エージェンティックコマースの最新動向｜OpenAI・Google・Amazon・楽天の動きとEC事業者の備え

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エージェンティックコマースをめぐる各社の動きは、目まぐるしく変わっています。

エージェンティックコマースとは、AIエージェントが商品の発見・比較・購入を代行する商取引です。詳しくは下記の記事で解説しています。

結論から言えば、各社の動向は「囲い込み型」と「開放型」の2つの軸で整理すると理解しやすくなります。囲い込み型はAIサービス内で商品の発見から購入まで完結させるモデル、開放型はAIサービスが比較・検討を支援し、ECサイトへ送客するモデルです。そして、EC事業者が優先して備えるべきなのは、ECサイトへの送客を前提とする「開放型」への対応です。

この記事では、OpenAI・Google・Amazon・楽天の動きを2軸で整理し、それぞれがEC事業者にとって何を意味するかを解説します。SEOとLLMOの支援を200社以上に提供してきた知見をもとに、備えの優先順位まで示します。

なお、この領域は変化が速いため、本記事は2026年6月時点の整理です。最新の提供状況は各社の公式情報で確認してください。

エージェンティックコマースの動向を読む2つの軸

囲い込み型と開放型

各社の戦略は、大きく2つに分かれます。

1つは「囲い込み型」です。AIサービスやプラットフォーム内で、商品の発見から購入までを完結させる方向です。ユーザーとの接点や取引データを、AIサービスを提供する企業の経済圏に留めます。

もう1つは「開放型」です。AIが商品の発見や比較を支援し、購入はEC事業者のサイトで完了させる方向です。EC事業者は販売手数料を抑えられるほか、顧客データも自社で保有できます。

この2つの軸で整理すると、各社がどの方向を目指しているのかが見えてきます。

主要プレイヤーの布陣

主要プレイヤーは、それぞれ異なる立ち位置にあります。OpenAIはChatGPTを軸に、開放型へ舵を切りつつあります。GoogleはGeminiとGoogle検索を連動させ、Merchant Centerの商品データを活用しながら、検索から比較、ECサイトへの送客までを一連の体験として提供する戦略を進めています。

Amazonは自社の経済圏での囲い込みを進めます。楽天など国内勢も、独自の動きを見せています。

そして、これらをつなぐ規格として、ECとAIを接続するプロトコルの整備が進んでいます。

OpenAI（ChatGPT）の動向

ショッピング機能とプロトコル

OpenAIは、ChatGPT上でのショッピング機能を広げてきました。決済をつなぐ仕組みとして、Stripeと共同でACPというプロトコルを打ち出しています。

ACPは、AIエージェントとEC事業者のサイトが取引するための共通規格です。これにより、対話の中で購入まで進める体験が技術的に可能になります。

2026年3月の方針転換

注目すべきは、2026年3月の方針転換です。OpenAIは、ChatGPT内で購入から決済までを完結させる構想よりも、「商品発見の支援」と「EC事業者の自社サイトでの購入完了」を優先する方向へ舵を切ったのです。

EC事業者にとっての意味

これはEC事業者にとって前向きな変化です。ChatGPT起点の購入に手数料がかからず、顧客データも自社に残ります。同時に、AIが商品を提案する時代において、「AIに発見され、推奨されるための最適化（LLMO）」の重要性が高まっています。

購入の場が自社サイトに戻る分、その手前でAIに選ばれているかが、売上を左右します。

具体的な対応は下記の記事で公開しています。

Google（Google検索・Gemini）の動向

UCPとMerchant Centerを基盤に展開

Googleは、GeminiとGoogle検索の両方でAIショッピングの展開を進めています。ECとの接続では、UCP（Universal Commerce Protocol）というプロトコルの整備を進めています。

Googleの強みは、Merchant Centerに蓄積された商品データです。これまでショッピング広告で活用してきた商品フィードが、AIによる商品の発見から比較、購入までを支える基盤になります。

検索との連続性

Googleの特徴は、検索体験との連続性にあります。検索結果に表示されるAIによる要約から、商品の比較、そしてECサイトへの送客までが、一連の流れとしてつながります。

EC事業者にとっては、従来のSEOやMerchant Centerの取り組みを活かしやすい点がメリットです。検索向けに整備してきたコンテンツや商品データは、AIによる要約や商品提案にも活用されます。

Amazonの動向

買い物AIアシスタント「Rufus」

Amazonは、自社のプラットフォーム内でAIを活用した購買体験の強化を進めています。買い物AIアシスタント「Rufus」は、ユーザーの質問に応じて商品を提案・比較し、購入をサポートします。

ユーザーはAmazonを離れることなく、商品の相談から購入までを完結できます。また、Amazonが外部AIエージェントによるアクセスを制限しており、Amazonでの売上を伸ばすには、引き続きAmazon内での最適化が重要になります。

これは、プラットフォーム内で顧客体験を完結させる「囲い込み型」の代表例です。

閉じた経済圏での最適化

Amazonの中では、Amazonのルールに沿った最適化が必要です。商品情報、レビュー、出荷の評価といった、Amazon内で評価される要素を整えます。

一方、ChatGPTやGeminiなどの他社のAIに向けたLLMOとは、最適化の対象や評価基準が異なります。そのため、Amazonに出品している事業者は、外部AIでの推奨に加え、Amazon内で商品が見つけられやすくなるための対策にも取り組むことが重要です。

楽天（日本国内勢）の動向

国内モールのAI活用

楽天をはじめとする国内のモールも、AIを使った商品提案や検索の高度化を進めています。モール内での買い物体験を、AIで便利にする方向です。

このような取り組みも、プラットフォーム内で商品の発見から購入までを完結させる「囲い込み型」の戦略です。モールに出店している事業者は、各モールが提供するAI機能を踏まえた対応が重要になります。

自社ECとの使い分け

一方で、自社EC（Shopifyなど）では、ChatGPTやGeminiなどの外部AIに推奨されるためのLLMOに取り組む必要があります。

つまり、モールではモール内で見つけられやすくなるための対策、自社ECでは外部AIから推奨されるための対策と、販売チャネルごとに最適化の考え方が異なります。

どちらか一方ではなく、自社の販売チャネルに応じて両方に取り組むことが現実的です。

動向から見たEC事業者の備え

各社の動向を踏まえ、EC事業者が備えるべきことを整理します。

自社ECで購入につなげる取り組みに重心を置く

まずは、AIが商品を見つけて比較し、購入は自社ECサイトで行う「開放型」の流れへの備えに重心を置きます。OpenAIの方針転換に見られるように、購入の場が自社サイトへ戻る流れがあるためです。

自社サイトと、比較記事・レビューを含むWeb全体の情報を整えます。これがLLMOの中心です。LLMOとは、Large Language Model Optimizationの略で、AIに推奨・引用されやすくするための最適化を指します。詳しくは下記の記事で解説しています。

Amazonやモールは、それぞれのプラットフォーム内で最適化する

一方、Amazonや楽天など、商品探しから購入までをプラットフォーム内で完結させる「囲い込み型」のチャネルでは、それぞれのプラットフォーム内での最適化が重要です。Amazonに出品しているならAmazon内で、楽天に出店しているなら楽天内で、評価される要素を整えます。

自社ECとプラットフォームでは、最適化すべき対象や評価基準が異なる点を押さえておきましょう。

プロトコル対応よりも、まずは発見・推奨される土台を整える

ここでいうプロトコルとは、AIとECサイトが商品情報や購入手続きをやり取りするための共通仕様（UCPやACPなど）を指します。

こうしたプロトコルへの対応を、自社で慌てて進める必要はありません。多くの場合、ShopifyなどのECプラットフォーム側が先行して対応を進めています。

それよりも優先すべきなのは、AIに発見・推奨される土台を整えることです。AIが読み取りやすい商品ページ、選定理由まで整理された商品情報、比較記事やレビューなど第三者サイトでの言及を充実させます。これらは、どのプロトコルが主流になっても重要となる取り組みです。

動向は定点観測する

この領域は変化が速いため、継続的に動向を把握することも重要です。各社の発表を追うだけでなく、主要なAIに実際に相談し、自社や競合がどのように推奨されているかを定期的に確認します。

変化に振り回されるのではなく、普遍的な土台を整えながら、新しい技術や仕様への対応を見極めていくことが、現実的な進め方です。

よくある質問

Q. エージェンティックコマースの動向で、まず何を見ておくべきですか？

「囲い込み型」と「開放型」の2つの方向性で整理すると理解しやすくなります。囲い込み型は、Amazonのように商品の発見から購入までをプラットフォーム内で完結させるモデルです。一方、開放型は、ChatGPTなどのAIが商品を提案し、購入は自社ECサイトで完了するモデルを指します。

特に重要なのは、OpenAIが購入を自社サイトで完了させる開放型へ方針転換したことです。今後は、購入前の比較・検討段階でAIに選ばれるかどうかが、売上を大きく左右するようになります。

Q. Amazonや楽天への対応と、ChatGPTへの対応は同じですか？

異なります。Amazonや楽天は、それぞれの経済圏で完結する囲い込み型です。各モール内のルールに沿った最適化が必要です。一方、ChatGPTなどのAIへの対応は、自社サイトとWeb全体の情報を整えるLLMOが中心になります。

Q. プロトコルへの対応を、今すぐ進めるべきですか？

多くの場合、急ぐ必要はありません。プロトコル対応はShopifyなどのプラットフォームが先行しています。それよりも、AIに発見・推奨される土台（商品ページ・選定理由・第三者言及）の整備を優先するほうが、現実的な効果につながります。

Q. 動向が速すぎて、何から手をつけるか迷います。

変化に左右されにくい土台から整えましょう。具体的には、AIが読み取りやすい商品ページと、AIが選定理由として使える商品情報を整えることです。

これらは、どのプラットフォームがが主流になっても活用できる土台となります。そのうえで、各社の動向を定点観測し、必要な対応を見極めていきます。

まとめ

エージェンティックコマースの動向は、「囲い込み型」と「開放型」の2つの方向性で整理すると理解しやすくなります。OpenAIはAIが商品を提案し、自社ECサイトで購入する開放型へ方針転換しました。一方、Googleは検索との連続性を強め、Amazonや楽天はプラットフォーム内で購入まで完結する囲い込み型を進めています。

EC事業者が重視すべきなのは、開放型への備えです。自社サイトや比較記事・レビューなどWeb全体の情報を整え、AIに発見・推奨されやすい状態をつくるLLMOが重要になります。一方で、Amazonや楽天などのプラットフォームでは、それぞれの評価基準に沿った最適化にも取り組む必要があります。

変化の速い領域だからこそ、一時的なトレンドに振り回されるのではなく、AIが読み取りやすい商品ページや選定理由が伝わる商品情報など、長く活きる土台を整えることが重要です。そのうえで各社の動向を定点観測し、必要な対応を柔軟に取り入れていきましょう。

※本記事の制作には生成AIを活用していますが、編集者によってファクトチェックや編集をしています。また、掲載している画像はすべてデザイナーが制作したものです。