リリースからわずか13日後、MetaのAIアシスタント「Muse」は、ChatGPT、Gemini、Claudeを抑えて、米国App Storeの無料アプリランキングで1位を獲得した。 リリースから40日目には、米国でのダウンロード数が1,020万件に達した。JPモルガンのアナリストは、MuseがChatGPT以来、最も広く利用される消費者向けAIアプリになる可能性を秘めていると指摘し、9月21日にはMetaの株価が1日で11％以上急騰した。
しかし、この話題が盛り上がり始めてから2週間も経たないうちに、ある大手企業がその門を閉ざした。Amazonが「Muse」の利用をブロックした一方で、別の主要なECプラットフォームは「Muse」への決済機能開放を決定した。これはオンラインストアの出品者にとって何を意味し、どのように備えるべきだろうか？ ここでは3つの観点から考察していく。
Museはチャットボットとどう違うのか？
この二極化を理解するには、Museが実際に何であるかを把握することが役立ちます。MetaはMuseを、すべての人向けに構築されたパーソナルAIエージェントと位置付けています。チャットボットとは異なり、単に質問に答えるだけではありません。ブラウザを開いたり、メールを送信したり、フォームに入力したり、航空券を予約したりと、ユーザーのために様々な作業を実行します。これにはショッピングや注文も含まれます。 Museは独自のブラウザを備えたクラウドベースの仮想マシン上で動作するため、ユーザーがアプリを閉じた後もタスクは継続して実行されます。これにMetaの膨大なユーザー基盤が加われば、なぜこれほど急速に普及したのかは容易に理解できるでしょう。
また、MuseはMetaのソーシャルネットワークも活用しています。Facebook、Instagram、WhatsAppで長年にわたり蓄積された興味、活動、つながりが、その「ソーシャルレーダー」として機能します。一般的なAIアシスタントと比べ、ユーザーが何を買いたいのかを的確に把握し、より迅速に購入できるようサポートします。
なぜAmazonはMuseをブロックした一方で、別のプラットフォームは受け入れられたのか？
同じエージェントが、2つの企業から正反対の反応を受けたのです。
9月20日、AmazonはMuseのブロックを開始した。ユーザーがMuseを通じてAmazonの商品を購入しようとすると、ポップアップが表示され、「このアクセスは未承認のAIエージェントによるものであり、Amazonの利用規約に違反している」と告げられる。
Amazonは3つの理由を挙げた。Museは承認されていなかったこと、AIであることを明示していなかったこと、そしてAmazonが顧客の認証情報を懸念していたことだ。Metaの反論は、Museにはユーザーのパスワードや支払い方法を見ることはできないというものだ。
アナリストたちは、広告に関連するより根本的な理由があると見ている。 アマゾンの広告収入は2025年に686億ドルに達したが、この事業はユーザーがサイトを閲覧することに依存している。ユーザーは検索を行い、スポンサー付き商品をスクロールして通り過ぎ、アルゴリズムによって誘導される。一方、エージェントはサイトを閲覧しない。エージェントはユーザーが求めるものを見つけ、そのまま購入手続きに進むため、広告が表示される機会が少なくなる。
別の主要なECプラットフォームは、これとは逆の道を選んだ。Museがリリースされた当日、同社はMetaをAI販売チャネルとして追加した。9月21日、両社は、Museが同プラットフォーム上のストアにおいて、ウォレット決済を通じてチェックアウトをサポートすることを発表した。これにより、ユーザーは会話画面内で直接支払いができるようになる。
それぞれの選択は、各社のビジネスモデルに基づいています。Amazonは独自のストアフロント、レコメンデーション、広告を運営しているため、それらを迂回する外部エージェントは、Amazonへの入り口も迂回することになります。一方、独立系店舗向けに構築されたプラットフォームは、トラフィックの流入元よりも、取引がどこで完了するかを重視します。
オンラインストアの出品者は、AIが推奨するトラフィックをどのように獲得すればよいのでしょうか？
この論理はオンラインストアの売り手にも当てはまるため、次の疑問は「それに対して何ができるか」ということになる。
AIエージェントの時代において、エントリーポイントは再配分されつつあります。競争はもはや、検索順位や広告枠だけにとどまりません。AIが誰を呼び出し、誰を推薦できるかという点も重要な要素となっているのです。 いかなるプロトコルにも接続していなくても、扉は閉ざされてはいません。Forkastのレポートによると、Museには3つのチェックアウト経路があります。それらは、同プラットフォームのウォレットチェックアウト、Stripe Link、そしてフォールバックとしてWebページを直接操作する組み込みブラウザです。つまり、オンラインストアは本来、エージェントのリーチ範囲内にあるのです。
ただし、AIがあなたを「読み取れる」必要があるという点が課題です。GEO（生成型エンジン最適化）は、まさにこの問題を解決するために存在します。従来のSEOは、検索エンジンでの順位争いでした。一方、GEOは、AIがあなたを理解し、ユーザーのために商品を検索し、選択肢を比較し、意思決定を行う際に、あなたを選べるように支援することを目的としています。 AIはこうした判断を、多くの場合、数秒以内に行います。ページ情報を読み取り、仕様、価格、レビュー、配送条件を比較します。商品の仕様、サイズ表、配送・返品ポリシー、ブランドのストーリーは、もはや人間だけのために書かれるものではありません。それらはAIの意思決定の材料にもなるのです。
もう一つのメリットがあります。このトラフィックは入札によって購入されるものではありません。AIのレコメンデーションから生まれるものです。買い物客は購入意図を持って訪れるため、コンバージョンに至るまでの道のりは短くなる傾向があります。トラフィックコストを常に懸念しているオンラインストアにとって、これは早期に準備しておく価値のある新たな入り口です。
この波に乗るために、既存のストアでまず3つのことから始めましょう。
AIが一度の読み取りで情報を把握できるよう、商品詳細を充実させる
タイトル、仕様、素材、使用例、サイズ表をすべて詳細に記述してください。そうすれば、AIが一度の処理ですべての情報を抽出でき、情報が不足しているために商品がスキップされることもなくなります。
商品数が多い場合、手作業でこれらを入力するには時間がかかります。そこで、管理画面に組み込まれたEC向けAIアシスタント「ShoplazzaAthena」に任せてみましょう。商品画像、リンク、またはExcelシートを送信するだけで、タイトル、説明文、タグ、SEO情報を生成し、商品をまとめて作成します。まずプレビューカードが表示されます。 価格、素材、サイズ、在庫といった重要な詳細については、適用する前に実際の商品データと照らし合わせて確認することをお勧めします。すでに掲載されている商品で、詳細情報の追加や形式の統一が必要な場合も、Athenaに一括編集を依頼できます。
明確なページコンテンツと配送・返品ポリシーを作成する
商品ページ、FAQ、配送・返品ポリシーは、AIが読み取れるよう、明確な構造で記述する必要があります。AIはフルフィルメントの適切さも評価の対象にすることがよくあります。配送ルールや送料無料の条件が曖昧だと、AIがあなたのストアが適しているかどうかを判断しにくくなります。
この部分についても、Athenaに直接指示することができます。Athenaは既存の配送プランを参照し、配送料や送料無料の条件を一度に更新できます。また、会話を通じて配送エリアや配送プランを作成することも可能で、確認するとすぐに反映されます。 構造化データや画像のALTテキストの自動生成など、Shoplazzaに組み込まれたSEO機能も、機械がページを読み取りやすくします。
AIが引用できるブランドプロフィールを構築する
ブランドのストーリー、メディアでの報道、専門家によるコンテンツを、ウェブ全体で一貫性を持たせましょう。AIが裏付けとなる証拠を探す際、こうした情報を通じてあなたの信頼性を判断します。これを構築するには時間がかかりますが、最初のステップはシンプルに始められます。ウェブサイトのブランド説明を、外部プラットフォームでの記述と一致させましょう。
これら3つの作業が完了すれば、データインサイトから次のアクションが明らかになります。Athena Skillsは 、数十万ものオンラインストアの運営実績を、直接活用できる診断ツールに変換します。その一つである 「チェックアウトコンバージョン診断」は、同じ国および注文金額帯における業界ベンチマークと貴店のデータを比較し、購入者がチェックアウトのどの段階で離脱しているかを特定します。 まず、Shoplazza Paymentsを有効にする必要があります。AI経由で発生した注文も、最終的にはチェックアウトで完了させる必要があるため、この手順は早めに確認しておく価値があります。これらをすべて行うからといって、SEOを一からやり直す必要はありません。作業の大部分は、すでに持っている商品情報やページ情報をより完全かつ明確なものにすることです。
AIショッピング時代の到来に備える
Shoplazzaは、この「エージェント型コマース」の潮流の一翼を担っています。今年、Shoplazzaはタスクを細分化し、店舗構築、ビジュアルコンテンツ、マーケティング、顧客維持を調整するAIエージェント「Athena」をリリースしました。 「Athena Skills」は、65万人以上の販売者の運営ノウハウを、AIが呼び出せる機能へと変換します。ストアそのものが「AI対応」の資産となりつつあります。
Amazonの障壁はエージェントを止めることはできません。それはただ一つ、エントリーポイントがシフトしつつあることを示しているに過ぎません。AIが真っ先に呼び出せるようストアを準備した販売者が、真っ先に最初の顧客にリーチすることになるでしょう。
AIを活用したオンラインストア運営に関するよくある質問
Q: MuseはShoplazzaのAthena AIエージェントとどう違うのですか？
両者は購入プロセスの対極に位置しています。MuseはMetaのパーソナルAIエージェントです。店舗を閲覧し、選択肢を比較し、買い物客に代わって注文を行うため、買い手のために機能します。 一方、AthenaはShoplazzaの管理画面内に組み込まれたAI運用エージェントです。これは販売者のために機能し、商品の作成、配送設定、注文の照会、データ分析を支援します。一方は購入を、もう一方は販売を担当します。販売者がAthenaを使用して商品情報や配送ルールを整理しておけば、MuseのようなAIが店舗情報を読み取り、商品を選定しやすくなります。
Q: AIを使って商品を一括登録し、AIが詳細情報を確実に読み取れるようにするにはどうすればよいですか？
AIが買い物客のために商品を選ぶ際、ページ上のタイトル、仕様、素材、サイズ表などの情報を頼りにします。情報が不足している商品は、選択対象から外されがちです。商品数が少ない場合は手作業で情報を補完することも可能ですが、数が多いと対応が困難になります。そこで役立つのが、AIによる一括商品登録機能です。 Athenaに商品画像、リンク、またはExcelやCSVファイルを送信するだけで、タイトル、説明文、タグ、SEO情報、価格の提案を生成し、商品を一括で作成します。作成前にプレビューカードが表示されます。価格、素材、重量、サイズ、在庫状況を実際の商品データと一つずつ照合してから、適用してください。
Q: AIがフルフィルメントを比較する際、送料や送料無料の閾値はどのように設定すべきですか？
AIが価格を比較して判断を行う際、配送料と送料無料の閾値は、フルフィルメント能力を示す重要な指標となります。これらが曖昧だと、AIがあなたのストアが適しているかどうかを判断しにくくなります。 AIを使って配送や配送プランを設定するには、Athenaに希望を伝えるだけです。Athenaは既存の配送プランを参照し、配送料や送料無料の閾値を一括で更新できます。また、会話を通じて配送エリアや配送プランを作成することも可能です。これには、代金引換の対応可否や、価格が定額、注文金額、重量、数量のいずれに基づいて設定されるかといった設定も含まれます。
Q: Athenaに商品や配送を一括処理させると、稼働中のストアに影響はありますか？
いいえ。作成、編集、削除といった重要な操作については、Athenaはまずプレビューを表示し、確認後にのみ操作を実行します。そのため、一括変更を行う前に、具体的に何が変更されるかを確認した上で、適用するかどうかを判断できます。
