2026年の新常識「見えない棚」: エージェントコマースが変える日用品ビジネスの勝機

長年にわたり、日用品企業はイノベーションとマーケティングを通じて成長を続けてきました。2026 年には、新しい機会が生まれます。それは、AI 型エージェントが買い物客に代わって商品の調査、検索、さらには購入を行う「目に見えない棚」です。Google Cloud のエージェント決済プロトコルにより、これが可能になります。

エージェント コマースへようこそ。ここでは、AI 型エージェントが購入者と販売者の両方のショッピング エクスペリエンス全体をサポートし、管理まで行います。従来のショッピング ジャーニーに代わる魅力的な方法で、物理的な棚に加え、目に見えないデジタルな棚を構築することで、ブランドや商品をまだ発見していない消費者を含め、より多くの消費者に届けます。

従来の商品パッケージでは、ブランドのストーリーを伝えるスペースが限られていました。エージェントの場合、そのような物理的な制限はありません。詳細な商品情報からインフルエンサーのおすすめやユーザー レビューまで、ブランド、およびその商品の購入を検討しているユーザーとのマッチングに必要なすべての情報を AI 型エージェントに提供できるようになりました。

見えない棚を理解する

ブランド力、物理的な在庫の有無、革新的なパッケージングは依然として重要です。しかし、買い物客は、商品の発見、選択肢の比較、価格交渉、購入の完了を代行する AI 型エージェントも利用するようになるでしょう。販売者側エージェントは、商品のおすすめのパーソナライズや在庫管理から、プロモーションの提供、取引の交渉、さらには消費者側エージェントとの取引まで、あらゆる処理を行うことになると考えられます。

Google では、この新しいコマース環境における主なインタラクション モデルとして、次の 2 つを想定しています。

消費者対販売者（C2M）: このモデルでは、消費者のパーソナル AI 型エージェントが、消費者に代わって販売者のエージェントとやり取りします。これこそが、最も効率的なパーソナル ショッピングの姿です。たとえば、ユーザーがエージェントに「良い保湿クリームを見つけるのに苦労している。敏感肌に合う化粧品をいくつか教えて」と指示するとします。ユーザーの好み、予算、ニーズに関する知識を備えた消費者側エージェントは、複数の販売者にわたり選択肢を評価します。マーケットプレイス エージェントとやり取りをして商品を見つけ、在庫エージェントに在庫を確認し、決済エージェントを介して購入を完了させます。

販売者間（M2M）: このモデルでは、日用品ブランドが自社の領域からユーザーを離脱させることなく、販売を続けられるように、自社の販売者側 AI 型エージェントが他社の販売者側エージェントとやり取りします。たとえば、ユーザーが小売業者のエージェントに、在庫切れの商品またはカタログにない商品の購入を依頼したとします。販売機会を逃す代わりに、小売業者のエージェントは他のエージェントとやり取りして商品を調達し、決済、発送までの取引を完了することで、顧客満足度を高めることができます。エージェントがコラボレーターとなり、ブランドはより多くの収益を獲得できます。

見えない棚に商品を並べる

2026 年、日用品企業のリーダーたちは、店舗の商品棚を閲覧し、オンラインで検索し、AI 型エージェントをパーソナル バイヤーとして使用する消費者を念頭に準備する必要があります。目標は、AI 型エージェントがブランドを見つけておすすめできるようにして、こうした消費者を獲得することです。つまり、エージェントと共有する商品データ（仕様、認証、属性）が、新しい価値あるマーケティング アセットになるのです。

商品データを新しいパッケージとして扱う: 従来のショッピング環境では、魅力的なパッケージが成功につながります。エージェント コマースでは、優れた商品データが成功につながります。たとえば、商品にサステナブルなパッケージを使用している場合、「検証済みのサステナブルなパッケージ」を検索する AI 型エージェントは、その情報が構造化されてタグ付けされていない限り、その商品を見つけることができません。Google Cloud の「カタログとコンテンツの充実」により、日用品企業は高度な ML とコンピュータ ビジョンを適用して、商品データを自動タグ付けし、分類し、さらに信頼性の高い属性データの付与で商品を強化することし、小売店のエージェントはそれを読み取り、優先できるようになります。

検索エンジン最適化（SEO）から生成エンジン最適化（GEO）に移行する: ブランドが消費者への直販を行っていない場合、SEO だけに頼ることはできません。2 段階の戦略が必要です。Gemini Enterprise を使用して、ブランドに対する感情、消費者の関心、トレンドに関する最新のトレンド データを分析したうえで、それらのトレンドを活用してコンテンツを作成し、エージェントに最適化されるよう、メッセージングを微調整します。AI 型エージェントが、個々の買い物客の希望に直接応えるメッセージを使って、商品を見つけ、おすすめできるようにします。

エージェント間コマースに備える: B2B 調達から自動化された取引に移行すると、企業には代理で交渉できるデジタル エージェントが必要になります。AI 型エージェントは、人間の指示を待つことなく、在庫に関する問い合わせにリアルタイムで回答したり、プロモーション価格の調整を承認したりできます。Google Cloud の Vertex AI Agent Builder を使用すると、複雑なタスクを自律的に管理するエージェントをデプロイできます。また、Agent-to-Agent（A2A）プロトコルを使用すると、これらのエージェントが小売業者や消費者のエージェントと安全にやり取りするために必要な標準化されたフレームワークを通して、取引が円滑に行われるようになります。

あらゆる棚で成功する

日用品企業のリーダーたちは、従来のアプローチとエージェント型のアプローチを組み合わせることで、次のことを実現できます。

• 視認性の向上: エージェント向けにデータを構造化することで、AI アシスタントが「健康」、「サステナブル」、「保湿」などの購入意向の強いクエリを実行したときに、自社のブランドが最初に表示されるようになります。

• 利益率の維持: 交渉とサプライ チェーンの対応を自動化することで、運用コストを削減できます。

• 販売数の増加: データの相互運用性により、販売者間のやり取りを通じて、あらゆる場所のあらゆる棚に即座に商品を用意できます。

Google Cloud は、この移行におけるパートナーです。あらゆる棚でブランドを可視化するためのインテリジェンス、プロトコル、インフラストラクチャを提供します。まずは、CPG ソリューションの詳細をご確認ください。

※この投稿は米国時間 2026 年 1 月 10 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

-日用消費財、グローバル ストラテジック インダストリー担当 Sonia Fife