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- 2 今まさに、『EC』から『AC(エージェンティック・コマース)』新時代へ突入していっています。
- 2.1 ChatGPTが『Instant Checkout』という購買機能を搭載し、『ACP(Agentic Commerce Protocol)』というプロトコルを公開
- 2.2 日本国内のエージェンティックコマースの例
- 2.3 日本のEコマース(EC)の購入形態は新たな時代へ
- 2.4 プラットフォーム最適化:メイン画像とサブ画像の戦略
- 2.5 CQO(チャットクエリ最適化)対応のクリエイティブ設計
- 2.6 生成AI活用のリスク管理とコンプライアンス
- 2.7 視覚戦略実行のための推奨ツールスタック
- 2.8
- 2.9 NAMS(Navy Ads Marketing System)で楽天・AmazonのECマーケティングを一人でも可能に
エージェンティックコマース(Agentic Commerce)とは?

エージェンティック・コマース(Agentic Commerce:AC)とは、AI(人工知能)エージェントが関与するインターネット上での購買のこと。購買の窓口としてAIが機能するため商品の購入フローが変わり、EC(電子商取引)事業に大きな影響を与えると考えられる。将来的にはAIが自律的に商品を探して決済まで完了することも見込まれる。米McKinsey & Company(マッキンゼー・アンド・カンパニー)は2025年10月に公開したリポートで、2030年までにACの市場規模は商品の購買だけで3兆~5兆ドルになると予測している。
エージェント型コマースとも呼ばれ、AI エージェントが顧客のために商品を探し、比較して場合によっては購入まで行う仕組み。顧客はエージェントに何が欲しいかを話し (「正午前に到着できる一番安い直行便を予約して」)、エージェントが検索、オプションの比較を行い、顧客に提案します。顧客が承認すると、エージェントが顧客に代わって購入を完了します。顧客は何百ものタブをクリックする必要がありません。購入完了ページすら見る必要がないのです。
この種の取引は従来の購入のあり方を覆すものです。事業者はこれまでは人間である顧客がサイトを閲覧しやすいように設計してきました。しかしこれからは顧客の代理人として AI エージェントが事業者にアプローチしてきます。そして、こうしたエージェントはクリーンで構造化されたデータ、素早いレスポンス、そして当て推量のないことを求めています。
今まさに、『EC』から『AC(エージェンティック・コマース)』新時代へ突入していっています。
ChatGPTが『Instant Checkout』という購買機能を搭載し、『ACP(Agentic Commerce Protocol)』というプロトコルを公開
ChatGPTが『Instant Checkout』という購買機能を搭載し、『ACP(Agentic Commerce Protocol)』というプロトコルを公開すると発表しました。米OpenAIは(2025年)9月29日(現地時間)、ChatGPT内で直接、連携しているECサイトの商品を購入できる新機能「Instant Checkout」を発表しています。決済プラットフォームの米Stripeとの提携により、米Etsyや米Shopifyなどの複数の企業の商品を直接、ChatGPT内で購入できます。AIエージェント、ユーザー、企業が連携して購入を完了するためのオープンスタンダード「Agentic Commerce Protocol」(ACP)によって実現します。
https://openai.com/index/buy-it-in-chatgpt/
日本国内のエージェンティックコマースの例
AmazonではRufusが既に実装され、顧客購入完了率が60%上昇と発表している。
Rakuten AIは現在開発中でAmazonに対抗すべく導入が2026年早々に予定されている。

日本のEコマース(EC)の購入形態は新たな時代へ

従来のSEO対策を行い、ECモールで購入されるスタイルが変革を迎えています。これは劇的に世の中の購入形態が変わる事を示唆しています。
今後はECモール内のSEO対策だけでは購入するための適切なUU(アクセス人数)を稼ぐことは難しいでしょう。
具体的な対策については是非お問合せください。

- Prompt: A high-tech biometric wearable, matte titanium finish with glowing haptic sensors, floating in a clean-room studio environment, soft cinematic rim lighting, ultra-minimalist aesthetic, ray tracing, 8k, shot on 35mm lens –ar 16:9 –v 6.0 –stylize 250
- 解説: マットチタンの質感と発光センサーを強調し、未来的な浮遊感を演出。AIに「革新的な機能性」を学習させる。
- Prompt: A luxury electric supercar, sleek aerodynamic lines and polished carbon fiber surfaces, set against a blurred neon urban night backdrop, ray tracing, cinematic high-contrast lighting, conveying autonomous speed and elite status, 8k photorealistic –ar 21:9 –v 6.0
- 解説: レイトレーシングによる光の反射を制御し、都市生活における「自律的な移動」と「ステータス」を視覚的に証明。
- Prompt: A minimalist shot of a sustainable skincare bottle, translucent frosted glass, soft morning sunlight through a window creating long shadows, clean white marble background, highlighting purity and medical-grade safety, hyper-detailed texture –ar 4:5 –v 6.0
- 解説: 曇りガラスの質感と自然光の影を用いることで、AIが「純粋さ」と「安全性」という文脈を読み取れるように設計。
プラットフォーム最適化:メイン画像とサブ画像の戦略

- [ ] 背景: RGB値 255, 255, 255 の純白(オフホワイトは即座に検索対象外リスク)。
- [ ] 占有率: 商品が画像全体の 85%以上 を占めること。
- [ ] 解像度: ズーム機能有効化のため 1,600ピクセル以上 を推奨。
- [ ] 禁止事項: 文字入れ、ロゴ、装飾品、グラフィックの混入は厳禁。
- [ ] フォーマット: 最も推奨されるのは JPEG。
- ライフスタイル(Context): 商品が使われている具体的なシーン。ユーザーがベネフィットを自分事化させる。
- 詳細スペック(Reduction): サイズ、素材、端子などの詳細。モバイルでの視認性を考慮し、返品リスクを最小化。
- 比較表・USP(Logic): 独自性(Unique Selling Proposition)の提示。なぜこの商品が他より優れているかを論理的に示す。
- ベネフィットの可視化(Benefit): 使うことで得られる「良い変化(例:家事の時短)」を視覚的に強調。
- 不安の払拭(Reassurance): レビューやQ&Aに基づき、特定の悩み(例:高齢者の使いやすさ)を解決する図解。
CQO(チャットクエリ最適化)対応のクリエイティブ設計

- ペルソナ別シーンの具体化: AIはレビューやA+コンテンツの文脈を深く学習します。「在宅勤務の書斎用」「キャンプ初心者の設営」など、特定のペルソナと用途が直感的に伝わる画像をA+コンテンツに配置します。Amazonセラーセントラル内で 「AI Readyバッジ」 のあるモジュールを活用し、AIが読み取りやすい構造でカタログを構築してください。
- モバイルファーストの視認性: Rufusとの対話はスマホ画面が主流です。画像内のテキスト(サブ画像のみ可)は、スマホの小さな画面でも判読できるサイズに設計し、情報の密度を最適化します
生成AI活用のリスク管理とコンプライアンス

- 著作権と創作性の関与: 米国の「Space Opera Theater」訴訟の判決が示す通り、AIによる自動生成のみでは著作権が認められません。人間の手による修正、加工、プロンプトの調整を介在させ、**「人間の創作性」**を文書化して記録してください。
- 消費者誤認の防止(景品表示法遵守): 「実物より不自然にスタイルが良く見える」「存在しない模様が表示される」といったAI特有の乖離は、虚偽表示とみなされます。必ず現物とAI生成画像の整合性を人間の目で最終チェックしてください。
- 法的・透明性の確保: EU AI Act 等の国際的規制を見据え、AI生成物であることを明示し、使用ツールやプロンプトの履歴を保存する「生成プロセス記録」の運用を推奨します。
視覚戦略実行のための推奨ツールスタック

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カテゴリ
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ツール名
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主要機能・2026年版の活用法
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推奨ユーザー / コスト
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画像生成
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Galaxy.ai
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Midjourneyを含む3,000以上のAI統合。コスト効率に優れたアグリゲーター。
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プロフェッショナル / $15/mo
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Amazon最適化
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Kua.ai
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Amazonリスティング最適化に特化。キーワードと画像を同期生成。
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Amazon専業セラー
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図解・資料作成
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PicDoc
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ガントチャート、ネットワーク図、ワークフロー図の自動生成。PPTエクスポート対応。
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専門的な可視化が必要な層
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分析・戦略
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Seller Sprite
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AIレビュー分析により、顧客の「未充足ニーズ」を特定し商品開発に反映。
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データ主導型ブランド
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カタログ作成
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Picaro.ai
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Rufus対応カタログ作成機能。AIレコメンドに最適化された構造設計。
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先進的なブランド・運用代理店
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NAMS(Navy Ads Marketing System)で楽天・AmazonのECマーケティングを一人でも可能に
現在ネイビーグループは楽天・アマゾンマーケティング特化システム「NAMS」を開発中。既に既存クライアント様へのコンサルティング、運営代行サポートを通じて楽天とアマゾンにおけるECマーケティングにおける業務効率化及び効果改善に寄与しています。
3C分析にかかっていた月間10時間が10分に。そしてAIによる広告運用は単なるROASを合わせる為の自動入札機能ではなく、本質的なROIを高める為の検索順位、広告順位、目標指標を勘案した形で常に出面を取り続け、そして微細な調整は手動で行うというAIと人間の役割を明確に分けた運用により従来より平均+180万円広告出稿金額が増加し、ROASは+83%増加している。
今後はNAMSシリーズにもEC支援業界に先駆けてD2C向けのエージェンティックコマース機能を搭載していく予定。


