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ロンドンで開催されたAnthropicの開発者イベント「Code with Claude」で、ある衝撃的な光景が広がりました。登壇者が「先週、Claudeが完全に書いたプルリクエストをマージした人？」と問いかけると、会場の半数近くが手を挙げ、続いて「自分でコードを一行も読まずにマージした人？」と聞かれても、ほとんどの手が下りなかったのです。これは単なる開発手法の進化ではなく、ソフトウェアを「誰が」「どう」作るかという根本構造の転換を示しています。日本のEC事業者にとっても、この潮流は決して他人事ではありません。
AIコーディングは「ニュース」から「日常」へ変わった
Anthropicによると、同社内のソフトウェアの大半はすでにClaudeが書いており、Claude Code自体もClaudeが書いた部分が大半を占めているといいます。OpenAI、Google、Microsoftも同様の主張を展開しており、トップ企業ほど「手書きコードがいかに少ないか」を競って発表する状況になっています。
注目すべきは、今年2月にリリースされたClaude 4.6、4月のClaude 4.7というアップデートによって、エンジニアが「安心して仕事を丸ごと任せられる」レベルに到達したという点です。Anthropicの方針は明確で、「Claude にプロンプトを与える」から「Claudeに自分自身でプロンプトさせる」への転換を目指しています。エラーメッセージすら人間の目に触れず、Claudeが自分でテストし修正し、すべてが動くまで反復する──そんな世界観が現実化しつつあります。
イベントで発表された新機能「Dreaming（ドリーミング）」は象徴的です。Claude Codeのエージェントがタスク中に学んだことをメモとして残し、次のエージェントがそれを読んで素早くキャッチアップする。さらにDreamingがそれらメモを横断して読み込み、パターンを見つけてコードベース全体への理解を深めていく仕組みです。
日本のEC事業者にとっての具体的インパクト
このトレンドは「シリコンバレーの開発者向けの話」では終わりません。Spotify、Delivery Hero、Lovable、Base44、Monday.comといった企業が事例として登壇していますが、日本のEC事業者が直面している課題こそ、AIコーディングが最も劇的に効く領域です。
楽天RMSのCSV処理、Shopifyのカスタムテーマ調整、Amazon出品データの一括加工、Yahoo!ショッピングのストアエディタ用スクリプト、Google Merchant Centerのフィード変換──これらはすべて「定型的だが手作業だと数時間〜数日かかる」業務の典型です。月商1000万〜5000万円規模のショップが社内エンジニアを雇うのは現実的でなく、外注すれば1案件20万〜50万円が相場。ここにClaude Codeのようなツールを導入すれば、店長自身が「コードを読まずに」業務ツールを内製化できる時代が来ています。
実際、当社オルセルでも、Rakuten一括コントロールCSV生成、Amazon SEO採点パイプライン、Shopify Liquidの日本語リファレンス検索など、これまでなら外注前提だった開発を社内のAI運用で完結させる事例が積み上がっています。重要なのは「コードが書けるかどうか」ではなく「業務要件を言語化できるかどうか」に競争軸が移ったという事実です。
「Let it cook」の裏で進む二極化──放任か、設計か
一方で、記事内ではAIコーディングへの懸念も率直に紹介されています。Hacker Newsには「生成されたコードを『問題ない』と言う人は、コードを読んでいない人だけだ」という投稿が引用され、AIツールに業務を渡しすぎて自分のコーディング能力が落ちたと感じる開発者の声、AIが生成するコードがセキュリティ上脆弱になり得るという研究者の警鐘も紹介されています。
Claude エンジニアリングリードのKatelyn Lesse は「古いソフトウェア開発のベストプラクティスは今もすべて有効。多くの人やチームがこの瞬間にそれを見失っているだけ」と語っています。さらに「現時点でClaudeはミッドレベルのエンジニアと同等の実力。ただしシステム設計や難しいトラブルシューティングには専門家が必要」と現状認識を示しました。プロダクトリードのAngela Jiang は「最終的にClaudeが自分自身を構築できるようになることを目指している」と語っています（要確認：両者の発言はMIT Technology Reviewによる取材ベース）。
この構図はEC事業者にも完全に重なります。AIに丸投げして「動けばいい」で運用する事業者と、「AIに何をどう任せるか」を設計できる事業者の差は、これから1〜2年で売上・利益率・人時生産性に決定的な差となって現れます。楽天RPPのROAS最適化ロジック、Amazonの在庫補充自動化、越境ECの自動翻訳パイプライン──これらは「AIが書いたコード」をレビューせず動かすと、広告費の垂れ流しや出品停止という形で直接損益を直撃します。
まとめ──日本のEC事業者は何から始めるべきか
Code with Claudeが示したのは、コードを書くという行為そのものが「一部の専門家の仕事」から「業務要件を持つすべての人の道具」に変わったという事実です。日本のEC事業者がいま取るべき行動は明確です。第一に、社内の繰り返し業務を棚卸しし、「人がやる必要のないもの」を切り分けること。第二に、Claude Code やClaude のような生成AIツールを試験的に1業務だけでも導入し、運用感覚を掴むこと。第三に、AI が出力した結果を必ずレビューする人・仕組みを残すこと。この三つを並行で進められた事業者から、来期以降の競争優位を確立していくはずです。
「AIに任せられる業務」と「人が責任を持つべき業務」の線引きを設計できるかどうか。それが、今後のEC事業者の勝ち負けを分ける最大の論点になります。
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15:09
Claudeが返答しました: 「買い物を代行するAIエージェント」時代が来る──Bessemerが描くアジェンティックコマースの全体像
Fetched: Agentic commerce: The rise of the delegated buyer
Fetched: Agentic commerce: The rise of the delegated buyer
「買い物を代行するAIエージェント」時代が来る──Bessemerが描くアジェンティックコマースの全体像
金曜の朝、消費者のスマホに通知が届きます。「2週間ごとの食料品を再注文しました。今週フラグを立てた商品も追加し、配達は土曜14時に調整済みです。合計120.32ドル、AMEXに請求しました」。同時にブランド側のダッシュボードには「本日3,126件のエージェント注文を処理」と表示される──これがBessemer Venture Partnersが描く「アジェンティックコマース（代行型コマース）」の世界観です。まだ完全には到来していないものの、無視すれば致命的になるレベルで、すでに前兆は出始めています。日本のEC事業者にとっても、これは「数年後に考える話」ではなく「今期から備える話」になりつつあります。
アジェンティックコマースとは何か──日本市場の文脈で読み解く
アジェンティックコマースとは、人間が能動的にブラウジング・比較・購入する従来モデルから、AIエージェントが「発見→評価→購入→購入後の物流」までを代行するモデルへの転換を指します。理想的なエージェントは命令を実行するだけでなく、コンテキストを保持し、ユーザーの好み・予算・価値観を学習し、判断が本当に必要なときだけ人間をループに戻します。
完全な委任は、まず定型・反復購入から始まります。週次の食料品、サブスクの補充、定期発注など「注意を払う価値のない買い物」が真っ先にエージェントの領域に入っていきます。一方、車・旅行・新しいラップトップといった高関与購入は、当面は人間がループに残るものの、選択肢の比較・レビューの抽出・候補絞り込みはすでにAIが担い始めています。
日本市場に置き換えると、Amazon Japanの定期おトク便、楽天の頒布会、Yahoo!ショッピングのリピート購入が「エージェント委任化」する最初の領域です。実際、Deloitteの調査では、すでに小売事業者のリファラルトラフィックの15〜20%がAIチャットインターフェース経由になっており、これはまだ序章に過ぎないとされています（要確認：Deloitte調査）。
数字で見るインパクト──「2030年に1兆ドル超」の意味
McKinseyのリサーチによれば、米国B2C小売市場だけで2030年までに1兆ドル超がエージェント経由で動く可能性があり、グローバルでは3〜5兆ドル規模との予測もあります。Forbesによる今年の世界EC市場規模が約6兆ドルであることを踏まえると、わずか数年で全EC流通の半分以上がエージェント経由になり得る計算です（要確認：McKinsey、Forbes推計）。
この変化は、すでにインフラ整備の競争として顕在化しています。Stripeは「Machine Payments Protocol」と「Agentic Commerce Protocol（ACP）」を発表し、AIエージェントが他のサービスに直接支払いできる仕組みを構築。ShopifyとGoogleは「Universal Commerce Protocol」を共同開発し、外部アプリやエージェントがShopifyのチェックアウト体験を埋め込めるようにしています。Googleは「Agent Payment Protocol（AP2）」、Anthropicは「Model Context Protocol（MCP）」を提供し、エージェント間取引（A2A）の標準化も進行中です。
日本のEC事業者にとっての示唆は明確です。Shopifyを使っている店舗は、すでにこのインフラの恩恵を受ける側に立っています。一方、楽天やAmazon Japanへの依存度が高い事業者は、各プラットフォームがエージェント対応を進めるスピードに自社の収益が連動する構造になります。さらに重要なのが「ブランドのエージェント可読性（agent legibility）」です。構造化された商品データ、一貫したメタデータ、エージェントが解釈可能な価値提案──これらを持たない商品は、人間の検索結果に出ても、AIエージェントの推薦リストから漏れる時代が来ます。
今後の課題と独自見解──「広告で勝つ」から「データで勝つ」へ
Bessemerが提示する8つの予測のうち、日本のEC事業者にとって最も重い意味を持つのは次の3つです。第一に「広告がうまいブランドではなく、データがクリーンなブランドが勝つ」。第二に「エージェントが全てを瞬時に比較できる世界では、プレミアム価格は前提ではなく証明するもの」。第三に「消費者はブランドではなく、自分のエージェントに対して忠誠心を持つ」。
これは日本のEC運営の常識を根本から覆します。楽天で言えば、長年「タイトル詰め込み」「キャッチコピー演出」「サムネ装飾」で勝ってきた手法が、エージェント時代には逆効果になりかねません。AIエージェントが評価するのは、正確な在庫情報、透明な価格、返品率、納期遵守率といった「信号としての清潔さ」です。一方で、人間に向けたブランディングはむしろ高関与・初回購入の領域で重要度を増すため、ブランドは「エージェント向けの裏口」と「人間向けの表玄関」という二つの入口を同時に最適化する必要が出てきます。
懸念点も明確に存在します。エージェントが購入した商品の返品・保証・カスタマーサポートの責任所在、消費者が「明示的に承認していない購入」をどう紛争処理するか、不正検知の枠組み──これらは現行のクレジット決済の前提を完全に書き換える必要があり、日本では特に法整備の遅れが懸念されます。Bessemerが「派手ではないが基盤的な領域」として、信頼・責任・紛争解決のインフラ構築を投資対象に挙げているのは象徴的です。
まとめ──日本のEC事業者が今すぐ取るべき3つの行動
第一に、商品データの構造化を最優先課題として位置づけること。商品名・スペック・在庫・価格・返品ポリシーを、人間ではなく機械が解釈する前提で整理し直す作業が必須になります。第二に、リピート購入比率の高い商品カテゴリーから、定期購入・サブスクリプション設計を見直すこと。エージェントが最初に委任を始めるのはこの領域だからです。第三に、ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityといった主要LLM上で自社ブランドがどう表示されるかをモニタリングする習慣をつけること。これが「次世代のSEO」になります。
ブランド構築の主戦場が、Googleの検索結果ページからAIエージェントの推薦リストへと移行する転換期に、日本の中小EC事業者がいま準備するかどうかで、3年後の市場ポジションが決まります。
引用:https://www.bvp.com/atlas/agentic-commerce-the-rise-of-the-delegated-buyer
スラッグ:agentic-commerce-delegated-buyer-japan-ec-strategy
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あなたの入力: アジェんティックじゃなくてえージェンティックでは？
アジェんティックじゃなくてえージェンティックでは？
15:11
Claudeが返答しました: おっしゃる通りです。「Agentic」の発音は「エージェンティック」が正しいですね。失礼しました。
おっしゃる通りです。「Agentic」の発音は「エージェンティック」が正しいですね。失礼しました。
修正版を出します。
「買い物を代行するAIエージェント」時代が来る──Bessemerが描くエージェンティックコマースの全体像
金曜の朝、消費者のスマホに通知が届きます。「2週間ごとの食料品を再注文しました。今週フラグを立てた商品も追加し、配達は土曜14時に調整済みです。合計120.32ドル、AMEXに請求しました」。同時にブランド側のダッシュボードには「本日3,126件のエージェント注文を処理」と表示される──これがBessemer Venture Partnersが描く「エージェンティックコマース（代行型コマース）」の世界観です。まだ完全には到来していないものの、無視すれば致命的になるレベルで、すでに前兆は出始めています。日本のEC事業者にとっても、これは「数年後に考える話」ではなく「今期から備える話」になりつつあります。
エージェンティックコマースとは何か──日本市場の文脈で読み解く
エージェンティックコマースとは、人間が能動的にブラウジング・比較・購入する従来モデルから、AIエージェントが「発見→評価→購入→購入後の物流」までを代行するモデルへの転換を指します。理想的なエージェントは命令を実行するだけでなく、コンテキストを保持し、ユーザーの好み・予算・価値観を学習し、判断が本当に必要なときだけ人間をループに戻します。
完全な委任は、まず定型・反復購入から始まります。週次の食料品、サブスクの補充、定期発注など「注意を払う価値のない買い物」が真っ先にエージェントの領域に入っていきます。一方、車・旅行・新しいラップトップといった高関与購入は、当面は人間がループに残るものの、選択肢の比較・レビューの抽出・候補絞り込みはすでにAIが担い始めています。
日本市場に置き換えると、Amazon Japanの定期おトク便、楽天の頒布会、Yahoo!ショッピングのリピート購入が「エージェント委任化」する最初の領域です。実際、Deloitteの調査では、すでに小売事業者のリファラルトラフィックの15〜20%がAIチャットインターフェース経由になっており、これはまだ序章に過ぎないとされています（要確認：Deloitte調査）。
数字で見るインパクト──「2030年に1兆ドル超」の意味
McKinseyのリサーチによれば、米国B2C小売市場だけで2030年までに1兆ドル超がエージェント経由で動く可能性があり、グローバルでは3〜5兆ドル規模との予測もあります。Forbesによる今年の世界EC市場規模が約6兆ドルであることを踏まえると、わずか数年で全EC流通の半分以上がエージェント経由になり得る計算です（要確認：McKinsey、Forbes推計）。
この変化は、すでにインフラ整備の競争として顕在化しています。Stripeは「Machine Payments Protocol」と「Agentic Commerce Protocol（ACP）」を発表し、AIエージェントが他のサービスに直接支払いできる仕組みを構築。ShopifyとGoogleは「Universal Commerce Protocol」を共同開発し、外部アプリやエージェントがShopifyのチェックアウト体験を埋め込めるようにしています。Googleは「Agent Payment Protocol（AP2）」、Anthropicは「Model Context Protocol（MCP）」を提供し、エージェント間取引（A2A）の標準化も進行中です。
日本のEC事業者にとっての示唆は明確です。Shopifyを使っている店舗は、すでにこのインフラの恩恵を受ける側に立っています。一方、楽天やAmazon Japanへの依存度が高い事業者は、各プラットフォームがエージェント対応を進めるスピードに自社の収益が連動する構造になります。さらに重要なのが「ブランドのエージェント可読性（agent legibility）」です。構造化された商品データ、一貫したメタデータ、エージェントが解釈可能な価値提案──これらを持たない商品は、人間の検索結果に出ても、AIエージェントの推薦リストから漏れる時代が来ます。
今後の課題と独自見解──「広告で勝つ」から「データで勝つ」へ
Bessemerが提示する8つの予測のうち、日本のEC事業者にとって最も重い意味を持つのは次の3つです。第一に「広告がうまいブランドではなく、データがクリーンなブランドが勝つ」。第二に「エージェントが全てを瞬時に比較できる世界では、プレミアム価格は前提ではなく証明するもの」。第三に「消費者はブランドではなく、自分のエージェントに対して忠誠心を持つ」。
これは日本のEC運営の常識を根本から覆します。楽天で言えば、長年「タイトル詰め込み」「キャッチコピー演出」「サムネ装飾」で勝ってきた手法が、エージェント時代には逆効果になりかねません。AIエージェントが評価するのは、正確な在庫情報、透明な価格、返品率、納期遵守率といった「信号としての清潔さ」です。一方で、人間に向けたブランディングはむしろ高関与・初回購入の領域で重要度を増すため、ブランドは「エージェント向けの裏口」と「人間向けの表玄関」という二つの入口を同時に最適化する必要が出てきます。
懸念点も明確に存在します。エージェントが購入した商品の返品・保証・カスタマーサポートの責任所在、消費者が「明示的に承認していない購入」をどう紛争処理するか、不正検知の枠組み──これらは現行のクレジット決済の前提を完全に書き換える必要があり、日本では特に法整備の遅れが懸念されます。Bessemerが「派手ではないが基盤的な領域」として、信頼・責任・紛争解決のインフラ構築を投資対象に挙げているのは象徴的です。
まとめ──日本のEC事業者が今すぐ取るべき3つの行動
第一に、商品データの構造化を最優先課題として位置づけること。商品名・スペック・在庫・価格・返品ポリシーを、人間ではなく機械が解釈する前提で整理し直す作業が必須になります。第二に、リピート購入比率の高い商品カテゴリーから、定期購入・サブスクリプション設計を見直すこと。エージェントが最初に委任を始めるのはこの領域だからです。第三に、ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityといった主要LLM上で自社ブランドがどう表示されるかをモニタリングする習慣をつけること。これが「次世代のSEO」になります。
ブランド構築の主戦場が、Googleの検索結果ページからAIエージェントの推薦リストへと移行する転換期に、日本の中小EC事業者がいま準備するかどうかで、3年後の市場ポジションが決まります。
引用:https://www.bvp.com/atlas/agentic-commerce-the-rise-of-the-delegated-buyer
スラッグ:agentic-commerce-delegated-buyer-japan-ec-strategy
※うるチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴社のEC事業に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。 https://uruchikara.jp/contact/
株式会社オルセル代表取締役 / うるチカラ編集長。19年・5,000社以上のEC支援実績を持ち、楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング・Shopify・Shopee越境ECの実装ノウハウを保有。AI×ECに関する書籍を3冊執筆。「現場で使えるAI実装」を一次情報として発信しています。
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