あなたは考えたことがありますか？なぜGoogleは時価総額2兆ドルの巨人になり、Wikipediaは非営利団体なのか？答えはとても簡単です：商業検索の魔力です。「セシウム原子にはいくつの陽子があるのか」と検索すると、Googleは一銭も稼げません。しかし「最高のテニスラケット」と検索すると、彼らはお金を印刷し始めます。この非対称性が検索経済全体の本質を定義しています。今、AIの台頭により、このバランスは完全に崩れつつあります。
最近a16zのパートナーであるジャスティン・ムーアとアレックス・ランペルによる深い分析を読みました。彼らのAIがどのようにeコマース分野を再構築するかに関する洞察は、私に深い衝撃を与えました。彼らはGoogleが直面する可能性のある脅威を分析するだけでなく、AI時代のeコマースの新しいビジョンを描き出しました。このビジョンでは、従来の検索-比較-購入モデルがAIエージェントによって駆動されるインテリジェントな購入体験に取って代わられています。私は彼らの見解について多くの時間を考え、自分自身の業界に対する観察と組み合わせて、より深い考えを共有したいと思います。
Googleの本当の危機:検索ボリュームではなく、価値の移行
ジャスティンは記事の中で、私に印象深い視点を述べました：Googleが95%の検索量を失っても、商業的価値のあるクエリを維持できれば、収入は依然として増加する可能性があるということです。この視点は直感に反するように聞こえますが、実際には検索経済の核心的な秘密を明らかにしています。私が深く考えた結果、そこにはより深い問題が隠れていることに気付きました：AIが価値創造の位置を変えつつあるのです。
従来のモデルでは、Googleは情報仲介者の役割を担っています。ユーザーが購入意図を持つと、Googleは検索結果と広告を提供し、商家はトラフィックを得て、Googleは広告料を徴収します。これは比較的単純な三者間のゲームです。しかし、AIエージェントの出現はこのバランスを崩しました。ChatGPTやPerplexityが「最も良いテニスラケットは何か」という質問に直接答え、具体的な推奨を行うことができるとき、ユーザーはなぜGoogleの広告リンクをクリックする必要があるのでしょうか？
より重要なのは、AIは単に質問に答えるのではなく、「検索」自体を再定義していることです。私たちの以前の検索行動は：質問を提出→リンクリストを取得→クリックして確認→情報を比較→意思決定をする、でした。一方、AIエージェントのプロセスは：ニーズを説明→推奨を受け取る→直接購入、です。比較と調査の段階が大幅に圧縮され、さらには消失しました。これは、従来の検索エンジンがクエリ量を失っただけでなく、意思決定のチェーン内での重要な位置も失ったことを意味します。
2025年5月にAppleの上級副社長Eddy CueがDOJの独占禁止裁判で証言した内容から手がかりが得られます。彼は、Safariの検索量が20年以上ぶりに初めて減少したと述べており、このニュースはAlphabetの株価が1日で約8％下落し、市場価値が1500億ドル以上消失する直接的な原因となりました。Googleの第2四半期の決算報告書では検索収入が依然として増加していることが示されており、これは現在失われているのが低価値のクエリであることを示していますが、この傾向の方向性は明確です。
私は、Googleが直面しているのは単なる競争の脅威ではなく、ビジネスモデルの構造的な課題だと考えています。AIが意図認識から購買決定までのプロセスを直接完了できるようになると、従来の「トラフィック→広告→コンバージョン」モデルは非効率的かつ時代遅れになるでしょう。Googleが必要としているのは、より良い検索アルゴリズムではなく、AI駆動の消費行動に適応するための全く新しいビジネスモデルです。
AIによる購買行動の5つの変革:衝動的から思慮深いものへ
ジャスティンは記事の中で、購入行動を衝動買いから人生の重大な購入までの5つのカテゴリに分けており、それぞれはAI時代において異なる程度の変化が起こるでしょう。この分類フレームワークは非常に精確だと思いますが、私はそれぞれの購入行動の背後にある心理メカニズムをより深く分析し、AIがこれらのメカニズムをどのように再形成するかを考えたいと思います。
衝動買い(Impulse buy)は、理性的な研究過程がないため、AIの影響が最も小さい分野のように見えます。しかし、私はこの判断があまりにも表面的である可能性があると考えます。AIの真の力は、衝動を予測し、導くことにあります。想像してみてください、あなたがTikTokで面白いTシャツを見たとき、AIはすでにあなたの閲覧履歴、購入記録、ソーシャルメディア活動、さらにはあなたの感情状態を分析してから、あなたの現在の心理的ニーズに最も適した商品を最も正確なタイミングでプッシュしています。これは単なるアルゴリズムの推薦ではなく、人間の衝動心理の深い理解と操作です。私は、このようなパーソナライズされた衝動誘導が衝動買いをより頻繁かつ正確にする可能性があると感じています。
日常必需品(Routine essentials)のAI化改造は最も理解しやすく、また実現しやすい。しかし、私は興味深い現象を観察した：AIが私たちの日常的な購入決定を代理し始めると、私たちの消費習慣が微妙に変化する可能性がある。例えば、AIは価格の変動、在庫状況、さらには天気予報に基づいて、あなたの購入のタイミングや数量を調整するかもしれない。賢いAIエージェントは、あなたの洗濯洗剤がもうすぐなくなる前の1週間に、あるブランドが割引を行っていることを発見し、前もって購入して試してみることを提案するかもしれない。この「インテリジェントアービトラージ」行動は、消費者が知らず知らずのうちにより良いコストパフォーマンスを得ることを可能にし、同時にブランドに価格設定やプロモーション戦略を再考させることを強いるかもしれない。
ライフスタイル購入(は、私がAIが最大の影響を与える分野だと思います。この種の購入の特徴は、一定の価格の閾値があり、個人の趣味に関わり、ある程度の調査が必要です。ジャスティンはPlushのような製品に言及しましたが、私はこれが氷山の一角に過ぎないと思います。本当の革命は、AIが個人のスタイルや好みを深く学ぶことから生まれます。あなたが過去に何を購入したかを知っているだけでなく、あなたの体型、肌の色、ライフスタイル、社交圈、さらにはあなたのaspiration)抱負(を理解するAIアシスタントを想像してください。それは単一の製品だけでなく、全体のコーディネートやライフスタイルのアップグレードの道筋を提案することができます。このようなパーソナライズのレベルは、従来のEコマースプラットフォームでは達成できません。
機能的購入)のAI化は最も複雑であり、最も挑戦的です。この種の購入は通常、大きな支出と長期的な使用を伴い、消費者が必要とするのは単なる製品の推奨だけでなく、専門家の相談も必要です。ここで新しいAIアプリケーションのカテゴリが登場すると思います：AIアドバイザーです。これらのAIは豊富な製品知識を持つだけでなく、人間の販売専門家のような深い対話も行えます。彼らはあなたの具体的なニーズ、使用シーン、予算制限、さらには将来の計画について質問し、高度にパーソナライズされた提案を提供することができます。さらに重要なのは、これらのAIアドバイザーはブランドを超えており、コミッションや在庫のために特定の製品に偏ることはありません。
人生重大購入(ライフ購入)はAIの影響が最小でありながら、最も重要な分野である可能性があります。家を買うこと、結婚、教育といったこれらの決断は非常に重大かつ個人的であり、完全にAIに任せるのは難しいです。しかし、AIは情報収集、選択肢の比較、リスク評価などの面で重要な役割を果たすことができます。私が想像するAIコーチは、あなたの代わりに決断を下すのではなく、より良い決断をする手助けをするものです。それは膨大な情報を整理し、潜在的な落とし穴を特定し、異なる選択肢の長期的な結果をシミュレーションし、さらには契約交渉を手助けすることさえできます。私はこのようなAIコーチの価値は、その中立性と包括性にあると考えています。人間のアドバイザーには利益相反があるかもしれませんが、AIコーチにはそれがないからです。
アマゾンとショッピファイの競争優位性：データとインフラの二重の利点
Justineは分析の中で、AmazonとShopifyに比べてGoogleにはより強い防御能力があると指摘しており、私はこの見解に完全に同意しますが、この優位性の源泉と持続可能性についてより深く分析したいと思います。Amazonの優位性は、検索から配送までの完全なチェーンを制御しているだけでなく、最も価値のあるbehavioral data(行動データ)を掌握していることがより重要です。
Amazonはあなたが何をいつ購入したか、どれくらい早く受け取ったか、返品したか、再購入したかなどを知っています。これらのデータの価値は検索履歴をはるかに上回ります。なぜなら、これらは実際の購買行動と満足度を直接反映しているからです。AIエージェントがユーザーのために購買決定を行う必要があるとき、これらのデータは最も貴重なトレーニング素材となります。Googleはあなたが何を検索したかを知っていますが、最終的に何を購入したか、さらに購入結果に満足しているかどうかは知りません。このデータのギャップはAI時代にさらに拡大するでしょう。
より重要なのは、Amazon Primeというloyalty program(忠誠度計画)が独特な経済学的現象を生み出したことです：sunk cost bias(沈没コストバイアス)です。すでにPrime会員費を支払っていると、Amazonでより多くの商品を購入して「元を取ろう」とする傾向があります。この心理メカニズムは、AI時代においてさらに強力になる可能性があります。AIエージェントが最適な購入オプションを探している際、あなたがPrime会員であることを知っているため、自然にAmazonに傾く可能性があり、無料配送やその他の特典を享受できるからです。
Shopifyの防御ロジックは全く異なり、しかし同様に強力です。これは消費者をコントロールすることによって城壁を築くのではなく、商人をエンパワーメントすることによってネットワークエフェクトを生み出します。ますます多くのD2C(Direct-to-Consumer、直接消費者)ブランドがShopifyを選択するにつれて、このプラットフォームはますます不可欠になっていきます。AI時代において、この分散化された利点はより明らかになるかもしれません。AIエージェントは、数百の異なるブランド公式サイトから同時に情報を取得し、購入を完了する必要があるかもしれませんが、これらのウェブサイトがすべてShopify上で運営されている場合、標準化されたAPIエコシステムが形成されます。
私はShopifyには過小評価されているもう一つの利点があると思います。それは、ブランドストーリーに最も近いということです。AI時代において、製品の機能的な違いはAIによって迅速に認識され比較される可能性がありますが、ブランドの感情的なつながりは人間によって感じられる必要があります。Shopify上のブランドは通常、独自のストーリーや文化を持っており、これらのソフトな価値はAIによって完全に定量化することが難しいですが、消費者の意思決定に影響を与える重要な要素です。
AIの商業化における4つの基盤インフラの課題
ジャスティンは記事の最後で、AIがビジネス分野でその全潜力を発揮するために必要な四つの基本条件について言及しましたが、私はそれぞれが深く掘り下げる価値があると思います。なぜなら、それらは単なる技術的課題ではなく、ビジネスモデルの革新の機会でもあるからです。
まずは、より良いデータの問題です。現在の製品レビューシステムには深刻な問題があります：レビューの操作、極端な意見、背景情報の欠如。しかし、私は問題の根本はインセンティブメカニズムのずれにあると考えています。消費者がレビューを書くのは、通常、非常に満足しているか非常に不満を感じている場合であり、中間状態を記録する人はほとんどいません。また、既存のレビューシステムは、製品の使用シーン、ユーザーの期待値、時間的な変化を捉えることができません。
私が想像する理想的なデータシステムは次のようなものです：AIエージェントはユーザーの主観的評価を収集するだけでなく、IoTデバイスを通じて製品の実際の使用状況を監視します。例えば、スマートウォッチはユーザーが五星評価を与えたかどうかだけでなく、ユーザーが実際に装着する頻度や時間も見る必要があります。コーヒーメーカーの評価は文字によるフィードバックだけでなく、ユーザーの実際の使用頻度や清掃・メンテナンス状況なども考慮する必要があります。このような客観的な使用データと主観的なフィードバックが組み合わさって初めて、本当に価値のある製品評価システムが形成されるのです。
統一APIの課題は、技術的なものというよりも政治的なものである。各eコマースプラットフォームはそれぞれ独自のAPI構造、データ形式、認証メカニズムを持っており、これらの違いは大部分が意図的なもので、プラットフォームのロックイン効果を生み出すことを目的としている。しかし、AIエージェントの時代において、この分断は業界全体の効率のボトルネックになる可能性がある。私は、旅行業界のグローバル流通システムに似た、専門のAPI統合サービスが現れると予測している。これらのサービスは、異なるプラットフォームのインターフェイスを標準化し、AIエージェントがシームレスにプラットフォームを横断して比較・購入できるようにする。
アイデンティティと記憶は最も複雑な課題であり、プライバシー、正確性、適応性のバランスを含みます。私は未来のAIショッピングアシスタントが多層的な嗜好モデルを構築する必要があると考えています。このモデルは、あなたの過去の購入履歴を記録するだけでなく、あなたの価値観、ライフステージ、財政的制約なども理解する必要があります。例えば、平日のランチ時に便利さを追求する一方で、週末のディナーでは品質やプレゼンテーションに重点を置く必要があります。このような状況認識に基づいた推薦には、AIが人間に近い社会的理解能力を備えることが求められます。
埋め込みキャプチャは最も革新的な可能性を秘めた領域です。従来のデータ収集は受動的で、遅延していました：購入後に評価、使用後にフィードバック。ですが、AIエージェントはリアルタイムの好み学習を実現できます。たとえば、ある製品を閲覧しているとき、特定の特徴に長く留まると、AIはその特徴に対してあなたが関心を持っていると推測できます。特定の色のオプションを素早くスキップすると、AIはあなたの色の好みを学習できます。このようなマイクロインタラクション分析は、AIがあなたの好みをより詳細に理解するのに役立ちます。
電子商取引プラットフォームの再編：誰が勝つのか？
Justineの分析を考慮した後、私はeコマース業界の未来の構図について自分なりの判断を持ちました。AIが新たなプラットフォームの再編成を引き起こすと考えていますが、勝者のロジックはこれまでとは異なります。
伝統的なeコマース時代の競争は主に三つの次元に焦点を当てています：選択の豊富さ、便利さ、そして価格です。Amazonは「Everything Store」の理念で選択の面で勝ち、同時にPrimeを通じて便利さの面で優位性を築いています。しかし、AI時代においては、これらの優位性の重要性が変わるでしょう。
AIエージェントが全ネットの価格を自動的に比較し、代理購入できるようになると、単一プラットフォームの価格優位性は希薄化します。AIがスマートにバッチ処理を行い、クロスプラットフォームで履行できるようになると、利便性の定義も変わります。本当の競争優位性はデータの質、AIの能力、そしてエコシステムの統合に移るでしょう。
私は新しいプラットフォームプレイヤーのいくつかのタイプが登場することを予測しています：AIネイティブのeコマースプラットフォーム、垂直型AIエージェント、およびビジネスインフラストラクチャプロバイダー。AIネイティブプラットフォームは、AIエージェントのニーズを中心に設計され、構造化された製品データ、標準化されたAPI、およびAIフレンドリーなユーザーエクスペリエンスを提供します。垂直型AIエージェントは、ファッションAI、デジタル製品AI、またはホームリフォームAIなどの特定のカテゴリに焦点を当て、深い専門化を通じて競争優位を確立します。ビジネスインフラストラクチャプロバイダーは、従来のeコマースプラットフォームをAI化するための基盤技術サービスを提供します。
私は新しいビジネスモデルが登場すると思います：AIエージェントのサブスクリプション。消費者はもはや各ECプラットフォームで直接買い物をするのではなく、1つまたは複数のAIショッピングエージェントをサブスクライブし、これらのエージェントがすべての購入決定を代理します。これらのエージェントは手数料ではなくサブスクリプション料金を徴収し、利益相反を回避し、真に消費者の立場に立ちます。このモデルは、ECのバリューチェーンの配分を再定義する可能性があります。
ブランドマーケティングのAI化再構築：マスマーケティングから個別対話へ
AIがビジネスに与える変化は購入行動に限らず、ブランドマーケティングの論理を根本的に再構築します。AIエージェントの時代には、従来のマスマーケティングの効果が大幅に低下します。なぜなら、消費者はもはや自発的に製品を検索したり比較したりすることなく、AIエージェントの推奨に依存するからです。
これは、ブランドが人間と対話するのではなく、AIと対話することを学ぶ必要があることを意味します。AIエージェントは、製品を評価する際により合理的でデータ駆動型であり、華やかなパッケージや感情的な広告に影響されることはなく、客観的な性能指標、コスト効率、ユーザー満足度の評価に注目します。
しかし、これはブランドストーリーが重要でなくなることを意味するわけではありません。むしろ、私はリアルなブランドナarrativeがより重要になると考えています。なぜなら、AIエージェントはブランドの一貫性と信頼性を深く分析するからです。異なるプラットフォームや異なる時点で、ブランドが伝える情報に矛盾がある場合、AIはそれを簡単に識別し、推薦の重みを下げることができます。
私は新しいマーケティングの役割が出現すると予測しています：AIリレーションシップスペシャリスト。これらのスペシャリストの仕事は、ブランドの製品情報、価格戦略、在庫管理などのあらゆる側面がAIによって正しく理解され、評価されることを保証することです。彼らは製品データを最適化し、API統合を管理し、AIの推薦パターンを監視する必要があります。
もう一つの重要な変化は、パーソナライズの極致です。AIエージェントが各消費者を深く理解することで、ブランドはそれぞれにカスタマイズされた製品を提供できるようになります。これは単なるパーソナライズされた推奨ではなく、パーソナライズされた製品そのものです。想像してみてください。あなたのAIエージェントがある服飾ブランドにあなたの正確なサイズ、色の好み、素材の要件、予算範囲を伝えたとき、そのブランドはあなたのためにユニークなアイテムをカスタマイズできるのです。このような大規模なカスタマイズは、AI時代において経済的に実現可能になっています。
未来十年：私たちは何を目撃していますか？
Justineの分析と私自身の観察を深く考えた結果、私たちが目撃しているのは単なるeコマース業界の変革ではなく、より深い経済行動の変化であると感じています。
伝統的な経済学は、消費者が合理的な行動者であり、積極的に情報を収集し、選択肢を比較し、最適な決定を下すと仮定しています。しかし現実には、私たちが知っているように、人間の決定は偏見、感情、認知の限界に満ちています。AIエージェントの出現は、消費者をより「合理的」にする可能性があります。なぜなら、AIはより多くの情報を処理し、感情的な偏見を避け、一貫して意思決定基準を適用できるからです。
この理性的消費の普及は深遠な影響をもたらす可能性があります。まず、市場の効率が大幅に向上します。なぜなら、消費者が製品の価値をより正確に評価できるからです。次に、製品の品質がマーケティング能力よりも重要になり、AIエージェントは派手な広告に惑わされることはありません。最後に、価格の透明性が増し、AIが全ネットワークの価格を簡単に比較できるようになります。
しかし、私はこの「超理性的」消費がいくつかの悪影響をもたらすことを心配しています。AIエージェントが常に「最適」な選択を推薦するため、買い物の発見の楽しさが減少する可能性があります。それは驚きや喜びをもたらす選択ではありません。衝動買いは理性的ではないかもしれませんが、それも生活の楽しみの一部です。すべてがAIによって最適化されてしまうと、生活はあまりにも予測可能になってしまうかもしれません。
よりマクロな視点から見ると、私はAIのビジネス分野への応用が経済のデジタル化を加速させると考えています。ますます多くのビジネス行動がデジタルに記録され、分析されるようになり、これが経済計画や政策立案に前例のないデータ基盤を提供するでしょう。政府は経済トレンドをより正確に予測し、市場の失敗を特定し、ターゲットを絞った介入策を設計できるようになるかもしれません。
私は、今後10年以内に、AI駆動のビジネスが実験的な応用から主流の実践に進化するのを見ると予測しています。初期採用者は顕著な競争優位を得るでしょうが、技術が普及するにつれて、これらの優位性は徐々に商品化されるでしょう。本当の長期的な勝者は、AI時代において顧客価値を再定義できる企業です。
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a16z 最新洞察：従来のeコマースは死んだ？AIネイティブプラットフォームが「ショッピング」を再定義している
あなたは考えたことがありますか？なぜGoogleは時価総額2兆ドルの巨人になり、Wikipediaは非営利団体なのか？答えはとても簡単です：商業検索の魔力です。「セシウム原子にはいくつの陽子があるのか」と検索すると、Googleは一銭も稼げません。しかし「最高のテニスラケット」と検索すると、彼らはお金を印刷し始めます。この非対称性が検索経済全体の本質を定義しています。今、AIの台頭により、このバランスは完全に崩れつつあります。
最近a16zのパートナーであるジャスティン・ムーアとアレックス・ランペルによる深い分析を読みました。彼らのAIがどのようにeコマース分野を再構築するかに関する洞察は、私に深い衝撃を与えました。彼らはGoogleが直面する可能性のある脅威を分析するだけでなく、AI時代のeコマースの新しいビジョンを描き出しました。このビジョンでは、従来の検索-比較-購入モデルがAIエージェントによって駆動されるインテリジェントな購入体験に取って代わられています。私は彼らの見解について多くの時間を考え、自分自身の業界に対する観察と組み合わせて、より深い考えを共有したいと思います。
Googleの本当の危機:検索ボリュームではなく、価値の移行
ジャスティンは記事の中で、私に印象深い視点を述べました：Googleが95%の検索量を失っても、商業的価値のあるクエリを維持できれば、収入は依然として増加する可能性があるということです。この視点は直感に反するように聞こえますが、実際には検索経済の核心的な秘密を明らかにしています。私が深く考えた結果、そこにはより深い問題が隠れていることに気付きました：AIが価値創造の位置を変えつつあるのです。
従来のモデルでは、Googleは情報仲介者の役割を担っています。ユーザーが購入意図を持つと、Googleは検索結果と広告を提供し、商家はトラフィックを得て、Googleは広告料を徴収します。これは比較的単純な三者間のゲームです。しかし、AIエージェントの出現はこのバランスを崩しました。ChatGPTやPerplexityが「最も良いテニスラケットは何か」という質問に直接答え、具体的な推奨を行うことができるとき、ユーザーはなぜGoogleの広告リンクをクリックする必要があるのでしょうか？
より重要なのは、AIは単に質問に答えるのではなく、「検索」自体を再定義していることです。私たちの以前の検索行動は：質問を提出→リンクリストを取得→クリックして確認→情報を比較→意思決定をする、でした。一方、AIエージェントのプロセスは：ニーズを説明→推奨を受け取る→直接購入、です。比較と調査の段階が大幅に圧縮され、さらには消失しました。これは、従来の検索エンジンがクエリ量を失っただけでなく、意思決定のチェーン内での重要な位置も失ったことを意味します。
2025年5月にAppleの上級副社長Eddy CueがDOJの独占禁止裁判で証言した内容から手がかりが得られます。彼は、Safariの検索量が20年以上ぶりに初めて減少したと述べており、このニュースはAlphabetの株価が1日で約8％下落し、市場価値が1500億ドル以上消失する直接的な原因となりました。Googleの第2四半期の決算報告書では検索収入が依然として増加していることが示されており、これは現在失われているのが低価値のクエリであることを示していますが、この傾向の方向性は明確です。
私は、Googleが直面しているのは単なる競争の脅威ではなく、ビジネスモデルの構造的な課題だと考えています。AIが意図認識から購買決定までのプロセスを直接完了できるようになると、従来の「トラフィック→広告→コンバージョン」モデルは非効率的かつ時代遅れになるでしょう。Googleが必要としているのは、より良い検索アルゴリズムではなく、AI駆動の消費行動に適応するための全く新しいビジネスモデルです。
AIによる購買行動の5つの変革:衝動的から思慮深いものへ
ジャスティンは記事の中で、購入行動を衝動買いから人生の重大な購入までの5つのカテゴリに分けており、それぞれはAI時代において異なる程度の変化が起こるでしょう。この分類フレームワークは非常に精確だと思いますが、私はそれぞれの購入行動の背後にある心理メカニズムをより深く分析し、AIがこれらのメカニズムをどのように再形成するかを考えたいと思います。
衝動買い(Impulse buy)は、理性的な研究過程がないため、AIの影響が最も小さい分野のように見えます。しかし、私はこの判断があまりにも表面的である可能性があると考えます。AIの真の力は、衝動を予測し、導くことにあります。想像してみてください、あなたがTikTokで面白いTシャツを見たとき、AIはすでにあなたの閲覧履歴、購入記録、ソーシャルメディア活動、さらにはあなたの感情状態を分析してから、あなたの現在の心理的ニーズに最も適した商品を最も正確なタイミングでプッシュしています。これは単なるアルゴリズムの推薦ではなく、人間の衝動心理の深い理解と操作です。私は、このようなパーソナライズされた衝動誘導が衝動買いをより頻繁かつ正確にする可能性があると感じています。
日常必需品(Routine essentials)のAI化改造は最も理解しやすく、また実現しやすい。しかし、私は興味深い現象を観察した：AIが私たちの日常的な購入決定を代理し始めると、私たちの消費習慣が微妙に変化する可能性がある。例えば、AIは価格の変動、在庫状況、さらには天気予報に基づいて、あなたの購入のタイミングや数量を調整するかもしれない。賢いAIエージェントは、あなたの洗濯洗剤がもうすぐなくなる前の1週間に、あるブランドが割引を行っていることを発見し、前もって購入して試してみることを提案するかもしれない。この「インテリジェントアービトラージ」行動は、消費者が知らず知らずのうちにより良いコストパフォーマンスを得ることを可能にし、同時にブランドに価格設定やプロモーション戦略を再考させることを強いるかもしれない。
ライフスタイル購入(は、私がAIが最大の影響を与える分野だと思います。この種の購入の特徴は、一定の価格の閾値があり、個人の趣味に関わり、ある程度の調査が必要です。ジャスティンはPlushのような製品に言及しましたが、私はこれが氷山の一角に過ぎないと思います。本当の革命は、AIが個人のスタイルや好みを深く学ぶことから生まれます。あなたが過去に何を購入したかを知っているだけでなく、あなたの体型、肌の色、ライフスタイル、社交圈、さらにはあなたのaspiration)抱負(を理解するAIアシスタントを想像してください。それは単一の製品だけでなく、全体のコーディネートやライフスタイルのアップグレードの道筋を提案することができます。このようなパーソナライズのレベルは、従来のEコマースプラットフォームでは達成できません。
機能的購入)のAI化は最も複雑であり、最も挑戦的です。この種の購入は通常、大きな支出と長期的な使用を伴い、消費者が必要とするのは単なる製品の推奨だけでなく、専門家の相談も必要です。ここで新しいAIアプリケーションのカテゴリが登場すると思います：AIアドバイザーです。これらのAIは豊富な製品知識を持つだけでなく、人間の販売専門家のような深い対話も行えます。彼らはあなたの具体的なニーズ、使用シーン、予算制限、さらには将来の計画について質問し、高度にパーソナライズされた提案を提供することができます。さらに重要なのは、これらのAIアドバイザーはブランドを超えており、コミッションや在庫のために特定の製品に偏ることはありません。
人生重大購入(ライフ購入)はAIの影響が最小でありながら、最も重要な分野である可能性があります。家を買うこと、結婚、教育といったこれらの決断は非常に重大かつ個人的であり、完全にAIに任せるのは難しいです。しかし、AIは情報収集、選択肢の比較、リスク評価などの面で重要な役割を果たすことができます。私が想像するAIコーチは、あなたの代わりに決断を下すのではなく、より良い決断をする手助けをするものです。それは膨大な情報を整理し、潜在的な落とし穴を特定し、異なる選択肢の長期的な結果をシミュレーションし、さらには契約交渉を手助けすることさえできます。私はこのようなAIコーチの価値は、その中立性と包括性にあると考えています。人間のアドバイザーには利益相反があるかもしれませんが、AIコーチにはそれがないからです。
アマゾンとショッピファイの競争優位性：データとインフラの二重の利点
Justineは分析の中で、AmazonとShopifyに比べてGoogleにはより強い防御能力があると指摘しており、私はこの見解に完全に同意しますが、この優位性の源泉と持続可能性についてより深く分析したいと思います。Amazonの優位性は、検索から配送までの完全なチェーンを制御しているだけでなく、最も価値のあるbehavioral data(行動データ)を掌握していることがより重要です。
Amazonはあなたが何をいつ購入したか、どれくらい早く受け取ったか、返品したか、再購入したかなどを知っています。これらのデータの価値は検索履歴をはるかに上回ります。なぜなら、これらは実際の購買行動と満足度を直接反映しているからです。AIエージェントがユーザーのために購買決定を行う必要があるとき、これらのデータは最も貴重なトレーニング素材となります。Googleはあなたが何を検索したかを知っていますが、最終的に何を購入したか、さらに購入結果に満足しているかどうかは知りません。このデータのギャップはAI時代にさらに拡大するでしょう。
より重要なのは、Amazon Primeというloyalty program(忠誠度計画)が独特な経済学的現象を生み出したことです：sunk cost bias(沈没コストバイアス)です。すでにPrime会員費を支払っていると、Amazonでより多くの商品を購入して「元を取ろう」とする傾向があります。この心理メカニズムは、AI時代においてさらに強力になる可能性があります。AIエージェントが最適な購入オプションを探している際、あなたがPrime会員であることを知っているため、自然にAmazonに傾く可能性があり、無料配送やその他の特典を享受できるからです。
Shopifyの防御ロジックは全く異なり、しかし同様に強力です。これは消費者をコントロールすることによって城壁を築くのではなく、商人をエンパワーメントすることによってネットワークエフェクトを生み出します。ますます多くのD2C(Direct-to-Consumer、直接消費者)ブランドがShopifyを選択するにつれて、このプラットフォームはますます不可欠になっていきます。AI時代において、この分散化された利点はより明らかになるかもしれません。AIエージェントは、数百の異なるブランド公式サイトから同時に情報を取得し、購入を完了する必要があるかもしれませんが、これらのウェブサイトがすべてShopify上で運営されている場合、標準化されたAPIエコシステムが形成されます。
私はShopifyには過小評価されているもう一つの利点があると思います。それは、ブランドストーリーに最も近いということです。AI時代において、製品の機能的な違いはAIによって迅速に認識され比較される可能性がありますが、ブランドの感情的なつながりは人間によって感じられる必要があります。Shopify上のブランドは通常、独自のストーリーや文化を持っており、これらのソフトな価値はAIによって完全に定量化することが難しいですが、消費者の意思決定に影響を与える重要な要素です。
AIの商業化における4つの基盤インフラの課題
ジャスティンは記事の最後で、AIがビジネス分野でその全潜力を発揮するために必要な四つの基本条件について言及しましたが、私はそれぞれが深く掘り下げる価値があると思います。なぜなら、それらは単なる技術的課題ではなく、ビジネスモデルの革新の機会でもあるからです。
まずは、より良いデータの問題です。現在の製品レビューシステムには深刻な問題があります：レビューの操作、極端な意見、背景情報の欠如。しかし、私は問題の根本はインセンティブメカニズムのずれにあると考えています。消費者がレビューを書くのは、通常、非常に満足しているか非常に不満を感じている場合であり、中間状態を記録する人はほとんどいません。また、既存のレビューシステムは、製品の使用シーン、ユーザーの期待値、時間的な変化を捉えることができません。
私が想像する理想的なデータシステムは次のようなものです：AIエージェントはユーザーの主観的評価を収集するだけでなく、IoTデバイスを通じて製品の実際の使用状況を監視します。例えば、スマートウォッチはユーザーが五星評価を与えたかどうかだけでなく、ユーザーが実際に装着する頻度や時間も見る必要があります。コーヒーメーカーの評価は文字によるフィードバックだけでなく、ユーザーの実際の使用頻度や清掃・メンテナンス状況なども考慮する必要があります。このような客観的な使用データと主観的なフィードバックが組み合わさって初めて、本当に価値のある製品評価システムが形成されるのです。
統一APIの課題は、技術的なものというよりも政治的なものである。各eコマースプラットフォームはそれぞれ独自のAPI構造、データ形式、認証メカニズムを持っており、これらの違いは大部分が意図的なもので、プラットフォームのロックイン効果を生み出すことを目的としている。しかし、AIエージェントの時代において、この分断は業界全体の効率のボトルネックになる可能性がある。私は、旅行業界のグローバル流通システムに似た、専門のAPI統合サービスが現れると予測している。これらのサービスは、異なるプラットフォームのインターフェイスを標準化し、AIエージェントがシームレスにプラットフォームを横断して比較・購入できるようにする。
アイデンティティと記憶は最も複雑な課題であり、プライバシー、正確性、適応性のバランスを含みます。私は未来のAIショッピングアシスタントが多層的な嗜好モデルを構築する必要があると考えています。このモデルは、あなたの過去の購入履歴を記録するだけでなく、あなたの価値観、ライフステージ、財政的制約なども理解する必要があります。例えば、平日のランチ時に便利さを追求する一方で、週末のディナーでは品質やプレゼンテーションに重点を置く必要があります。このような状況認識に基づいた推薦には、AIが人間に近い社会的理解能力を備えることが求められます。
埋め込みキャプチャは最も革新的な可能性を秘めた領域です。従来のデータ収集は受動的で、遅延していました：購入後に評価、使用後にフィードバック。ですが、AIエージェントはリアルタイムの好み学習を実現できます。たとえば、ある製品を閲覧しているとき、特定の特徴に長く留まると、AIはその特徴に対してあなたが関心を持っていると推測できます。特定の色のオプションを素早くスキップすると、AIはあなたの色の好みを学習できます。このようなマイクロインタラクション分析は、AIがあなたの好みをより詳細に理解するのに役立ちます。
電子商取引プラットフォームの再編：誰が勝つのか？
Justineの分析を考慮した後、私はeコマース業界の未来の構図について自分なりの判断を持ちました。AIが新たなプラットフォームの再編成を引き起こすと考えていますが、勝者のロジックはこれまでとは異なります。
伝統的なeコマース時代の競争は主に三つの次元に焦点を当てています：選択の豊富さ、便利さ、そして価格です。Amazonは「Everything Store」の理念で選択の面で勝ち、同時にPrimeを通じて便利さの面で優位性を築いています。しかし、AI時代においては、これらの優位性の重要性が変わるでしょう。
AIエージェントが全ネットの価格を自動的に比較し、代理購入できるようになると、単一プラットフォームの価格優位性は希薄化します。AIがスマートにバッチ処理を行い、クロスプラットフォームで履行できるようになると、利便性の定義も変わります。本当の競争優位性はデータの質、AIの能力、そしてエコシステムの統合に移るでしょう。
私は新しいプラットフォームプレイヤーのいくつかのタイプが登場することを予測しています：AIネイティブのeコマースプラットフォーム、垂直型AIエージェント、およびビジネスインフラストラクチャプロバイダー。AIネイティブプラットフォームは、AIエージェントのニーズを中心に設計され、構造化された製品データ、標準化されたAPI、およびAIフレンドリーなユーザーエクスペリエンスを提供します。垂直型AIエージェントは、ファッションAI、デジタル製品AI、またはホームリフォームAIなどの特定のカテゴリに焦点を当て、深い専門化を通じて競争優位を確立します。ビジネスインフラストラクチャプロバイダーは、従来のeコマースプラットフォームをAI化するための基盤技術サービスを提供します。
私は新しいビジネスモデルが登場すると思います：AIエージェントのサブスクリプション。消費者はもはや各ECプラットフォームで直接買い物をするのではなく、1つまたは複数のAIショッピングエージェントをサブスクライブし、これらのエージェントがすべての購入決定を代理します。これらのエージェントは手数料ではなくサブスクリプション料金を徴収し、利益相反を回避し、真に消費者の立場に立ちます。このモデルは、ECのバリューチェーンの配分を再定義する可能性があります。
ブランドマーケティングのAI化再構築：マスマーケティングから個別対話へ
AIがビジネスに与える変化は購入行動に限らず、ブランドマーケティングの論理を根本的に再構築します。AIエージェントの時代には、従来のマスマーケティングの効果が大幅に低下します。なぜなら、消費者はもはや自発的に製品を検索したり比較したりすることなく、AIエージェントの推奨に依存するからです。
これは、ブランドが人間と対話するのではなく、AIと対話することを学ぶ必要があることを意味します。AIエージェントは、製品を評価する際により合理的でデータ駆動型であり、華やかなパッケージや感情的な広告に影響されることはなく、客観的な性能指標、コスト効率、ユーザー満足度の評価に注目します。
しかし、これはブランドストーリーが重要でなくなることを意味するわけではありません。むしろ、私はリアルなブランドナarrativeがより重要になると考えています。なぜなら、AIエージェントはブランドの一貫性と信頼性を深く分析するからです。異なるプラットフォームや異なる時点で、ブランドが伝える情報に矛盾がある場合、AIはそれを簡単に識別し、推薦の重みを下げることができます。
私は新しいマーケティングの役割が出現すると予測しています：AIリレーションシップスペシャリスト。これらのスペシャリストの仕事は、ブランドの製品情報、価格戦略、在庫管理などのあらゆる側面がAIによって正しく理解され、評価されることを保証することです。彼らは製品データを最適化し、API統合を管理し、AIの推薦パターンを監視する必要があります。
もう一つの重要な変化は、パーソナライズの極致です。AIエージェントが各消費者を深く理解することで、ブランドはそれぞれにカスタマイズされた製品を提供できるようになります。これは単なるパーソナライズされた推奨ではなく、パーソナライズされた製品そのものです。想像してみてください。あなたのAIエージェントがある服飾ブランドにあなたの正確なサイズ、色の好み、素材の要件、予算範囲を伝えたとき、そのブランドはあなたのためにユニークなアイテムをカスタマイズできるのです。このような大規模なカスタマイズは、AI時代において経済的に実現可能になっています。
未来十年：私たちは何を目撃していますか？
Justineの分析と私自身の観察を深く考えた結果、私たちが目撃しているのは単なるeコマース業界の変革ではなく、より深い経済行動の変化であると感じています。
伝統的な経済学は、消費者が合理的な行動者であり、積極的に情報を収集し、選択肢を比較し、最適な決定を下すと仮定しています。しかし現実には、私たちが知っているように、人間の決定は偏見、感情、認知の限界に満ちています。AIエージェントの出現は、消費者をより「合理的」にする可能性があります。なぜなら、AIはより多くの情報を処理し、感情的な偏見を避け、一貫して意思決定基準を適用できるからです。
この理性的消費の普及は深遠な影響をもたらす可能性があります。まず、市場の効率が大幅に向上します。なぜなら、消費者が製品の価値をより正確に評価できるからです。次に、製品の品質がマーケティング能力よりも重要になり、AIエージェントは派手な広告に惑わされることはありません。最後に、価格の透明性が増し、AIが全ネットワークの価格を簡単に比較できるようになります。
しかし、私はこの「超理性的」消費がいくつかの悪影響をもたらすことを心配しています。AIエージェントが常に「最適」な選択を推薦するため、買い物の発見の楽しさが減少する可能性があります。それは驚きや喜びをもたらす選択ではありません。衝動買いは理性的ではないかもしれませんが、それも生活の楽しみの一部です。すべてがAIによって最適化されてしまうと、生活はあまりにも予測可能になってしまうかもしれません。
よりマクロな視点から見ると、私はAIのビジネス分野への応用が経済のデジタル化を加速させると考えています。ますます多くのビジネス行動がデジタルに記録され、分析されるようになり、これが経済計画や政策立案に前例のないデータ基盤を提供するでしょう。政府は経済トレンドをより正確に予測し、市場の失敗を特定し、ターゲットを絞った介入策を設計できるようになるかもしれません。
私は、今後10年以内に、AI駆動のビジネスが実験的な応用から主流の実践に進化するのを見ると予測しています。初期採用者は顕著な競争優位を得るでしょうが、技術が普及するにつれて、これらの優位性は徐々に商品化されるでしょう。本当の長期的な勝者は、AI時代において顧客価値を再定義できる企業です。