Agentic Commerce Monthly 2026年9月号(創刊号)

巻頭言 9月をどう見たか

9月8日、Meta が米国で「Muse」の提供を始めました。「こんな物がほしい」と頼むと、AI が商品を探して買うところまで進めてくれるサービスです。このように人に代わって判断し、動く AI をエージェントと呼びます。9月23日には Walmart や Sephora など小売 10 社の商品も買えるようになりました。

売る側の道具がそろったのも同じ月です。Anthropic は 9月2日、店舗が自社サイトに AI の接客係を組み込むためのサンプル実装を公開しました。そのまま動かして手を加えられる、見本のプログラムです。

Mastercard はこのサンプル実装をカード加盟店に提供するサービスを 9月9日に発表し、Salesforce の買い物 AI「Carter」も 9月11日に一般提供になりました。

AI と店舗をつなぐ共通規格 UCP では、決済の技術評議会が 8 社で発足しました。日本企業は入っていません。Google が 9月16日に案内した UCP の試験窓口も日本は対象外で、日本の事業者が UCP で注文を受けられる日はまだ先になりそうです。

国内でも、AI の利用が数字で見え始めました。Yahoo!ショッピングでは 7月の取扱高の約 2 割が AI 経由で、楽天市場では出店者の約半数が毎月 AI を使っています。

創刊号の特集は 3 本です。UCP の現在地、自社サイトに AI を組み込む 2 つの方法、6月の NRF APAC 連載の振り返りを扱います。いずれの準備も、UCP の国内提供を待つ必要はありません。まず着手すべきは、商品情報を AI が読める形に整えることです。(宇佐美)

9月の主な出来事

規格の更新

規格・企業・国内の欄は、毎号同じ顔ぶれを同じ順に並べます。動きがなかった月も、その旨を記載します。

主要企業の発表

国内の動き

特集 1 UCP はどこまで進んだか

UCP は、Google と Shopify が中心になって作っている、AI が店舗のサイトで買い物をするときの共通規格です。1月の発表から 9月までに 3 回改訂され、Shopify の店舗サイトは 9月4日に最新版へ対応しました。9月2日には、決済の決まりを話し合う 8 社の技術評議会も発足しました。

この特集では、本ラボが 9月に公開した UCP のガイドと、公式サンプルを動かした記事をもとに、日本の事業者がいま準備できることをまとめます。

8月25日版で変わったこと

UCP の仕様には「2026-08-25」のような日付が付いています。事業者は、自社サイトが対応する版の日付を、サイト上の一覧に明記する決まりです。

8月25日版では、日付を変える基準が決まりました。今まで通り動く修正は同じ日付のまま追記し、今までの作り方が通用しなくなる変更が入るときだけ日付が進みます。

通用しなくなる変更は 8月25日版に 10 項目以上ありますが、影響があるのは古い版で試作した事業者だけです。これから取り組む事業者は、8月25日版だけを参照すれば足ります。

仕様の範囲も広がり、9月24日にはホテルなど宿泊の予約機能の草案が加わりました。

評議会に日本企業はまだいない

UCP を運営する評議会は 5 つです。全体を決める評議会に Google・Shopify・Stripe が入り、その下に買い物・飲食・宿泊・決済の 4 つの技術評議会が並びます。

買い物の評議会には Etsy・Target・Wayfair のほか、Amazon・Meta・Microsoft・Salesforce・Stripe も参加しています。

決済の評議会は Adyen・Ant International・Coinbase・Global Payments・Google・PayPal・Shopify・Stripe の 8 社です。

9月26日時点の名簿を確認したところ、5 つの評議会のいずれにも日本企業は入っていません。飲食・宿泊・決済には空席があり、日本企業が加わるかどうかは次号以降で報告します。

日本の事業者がいま準備できること

仕様もサンプルも公開されていて、日本からそのまま動かせます。ただし Google の検索から実際に買えるのは、今のところ米国・カナダ・オーストラリアの店舗の商品だけです。ChatGPT など他の AI が UCP で日本の店舗から注文を受ける予定も、本ラボが確認した範囲では公表されていません。

それでも、着手するなら区切りのよい時期です。8月25日版で変更の扱いが決まり、いま作ったものを使い続けやすくなりました。

まず試せるのは、対応機能の一覧と、AI とのやり取りが本物だと証明する署名の 2 つです。本ラボの見積もりでは、どちらも数日で試作できます。会員 ID の連携と決済方法の指定は、社内にすでにある仕組みによって手間が変わります。

一覧に書き漏らしがあっても、エラーは出ません。本ラボが公式サンプルを動かしたときは、配送機能が一覧から抜けていたため、伝えた住所が注文に反映されず、送料も税も加算されないまま確定の直前まで進みました。

一覧を作ったら、AI と接続して注文を完了させ、送料と税が加算されるかまで確認する必要があります。

UCP と同じ役割の規格には、OpenAI と Stripe が中心の ACP もあります。本ラボは、事業者が両方に対応するのが現実的だとみる立場です。自作の EC サイトを UCP に対応させる手順は、10月の連載で前後編に分けて扱う予定です。

特集 2 自社サイトに AI を組み込む方法を 2 つ試した

外の AI から注文を受ける共通規格が整うのを待つ間に、自社サイトに AI を組み込む手段が 9月に 2 つそろいました。1 つは Anthropic が 9月2日に公開したサンプル実装 Claude Commerce Agents、もう 1 つは Chrome で試験提供中の WebMCP です。

2 つは動く場所が違います。Anthropic のサンプルは店舗側のサーバーで、WebMCP は利用者のブラウザの中で動きます。中身にも差があり、WebMCP は「このページでできること」をブラウザの AI に伝えるための仕様で、AI そのものは含みません。

Anthropic のサンプルには AI そのものが入っています。顧客と話す接客用の AI のほかに、店舗スタッフが使う運営用の AI もあり、売上や在庫の説明、価格の変更を補助します。

UCP などの共通規格が扱うのは、買い手の AI と店舗の間の取引です。店舗の中で働く AI はどの規格の範囲にもなく、Anthropic のサンプルはこの領域の実例でもあります。本ラボは 9月、両方を実際に動かしました。

Anthropic のサンプルに入っていないもの

Anthropic のサンプルには、注文を確定する機能も決済の機能も入っていません。接客用の AI はカートの提示までを担い、支払いは店舗の決済ページに引き継ぎます。架空の企業と商品で構成されていて、日本からも申請なしに動かせます。

UCP や ACP の実装でもありません。共通規格と接続するには、商品や在庫を取得する部分を自分で差し替える必要があります。Shopify はその部分を UCP で実装した例を公開しています。

使えるのは自社のサイトかアプリを持つ事業者で、モール出店のみの店舗には導入先がありません。このサンプルをカード加盟店に提供する Mastercard のサービスは米国から始まり、日本での時期は未定です。

安全ルールの分担

Anthropic のサンプルは、価格や在庫を変える操作について、安全ルールの多くをプログラムで強制しています。設計文書によれば、プログラムで強制するルールが 20 件、AI への指示に委ねるルールが 5 件です。本人確認など残る 9 件は、導入する事業者が自分で用意します。

本ラボがルールに反する頼み方を 4 通り試したところ、4 通りとも止まりました。3 通りは AI が自分で断り、残る 1 通りはプログラム側の検査で止まっています。AI への指示が破られても、カートの中身や画面の数字はプログラムの検査を通らないと変わりません。

日本語で使うとどうなるか

日本語で使うと、ほころびが出ます。「3,000 円以内でギフト」と 4 回頼むと、3 回は確認なしに 1 ドル 150 円で換算され、予算が 20 ドルに置き換わりました。サンプルの商品がドル建てだったためです。国内で使うなら、円の予算をどう扱わせるかを最初に決めておく必要があります。

送料など規約で決まる事項については、AI が答える前に必ず規約を読ませる仕組みがあります。ただし判定は英語のキーワードで行われ、日本語は登録されていません。4 回のうち 1 回は AI が規約を読まずに送料を答え、「49 ドル超は送料無料」の条件が抜けました。

WebMCP と画面を操作する AI の違い

WebMCP では、サイトが「このページでできること」をツールとして登録し、ブラウザの AI に使わせます。本ラボは架空の EC サイトに 13 本のツールを実装しました。

注文の確定は人がボタンを押す設計にしたので、AI が注文のツールを呼んでも確認画面が開くだけです。同じ考え方は WebMCP の仕様にも入り、9月3日からはツールごとに「取り消しにくい操作」の目印を付けられるようになりました。

比べた相手は、ツールを持たずに人と同じように画面を読んでボタンを押す「画面を操作する AI」です。同じ買い物を 4 回ずつ頼むと、ツールを使う AI は 4 回とも確認画面で止まり、確定を人に任せました。画面を操作する AI は、4 回とも確認を経ずに確定ボタンを押しています。

返品規約の質問でも差が出ました。画面を操作する AI はトップページを 1 回読んだだけで会話を終え、規約にたどり着きませんでした。ツールを使う AI は規約を参照するツールを呼び出し、送料と返品の両方に答えています。

サイトに WebMCP を組み込む作業そのものは短時間で済みました。手間がかかったのはツールの設計と検証です。ツールを増やすだけではカートの状態が AI に伝わらず、ツールが返す結果と説明文にカートの状態を含める工夫が必要でした。

特集 3 NRF APAC 2026 の連載を振り返る

NRF(全米小売業協会)が主催する世界最大級の小売イベントのアジア版が、6月にシンガポールで開かれました。現地に参加したコマース専門のベンチャーキャピタル New Commerce Ventures の大久保洸平氏との対談連載は、8月19日の第 1 回から 9月10日の第 5 回まで続きました。

5 回に共通した課題は、商品データでした。会話で探してもらうにも、AI に買ってもらうにも、店舗の裏側をつなぐにも、商品情報が AI に読める形でそろっていることが前提になります。

会話で買い物を決める消費者

第 1 回の主題はエージェンティックコマースそのもので、Stripe が年次書簡で示した「AI に任せる度合い」の 5 段階を下敷きにしています。Stripe は現状をまだ 1〜2 段階目と位置づけており、連載では「理屈で選べる商品から広がり、こだわりの商品は相談しながら進む」とまとめました。

日本の消費者についても調査結果があります。エクスクリエが 5月に公表した調査では、買い物で生成 AI を使った人の 61.3% が、すすめられた商品やサービスを実際に購入・利用したと答えました。

AI が読める商品データ

第 2 回はデータ整備の回で、「次のお客は AI」がほぼすべての講演の主題でした。対応は 4 段階で語られました。検索で見つかる、AI の回答に採用される、信頼されて引用される、最後に AI が購入まで完了できる、の順です。

その最後の段階を支える共通規格が UCP です。日本企業では良品計画(無印良品)が商品情報の整備を壇上で語り、連載ではこれを「データ整備の宿題に締切ができた」と表現しました。

人が主役の店舗

第 3 回の合言葉は「技術は見えなくなり、最後に残る差は人」でした。資生堂は美容部員の活動を SNS など店外の接点にも広げ、シャトレーゼは決済のカード情報で来店履歴を全店で照合して、2 回目から「いつもありがとうございます」と声をかける接客を再現しました。

シンガポールの FairPrice は、スマートカートや手のひら決済を導入し、来店そのものを体験に変えています。いずれの事例も、顧客のデータをひとつにまとめた上で成り立っています。

「好き」で選ばれるブランド

第 4 回は、機能より物語や共感で選ばれるブランドの回です。Fanatics はスポーツの「好き」を軸に、通販からトレーディングカード、ベッティング、クレジットカードまで事業を広げています。ブランド管理会社の Authentic Brands Group は、傘下の Reebok を立て直す過程を Netflix の番組にしました。

AI が「何を買うか」を決める場面が増えるほど、「なぜ買うか」を作る仕事が事業者に残る。第 4 回はそう締めくくりました。

広告は AI の中へ

最終回の主題は、収益源の広がりです。小売業者が運営する広告事業(リテールメディア)は今も 99% がオンライン広告で、購買の 8 割超が起きる実店舗の中の広告は 1% に満たないと登壇者は指摘しました。Walmart の広告事業は 2026年1月期に前年比 46% 増の約 64 億ドルでした。

次の主戦場は AI の中の広告です。ChatGPT や Gemini に出す広告のほかに、AI の中で収益を得る手段には取引ごとの手数料もあります。OpenAI は 2025年9月に ChatGPT 内で購入を完了する Instant Checkout を発表し、Shopify 加盟店向けの手数料は取引額の 4% と報じられました。

ただし OpenAI は 2026年3月、チャット内での購入を縮小し、商品検索とアプリ連携に軸足を移しています。

集客に課金するか取引に課金するかという収益設計を、大久保氏は AI の中に出す広告の論点として挙げました。9月に OpenAI が ChatGPT 内の広告を広げ、Google が YouTube 広告向けの AI を始めたのは、この論点の延長にあります。

広告でも手数料でも、収益を得るには AI が商品を見つけて読める状態が先に要ります。連載 5 回を通して商品データの整備を共通の課題に挙げたのは、このためです。

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