エージェント型コマース市場、2035年に300億米ドルへ拡大、CAGR 40.5％、自律型AIによる購買プロセスの革新とEC市場の成長を加速

エージェント型コマース市場（Agentic Commerce Market）**は、2025年の10億米ドルから2035年には300億米ドルに達すると予測されており、2026年から2035年の予測期間において年平均成長率（CAGR）40.5％という高い成長が見込まれています。この市場拡大は、単なる電子商取引（EC）の高度化ではなく、消費者と企業の購買行動そのものが変化する重要な転換点を示しています。従来のECでは、利用者が商品を検索し、価格やレビューを比較し、購入を判断する必要がありました。しかし、生成AIと自律型AIエージェントの進化によって、消費者が希望する条件や予算、購入目的を伝えるだけで、AIが候補商品の選定、比較、推奨、購入手続きまでを支援する仕組みが現実味を帯びています。特に、購買プロセスの効率化、パーソナライズされた商品提案、リアルタイムの価格比較、企業の販売業務自動化に対する需要が市場の成長を後押しすると考えられます。今後、競争優位性を左右するのは商品の品ぞろえや価格だけではなく、AIエージェントが商品情報を正確に理解し、利用者の購買条件に適合する商品を選択できるデジタル環境を構築できるかどうかになるでしょう。

エージェント型コマースとは、エージェント決済インフラ、エージェントが読み取れるカタログ、および販売業者向けプロトコルに支えられ、AIエージェントがユーザーに代わって商品とサービスを発見、評価、購入することを可能にする仕組みです。この市場には、エージェント型コマースのプラットフォーム、プロトコル、および実現支援サービスが含まれます。従来の電子商取引と人間による決済処理は対象外となります。

エージェント型コマース市場の主な成長要因は、調達、ソーシング、購買、サプライチェーン管理の各分野において、AI駆動型の自動化が企業で広く導入されていることです。企業では、単なる推奨にとどまらず、サプライヤーの特定、製品と価格の比較、見積依頼書の作成、サプライヤー情報の評価、発注書の作成、納品の監視、例外事項のエスカレーションなど、多段階にわたる商業活動を遂行できるAIエージェントの導入がますます進んでいます。調達チームがコスト圧力の高まり、供給の混乱、データの断片化、熟練人材の不足といった課題に直面している中、この変化は特に重要です。

エージェント型コマースが注目される最大の理由は、消費者の購買体験を「検索中心」から「目的達成中心」へと変革する可能性にあります。従来のオンラインショッピングでは、消費者が複数のECサイトを訪問し、商品の仕様、価格、配送条件、返品規定、利用者評価などを個別に確認する必要がありました。一方、AIエージェントを活用した購買環境では、「予算内で性能の高いノートパソコンを購入したい」「家族旅行に必要な商品をまとめて手配したい」といった自然言語による指示を起点として、複数の条件を踏まえた商品探索や比較を自動化できます。さらに、消費者が事前に設定した条件と権限の範囲内で、注文や決済まで実行する仕組みも発展しつつあります。この変化は、購入までに必要な時間や情報収集の負担を削減するだけでなく、商品選択の精度向上にもつながる可能性があります。ただし、AIによる推奨の透明性、誤購入への対応、利用者の最終承認、個人情報の適切な管理などが普及の前提となります。企業にとっては、消費者がECサイトを直接訪問しない購買経路の拡大を想定し、従来の検索エンジン最適化（SEO）に加えて、AIが商品を発見・評価しやすい情報設計を進めることが重要になります。

エージェント型コマースの普及は、ECプラットフォーム、小売企業、ブランドメーカーの競争構造にも大きな影響を与えると考えられます。従来のデジタル販売戦略では、検索結果での上位表示、広告出稿、ECサイトの使いやすさ、顧客レビューなどが購買意思決定を左右してきました。しかし、AIエージェントが商品を比較・推奨する環境では、価格、在庫、配送予定、製品仕様、保証条件などの情報が、機械によって正確に読み取れる形で提供されているかが重要になります。例えば、商品説明が充実していても、仕様情報が統一されていなかったり、在庫情報が更新されていなかったりする場合、AIによる比較や選定において不利になる可能性があります。また、消費者がAIを介して商品を購入する機会が増えれば、ブランドと顧客の直接的な接点が減少し、顧客データの取得やロイヤルティ形成にも新たな課題が生じます。そのため、小売企業には、商品データの標準化、API連携、リアルタイム在庫管理、AI向けの商品情報最適化などへの投資が求められるでしょう。ブランドメーカーにとっても、従来の広告露出だけに依存せず、AIが評価できる客観的な商品価値を明確に提示することが競争力の源泉となります。

エージェント型システムは、調達プラットフォームをERP、サプライヤー管理、在庫、物流、財務システムと連携させることで価値を創出しており、これによりエージェントはリアルタイムの情報にアクセスし、従来は分断されていたワークフロー全体にわたってアクションを実行できるようになります。従業員が複数のシステムを手作業で検索し、各ステップを調整する必要がなく、AIエージェントが需要、サプライヤーの供給状況、価格、在庫水準、納期、契約要件を継続的に評価し、あらかじめ定義された管理枠内で次のアクションを提案または実行します。デロイトは、需要分析、動的な在庫管理、フルフィルメント、物流、調達、サプライヤーとの交渉などのユースケースを挙げています。

こうした機能の導入は、より迅速で回復力のあるサプライチェーンへのニーズによっても加速されています。地政学的混乱、需要の変動、サプライヤーリスク、輸送の遅延、規制要件などにより、定期的かつ手動による調達決定の有効性は低下しています。エージェント型システムは、サプライチェーンの状況を継続的に監視し、潜在的な混乱を特定し、代替案を評価し、是正措置を開始することで、企業がよりリアルタイムに近い形で対応できるようにします。

主要市場のハイライト

• 市場規模は2025年に10億米ドルに達し、2035年までに300億米ドルに達すると予測されており、2026年から2035年にかけて年平均成長率（CAGR）40.5％を記録する見込みです。製品とサービスを発見、評価、購入できるAIエージェントの採用拡大により、従来のEコマースから自律型取引への移行が加速しています。

• 2025年は金融サービスおよび決済分野が市場を独占します：

銀行、フィンテック企業、決済プロバイダーが、エージェント対応の認証、決済オーケストレーション、プログラム可能な支出管理、および自動取引機能の開発を加速させた結果、金融サービスおよび決済セグメントが市場をリードしました。これらの技術により、AIエージェントはあらかじめ定義された権限の範囲内で金融活動を実行できるようになります。

• エージェントネイティブなインフラとB2Bコマースが大きな機会をもたらす：

エージェント向け決済インフラ、相互運用可能なコマースプロトコル、機械可読カタログ、セキュアな認証、およびプログラム可能な決済認証情報の開発が、新たな成長機会を生み出しています。調達、サプライヤーの発見、在庫補充、旅行予約、ソフトウェア購入などのB2Bアプリケーションは、商取引における自律型AIエージェントの役割をさらに拡大させる可能性があります。

• OpenAI

• Salesforce, Inc.

• Mastercard

• Google LLC

• Artisan AI Inc.

• TENEO.AI

• Stripe, Inc.

• Verofax

• Uniphore

• その他の主要なプレイヤー

エージェント型コマース市場の持続的な成長には、AIによる商品推薦技術だけでなく、安全な決済と取引実行を可能にする金融インフラの整備が欠かせません。従来のオンライン決済は、人間が購入内容を確認し、決済手続きを承認することを基本として設計されてきました。しかし、自律型AIエージェントが利用者に代わって購入を実行する場合、誰が取引を指示したのか、AIにどの範囲まで権限が与えられているのか、取引内容が利用者の意図に沿っているのかを検証する仕組みが必要になります。特に、決済事業者、金融機関、ECプラットフォーム、AI開発企業の間では、エージェントの識別、支出上限の設定、取引承認、異常検知、返金処理などを統合する技術的な取り組みが重要になるでしょう。また、AIが複数の販売事業者を横断して商品を購入する場合には、決済情報を安全に取り扱うトークン化技術や、不正取引を防止するリスク管理機能の高度化も求められます。こうした取引基盤が整備されれば、消費者向けECだけでなく、定期購入、企業間調達、旅行予約、各種サービス契約などにも活用範囲が広がる可能性があります。決済事業者にとって、エージェント型コマースは新しい取引経路に対応するための技術革新と事業機会の両方を意味しています。

エージェント型コマースの可能性は、一般消費者向けのオンラインショッピングにとどまりません。製造業、流通業、医療機関、物流企業などが行う企業間取引（B2B）においても、AIエージェントを活用した調達プロセスの高度化が期待されています。企業の購買担当者は、複数の仕入先から見積もりを取得し、価格、品質、納期、契約条件、供給リスクなどを比較したうえで発注先を決定します。こうした業務にAIエージェントを導入することで、購買条件に合致するサプライヤーの抽出、見積内容の比較、在庫状況の確認、発注書の作成などを効率化できる可能性があります。例えば、製造企業が生産計画に基づいて必要な部品を調達する場合、AIが在庫水準や納期を確認し、承認された購買方針の範囲内で発注候補を提示する仕組みが考えられます。さらに、ERP、調達管理システム、在庫管理システムとの連携が進めば、需要変動に応じた購買判断の迅速化にもつながるでしょう。ただし、B2B取引では契約条件、取引先審査、品質保証、社内承認などが複雑であるため、全面的な自動化よりも、人間の監督を維持した段階的な導入が現実的です。企業は業務効率だけでなく、監査可能性や調達ガバナンスも重視する必要があります。

• プラットフォーム／インフラ

o エージェントの決済基盤

o エージェントのプロトコル／API

o カタログおよびディスカバリー

• サービス

• エージェント支援型（人間による承認）

• 完全自律型

• B2C

• B2B

• 小売とショッピング

• 旅行と予約

• 金融サービス

• サブスクリプションと更新

• 加盟店と小売業者

• 決済ネットワーク、マーケットプレイス

日本市場においても、エージェント型コマースは企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進する技術として重要性を増す可能性があります。日本の小売業やサービス業では、人手不足への対応、業務効率化、顧客対応の高度化が経営上の課題となっており、AIによる購買支援や業務自動化は有力な選択肢の一つです。特に、EC事業者は、商品検索、顧客問い合わせ、購入提案、注文管理などを連携させることで、顧客体験の向上と運営負担の軽減を両立できる可能性があります。また、日本の製造業や商社においては、多数の部品や資材を扱う調達業務の効率化、サプライヤー比較、海外取引に伴う情報整理などへの応用も考えられます。一方、日本市場での普及には、日本語の商品情報への対応、既存の基幹システムとの接続、個人情報保護、取引に関する法令への適合、利用者の信頼確保が不可欠です。特に、購入権限をAIへ委ねることに慎重な企業や消費者に対しては、承認手順の明確化と取引履歴の可視化が重要になります。日本企業は、AI技術の導入そのものを目的とするのではなく、購買プロセスのどの段階で付加価値を生み出せるかを見極め、既存の顧客基盤や業務システムと統合する戦略を検討すべきでしょう。

エージェント型コマース市場には大きな成長余地がある一方、その普及速度は技術的な信頼性と制度的な整備に左右されます。重要な課題の一つは、AIエージェントによる判断の正確性です。商品情報が不完全な場合や、AIが利用者の意図を誤って解釈した場合には、不適切な商品選定や意図しない購入が発生するおそれがあります。また、AIエージェントが外部のECサイトや商品情報を参照する仕組みでは、悪意のある情報によってAIの動作が誘導されるリスクにも注意が必要です。加えて、消費者の購買履歴、決済情報、配送先住所などを扱うため、プライバシー保護とサイバーセキュリティ対策は事業者にとって重要な経営課題となります。取引が自動化されるほど、誤発注、返品、返金、契約上の責任を誰が負うのかという問題も複雑化します。さらに、異なるAIシステム、販売プラットフォーム、決済サービスが円滑に連携するためには、相互運用性を確保する技術標準の整備が必要です。市場参加企業は、成長機会を追求する一方で、利用者による承認、取引ログの保存、アクセス権限の制限、異常時の停止機能などを組み込んだ設計を進めることが求められます。安全性と利便性を両立できる企業が、長期的な信頼を獲得する可能性が高いでしょう。

• アメリカ

• カナダ

• メキシコ

• 西ヨーロッパ

• イギリス

• ドイツ

• フランス

• イタリア

• スペイン

• その地の西ヨーロッパ

• 東ヨーロッパ

• ポーランド

• ロシア

• その地の東ヨーロッパ

• 中国

• インド

• 日本

• オーストラリアおよびニュージーランド

• 韓国

• ASEAN

• その他のアジア太平洋

• サウジアラビア

• 南アフリカ

• UAE

• その他のMEA

• アルゼンチン

• ブラジル

• その他の南アメリカ

2035年に向けて、エージェント型コマース市場は、AI技術、電子商取引、デジタル決済、企業向け業務システムが融合する成長領域として発展することが期待されます。2025年の10億米ドルから2035年の300億米ドルへの市場拡大予測は、AIが購買活動を支援する補助的なツールから、商品探索、比較、取引実行を担う重要なデジタル基盤へと進化する可能性を示しています。今後、EC事業者にとってはAIエージェントとの連携を前提とした商品情報管理や販売経路の整備が重要となり、メーカーには製品仕様、価格、品質、供給条件を機械可読な形で提供する能力が求められるでしょう。金融機関や決済事業者には、安全な自動取引を支える認証・決済サービスの開発機会が生まれ、企業向けソフトウェア事業者には調達・在庫・販売管理を横断するAI連携機能の需要が広がる可能性があります。一方、企業経営者や投資家は、高い市場成長率だけでなく、実際の導入効果、収益化の仕組み、規制対応、顧客の受容性、技術標準の進展を総合的に評価する必要があります。エージェント型コマースの本質は、単に購入手続きを自動化することではありません。消費者と企業が何を、どの条件で、誰から購入するかという意思決定の仕組みを再構築することにあります。AIが購買の新たな窓口となる時代に備え、企業が今から商品データ、決済基盤、顧客接点、社内ガバナンスへの投資を進められるかどうかが、将来のデジタル市場における競争力を左右する重要な要素となるでしょう。

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