AI自動購買、データとエラーの壁で実用化に足踏み

期待高まるAIショッピング

消費者の6割が利用意向
2030年に1兆ドル市場へ
大手テック企業が続々参入

実用化を阻む現実の壁

データ共有の複雑な交渉
高コストなミスへの懸念
収益分配モデルの未確立
パーソナライズ不足のUX
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OpenAIGoogleなど大手テック企業が開発を進める「エージェント型コマース」。AIが利用者に代わり商品選定から決済まで自動で行う夢の技術ですが、その実用化が足踏みしています。小売企業とのデータ共有や、AIによる高コストなミスをどう防ぐかといった複雑な交渉が難航しているためです。この冬、AIに買い物を任せるという未来はまだ先のようです。

市場の期待は非常に大きいものがあります。マッキンゼーの予測では、米国だけで2030年までに最大1兆ドル(約150兆円)の売上がエージェント型コマース経由で生まれるとされています。また、消費者の60%がAIを買い物に利用する意向を示す調査結果もあり、OpenAIとウォルマートの提携など、大手各社がこの巨大市場の獲得に乗り出しています。

しかし、実用化への最大の障壁となっているのがデータ共有問題です。小売企業は価格や在庫、顧客情報といった競争力の源泉となるデータを守りたい一方、AI企業も対話履歴の機密性を保ちたいと考えています。AIが最適な提案をするにはリアルタイムの小売データが、小売企業が顧客関係を築くには対話の文脈が必要というジレンマが、交渉を複雑にしています。

もう一つの深刻な課題が、AIによるミスのリスクです。エクスペディアの幹部は「ボットの失敗で家族旅行が台無しになる事態は誰も望まない」と述べ、間違いが許されない領域での導入に慎重な姿勢を示しています。アマゾンのアンディ・ジャシーCEOも、現状のAIショッピング体験はパーソナライズが欠け、価格や配送情報も不正確だと厳しく批判しています。

こうした課題から、現在提供されている機能は、利用者が最終確認を行う「インスタント決済」のような限定的なものに留まります。ある大手アパレル小売の幹部は「誰もがマーケティング発表をしているだけで、確固たる解決策はない」と内情を語ります。AIが自律的に買い物を完結させる未来の実現には、まだしばらく時間がかかりそうです。