a16z最新インサイト：従来のeコマースは終焉か？AIネイティブプラットフォームが「ショッピング」を再定義中
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a16z最新インサイト：従来のeコマースは終焉か？AIネイティブプラットフォームが「ショッピング」を再定義中
従来の検索・比較・購入というパターンは、AIエージェントが駆動するスマートな購買体験に置き換えられつつある。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察
Googleが時価総額2兆ドルの巨大企業になり、Wikipediaは非営利団体のままである理由を、考えたことはありますか？ 答えは簡単です。商業検索の魔力です。あなたが「セシウム原子には何個の陽子があるか」と検索しても、Googleは何も稼げません。しかし、「最高のテニスラケットは何か」と検索すれば、それは印税マシーンに変身します。この非対称性こそ、検索経済の本質を定義しています。そして今、AIの台頭により、この均衡が根本から崩れつつあります。
最近、a16zのパートナーであるJustine Moore氏とAlex Rampell氏によるディープな分析記事を読みました。彼らがAIがEコマース分野をどう再構築するかについて示した洞察に、私は強く衝撃を受けました。彼らはGoogleが直面している脅威を分析するだけでなく、もっと重要なことに、AI時代におけるEコマースの全く新しい風景を描き出しています。この中で、従来の「検索→比較→購入」のモデルが、AIエージェント主導のインテリジェントな購買体験へと置き換えられようとしています。私は彼らの主張を深く考察し、自身の業界観察とも合わせて、より深い思索を共有したいと思います。
Googleの真の危機：検索量ではなく、価値の移転
Justine氏の記事の中で印象的だったのは、次の指摘です。「Googleが検索量の95%を失ったとしても、商業価値を持つ検索クエリさえ守れれば、収益は成長し続ける可能性がある」。一見反直感的なこの主張は、実は検索経済の核心的な秘密を明らかにしています。私の深い考察によると、その裏にはさらに深い問題があります。すなわち、AIが「価値創造の位置」を変えつつあるということです。
従来のモデルでは、Googleは情報仲介者の役割を果たしていました。ユーザーが購買意図を持ち、Googleが検索結果と広告を提供し、商人がトラフィックを得て、Googleは広告料を受け取る。これは比較的単純な三者間ゲームでした。しかし、AIエージェントの登場がこのバランスを破壊しました。ChatGPTやPerplexityが「最高のテニスラケットとは何か」という問いに直接答え、具体的な製品を推薦できるようになったとき、なぜユーザーはGoogleの広告リンクをクリックする必要があるでしょうか？
さらに重要なのは、AIが単に質問に答えるだけでなく、「検索」という行為自体を再定義している点です。かつての検索行動は「質問 → リンクリスト取得 → クリックして閲覧 → 情報比較 → 決定」という流れでしたが、AIエージェントのプロセスは「ニーズの説明 → 推奨 → 直接購入」となります。中間の比較・調査フェーズは大幅に圧縮され、あるいは消滅します。つまり、伝統的な検索エンジンは検索数を失うだけでなく、意思決定プロセスの中核的位置を失いつつあるのです。
2025年5月、Apple上級副社長のEddy Cue氏がDOJの独占禁止法裁判で行った証言からは、その兆しが読み取れます。彼はSafariの検索量が20年以上ぶりに減少したと述べ、この発言によりAlphabet株は1日で約8%下落し、時価総額が1500億ドル以上消失しました。GoogleのQ2決算では検索収益が依然増加していますが、これは現在失われているのが主に低価値の検索クエリであることを意味します。しかし、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課題だと考えます。AIが「意図の認識」から「購入決定」までの全プロセスを直接完結できるようになれば、従来の「トラフィック → 広告 → 転換」モデルは非効率的、あるいは時代遅れになります。Googleが必要としているのは、より優れた検索アルゴリズムではなく、AI駆動の消費行動に対応するまったく新しいビジネスモデルなのです。
5種類の購買行動のAI化：衝動から深層思考まで
Justine氏は記事の中で、購買行動を5つのカテゴリに分け、それぞれがAI時代に不同程度で変化すると述べています。この分類枠組みは非常に正確だと感じましたが、私は各購買行動の背後にある心理メカニズムと、AIがそれらをどのように再構築するかについて、さらに深い分析を行いたいと思います。
衝動買い（Impulse buy）は、理性的な調査プロセスがないため、AIの影響が最も小さいように見えます。しかし、この判断は表面的すぎるかもしれません。AIの真の威力は、衝動を予測し、誘導することにあります。TikTokで面白いTシャツを見た瞬間、AIはあなたの閲覧履歴、購入記録、SNS活動、さらには感情状態まで分析し、最も適切なタイミングで、まさに今の心理ニーズに合致する商品をプッシュします。これは単なるアルゴリズム推薦ではなく、人間の衝動心理に対する深い理解と操作です。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なものにするかもしれません。
日常必需品（Routine essentials）のAI化は最も理解しやすく、実現も容易です。しかし、私が注目している興味深い現象があります。AIが私たちの日常購買意思決定を代理し始めるとき、消費習慣に微妙な変化が生じるのです。例えば、AIは価格変動、在庫状況、天気予報に基づいて、購入時期や数量を調整します。賢いAIエージェントは、洗剤がなくなりそうな1週間前に、特定ブランドがセール中であることを発見し、事前に購入を提案するかもしれません。このような「スマートアービトラージ」行動により、消費者は気づかないうちにコストパフォーマンスを最適化でき、同時にブランドは価格戦略やプロモーションのあり方を再考せざるを得なくなるでしょう。
ライフスタイル購入（Lifestyle purchases）は、AIが最大の影響を与える領域だと私は考えます。このタイプの購買は、ある程度の価格ハードルがあり、個人の趣味に関わり、一定の調査が必要という特徴があります。Justine氏はPlushのような製品に言及していますが、これは氷山の一角にすぎません。本当の革命は、AIが個人のスタイルや好みを深く学習することで起こります。過去に何を買ったかだけでなく、体型、肌の色、ライフスタイル、社交圏、さらには「抱負（aspiration）」まで理解する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、あるいはライフスタイルのアップグレードパスまで提案できます。このレベルのパーソナライゼーションは、従来のEコマースプラットフォームでは到達できません。
機能的購買（Functional purchases）のAI化は最も複雑で、挑戦的です。高額支出を伴い、長期使用されるため、消費者は製品推薦だけでなく専門的な相談を求めます。ここに新たなAIアプリケーションカテゴリが登場すると私は考えます。それが「AIコンサルタント」です。これらのAIは豊富な製品知識を持つだけでなく、人間の販売担当者が行うような深い対話を可能にします。具体的なニーズ、使用シーン、予算制限、将来の計画などを尋ね、高度にパーソナライズされたアドバイスを提供します。さらに重要なのは、これらのAIコンサルタントはブランド横断的であり、手数料や在庫のために特定の製品を推すことがない点です。
人生重大購買（Life purchases）は、AIの影響が最も小さく、しかし最も重要な領域かもしれません。住宅購入、結婚、教育といった意思決定はあまりに重要で個人的すぎて、完全にAIに委ねることは難しいでしょう。しかし、AIは情報収集、選択肢の比較、リスク評価などで重要な役割を果たせます。私が思い描くAIコーチは、代わりに決断をするのではなく、より良い決断をするための支援をします。膨大な情報を整理し、潜在的な落とし穴を識別し、異なる選択の長期的帰結をシミュレーションし、契約交渉までサポートするかもしれません。このようなAIコーチの価値は、中立性と包括性にあります。人間のコンサルタントのように利益相反が生じることはありません。
AmazonとShopifyの城壁：データとインフラの二重優位
Justine氏の分析では、Googleと比べてAmazonとShopifyはより強い防御能力を持つと指摘されていますが、私もこの見解に全面的に同意します。しかし、私はその優位性の源泉と持続可能性について、より深い分析を行いたいと思います。Amazonの強みは、検索から配送までの全過程を支配しているだけではなく、もっと重要なのは最も価値ある「行動データ（behavioral data）」を掌握している点にあります。
Amazonは、あなたが何を買ったか、いつ買ったか、どれくらい早く届いたか、返品したかどうか、リピート購入したかどうかなどを知っています。これらのデータは検索履歴をはるかに超える価値を持ちます。なぜなら、これらは実際に反映された購買行動と満足度だからです。AIエージェントがユーザーの購買決定を行うために必要な訓練素材として、このデータは極めて貴重です。Googleはあなたが何を検索したかを知っていても、最終的に何を買ったか、購入結果に満足したかまでは分かりません。このデータ格差は、AI時代にさらに拡大するでしょう。
さらに重要なのは、Amazon Primeという「ロイヤルティプログラム（loyalty program）」が作り出した独特の経済現象、「埋没コストバイアス（sunk cost bias）」です。すでにPrime会員料金を支払っている場合、その費用を取り戻そうとAmazonでの購入が増えます。この心理メカニズムはAI時代にさらに強化されるかもしれません。AIエージェントがあなたにとって最適な購入オプションを探す際、自然にAmazonを優先する可能性があります。なぜなら、あなたがPrime会員であり、送料無料などの特典を受けられることを知っているからです。
Shopifyの防御ロジックは全く異なりますが、同様に強力です。消費者の支配ではなく、販売事業者への支援を通じてネットワーク効果を創出しているのです。ますます多くのD2C（Direct-to-Consumer、直接対消費者）ブランドがShopifyを選択することで、このプラットフォームはますます代替不能になります。AI時代には、この分散型の優位性がさらに顕著になるでしょう。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。もしすべてのサイトがShopify上で動作していれば、標準化されたAPIエコシステムが形成されます。
Shopifyにはもう一つ過小評価されている強みがあります。それは「ブランドストーリー」に最も近い位置にいることです。AI時代には、製品の機能的差異はAIによって迅速に識別・比較されますが、ブランドの感情的つながりは依然として人間が感じ取る必要があります。Shopify上のブランドは通常、独自の物語や文化を持っており、こうしたソフトな価値はAIで完全に定量化することは難しくても、消費意思決定に大きな影響を与える要素です。
AI商業化における4つのインフラ課題
Justine氏は記事の最後で、AIが商業分野で全能力を発揮するために必要な4つの基盤条件に言及しています。それぞれが深く考察に値するだけでなく、技術的課題を超えて、ビジネスモデル革新のチャンスでもあると考えます。
まず第一に「より良いデータ」の問題です。現在の製品レビュー制度には確かに深刻な問題があります。偽の評価、極端化、背景情報の欠如などです。しかし、問題の根源はインセンティブの不一致にあると私は考えます。消費者がレビューを書くのは、極めて満足したか、極めて不満だった場合が多く、中間的な状態はほとんど記録されません。また、既存のレビュー制度は製品の使用シーン、ユーザーの期待値、時間経過による変化などを捉えられていません。
私が理想とするデータシステムは、AIエージェントがユーザーの主観的評価だけでなく、IoTデバイスを通じて製品の実使用状況を監視することです。例えば、スマートウォッチの評価は、ユーザーが星5つをつけたかだけでなく、実際にどれだけの頻度と期間装着したかを見るべきです。コーヒーメーカーの評価も、テキストのフィードバックだけでなく、実際の使用頻度、清掃・メンテナンスの状況などを含めるべきです。このような客観的使用データと主観的フィードバックの結合こそが、真に価値ある製品評価体系を形成します。
統一APIの課題は、技術的というよりも政治的です。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、これらの違いは多くの場合故意に作られています。目的はプラットフォームロックインを生み出すことです。しかし、AIエージェントの時代には、この分割が業界全体の効率ボトルネックになるかもしれません。私は、旅行業界のグローバル分布システム（GDS）のような、専用のAPI集約サービスが登場すると予測します。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ースを標準化し、AIエージェントがシームレスにクロスプラットフォームで比較・購入できるようにするでしょう。
アイデンティティと記憶は、プライバシー、正確性、適応性のバランスを取る必要があるため、最も複雑な課題です。将来のAIショッピングアシスタントは、多層的な嗜好モデルを構築する必要があると考えます。このモデルは過去の購入履歴を記録するだけでなく、価値観、ライフステージ、財政的制約などを理解しなければなりません。例えば、平日の昼食では利便性を重視するが、週末の集まりでは品質とプレゼンテーションを重視するといった違いを把握する必要があります。このような状況認識型の推薦には、AIが人間に近い社会的理解能力を持つことが求められます。
埋め込み型キャプチャ（embedded capture）は、最も革新的な可能性を持つ分野です。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。しかし、AIエージェントはリアルタイムでの嗜好学習を実現できます。ある製品を閲覧中に特定の機能に長い時間滞在すれば、AIはその機能に注目していると推論できます。特定の色のオプションを素早くスキップすれば、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により、AIはユーザーの嗜好をより繊細に理解できるようになります。
Eコマースプラットフォームの再編：勝者は誰か？
Justine氏の分析を踏まえて、私はEコマース業界の将来像について独自の判断を下しています。AIが新たなプラットフォーム再編を引き起こすだろうが、勝利のロジックは過去とは異なると考えます。
従来のEコマース時代の競争は主に3つの次元に集中していました。品揃えの豊富さ、利便性、価格です。Amazonは「万物の店（Everything Store）」という理念で品揃えで勝利し、Primeを通じて利便性でも優位を築きました。しかし、AI時代には、これらの優位性の重要性が変わります。
AIエージェントが全ネットワークの価格を自動比較し、代理購入できるようになれば、単一プラットフォームの価格優位性は希薄化します。AIがスマートにまとめて処理し、クロスプラットフォームで履行できるようになれば、利便性の定義も変わるでしょう。真の競争優位は、データ品質、AI能力、エコシステム統合に移行します。
私は、次のような新しいタイプのプラットフォームプレイヤーが登場すると予測しています。AIネイティブEコマースプラットフォーム、垂直AIエージェント、および商業インフラプロバイダーです。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、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AIエージェントは特定のカテゴリー（ファッションAI、デジタル製品AI、住宅改装AIなど）に特化し、深い専門性で競争優位を築きます。商業インフラプロバイダーは、伝統的EコマースプラットフォームのAI化を支援する基盤技術サービスを提供します。
また、新たなビジネスモデルとして「AIエージェントサブスクリプション」が登場すると考えます。消費者は各Eコマース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、すべての購買決定をこれらのエージェントに任せます。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を請求するため、利益相反が回避され、真に消費者の立場に立てるようになります。このようなモデルは、Eコマースのバリューチェーン分配を再定義するかもしれません。
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による商業の変化は購買行動に留まらず、ブランドマーケティングの根本的な再構築をもたらします。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は大きく低下します。なぜなら、消費者はもはや製品を能動的に検索・比較せず、AIエージェントの推薦に依存するようになるからです。
つまり、ブランドは人間と対話するのではなく、AIと対話する必要があるのです。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ドリブンです。凝った包装や感情的な広告に左右されることなく、客観的な性能指標、コスト効率、ユーザー満足度スコアに注目します。
しかし、これによりブランドストーリーが不要になるわけではありません。むしろ、真実のブランドナラティブがより重要になると私は考えます。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ため、異なるプラットフォームや時間帯で矛盾するメッセージがあれば、簡単にそれを識別し、推薦順位を下げます。
私は新たなマーケティング職種「AIリレーションズ担当者」の登場を予測します。この担当者の仕事は、ブランドの製品情報、価格戦略、在庫管理などがAIによって正しく理解・評価されることを保証することです。製品データの最適化、API統合の管理、AI推薦パターンの監視などが業務となります。
もう一つの重要な変化は、極致のパーソナライゼーションです。AIエージェントが各消費者を深く理解するようになれば、ブランドは一人ひとり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。これはパーソナライズされた推薦にとどまらず、製品そのもののパーソナライズです。あなたのAIエージェントが、あるアパレルブランドに正確なサイズ、色の好み、素材の要件、予算範囲を伝えることで、そのブランドがあなただけの一点ものを作成できると想像してください。このような大量カスタマイズは、AI時代に経済的に実現可能になります。
今後10年間：私たちは何を目撃しているのか？
Justine氏の分析と私の観察を深く考察した結果、私たちが目撃しているのはEコマース業界の変革にとどまらず、より深い経済行動の変化だと感じます。
従来の経済学は、消費者が合理的な行動主体であり、積極的に情報を収集し、選択肢を比較して最適な決断を行うと仮定しています。しかし現実には、私たちの意思決定には偏見、感情、認知的限界が常に存在します。AIエージェントの出現により、消費者はより「合理的」になるかもしれません。なぜなら、AIはより多くの情報を処理し、感情的バイアスを避け、意思決定基準を一貫して適用できるからです。
このような合理的消費の普及は、深远な影響をもたらすでしょう。第一に、市場効率が大幅に向上します。消費者が製品価値をより正確に評価できるようになるからです。第二に、製品の品質がマーケティング力よりも重要になります。AIエージェントは派手な広告に惑わされないからです。第三に、価格透明性が高まります。AIがネットワーク全体の価格を簡単に比較できるようになるからです。
しかし、この「超合理的」消費がいくつかの負の側面をもたらすことも懸念しています。買い物による発見の喜びが減るかもしれません。AIエージェントは常に「最適」な選択を勧めるため、驚きや喜びを与えるような選択肢を提示しなくなるからです。衝動買いは非合理的ですが、生活の楽しみの一部でもあります。すべてがAIによって最適化されれば、生活はあまりに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の商業分野への応用が経済のデジタル化を加速すると考えます。ますます多くの商業活動がデジタル記録・分析され、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、市場の失敗を識別し、的を射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駆動の商業が実験的応用から主流の実践へと進化すると予測します。初期採用者は著しい競争優位を得ますが、技術が普及するにつれて、これらの優位は徐々に商品化されていきます。真の長期的勝者は、AI時代に顧客価値を再定義できる企業になるでしょう。
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