ホールデン・ベール氏は、グローバルなビジネス・テクノロジーコンサルティング企業Merkle（マークル）のグローバル最高戦略責任者である。
毎週、私は同じ質問に取り組むブランドと話をしている。「AIをどう使うべきか？」妥当な質問だ。しかし、間違った質問でもある。私が考える正しい質問は、「AIは我々のビジネスのやり方をどう変えるのか？」である。
最初の質問は、既存の業務にAIを付け足すことにつながる。2番目の質問は、自分たちが行っていること、そしてそのやり方が、まだ意味を持つのかを考えることを強いる。
業界を超えた企業と協働し、Merkleのチームによる新たなグローバル消費者・Eコマースデータを検討した結果、私ははっきりと言おう。デジタル小売の玄関口は、すでに移動している。
玄関口は移動した
我々の最新調査では、北米と西欧の買い物客が商品発見のために月1回以上使用する「ファーストタッチ」を評価した。グーグルが78%でトップだった。アマゾンのような大型マーケットプレイスが2位。YouTubeとTikTokが続いた。そして、すでに6位にAIアプリが22%で位置していた。ブランドのウェブサイトは最下位の13%だった。
ブランドのウェブサイトは、特に検討を要する購入において、調査とコンバージョンで依然として価値を発揮している。顧客だけでなく、顧客が発見・評価に使用するツール（重要なことに、これには大規模言語モデル（LLM）が含まれる）にとっても、主要な情報源である。しかし、玄関口はもはや10年前の.comではない。発見レイヤーは断片化しており、AIはその断片化の主要な推進力の1つである。
行動こそがシグナルであり、インフラではない
インフラとテクノロジーは変化を可能にする。行動シグナルは変化を確実にする。
インフラだけで結果が生まれるなら、メタバースはかつて予測された5兆ドル規模への道を順調に進んでいるはずだ。今日、EコマースにおけるAI議論の多くはインフラに焦点を当てている。すでに所有しているSaaS内の機能を使うか、すでに使用しているクラウドプロバイダーを使うか、あるいは全く新しいテクノロジーを導入するか、といったことだ。これらは検討すべきだが、戦略は消費者が何をしているか、そしてその行動がどれだけ速く変化するかに基づかなければならない。
2025年11月から2026年2月までの1四半期の間に、10人に1人以上の米国人が新たにAIを使って定期的に買い物をするようになり、米国消費者全体の26%に達した。この種の成長曲線は、我々がこれまで見てきたほぼすべての技術変革とは異なるものだ。
顧客体験（CX）におけるAIを理解する3つの方法
過去6カ月間で、エージェント型コマースはバズワードになったが、その定義は曖昧だ。この曖昧さは欠陥ではなく、特徴である。ベンダーや「ソートリーダー」は、新たな誇大宣伝サイクルに乗る必要があるのだ。
Merkleでは、コマースに対するAIの影響を3つの異なる段階で考えている。
1. AI組み込み型（現在進行中）
我々が使用するほとんどのアプリは、すでに舞台裏でAIを使用して体験をパーソナライズし、キュレーションしている。会話型UIがインターフェースになりつつある。ウォルマートのSparky、アマゾンのAlexa for Shopping（旧Rufus）がその例だ。これらは、既存の成熟したタッチポイントに組み込まれたAIの例である。
この段階での作業は、ブランドが自社の「デジタル旗艦店」をどう進化させるかを含め、AIのためにAIを追加することではない。実施するAI実験が、実際の人間のニーズを解決することを確実にすることだ。Alexa for ShoppingとSparkyは明白な課題を解決する。膨大なカタログの検索と、従来のデジタルフローでは対応できないニーズベースのユーザー体験（UX）のサポート（例えば、「恐竜に夢中な5歳児向けの本を見せて」）である。
「エージェント型体験」をそれ自体のために作りたいという誘惑に抵抗すること。あなたのブランドに固有のものは何か、そして現在のウェブサイトでは解決できない未充足のニーズは何か。その質問に答えれば、最初に何を実験すべきかが正確にわかるだろう。
2. AI中心型（2025年〜2028年）
ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claudeといった個別のAIアプリケーションが、要約、比較、推奨を行い、消費者が日々意思決定を行う方法の中核になりつつある。多くの人がこれをエージェント型コマースだと主張する。私は同意しない。これは検索コマースが常にあるべきだったもの、つまりインタラクティブで、役立ち、広範な情報を横断できるものだ。
我々のコンサルティング企業は、2030年までにデジタルコマース全体の最大25%がAI検索によって推進されると予測している。今日、生成エンジン最適化（GEO）を含むコンテンツが重要なレバーとなっている。これらのAI媒介モーメントでうまく表示されないブランドは、ジャーニーの調査段階で見えなくなる。そして、ほとんどのブランドはそれを知らない。意味のあるAIトラフィックインサイトは、従来のアナリティクスでは見えないことが多いからだ。
3. AI主導型（2027年〜2030年以降）
エージェント型コマースとは自律的な行動を意味する。ニーズを特定し、購入をAIに委任するのだ。
未来的に聞こえる。しかし、これを考えてみてほしい。第4四半期に、我々はグローバル消費者の56%が、家庭用必需品を自動的に購入するサービスを試してみたいと答えたことを発見した。2年後、医療結果をレビューしたり、財務計画を支援したりするようにAIコンパニオンを訓練したとしたら、それにあなたのスペースに最適なテレビを選んで（購入して）もらうことを想像するのは難しいだろうか。
今日すべきこと
顧客があなたをどこで発見しているかを監査すること。あなたが望む場所ではなく。AIとソーシャルプラットフォームは今や、顧客のかなりのシェアの起点となっている。あなたの製品データとブランドコンテンツが、大規模言語モデル（LLM）が評価・表示する方法に最適化されていなければ、ファネルのトップで負けている。GEO、AEO、LLMO──頭字語は変わり続けるだろう。根底にある作業は変わらない。
そこで、今日から始めるべきことを提案したい。
• 顧客コホート別にAI顧客体験（CX）戦略をセグメント化する。ミレニアル世代があなたのブランドに期待する体験は、X世代やベビーブーマー世代が望むものとは大きく異なる。一枚岩のCX戦略は、すべてのメディアチャネルで1セットの広告を実行するのと同じだ。誰もそんなことはしないし、ここでもすべきではない。
• 実験する前にAIが「安定する」のを待つのをやめる。過去の波──モバイル、Eコマース、マーケットプレイスの台頭──を通じて勝利したブランドは、塵が落ち着くのを待たなかった。他の誰もがホワイトペーパーを書き、カンファレンスに行っている間に、組織的な筋肉を構築したのだ。
テクノロジー破壊のすべての波は、同じ成果物を生み出してきた。それを予見し、コンサルタントを雇って研究し、委員会を結成したにもかかわらず負けた企業についての事後分析ケーススタディだ。AI波は独自のケーススタディを生み出すだろう。そして、それらのケーススタディに登場する企業は、予算がなかった企業ではない。間違った質問に予算を費やした企業なのだ。
