人工知能（AI）が企業の競争優位性をどのように再構築するのかという議論は、株式市場における大きなテーマとなっています。ここ数ヶ月間、私たちはこの問題を、金融情報サービス及び資本財・サービス・セクターの専門サービス企業という観点から考察してきました。今回は、分野は異なるものの、同様に話題となっているビジネス機会と破壊的変化が起きている別の領域、すなわち「AI エージェント型の商取引」に焦点を当てます。

AIエージェント型の商取引とは、消費者がAI システム（通常は大規模言語モデル、いわゆる「AI エージェント」）との対話を経て、そのAI システムによって開始する、または進展する
eコマース取引（電子商取引）を指します。 私たちは、この変化を投資家にとって重要なものと考えています。なぜなら、商品に対する需要の表れ方や商品の検索方法、そして商取引の全てのプロセス（ソフトウェア、決済、物流、広告、マーケットプレイス）のどこで収益が生まれるのかを根本から変えてしまうからです。近い将来の現実的な状況としては、一夜にして破壊的変化が起きるというよりも、段階的な進化を踏む可能性が高いと見られていますが、方向性は明確です。すなわち、消費者の購買インターフェースはより対話型になり、
よりパーソナライズされ、取引を実行する機能は益々向上しています。

「検索してからクリック」から「質問してから購入」へ

大まかに説明しますと、AIエージェント型の商取引とは、消費者がAIインターフェースを活用し商品やサービスを検索し、商品を品定めし、購入するまでのプロセスを指します。実際には、以下の2 つの異なるモデルが台頭しています。

1. 「対話型」のAI エージェント型の商取引（ヒューマン・イン・ザ・ループ型）ユーザーは好みのAIエージェントと対話し、希望内容を説明し、選択肢を探り、候補を絞り込みます。ただし、最終的な注文と承認のステップは、依然としてユーザー自身が行います。従来の検索とは、以下の2 点で大きく異なります。
   
   • 高度に最適化された推奨 AIアシスタントは、時間の経過とともに、ユーザーの好み、制約条件、過去の行動（例：サイズ、スタイル、予算、配送方法の好み、ブランドへの親和性）に関する前提条件を蓄積していきます。この前提条件の蓄積により、一般的な検索よりも、商品の検索は、格段にユーザーの好みに最適化されたものになります。
   • 最初から高い具体性 AIプロンプトは、自然と詳細な検索条件を促します。「メンズ・ジーンズ」と検索して、販売サイト上でユーザーが詳細なフィルターをかける代わりに、ユーザーは1 回のリクエストで、形状、サイズ、色、価格上限、使用シーンを指定できます。結果として、クリック数を削減しつつ、最初から精度の高い検索結果を得られることがよくあります
   
   
2. 「 完全自律的AIエージェント型の商取引（エージェント・イン・ザ・ループ型）
   これはさらに未来的なものですが、戦略的に重要なモデルといえます。消費者が購入プロセスの最初から最後までの一連の作業を、AIエージェントに委ねるモデルです。つまり、ユーザーは目的と制約条件を指定し、AIエージェントが購入確認通知を行う形態です。以下はプロンプトの例です：「走行距離5～ 10kmのロードランニング用シューズを購入して下さい。英国サイズで9、優れたクッション性、軽度のオーバープロネーション（内側倒れ込みを抑える）対応、価格は150 ポンド以下、色は緑か青、自宅住所へ配送、Visaカードによる決済」このモデルが普及すれば、従来の購買のプロセス（閲覧→比較→決済）が、一つの指示と承認ステップへ集約されることになります。

AI エージェント型の商取引が普及するには、何が必要でしょう？

導入スピードを左右する実務上のボトルネックは2つあると考えられます。それは、商品データへのアクセスと、信頼性を維持しつつ苦情処理や返品を減らすための決済認証の仕組みです。

まず、AI エージェントは、信頼性の高い販売業者の商品カタログにリアルタイムでアクセスする必要があります。今日でも、AI支援型の購買プロセスは、最新ではない不完全な情報、またはフォーマットが統一されていないSKUレベル¹ の商品データにしばしば苦戦しています。AI エージェント型の商取引が確実に機能するためには、販売業者が在庫、価格、バリエーション、配送期間、返品ポリシーといった正確な情報を、AI エージェントがプログラム上で照会できる形で公開する必要があります。これは、次のような世界を示唆しています：

• 商品データがより標準化され、機械の識別性（属性の明確化、タグ付けの整備、分類体系の一貫性）が向上します
• 販売業者は、API² やエージェント対応コネクタを通じて、商品カタログへのリアルタイムなアクセスを提供します。そして、
• 優れた商取引支援プラットフォームは、販売業者が商品データを整理し、提供できるよう戦略的な体制が整備されています。

第二に、完全な自律性を実現するためには、決済インフラが「人間が購入していることを証明する」段階から、「人間に代わって、権限を与えられたAIエージェントが購入していることを証明する」段階へと進化する必要があります。しかし、カードネットワーク会社やカード発行会社は、トークン化（機密性の高いカード情報を機密性の無いデジタル符号であるトークンに置き換える仕組み）や、最新の認証フローを通じて、基盤となるツールキットの大部分をすでに構築しています。次のステップとしては、これらのツールを、消費者による明確な同意、ガードレール（利用限度額や加盟店／カテゴリーに関する規則）、そして堅牢な例外処理を組み入れたAIエージェント主導による取引へと拡張を進めます。目標は、不正利用や返品関連の苦情処理を増やすことなく、購入の権限移譲を可能にすることです。また、これらの取引に関して、どの程度のデータが取得され、またそれを誰が保有するのか（決済ネットワークなのか、LLM³プロバイダーなのか）という点は、AIエージェント型の決済処理における経済性に重要な影響を及ぼす可能性があります。

獲得可能な最大市場規模（TAM）の考え方

消費者が支出できる金額には限度があり、現実的に見た場合、AIエージェント型の商取引が普及しても、システム全体が「手放しで成長できる」わけではありません。むしろ、重要な議論は、消費者の支出が販売チャネルやビジネスモデルとの間で、どのように再分配されるかにあると考えられます。

小売業者や販売プラットフォーム業者が期待していることの一つは、エージェント型ツールが取引上の摩擦を低減することでオンライン販売の浸透率を向上させ、特に、毎週の食料品の購入のような「定期的な補充購入」において、その効果が期待されています。たとえeコマース全体の総支出額（現在、米国の小売支出全体の約16%⁴）が変化しない場合でも、AI エージェント型のシステムは取引数を増加させる可能性があります。AIエージェントは、価格、在庫状況、配送を最適化するためであれば、購入バスケットを複数の販売業者に分割することを厭いません。これにより、購入バスケットの構成、配送パターン、「ワンストップ」集約の経済性が再構築される可能性があります。

（アイスホッケーの）パックがある場所ではなく、パックが向かう先へ行く」⁵

私たちは、強固かつ持続的な投下資本利益率を支える「無形資産」を保有する企業を見極めることに注力しています。技術的、規制的、あるいは競争環境の変化が、私たちが保有する企業の競争優位性に対してどのような影響を与えるかを理解することは、ポートフォリオの継続的な見直しにおいて、重要なポイントの一つです。私たちは、AIエージェント型の商取引の進展が、現状を脅かし覆す可能性のある分野として、以下の2 点について注視しています：

• ブランド力への影響 AIエージェント型の商取引は、商品の検索プロセス（検索エンジンの最適化主導⁶ からデータ主導へ）を変化させる可能性が高く、結果として、豊富で信頼性の高いSKUデータと、明確な販売条件を提示する販売業者には、有利に働く可能性があります。また、ブランド力や商品の差別化にも、より微妙かつ複雑な形で相互に影響する可能性があります。ブランドの差別化が難しく、代替が可能な商品については、AIエージェントは「価格」と「利便性」を徹底的に最適化する傾向が強まります。結果として、大手企業と中小企業の競争環境が、わずかながら対等なものになる可能性があります。対照的に、実証された機能性や特定の用途を持つ商品は、AI エージェントの恩恵を受ける可能性があります。AI エージェントは、人間よりもはるかに効率的に、何百ものSKU データをスキャンし、ニッチなニーズに適した商品を探し出すことに優れているからです。これは単にマーケティングだけではなく、イノベーションに取り組む企業が報われることを意味します。
• e コマースのプラットフォームやアグリゲーター（集約事業者）への影響 もしAI インターフェースが買い物の主要な入り口に

なれば、一部のプラットフォーム業者は、（広告や上位商品提案の効果が低下し）脱仲介のリスクに直面するでしょう。一方で、 AIの検索による流入数の増加や成約率の向上といった、恩恵を受けるプラットフォーム業者も出てくるかもしれません。今後、システムの開放性や「誰が販売主体として」責任を負うのか、プラットフォーム業者とAI インターフェースとの力関係といった問題が議論の中心となるでしょう。

一方、決済機能については、AI エージェント型の商取引は、革命的というよりも段階的な進化であると考えられます。今のところ、権限委譲が進む世界では「トークン化」や「ユーザーの同意ベースの認証」の価値が高まるため、カードネットワーク会社がおそらく恩恵を得ることになるでしょう。従来型のeコマースでも現在、Visa やMastercardによるカード取引の約40%はトークン化されています。対照的に、加盟店契約会社はリスク管理や成約率の向上に関連する従来の収益源の一部が縮小するため、圧力に直面する可能性があります。この分野の進展については、今後も注視して行きます。

AI エージェント型の商取引における競争優位性

AIエージェント型の商取引が、最終的に世界のeコマースのごく一部を占めるに過ぎないとしても、新しい均衡状態に落ち着くまでは、株式市場の議論の一部となる可能性が高いと考えられます。これら進展中のトピックスに関する考察は、今後「グローバル・エクイティ・オブザーバー」において、皆様と共有させていただこうと考えています。

¹ Stock keeping unit（SKU）：在庫管理上の最小単位となる商品識別コード

² Application programming interface（API）：ソフトウェアのアプリケーションが相互に通信し、データ・機能・性能を交換するための規則やプロトコルの集合体

³ Large language models（LLM）：大規模言語モデル

⁴ 出所：米国国勢調査局、データは2025 年第3 四半期現在 https://www.census.gov/retail/ecommerce.html

⁵ 引用は、元アイスホッケー選手のWayne Gretsky 氏の発言

⁶ 検索エンジンの最適化（SEO）