「パーソナルAIエージェント」と「ブランドAIエージェント」は何が違うのか
パーソナルAIエージェントは買い物客のために動く。好み、予算、購入履歴、制約を学習し、買い物客に代わって商品を検索・比較し、最終的には購入までできる。
OpenAI dotsやメタのMuseに加え、InstinctやEQUS（サンディ・カーターの勤務先）などの新興企業も、買い物客に代わって商品を検索・比較し、最終的には購入まで行うパーソナルAIエージェントを目指している。ブランドにとっては、どの商品を候補に入れるかを決めるパーソナルAIエージェントが「顧客」になる場面が増える可能性がある。
これに対し、ブランドAIエージェントは商品を製造・販売する企業のために動く。構造化フィードやMCP（Model Context Protocol）サーバーなど、機械が読み取れる形式で公式の商品情報を提供する。MCPは、AIアプリケーションを外部のデータやツールへ接続するためのオープンスタンダードだ。
買い物客が希望する条件が、商品カタログに書かれているとは限らない
パーソナルAIエージェントとブランドAIエージェントが連携し、商品検索・比較・購入を進める仕組みが「エージェント型コマース」だ。両者を連携させる上で課題になるのが、買い物客が伝える要望と、商品カタログに記載された情報との隔たりである。買い物客は解決したい問題を言葉で伝えるが、商品カタログには商品の属性が並んでいる。
DaVinci Commerceは、時間がたってもオレンジ色に変わらず厚塗りに見えないファンデーションを求める買い物客と、敏感肌に合うファンデーションを尋ねる買い物客を例に挙げる。求めている条件は異なっていても、同じファンデーションが両方の買い物客に適している可能性がある。「オレンジ色に変わりにくい」「厚塗りに見えにくい」「敏感肌に合う」といった条件が、商品説明に明記されているとは限らない。
パーソナルAIエージェントは買い物客の意図を、ブランドAIエージェントはブランドが商品について持つ情報全体を表す。課題は、2種類のAIエージェントが互いの情報を理解できるようにすることだ。
