や見出しに明記することも重要です。
ステップ2：顧客名簿という一次接点の強化
AIが比較の入口を握るほど、AIを介さない直接の接点が資産になります。
購入者をLINEやメルマガの名簿へ迎え、次回の案内が届く動線を整えます。
指名で選ばれるブランドは、AIの提案にも乗りやすくなります。
集めて売るの順番を、AI時代にこそ徹底するのです。
ステップ3：CRMで「決定疲れ」を先回りする
調査では、決定疲れの経験者が76.3%にのぼりました。
選択肢を並べるだけの売り場は、もう親切ではありません。
「あなたにはこれ」と提案を絞る接客が、リピートとLTVを伸ばします。
購入履歴に基づくおすすめの絞り込みから、始めてみてください。
たとえばステップメールで、購入商品に合わせた次の一品だけを案内する形です。
品揃えの広さではなく、提案の的確さで選ばれる設計に切り替えるのです。
これはAIエージェントが普及した後も、指名される理由として残り続けます。
まとめ：AIに選ばれ、人に指名される
エージェンティックコマースは、認知を待たずに需要が積み上がる段階に入りました。
商品情報の構造化、顧客名簿の強化、決定疲れへの先回り。
この3ステップは、AI対応であると同時に、王道のファネル設計そのものです。
AIに選ばれる売り場と、人に指名される関係づくりを、両輪で進めましょう。
関連記事では、顧客名簿を起点にした集めて売る設計も解説しています。
あわせてお読みください。
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・ネットでスタートしているので紙媒体の同梱物の制作の作り込みが甘い
・カスタマージャニーが完結されていないのでリピート率が上がらない
・CRMにビッグデータ・AIを活用していないので自社の商品を買う事が前提で組んでいる
・広告のみに依存しているので自然検索からの流入がない
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