AIエージェントがECサイトへ直接アクセスし、商品情報を取得・比較・購入するモデル。
AIが理解しやすい商品データ構造、FAQ、在庫・価格情報設計が重要になります。
企業側AIと顧客側AIが対話し、最適な商品・条件を調整するモデル。
AI接客、パーソナライズ、AI同士の情報連携設計が重要になります。
プラットフォーム型AIが商品比較・購買を仲介するモデル。
ブランド側は、AIブローカーに正しく理解・推薦される情報設計が求められます。
AI時代のCommerceでは、単なるシステム導入ではなく、「AIに理解され、選ばれ、成長できる構造」を設計することが重要になります。
Agentic Commerce時代を見据えた、次世代Commerce構造を支援します。
Agentic Commerce戦略策定
(AI Strategy Consulting)
AIエージェントが商品情報やブランド価値を正しく理解できるよう、商品データ・FAQ・レビュー・構造化データを横断的に設計。 「検索されるEC」から、「AIに推薦されるEC」への移行を支援します。
MCP・ACP・AP2など、Agent連携を前提とした新興プロトコルへの対応を支援。将来的なAgent-to-Agent取引やBrokered Commerceも見据え、AI時代に適応できるCommerce基盤を設計します。
AIコンシェルジュや対話型UIを活用し、ブランドらしさを失わない「おもてなし接客」を設計。人とAIが共存する新しい購買体験を構築し、顧客理解とコンバージョン向上を支援します。
AIエージェントによる比較・購入・提案を前提に、Agent向け購買導線や決済フローを設計。 AI経由で商品が選ばれる時代に向け、新たなCommerce接点を構築します。
現在のEC構造、商品データ、顧客導線、AI活用状況を整理し、成長を阻害している構造的課題を可視化します。検索依存、データ分断、接客品質、システム連携などを横断的に分析し、AI時代に向けた改善ポイントを明確化します。
分析結果をもとに、AEO/GEO、Agentic Commerce、Unified Commerceなどを踏まえた中長期戦略を設計。優先順位・投資対効果・組織体制も含め、現実的に実行可能なロードマップへ落とし込みます。
戦略だけで終わらせず、AI接客、データ構造整備、MCP/ACP対応、ECシステム改善など必要な実装を支援。既存システムや業務オペレーションも考慮しながら、現場で運用可能な形で構築を進めます。
AI・Commerce環境は急速に変化し続けています。 公開後もデータ分析、AI最適化、導線改善、Agent対応強化などを継続的に支援し、競争優位を維持できる体制づくりを伴走します。
AEO/GEO戦略やAI時代のCommerce構築について、よくいただくご質問をまとめました。
AIアシスタント対応、SEOとの違い、支援内容、導入ステップなど、導入前に気になるポイントをご確認いただけます。
AIエージェントが検索・比較・購入を代行する、新しいCommerceモデルです。今後は、人ではなくAIに「理解・推薦される」情報設計が重要になります。
本格普及はこれからですが、ChatGPTやPerplexityなどによる購買支援はすでに始まっています。早期に構造整備を進めることで、中長期的な競争優位につながります。
SEOが「検索順位最適化」であるのに対し、AEO/GEOは「AIに理解・引用・推薦される構造設計」を重視します。FAQ、商品データ、レビュー、構造化情報などが重要になります。
はい。Shopify、EC-CUBE、Magentoなど、既存環境を活かしながら段階的に改善を進めることが可能です。全面リプレイスが前提ではありません。
もちろん可能です。現状分析から優先順位設計まで支援し、事業フェーズに応じた段階的なAI導入を進めます。
はい。戦略設計だけでなく、AI接客、構造化データ、MCP/ACP対応、EC改善など実装支援まで一気通貫で対応可能です。
EC事業を中長期的に成長させたい企業、AI時代への対応を進めたい企業、データ分断や運営複雑化に課題を感じている企業と特に相性が良い支援です。
20年以上にわたり、EC・オムニチャネル・越境領域を支援。
1万社超の知見をもとに、AI時代のCommerce構造を戦略から実装まで設計します。
AI時代のECで勝ち抜くための第一歩は、現状を正しく知ることから。
5つの観点でAI対応度を診断し、成長への最短ルートを明確にします。
5つの軸（データ基盤・商品構造化・接客・業務自動化・エージェント対応）から横断的に分析します。
AI活用状況を定量化し、業界ベンチマークとのギャップを明確にします。
年商50億達成までの12〜24ヶ月ロードマップを提示します。
