a16z の最新の洞察：従来の電子商取引は死んだのか？AI ネイティブ プラットフォームが「ショッピング」を再定義している

によって書かれた: 深い思考のサークル

あなたは考えたことがありますか？なぜGoogleが時価総額2兆ドルの巨頭になったのに対し、Wikipediaは非営利組織なのか？答えはとても簡単です：商業検索の魔力です。「セシウム原子には何個の陽子があるか」を検索すると、Googleは一銭も稼げません。しかし、「最高のテニスラケット」を検索すると、彼らはお金を印刷し始めます。この非対称性が検索経済の本質を定義しています。今、AIの台頭とともに、このバランスが完全に崩れつつあります。

最近、a16zのパートナーであるジャスティン・ムーアとアレックス・ランペルによる深い分析を読みました。彼らのAIがどのようにEコマース分野を再形成するかについての洞察は、私に深い衝撃を与えました。彼らはGoogleが直面する可能性のある脅威を分析しただけでなく、AI時代のEコマースの新しいビジョンを描いています。このビジョンでは、従来の検索 - 比較 - 購入モデルがAIエージェントによるインテリジェントな購入体験に置き換えられています。私は彼らの見解を考えるのに多くの時間を費やし、この業界に対する自分の観察と組み合わせて、いくつかのより深い考えを共有したいと思います。

Googleの真の危機:それは検索ボリュームではなく、価値の移行です

ジャスティンは記事の中で、私が印象に残った意見を挙げました：Googleが95％の検索量を失っても、収入は依然として増加する可能性があるのは、商業的価値のある検索を維持できればの話です。この意見は直感に反するように聞こえますが、実際には検索経済の核心的な秘密を明らかにしています。私は深く考えた結果、その背後にはより深い問題が隠れていることに気づきました：AIは価値創造の位置を変えつつあるのです。

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す。ユーザーには購入意図があり、Googleは検索結果と広告を提供し、商家はトラフィックを獲得し、Googleは広告料金を受け取ります。これは比較的単純な三者のゲームですが、AIエージェントの出現はこのバランスを崩しました。ChatGPTやPerplexityが「最も良いテニスラケットは何ですか？」という質問に直接答え、具体的な推奨を提供できる場合、ユーザーはなぜGoogleの広告リンクをクリックする必要があるのでしょうか？

より重要なのは、AIは単に質問に答えるだけでなく、「検索」自体を再定義しているということです。私たちの以前の検索行動は：質問を提出→リンクリストを取得→クリックして確認→情報を比較→決定を下すというものでした。しかし、AIエージェントのプロセスは：ニーズを説明→推奨を受ける→直接購入するというものです。中間の比較や調査のステップは大幅に圧縮され、あるいは消失しています。これは、従来の検索エンジンがクエリ数を失っただけでなく、意思決定のプロセスにおける重要な位置も失ったことを意味します。

2025年5月、Appleの上級副社長Eddy CueがDOJの独占禁止裁判で証言した内容から、手がかりが見えてきます。彼は、Safariの検索量が20年以上ぶりに初めて減少していると述べ、このニュースはAlphabetの株価を一日でほぼ8％下落させ、市場価値が1500億ドル以上蒸発しました。Googleの第2四半期の決算報告書では検索収入が依然として増加していることが示されており、これは現在失われているのが主に低価値の検索であることを示していますが、このトレンド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な挑戦であると考えています。AIが意図の認識から購入決定までのプロセスを直接完了できるようになると、従来の「トラフィック→広告→コンバージョン」モデルは非効率的または時代遅れになるでしょう。Googleが必要としているのは、より良い検索アルゴリズムではなく、AI駆動の消費行動に適応するための全く新しいビジネスモデルです。

AIを活用した購買行動の5つの変革:衝動的から思慮深いものへ

ジャスティンは記事の中で、購買行動を衝動買いから人生の重要な購入に至るまでの5つのカテゴリーに分けており、AI時代において各カテゴリーは異なる程度の変化を遂げるでしょう。この分類フレームワークは非常に正確だと思いますが、私は各購買行動の背後にある心理メカニズムをより深く分析し、AIがこれらのメカニズムをどのように再形成するのかを考察したいです。

衝動買い (Impulse buy) は、衝動が理性的な研究プロセスを意味しないため、AIの影響が最小限に見える分野のように思われます。しかし、この判断は表面的すぎるかもしれません。AIの真の力は、衝動を予測し導くことにあります。想像してみてください、TikTokで面白いTシャツを見たとき、AIはすでにあなたのブラウジング履歴、購入記録、ソーシャルメディアの活動、さらにはあなたの感情状態を分析し、最も適切なタイミングであなたの現在の心理的ニーズに最も合った製品を推送します。これは単なるアルゴリズムの推薦ではなく、人間の衝動心理の深い理解と操控です。このようなパーソナライズされた衝動の導きが、衝動買いをより頻繁かつ正確にする可能性があると思います。

日常必需品 (Routine essentials) の AI 化改造は最も理解しやすく、最も実現しやすい。しかし、私は興味深い現象を観察しました：AI が私たちの日常的な購入決定を代理し始めると、私たちの消費習慣は微妙に変化する可能性があります。例えば、AI は価格の変動、在庫の状況、さらには天気予報に基づいて購入のタイミングや数量を調整するかもしれません。賢い AI エージェントは、洗剤がもうすぐなくなる前の週に、あるブランドが割引中であることを見つけて、早めに購入し、試してみることを提案するかもしれません。この「インテリジェントアービトラージ」行動は、消費者が知らず知らずのうちにより良いコストパフォーマンスを得ることを可能にする一方で、ブランドに彼らの価格設定やプロモーション戦略を再考させることにもなります。

ライフスタイル購入 (ライフスタイル購入)は、私が考えるにAIが最大の影響を与える分野です。このような購入の特徴は、一定の価格のハードルがあり、個人の嗜好が関与し、一定の研究が必要です。ジャスティンはPlushのような製品に言及しましたが、私はこれが氷山の一角に過ぎないと思います。本当の革命は、AIが個人のスタイルや嗜好を深く学習することから生まれます。あなたが過去に何を購入したかを知っているだけでなく、あなたの体型、肌の色、ライフスタイル、社交圏、さらにはあなたのaspiration(抱負)を理解する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やライフスタイルのアップグレードパスを推奨することができます。このようなパーソナライズのレベルは、従来のEコマースプラットフォームでは達成できません。

機能的な購入(のAI化は最も複雑であり、最も挑戦的です。この種の購入は通常、大きな支出と長期的な使用を伴い、消費者が必要とするのは商品推薦だけでなく、専門家の相談も必要です。ここで新しいAIアプリケーションのカテゴリが登場すると思います：AI顧問。これらのAIは豊富な製品知識を持っているだけでなく、人間の販売専門家に似た深い対話を行うことができます。彼らはあなたの具体的なニーズ、使用シーン、予算制限、さらには将来の計画について尋ね、その後、高度に個別化された提案を提供することができます。さらに重要なのは、これらのAI顧問はブランドを超えており、手数料や在庫のために特定の製品に偏ることはありません。

人生における重要な購入 )ライフ購入(は、AIの影響が最も少ないが最も重要な分野である可能性があります。住宅の購入、結婚、教育といった決定は非常に重要で個人的なものであり、完全にAIに任せることは難しいです。しかし、AIは情報収集、選択肢の比較、リスク評価などの面で重要な役割を果たすことができます。私が想像するAIコーチは、あなたのために決定を下すのではなく、より良い決定をする手助けをするものです。AIは膨大な情報を整理し、潜在的な罠を特定し、さまざまな選択肢の長期的な結果をシミュレーションし、さらには契約交渉を手伝うことができます。このようなAIコーチの価値は、その中立性と包括性にあり、人間のアドバイザーが利益相反を抱える可能性があるのとは異なります。

アマゾンとショッピファイの競争優位：データとインフラの二重の利点

ジャスティンは分析の中で、アマゾンとショッピファイはグーグルに比べてより強力な防御能力を持っていると指摘しています。この見解には完全に賛同しますが、この優位性の源泉と持続可能性についてより深く分析したいと思います。アマゾンの優位性は、検索から配送までの完全なチェーンを制御しているだけでなく、最も価値のある行動データ)を掌握していることが重要です。

アマゾンは、あなたが何を買ったのか、いつ買ったのか、どれくらい早く受け取ったのか、返品したか、再購入したかなどを知っています。これらのデータの価値は検索履歴をはるかに超え、実際の購買行動と満足度を直接反映しています。AIエージェントがユーザーのために購買決定を行う際、これらのデータは最も貴重なトレーニング素材となります。グーグルはあなたが何を検索したかを知っていますが、最終的に何を購入したのか、購入結果に満足しているのかはわかりません。このデータのギャップは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 この loyalty program( 忠誠度プログラム ) は独特の経済現象を生み出したことです：sunk cost bias( 沈没費用バイアス )。すでにPrime会員費を支払っていると、コストを「回収」するために、Amazonでより多くの製品を購入する傾向があります。この心理メカニズムはAI時代においてさらに強力になる可能性があります。AIエージェントが最適な購入オプションを探す際、あなたがPrime会員であることを知っているため、無料配送やその他の特典を享受できるため、自然にAmazonに傾く可能性があります。

Shopifyの防御ロジックは全く異なりますが、同様に強力です。消費者をコントロールすることによって堀を築くのではなく、商人をエンパワーメントすることによってネットワーク効果を生み出します。ますます多くのD2C( Direct-to-Consumer、直接消費者)ブランドがShopifyを選択するにつれて、このプラットフォームはますます不可欠になります。AI時代において、この分散化の利点はさらに顕著になる可能性があります。AIエージェントは、数百の異なるブランドの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が、これらのサイトがすべてShopify上で運営されている場合、標準化されたAPIエコシステムが形成されます。

私はShopifyにはもう一つ過小評価されている利点があると思います。それは、ブランドストーリーに最も近いということです。AIの時代において、製品の機能的な違いはAIによって迅速に識別され比較される可能性がありますが、ブランドの感情的なつながりは依然として人間によって感じられる必要があります。Shopify上のブランドは通常、独自の物語や文化を持っており、これらのソフトな価値はAIによって完全に定量化することが難しいですが、消費者の意思決定に影響を与える重要な要素です。

AIの商業化における四つの基盤インフラの課題

ジャスティンは記事の最後で、ビジネス分野におけるAIの潜在能力を最大限に引き出すために必要な4つの基本条件について言及しており、私はそれぞれが深く掘り下げる価値があると思います。なぜなら、それらは単なる技術的な課題にとどまらず、ビジネスモデルの革新の機会でもあるからです。

まずはデータの質の問題です。現在の製品レビューシステムには深刻な問題があります：レビューの操作、極端な意見、背景情報の欠如。しかし、私は問題の根本原因はインセンティブメカニズムのミスマッチにあると考えています。消費者がレビューを書くのは通常、非常に満足しているか、非常に不満を感じている場合であり、その中間の状態はほとんど記録されていません。また、既存のレビューシステムは製品の使用シーン、ユーザーの期待値、そして時間軸の変化を捉えることができません。

私が想像する理想的なデータシステムは次のようなものです：AIエージェントはユーザーの主観的評価を収集するだけでなく、IoTデバイスを通じて製品の実際の使用状況を監視します。たとえば、スマートウォッチはユーザーが五星評価をつけたかどうかだけでなく、実際にどれだけの頻度で、どれだけの時間着用しているかを見なければなりません。コーヒーメーカーの評価は、文字でのフィードバックだけでなく、ユーザーの実際の使用頻度や清掃・メンテナンスの状況なども考慮する必要があります。このような客観的な使用データと主観的なフィードバックを組み合わせることで、真に価値のある製品評価システムが形成されるのです。

統一されたAPIの課題は、技術的なものというよりも政治的なものである。各電子商取引プラットフォームは独自のAPI構造、データ形式、認証メカニズムを持っており、これらの違いは大きな程度で意図的なものであり、プラットフォームのロックイン効果を生み出すことを目的としている。しかし、AIエージェントの時代において、この分割は業界全体の効率のボトルネックになる可能性がある。専用のAPI統合サービスが登場することを予測している。これは旅行業界のグローバル流通システムに似ている。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エージェントがプラットフォームを越えてシームレスに比較・購入できるようにする。

アイデンティティと記憶は最も複雑な課題であり、プライバシー、正確性、適応性のバランスを含んでいます。私は、未来のAIショッピングアシスタントは多層的な好みモデルを構築する必要があると考えています。このモデルは、あなたの過去の購入履歴を記録するだけでなく、あなたの価値観、ライフステージ、財務制約などを理解する必要があります。例えば、平日のランチ時には便利さを追求しているが、週末の食事会では品質とプレゼンテーションに重点を置いていることを知る必要があります。この状況認識に基づく推薦には、AIが人間に近い社会的理解能力を持つ必要があります。

組み込みキャプチャは最も革新的な潜在能力を持つ分野かもしれません。従来のデータ収集は受動的で遅延的です：購入後に評価、使用後にフィードバック。しかし、AIエージェントはリアルタイムでの好みの学習を実現できます。例えば、ある製品を閲覧しているときに特定の特徴に長く留まると、AIはその特徴に対するあなたの関心を推測できます。特定の色の選択肢を素早くスキップすると、AIはあなたの色の好みを学習できます。このような微細なインタラクションの分析により、AIはあなたの好みをより詳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成：誰が勝つのか？

Justine の分析を考慮した後、私は電子商取引業界の将来の構図について自分なりの判断を持つようになりました。私は AI が新しいプラットフォームの再編成を引き起こすと考えていますが、勝者の論理はこれまでとは異なります。

従来のeコマース時代の競争は、主に3つの次元に焦点を当てていました：選択の豊富さ、利便性、そして価格。Amazonは「Everything Store」の理念で選択の面で勝利し、同時にPrimeを通じて利便性の面で優位性を築きました。しかし、AI時代においては、これらの優位性の重要性が変化するでしょう。

AIエージェントがネット全体の価格を自動的に比較し、代理で購入できるようになると、単一プラットフォームの価格優位性は希薄化します。AIがスマートにバルク処理とクロスプラットフォームの履行を行えるようになると、利便性の定義も変わります。真の競争優位性はデータの質、AIの能力、そしてエコシステムの統合に移るでしょう。

私は新しいプラットフォームプレーヤーのいくつかのタイプが登場すると予測しています：AIネイティブのeコマースプラットフォーム、垂直型AIエージェント、そして商業インフラストラクチャプロバイダーです。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、そしてAIに優しいユーザーエクスペリエンスを提供します。垂直型AIエージェントは、ファッションAI、デジタル製品AI、またはホームリフォームAIなど、特定のカテゴリーに焦点を当て、深い専門化によって競争優位を築きます。商業インフラストラクチャプロバイダーは、従来のeコマースプラットフォームをAI化するための基盤技術サービスを提供します。

私は新しいビジネスモデルが登場すると思います：AIエージェントのサブスクリプション。消費者はもはやさまざまなEC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、これらのエージェントがすべての購入決定を代理します。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金を徴収し、利益相反を避け、真に消費者の立場に立ちます。このモデルはECのバリューチェーンの配分を再定義する可能性があります。

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がビジネスに与える変化は購入行動にとどまらず、ブランドマーケティングの論理を根本的に再構築するでしょう。AIエージェントの時代において、従来のマスマーケティングの効果は大幅に低下します。なぜなら、消費者はもはや自ら製品を検索して比較することなく、AIエージェントの推薦に依存するからです。

これは、ブランドが人間と対話するのではなく、AIと対話することを学ばなければならないことを意味します。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駆動型です。彼らは洗練されたパッケージや感情的な広告に影響されることはなく、客観的な性能指標、コスト効果、およびユーザー満足度スコアに注目します。

しかし、これはブランドストーリーが重要でなくなることを意味するわけではありません。逆に、私は真実のブランドストーリーがより重要になると考えています。なぜなら、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からです。異なるプラットフォームや異なるタイミングでブランドが伝える情報に矛盾があると、AIはそれを簡単に認識し、推奨の重みを下げることができます。

私は新しいマーケティングの役割が登場することを予測しています：AIリレーションシップオフィサー。このオフィサーの仕事は、ブランドの製品情報、価格戦略、在庫管理などのすべての側面がAIによって正しく理解され評価されることを保証することです。彼らは製品データを最適化し、API統合を管理し、AIの推奨パターンを監視する必要があります。

もう一つの重要な変化は、パーソナライズの究極化です。AIエージェントが各消費者を深く理解すると、ブランドは誰にでもカスタマイズされた製品を提供できるようになります。これは単なるパーソナライズされた推薦ではなく、パーソナライズされた製品そのものです。例えば、あなたのAIエージェントがある衣料品ブランドにあなたの正確なサイズ、色の好み、素材の要件、予算範囲を伝えると、そのブランドはあなたのためにユニークなアイテムをカスタマイズできるようになります。このような大規模なカスタマイズは、AI時代において経済的に実現可能になります。

これからの10年：私たちは何を目撃しているのか？

Justineの分析と私自身の観察を深く考えた後、私たちが目撃しているのは単なるeコマース業界の変革ではなく、より深い経済行動の変化であると感じています。

伝統的な経済学は、消費者が合理的な行動者であり、情報を積極的に収集し、選択肢を比較し、最適な決定を下すと仮定しています。しかし現実には、私たちは人間の決定が偏見、感情、認知の限界に満ちていることを知っています。AIエージェントの出現は、消費者がより「合理的」になる可能性があります。なぜなら、AIはより多くの情報を処理し、感情的な偏見を避け、一貫して意思決定基準を適用できるからです。

この合理的消費の普及は、深遠な影響をもたらす可能性があります。まず、市場の効率が大幅に向上します。なぜなら、消費者が製品の価値をより正確に評価できるからです。次に、製品の品質がマーケティングの能力よりも重要になるでしょう。なぜなら、AIエージェントは派手な広告に惑わされないからです。最後に、価格の透明性が増します。なぜなら、AIが全ネットの価格を簡単に比較できるからです。

しかし、私はこの「超合理的」な消費がいくつかの悪影響をもたらす可能性があることを心配しています。ショッピングの発見の楽しさは減少するかもしれません。なぜなら、AIエージェントは常に「最適」な選択を推奨し、驚きや喜びをもたらす選択をしないからです。衝動買いは合理的ではないかもしれませんが、それもまた生活の楽しみの一部です。もしすべてがAIによって最適化されるなら、生活はあまりにも予測可能になってしまうかもしれません。

よりマクロな視点で見ると、私はAIのビジネス分野での応用が経済のデジタル化を加速すると考えています。ますます多くのビジネス行動がデジタルに記録され、分析されることになり、これが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。政府は経済のトレンドをより正確に予測し、市場の失敗を特定し、ターゲットを絞った介入措置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主導のビジネスが実験的な応用から主流の実践へと進化するのを目にするだろうと予測しています。初期の採用者は顕著な競争上の優位性を得るでしょうが、技術が普及するにつれて、これらの優位性は徐々に商品化されるでしょう。本当に長期的な勝者となるのは、AI時代において顧客価値を再定義できる企業です。