はじめに：検索から「任せる」へ、Eコマースのパラダイムシフト
ここ数年、Eコマースの世界は大きな変革を遂げています。これまでの常識は「消費者が検索して比較し、意思決定して購入する」ことでした。しかし、AIの進化によって 「探す」から「任せる」 へのシフトが急速に進行しています。
この新しい潮流を エージェンシックコマース（Agentic Commerce） と呼びます。その象徴的な存在が、Amazonが開発する会話型AI「Rufus」です。
Rufusは単なる検索補助ではなく、ユーザーの履歴や嗜好を解析し、将来必要になるものまで予測して提案します。消費者は「来週の出張準備を整えて」「乾燥肌に効くスキンケアを探して」と言うだけで、最適な商品がパッケージ化されて提示される――これこそが購買の自動化であり、従来型Eコマースを大きく変えるトレンドです。
そして、この変化にいち早く対応するためには、ブランドやメーカーがAIに理解され、選ばれるカタログを構築すること が不可欠です。ここで重要な役割を果たしているのが、私たちPicaro.AIです。
1. エージェンシックコマースとは
エージェンシックコマースとは、AIエージェントがユーザーの購買行動を代理・最適化する仕組みを指します。
従来型Eコマース
ユーザーが検索 → 数百の商品が表示 → 価格やレビューを比較 → 自分で意思決定
エージェンシックコマース
ユーザーが「やりたいこと」を伝えるだけでAIが理解 → 必要な商品を一括提案 → 購買までシームレスに進行
この流れはすでにAmazonで始まっています。Rufusはユーザーの購買履歴、検索履歴、ブランドロイヤリティ、レビュー内容、閲覧傾向などを総合的に解析し、まるで「個人の買い物秘書」のように振る舞います。
2. Amazonにおける具体事例
事例1: キャンプ準備
従来：ユーザーは「テント」と検索 → 数百件の商品を比較 → サイズや素材を検討 → 必要に応じて寝袋や調理器具を追加検索。
結果として、消費者は何時間もかけて複数のカートを行き来していました。
Rufus導入後：「来週のキャンプの準備を整えて」と指示するだけで、テント、寝袋、調理器具、ランタン、さらにはおすすめの食品セットまで一括提案されます。つまり、購買が「プロジェクト単位」で自動化されるのです。
事例2: スキンケア消費者
従来：検索窓に「乾燥肌 スキンケア」と入力 → 何百件もの商品を比較 → 成分やレビューを読む → 最終的に自分で選択。
Rufus導入後：「乾燥対策をしたい」と伝えるだけで、AIが「オーガニック志向」「敏感肌対応」「過去の購買傾向」などを総合判断し、ブランドAの化粧水＋ブランドBのクリームという形でベストなセットを提示します。
3. Amazonの戦略的背景
Amazonは常に 顧客接点の独占 を戦略の中心に据えてきました。
- 広告プラットフォーム（Amazon Ads, DSP, AMC）
- サブスクリプションモデル（Prime, Prime Video）
- 物流ネットワーク（FBA, Fulfillment Centers）
これらはすべて「顧客を自社のエコシステムに囲い込む」ための戦略です。
Rufusは次のステージです。検索という行為そのものを不要にし、AIエージェントを顧客接点の起点にすることで、さらに深い囲い込みを実現しようとしています。
結果として、従来のSEOやキーワード最適化は効果を失い、代わりに「AIに選ばれるための最適化」が求められるようになっています。これを AEO（Agentic Experience Optimization） と呼びます。
4. ブランドが直面する課題
エージェンシックコマースが進むと、ブランドは新しい課題に直面します。
- 顧客データの喪失
AIが顧客接点を担うため、ブランドが直接得られるデータが減少する。 - 選別リスク
AIが提案しなければ、そもそも商品は消費者の目に触れない。 - ブラックボックス化
AIがどの基準で商品を推薦するかは見えにくく、ブランドは調整しづらい。
5. ブランドが取るべき具体的アクション
5.1 カタログ最適化（Rufus対応）
- 商品属性を細かく記入（サイズ、素材、利用シーン、ターゲット層）。
- 画像はライフスタイルショットを含め、AIがシーンを理解できるように構成。
- 「母の日のギフト」「週末キャンプ向け」など、シナリオに紐づいた説明 を入れる。
Picaro.AIは、このRufus対応カタログ最適化を得意とし、すでに多くのクライアントに導入されている人気サービスです。
5.2 顧客の声（VoC）の活用
- 規約違反を避けつつ、自然にレビューが集まる仕組みを構築（高品質な商品改善、購入後のサポート）。
- Amazon Q&Aを充実させ、消費者同士の情報交換を促進。
- SNSやYouTubeで生成されたUGC（User Generated Content）を活用し、AIに「実際の利用シーン」を認識させる。
5.3 データフィードの最適化
- Amazonが提供する属性フィールドを余さず埋め、AIが読み解ける構造化データを整備。
- 会話検索を意識した自然言語の商品説明を導入。
- 公式サイトやSNSともデータを一致させ、クロスチャネルで信頼性を確保。
5.4 広告・マーケティング再設計
- AMCを活用し、購買パスを分析 → AIが「コンバージョンしやすい」流れを強化。
- 広告キャンペーンを「検索連動型」から「文脈・会話対応型」に移行。
5.5 ブランドストーリー・信頼性強化
- ブランドの歴史、理念、製造背景をAIに読み取らせる。
- サプライチェーンの透明性（原産地、工程）を明示し、信頼性を確保。
- サステナビリティやエシカル要素を差別化要因として強調。
5.6 顧客接点の多層化
- 自社ECや会員プログラム、SNSなどでファーストパーティデータを収集。
- オムニチャネル戦略を徹底し、AIに「信頼できるブランド」として一貫して認識させる。
5.7 R&Dと商品開発
- RufusやChatGPTを用いて「どんな商品が求められているか」を会話型調査。
- SQP（Search Query Performance Report）で増加する「問い」を把握 → 新商品開発に直結。
- 「女子会セット」「ビジネス出張パック」など、AIが提案しやすい商品パッケージ（シナリオSKU） を設計。
6. Picaro.AIが提供する価値
Picaro.AIは、単なるツール提供企業ではありません。Amazon出身メンバーによる知見とグローバルでの実績と最先端の事例をもとに、クライアントのEコマースをAI時代仕様にアップデートします。
主なサービス：
- Rufus対応カタログ最適化（人気No.1サービス）
- Picaro.AIを使ったデータ分析
- AMCを用いた購買パス分析と戦略立案
- 海外市場対応（日本・北米）
まとめ
エージェンシックコマースは「検索時代の終焉」を意味します。AmazonのRufusが象徴するのは、購買体験の中心が「消費者の行動」から「AIの推薦」へ移行することです。
ブランドが勝ち残るためには：
- Rufus対応カタログ最適化（Picaro.AIが支援可能）
- 自然なレビュー・UGC活用
- データフィードの高度化
- AEO戦略（Agentic Experience Optimization）の導入
- シナリオベースの商品開発
これらをスピーディーに整備する必要があります。
👉 AIに選ばれるブランドこそが、次世代Eコマースの勝者です。
以上になりますが、Rufusやアマゾンに関するご不明な点はお気軽にご相談ください！
【ご相談はこちら】
