今日は目立った新製品の発表はありません。OpenAI、Google AI Mode、Shopify、Stripe、PayPal、Walmart、Instacartといったおなじみの企業からも、新しい広告在庫やエージェンティックチェックアウト製品のリリースはありませんでした。注目すべき信号は他の2つの場所から発信されました。1つは、ヨーロッパ最高裁がGoogleに対する約41億ユーロのAndroid独占禁止法違反の罰金を支持したこと、もう1つは、AI検索とエージェンティックコマースが実際のビジネス基盤として固まりつつあることを示すオペレーターの動きです。
重要なポイント
- ヨーロッパ最高裁はGoogleの控訴を棄却し、約41億ユーロのAndroid独占禁止法違反の罰金を支持しました。これにより、デフォルトの検索エントリーポイントやAI回答レイヤーに対する監視が強化されました。
- エージェンティックコマースは、チャットによる推奨からインターフェース、好み、アフターセールス、責任といった領域へと進化しています。これらは、外部エージェントが実際に購入を完了できるかどうかを決定する重要な要素です。
- B2Bバイヤーは、今やLLMに直接適切な製品の適合性を尋ねるようになっています。そのため、ディーラーレビュー、第三者のテスト、フォーラムがモデルの回答に影響を与え、単に自社サイトだけが情報源ではなくなっています。
- InstacartのPreference Pickerのような構造化された好みデータが、AIショッピングアシスタントの燃料となり、推奨がキーワードの一致から意図と品質の好みへとシフトしています。
- 広告業界は期待値を再設定しています。短期的なAIの成果は、完全に自動化されたクリエイティブではなく、システムとデータの効率化です。
ヨーロッパ最高裁がGoogleに最終的な独占禁止法違反の判決を下す
7月2日、EUの最高裁はGoogle/Alphabetの控訴を棄却し、約41億ユーロのAndroid独占禁止法違反の罰金を支持しました。この罰金は、検索とChromeのプリインストールおよびAndroidデバイス上でのGoogleの検索優位性に関するもので、AP、WSJ、MarketWatchが報じています。これは新しいAI Modeのケースではありませんが、同じ神経に触れる問題です。誰がデフォルトの回答レイヤーを所有するのかという点です。
グローバルブランドにとっての読み解きは、流通リスクです。AI検索がより多くのデバイスでデフォルトのエントリーポイントになるにつれ、プリインストールされたデフォルト、検索優位性、広告収益化の合法性が引き続き注目されるでしょう。規制当局がデフォルトエントリーポイントをさらに開放する場合、AI回答内での可視性は、スロットを購入することではなく、モデルが独立して信頼するエンティティであることに依存するようになります。
Amazon、Swiggy、Zeptoが示すエージェンティックコマースへの3つの道筋
The Economic Timesのまとめによると、3つの異なるアプローチが描かれています。Amazonはパーソナライズされた記憶とRufusに依存し、ZeptoはZapと呼ばれるマルチエージェントのアフターセールスシステムを運用し、SwiggyはMCP/APIを公開して外部AIアシスタントが注文、食料品の購入、テーブル予約を行えるようにしています。異なる賭けですが、進む方向は同じです。
競争はもはやフロントエンドの推奨だけではありません。外部エージェントがカタログに対して確実に理解し、呼び出し、取引を完了できるかどうかが問われています。つまり、製品データ、在庫、返品、好み、注文状況すべてがエージェントが読み取れるインターフェースである必要があります。これらを人間専用の画面のままにしておくブランドは、購入を行うエージェントにとって見えなくなります。
B2Bバイヤーは検索を飛ばしてLLMに直接尋ねる
BobcatのCMOは、顧客が今やLLMに直接「特定の作業に適したローダー」などを尋ねるようになり、製品レビュー、プレス報道、ディーラー評価がモデルの回答を形作ると述べました (businessinsider.com)。GEOはDTCや消費財から高額なB2B調達へと進出しています。
これにより管理すべき範囲が広がります。自社サイトだけでなく、ディーラーレビュー、第三者評価、フォーラム、ケーススタディページがすべてモデルの判断チェーンに入ります。グローバルブランドにとって、これら第三者資産全体で一貫性があり高評価を得ることが、販売プロセスの一部であり、後回しにできない課題となっています。
InstacartのPreference Pickerが嗜好を構造化データに変換
InstacartのCMOは、「Bananas」キャンペーンと、バナナのような生鮮食品について詳細な嗜好を指定できるPreference Pickerについて説明しました。これは、手書きの買い物メモの膨大なデータから得られた洞察に基づいて構築されています (businessinsider.com)。このような構造化された嗜好データは、AIショッピングアシスタントが動作するための燃料となります。
