Tealiumの創業者アリ・ベナム氏。
OpenAIがChatGPT Atlasを発表したことで、単に新しいウェブブラウザを導入しただけでなく、人々が情報にアクセスし行動する方法の変化を示しました。従来のウェブブラウジングは、検索語の入力、リンクのクリック、検索語の絞り込みで構成されています。Atlasはより良い回答とコンテキストを提供し、調査時間を短縮し、より良いユーザー体験を提供することで、このパラダイムを変えます。このニュースは、OpenAIがインスタントチェックアウトとエージェンティック・コマース・プロトコルを発表した直後に登場しました。これにより、AIアシスタントは単に商品を推奨するだけでなく、取引も完了させることができます。
これは検索の未来だけでなく、インターネットの未来なのです。
私たちは、自律型エージェントがオンライントラフィックの相当な割合を生成する世界へと急速に移行しています。これらのAI駆動システムは、ユーザーに代わって調査、買い物、比較、予約、実行を行います。これらは静かにバックグラウンドで動作し、大規模にリアルタイムの意思決定を行います。そして、そのティッピングポイントに達すると、私たちが知っているデジタルエコシステムは崩壊し始めます。
エージェントに感情は売れない
今日のデジタル環境は、人間が主導するウェブを中心に構築されています。マーケティングメッセージやオファーは、ブランドとやり取りしているのが人間であるという前提に基づいて構築されています。分析やパーソナライゼーションツールは、ユーザーのクリックや活動に基づいて追跡・最適化するように設計されています。しかし、そのセッションがユーザーではなくエージェントのものである場合はどうなるでしょうか？
マーケティングの機会損失、パーソナライゼーションエンジンの機能不全、広告費の無駄遣いが生じます。本物の需要と自動化された実行を区別する能力を失います。これらの新しいインタラクションをソースでリアルタイムに収集・検証する信頼性の高いデータ基盤がなければ、企業は本質的に手探り状態で進むことになります。
複雑さの一要素はメッセージングです。人間はストーリーテリング、感情に訴える販売、価値の枠組み、安心感を必要とします。一方、エージェントは事実とルール（価格、保証、配送時間など）に依存しています。したがって、ブランドにとっての最初の課題は、両方のペルソナに対応するためにコンテンツアーキテクチャを進化させることです。これには、人間に優しい物語と機械可読な事実の両方のモードに同時に対応できる豊かなデータレイヤーアーキテクチャへの投資が必要です。
第二の課題は信頼性の低い分析です。エージェントがトラフィックを生成し始めると、従来の分析ツールは人間とエージェントを区別できないため機能しなくなります。これにより、マーケターが現在支出を最適化するために依存しているKPI（コンバージョン率、直帰率など）が歪められます。
デジタルガバナンスの必要性
企業が取るべき最初のステップは、データインフラを将来に対応させることです。これは、今日のデジタルマーケティングスタックと明日のAIエージェントの両方で利用できるデジタルデータレイヤーです。このデータレイヤーは、ユーザーまたはエージェントとデジタルチャネルとのインタラクションに関する情報を保存・整理する構造化データフレームワークです。これはフロントエンドと様々なテクノロジープラットフォームの間の橋渡しとなり、デジタルデータ収集とアクティベーションの単一の信頼源として機能します。
しかし、この基盤があっても、もう一つの問題が残ります：現在、ブランドとやり取りしているエンティティが人間かAIエージェントかを検証する普遍的な方法がありません。そのため、次の進化はインフラだけでなく、ガバナンスなのです。
私が必要だと考えるのは、グローバルエージェントレジストリです：ウェブ全体でエージェントの活動を識別、認証、管理するための標準化されたフレームワークです。
かつてrobots.txtがボットの構造を作り出したように、自律型エージェントに対する同等のものが必要です。同意を尊重し、透明性を確保し、規制監視を可能にするものです。このレジストリは、マーケティングと分析の盲点を修正するだけでなく、倫理的なエージェント運用、ユーザーの安全性、デジタルアカウンタビリティの基盤も提供します。
AIファーストの時代に向けたインフラの再構築
盲点や壊れた信号の上にインターネットの未来を構築することはできません。Atlasは今後起こることの一端を示していますが、透明性、アイデンティティ、ガバナンスがその核心にないと、エージェンティックウェブは管理不能、信頼性がなく、安全でないものになる可能性があります。
その未来を避けるために、今すぐインフラを再考する必要があります。柔軟で構造化されたデータ基盤と、グローバルなガバナンス基準の組み合わせが、ビジネスリーダーが支持すべき不可欠な構成要素です。このような基盤が重要なのは、サイロ化されたツールを超えるからです。人間からであれエージェントからであれ、すべてのインタラクションを標準化、検証、リアルタイムで収集できる普遍的なデータフレームワークを作成します。
このアプローチは、単一の信頼できる情報源を実現する唯一の方法です。忠実な顧客と、その代わりに行動するAIアシスタントを区別するためのアイデンティティを解決するインフラを提供します。最も重要なのは、提案された「エージェントレジストリ」のルールとユーザーの同意が、データが分析ツール、マーケティングプラットフォーム、データウェアハウスなどでアクティブ化される前に、収集時点でガバナンスを適用できることです。この信頼できるベンダー中立のレイヤーがなければ、すでに混沌としたデータサプライチェーンにさらに多くの壊れた信号を送り込むだけです。
