行政概要 受動的な「勧告エンジン」の時代は終わった。我々は、AIが単に提案するだけでなく、自律的に行動するAgentic Commerceの時代に入りつつある。 消費者と企業の為に。 自主行動 このモデルでは、スマートエージェントは意図を理解し、制約を評価し、代替案を推論し、エンドツーエンドのビジネスワークフローを実行します。 この変化は投機的なものではありません。今日は、大規模な言語モデル(LLM)、リアルタイムデータプラットフォーム、および代理商商取引プロトコル(ACP)などのオープン・スタンダードの進歩によって可能となっています。 From Digital Storefronts to Digital Agents デジタルストアフロントからデジタルエージェントへ 20年以上にわたり、小売技術革新は改善に焦点を当てた。 : 人間のためのインターフェイス ●検索・カタログ・ナビゲーション • 電子商取引ウェブサイトとモバイルアプリ ■個性化エンジン ■ルールベースのチャットボット 代理商貿易はこのパラダイムを逆転させ、小売システムの主な「ユーザー」はますます AI agent acting on behalf of a human. Evolution of Commerce Interfaces 貿易インターフェースの進化 • Traditional commerce (1995–2010) 人間はカタログを閲覧し、手動で取引を完了します。 • Assisted commerce (2010–2023) AIは発見、推奨、そしてパーソナライズ化を向上させます。 • Agentic commerce (2024 onward) 独立したエージェントは、委任された権限をもって完全なビジネスワークフローを実行します。 この進化は、コマンドラインインターフェイス、GUI、会話システム、そして今では、規模で推論や行動ができる自律的なソフトウェアエージェントへのより広範なコンピューティングの移行を反映しています。 What Is Agentic Commerce? A Working Definition ビジネスビジネスとは? 仕事の定義 インテリジェントで自律的なAIエージェントが: Agentic commerce 1. Understand intent and constraints 目標、好み、予算、政策、および文脈信号を解釈する。 2. Evaluate options proactively 明示的な問い合わせを待つのではなく、カタログ、オファー、販売者を検索します。 3. Execute multi-step workflows 発見、比較、交渉、チェックアウト、購入後のアクションを含む。 4. Learn and optimize continuously フィードバックや行動シグナルを通じて時間とともに意思決定を改善する。 5. Integrate directly with retail systems 脆弱なUI自動化よりも、APIと標準化されたプロトコルを通して。 従来の電子商取引ツールと比較して、エージェントシステムは以下を導入します。 高レベルの目標を実行可能な計画に分解する • Goal autonomy – 長期的なユーザーと組織的文脈の維持 • Persistent memory – 支払い、在庫、物流、およびCRM APIを参照 • Tool usage – tradeoffsを説明し、ダイナミックに適応する • Reasoning capability – その結果、より積極的で、スマートで、スケーラブルな貿易形態が生まれる。 Why Now? Three Forces Driving Agentic Commerce なぜ今? 代理商貿易を駆動する3つの力 1. Breakthroughs in LLMs and Agent Architectures 現代のAIエージェントは、非構造化されたデータを推論し、複雑なタスクを分解し、単にテキストを生成するのではなく、複数のステップワークフローを調整することができます。 2. Economic Pressure on Retail 小売業者は、増加する買収コスト、マージン圧縮、および運用複雑さに直面しています。 ■ショッピングサイクル短縮 ●高い変換率 • サービスオーバーヘッドの削減 ■絶え間ない規模の最適化 3. Maturity of Open Protocols (ACP) THE エージェントが商人とどのように安全に取引するかを定義し、コントロール、アイデンティティ、およびコンプライアンスを維持することによって、エージェントの相互作用の「最後のマイル」に対処します。 Agentic Commerce Protocol (ACP) ACPは、 • 標準化された製品発見とチェックアウト • セキュアな許可と認証 • Tokenized payments without exposing credentials. トークン化された支払い • 監査可能かつ統制されたエージェント相互作用 こうした基準がなければ、エージェント生態系は独自のシロに分裂する。 共に、これらの勢力は、理論的可能性から代理商貿易へと移行した。 imminent reality. The Technology Stack Behind Agentic Commerce エージェント貿易の背後にあるテクノロジーの積み重ね 1. Autonomous AI Agents 現代のエージェントアーキテクチャは: 自然言語の理解と生成 ■目標分解と計画 ●長期記憶と文脈論理 • Tool invocation and orchestration (楽器召喚とオーケストラ) これらのエージェントは、勧告を超えて、 実質的な経済行動を起こす。 執行エンジン 2. Open Standards and Protocols (ACP) ACPは、代理人、商人、および支払いプロバイダー間の相互運用性を提供する: • 発見、カート作成、チェックアウトのための標準API • エージェント権限を定義する対象権限 ●トークン化された支払い流れ • コンプライアンスと観察性のための監査トラック この抽象化は、一時的な統合を防止し、生態系規模の採用を可能にします。 3. Real-Time Data and Personalization Infrastructure 代理商商取引は、従来の電子商取引よりもより豊かで構造化されたデータに依存します。 • リアルタイムのインベントリと価格フィード ●機械可読製品特性 ■顧客好みグラフ • 行動的および文脈的信号 • 需要と供給の変化に対するイベント主導のアップデート これは、イベント主導のアーキテクチャ、ベクター検索、および人類と自律的なエージェントの両方にサービスを提供できるAPIファーストプラットフォームに向けて小売業者を推し進める。 Emerging Use Cases in Practice Emerging Use Cases in Practice(現行の使用事例) 1. Conversational Autonomous Shopping ユーザーは自然言語で意図を表す(例えば、「私のサウンドシステムと互換性のある55インチテレビを700ドル以下で見つけてください」)。 ■商人検索 ■標準化仕様 • 価格、配送、および返品の評価 • 承認でチェックアウト完了 2. Replenishment and Subscription Automation エージェントは、使用と文脈信号を監視し、 ■補充需要の予測 • ブランドおよび価格選択の最適化 • 定義されたルール内で自動的に注文する 3. B2B Procurement and Order Management ビジネス環境では、エージェント: • 契約と購入方針の解釈 • 認定販売者からの情報源 • 承認とコンプライアンスの管理 • 複雑または繰り返しの注文を再構築する 4. Retailer-Side Optimization Agents Retailers deploy internal agents to: Retailers deploy internal agents to: Retailers deploy internal agents to: Retailers deploy internal agents to: ●価格設定とマークダウンを最適化 • 各場所に備蓄を割り当てること • 供給障害に対する対応 • 自動返品、保証およびサポート 主要な小売業者はすでに、顧客体験、ストア運営、販売エコシステムをカバーする「AIスーパーエージェント」について議論しており、これは大規模なエージェント変革の早期指標です。 Business Impact: Value Creation and Risk ビジネス影響:価値創出とリスク Key Value Drivers Area Impact 摩擦削減 自動調査および実行によるより迅速な購入 スケールでのパーソナライゼーション 深い偏好モデリングによるより高い忠誠度 Area Impact 運用効率 サービスおよび処理コストの低下 新たな収益モデル サブスクリプション、結果ベースのサービス、エージェントレイヤー 競争力のある孤立 深いエージェント統合を通じてより高い切り替えコスト。 Risks of Inaction 非アクションのリスク 遅延する小売業者は、構造的な欠点に直面する: エージェントが主なインターフェイスになるとき • Channel displacement エージェント・エコシステムが競合カタログをよりよく学ぶ場合 • Data disadvantage 他の場所のアルゴリズム最適化 • Margin compression 商品が発見できない場合 • Brand invisibility Implementation Roadmap 実施ロードマップ Phase 1: Foundation (0–6 months) • 製品データの品質と構造の向上 • 検索、カート、オーダーのための安定したAPIを露出 • リアルタイムの準備と価格設定 • エージェントテストのためのサンドボックス環境を提供 Phase 2: Agentic Integration (6–18 months) エージェントプロトコル(例えば、ACP)の採用 • • Tokenized、Agent-Driven Checkoutのサポート • 監視とガバナンスのための「エージェントチャンネル」を作成する • Pilot focused use cases (doning, replenishment, B2B reorder) Phase 3: Leadership (18–36 months) 所有者およびパートナーエージェントの構築 • • エージェントベースのビジネスモデルを立ち上げる • 第三者エージェントのための市場を有効にする • ガバナンスおよび標準化機関への参加 Key Challenges and Mitigations 主要な課題と緩和策 Trust and Transparency エージェントは意思決定を説明し、明確なガードレール内で動作しなければなりません。 プライバシーとセキュリティ Tokenization、スケープライセンス、およびプライバシー保存技術は、機密データの曝露を減らします。 Legacy System Integration Event-driven middleware and “strangler” modernization patterns enable gradual evolution. ガバナンスと競争 プラットフォームの過剰な集中を防ぐために、オープンな基準と透明なランキングメカニズムが必要です。 The Road to 2030: Co-Evolution of AI and Commerce 「The Road to 2030: Co-Evolution of AI and Commerce」 2030年まで: • 少数の主要なエージェントプラットフォームがトランザクションの重要な割合を仲介します • 垂直特有のエージェントが複雑な購入ドメインを支配します ■新規組織の役割を重視 出現する エージェント可能 • 規制は透明性、同意、責任を公式化する 物理的な小売業界は依然として存在するが、エージェント主導の意思決定層とますます統合され、スマートネットワーク内の体験的および実現のノードに店舗を変える。 Conclusion: Becoming Agent-Ready タグ: エージェント 準備 代理商取引は、価値が発見され、評価され、交換される方法の根本的な変化を表します。 agent-friendly, interoperable, and trustworthy commerce ecosystem. データ、API、ガバナンス、オープン・スタンダードに早期に投資する小売業者は、次世紀のデジタルビジネスリーダーシップを定義するでしょう。 
 
 このストーリーは、HackerNoonのBusiness Blogging Programの下でSanya Kapoorによってリリースされたものです。 This story was distributed as a release by Sanya Kapoor under  . HackerNoon’s Business Blogging Program HackerNoonのビジネスブログ HackerNoonのビジネスブログ

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