プレスリリース配信元：Appier
AI主導の購買行動で、認知され、求められ、選ばれるブランドであり続けるためにはオムニチャネルの顧客情報とリアルタイムの意思決定を組み合わせることが必要
Appier Group株式会社 (エイピア、本社: 東京都港区、代表取締役CEO: チハン・ユー、東証プライム: 4180、以下Appier) は、AIエージェント・コマース時代に向けたデュアル・マーケティング戦略を提唱します。AIが質問への回答から自律的なタスク実行へと進化する中、AIは商品発見、レコメンデーションの比較検討、購入手続きにいたるまで、消費者の購買行動全体において能動的な役割を担いつつあります。小売事業者にとっての課題は、もはや単に消費者の関心を引くことにとどまらず、AIエージェントが購買判断への影響力を強める中で、自社ブランドが認知され、正しく理解され、最終的に選ばれ続けることを確保することにあります。
AIネイティブのAgentic AI as a Service（AaaS）企業であるAppierは、AIエージェント・コマースが消費者の商品発見・購入のあり方を根本的に変えつつあると考えています。競争力を維持するためには、企業はAIエージェント、オムニチャネルの顧客情報、リアルタイムの意思決定を組み合わせ、顧客の意図をより深く理解し、小売事業の次世代において持続的な成長を実現する必要があります。
検索からAI支援型購買へ：ハイブリッド・カスタマージャーニーの台頭
AI主導の検索と自律型AIエージェントは、商品発見の起点そのものを再定義しつつあります。これまで、消費者はまずウェブ検索をおこない、広告、ブランドのウェブサイトを経て、購入にいたるという流れをたどっていました。ブランド側はトラフィック、ファーストパーティの顧客データ、顧客との関係性を自ら管理することができました。しかし現在、消費者は「何を買うべきか」ではなく、AIに対して「どうすればこのタスクを達成できるか」を尋ねる方向へとシフトしてきています。
個人の状況・予算・好みに基づいてパーソナライズされたレコメンデーションをAIシステムが生成した上で、消費者を再度、ブランドのウェブサイトや実店舗へ誘導し、購入を完了させるケースが増えています。商品の発見・比較検討・購入という各段階が複数の接点に分散する中で、ブランドは顧客の購買行動のあらゆる段階において、認識されやすさ、理解されやすさ、選ばれやすさを確保しなければなりません。
マッキンゼーによると、50%の消費者がすでに買い物の過程でAI検索を利用しており、44%が商品情報の主要な情報源としてAIを挙げ、従来の検索エンジン（31%）を上回っています。また、モルガン・スタンレー・リサーチの推計では、AIエージェント主導のコマースは2026年時点で小売取引全体の約1%にとどまるものの、今後5年以内に10％～20％まで成長する可能性があると推計しています。
AIエージェントが商品比較や購入判断を担う機会が増えるにつれ、消費者が自社のオウンドメディアに戻ってこなくなれば、ブランドはファーストパーティの行動データや将来のリマーケティング機会を失うリスクに直面します。これに備えるため、ブランドはファーストパーティデータ資産と顧客インテント・インテリジェンスを強化するとともに、AIエージェントが自社の商品・サービス・ブランド価値を正確に理解できるようにしておく必要があります。
マーケティングは「デュアル戦略」の時代へ
AIエージェント・コマースが人間とAIエージェントの双方が関与するハイブリッドな顧客体験を生み出す中、Appierは小売事業者に対しデュアル・マーケティング戦略の採用を推奨しています。ブランドは、消費者に向けたストーリー設計、魅力的なクリエイティブ、記憶に残るブランド体験への投資を継続する一方で、商品メタデータ、FAQ、仕様、在庫情報、レビュー、コンバージョンシグナルといった構造化されたAIが読むことのできるコンテンツを最適化し、AIエージェントが自社の商品を正確に理解・評価・推奨できるようにする必要があります。
マーケティングが「アテンション・エコノミー」から「インテント・エコノミー」へと移行する中、成功の鍵は人間とAIエージェントの双方に向けたコンテンツ最適化にかかっています。購買サイクルが従来の7～14日間から、わずか1時間～3日間へと短縮される中、ブランドは、購買意欲が失われる前にファーストパーティデータをリアルタイムで活用し、顧客インサイトを意思決定へとつなげていく必要があります。
パーソナライゼーション、LTV、データ統合が引き続き小売業界最大の課題
小売マーケターは依然として、大規模なパーソナライズ体験の提供、継続購入による顧客生涯価値（LTV）の向上、オンラインとオフラインの顧客データ統合という3つの大きな課題に直面しています。
多くの企業がCRMやCDPソリューションを導入しているものの、顧客データはウェブサイト、モバイルアプリ、SNS、POSシステム、ECプラットフォーム、実店舗などに分散したままとなっており、リアルタイムでのパーソナライゼーションを制約しています。
Appierの自律型AIプラットフォームは、ブランドが顧客データを自ら保有し、活用し、継続的に価値を引き出せるようにする統合データ基盤によってこの課題に対応します。カスタマー・データ・プラットフォーム、マーケティング・オートメーション・プラットフォーム、会話型AIプラットフォームにまたがる共通データ基盤の上に構築されたAppierのAIエージェントは、顧客情報を単一の意思決定エンジンへと統合し、オーディエンス分析、ジャーニー・オーケストレーション、予算計画、クリエイティブ生成、A/Bテスト最適化を一つのワークフローの中でシームレスに行うことを可能にします。
さらに、「データ品質ブースター」は、ばらばらになっている情報を標準化されたビジネス視点でのわかりやすい情報へと変換することでデータの品質を向上させ、データの不整合とAIのハルシネーション（誤情報生成）リスクを低減します。これにより、マーケターはITサポートに大きく依存することなく、自然言語を用いてオーディエンスの構築、キャンペーンの実施、カスタマージャーニーの構築が可能となります。
自律型AIの価値：リアルタイムで学び、記憶し、行動する
エンタープライズグレードの自律型AIには、リアルタイムでの学習、リアルタイムでの記憶、リアルタイムでの行動という3つの中核的な能力が不可欠です。顧客の意図を継続的に把握し、顧客プロファイル・売上実績・キャンペーン履歴・ブランドナレッジについての共通理解を維持し、次に取るべき最適なマーケティングアクションを能動的に提案することで、AIはブランドが大規模なパーソナライズ・エンゲージメントを実現することを可能にします。
パーソナライズされたマーケティングにおいては、AIはオフサイトの行動シグナル、過去のキャンペーン実績、ブランドガイドライン、チャネルごとのフォーマットを組み合わせることで、購入可能性が高い顧客を特定し、パーソナライズされたメッセージング、クリエイティブ素材、カスタマージャーニーを自動生成することができます。また、顧客生涯価値を最大化するため、会話型AIショッピングアシスタントは、商品発見から購入完了まで顧客をガイドしながら、あらゆる接点を今後のパーソナライゼーションとリマーケティングに活用できる貴重なファーストパーティシグナルへと変換します。
小売事業者がAIエージェント・コマース時代に備えるにあたり、Appierは、オンラインとオフラインの顧客データを統合すること、リアルタイムの意思決定インテリジェンスを確立すること、そして長期的な顧客関係を築く上で欠かせない人間ならではの体験を維持すること、という3つの優先事項を提言しています。反復的で購買意欲の高いやり取りをAIエージェントに任せることで、マーケターはブランドストーリー設計、顧客エンゲージメント、複雑な意思決定といったより高付加価値な業務に注力できるようになり、あらゆる顧客接点を長期的な事業成長へとつなげることが可能となります。
Appierについて
Appier（東証プライム：4180）は、『AIをもっとシンプルに』というビジョンのもと、2012年にAIネイティブ企業として設立されました。Appierの「広告クラウド」「パーソナライゼーションクラウド」「データクラウド」は、リアルタイムに思考し、自ら最適解を導く高度な自律型AIが搭載された「自律型AIサービス（AaaS: Agentic AI as a Service）」を通して、最先端の広告・マーケティング技術を提供しています。AIをビジネス成果（ROI）に直結させることで、顧客企業の成長を支援しており、現在、アジア太平洋地域、米国、欧州に17の拠点を構えグローバルで事業を展開しています。東京証券取引所プライム上場（IR情報）
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