「うちの商品は、AIにちゃんと見つけてもらえるのでしょうか」。EC事業者との打ち合わせで、この質問を受けることが増えました。漠然とした不安として語られることが多いのですが、この問いには具体的な答えがあり、AIが読んでいるのは、あなたの会社がすでに持っている商品データだからです。

ただし、この1年で話は一度ねじれていて、AIが会話の中で購買まで完結させる流れは2025年秋に規格化が始まり、2026年3月に後退しました。概念の全体像と「AIに選ばれるための準備」という考え方は「エージェンティック・コマース」の記事にまとめてあります。本記事が引き受けるのは別の役割です。2026年8月時点で何が消えて何が残ったのかという事実の更新と、Merchant Centerのどの画面を開いて何を書き換えるかという操作の話に絞ります。

1. この1年で何が起きたか：規格化と、一度の後退

起点は2025年9月29日、OpenAIが発表した「Instant Checkout」でした。ChatGPTの会話の中で商品を探し、そのまま購入まで完結できる機能で、米国のEtsyセラーから始まり、Shopifyを利用する100万超の事業者への拡大が予告されました。同時に、購買のやり取りを支える共通規格「Agentic Commerce Protocol（ACP）」が決済企業Stripeとの共同開発として公開されます。AIと店舗システムの間で商品情報・在庫・決済をやり取りする共通言語です。2025年10月にはPayPalがACPの採用を発表し、Googleも2025年9月にAIエージェント決済の規格「AP2」を数十社と打ち出しました。

拡大は予告どおりに進みませんでした。100万超と言われた対応事業者は、2026年2月の時点で実際に稼働していたのは30社程度にとどまった、と2026年3月の米業界メディアの報道が伝えています。そして2026年3月、OpenAIは方針を転換します。米国の業界メディアDigital Commerce 360が3月6日に、Forbesが3月10日に、ChatGPT内で決済まで完結させる路線からの後退をそれぞれ報じました。OpenAIはInstant Checkoutをアプリ連携の側へ寄せると説明しており、いまの買い物導線は「AIで探して比較し、購入は販売者のサイトで済ませる」形に戻っています。

理由は数字が示しています。Walmartの検証では、ChatGPT内で決済を完結させた場合のCVR（クリックからCVに至る割合）が、walmart.comへ送客した場合の約3分の1でした。一方でChatGPTは、既存顧客より新規の来訪者を連れてくる入口として機能しているとも指摘されています。発見の入口としては強く、決済の場としては弱い。この非対称が、いまの形に落ち着いた理由です。ただし規格そのものは消えていません。ACPは残り、Googleは2026年1月に共通規格UCP（Universal Commerce Protocol）をShopifyやWalmartなどと公開しました。決済の場所は揺れましたが、商品データを機械が読める形で差し出せという要求だけは、どの規格でも変わっていません。

広告主の実務にとってこの後退はむしろ話を単純にし、決済がChatGPTの中で完結する世界なら勝負どころは決済連携の開発です。購入が自社サイトに戻るなら、勝負どころは「AIの比較の土俵に載るかどうか」の一点に絞られます。データの話に戻りました。ここから先は、次にどの規格が勝っても変わりません。

2. 重要な事実：AIの推薦は広告枠ではない

広告主にとって最も重要なのは、OpenAIが公式発表で明言している次の点で、ChatGPTの商品検索の結果はオーガニック、つまり広告ではなく、ユーザーとの関連性だけで順位付けされます。複数の店が同じ商品を扱う場合は、在庫状況・価格・品質などが考慮されるとされています。入札の欄がありません。お金を払って上位に出す手段が、今のところ存在しないのです。

これは「広告費がいらない」という朗報ではありません。「広告費で挽回できない」という警告です。検索広告なら商品ページが多少雑でも入札で露出を買えましたが、AIの推薦では、データが不正確な商品は比較の土俵に載らず、載らなかったことにも気づけません。価格が古い、在庫切れが反映されていない、型番が欠けている。人間なら問い合わせて確かめてくれるかもしれませんが、AIエージェントは黙って次の候補に移ります。表示もクリックも発生しないので、機会損失がレポートのどこにも残らないのが、この販路の怖いところです。

だからこそ、商品データの整備が「新しい広告資産」になります。従来、広告の競争力は入札額とクリエイティブでしたが、AI経由の販路では、それに相当するものが正確で構造化された商品データです。しかもこの資産は、広告費と違って使っても減りません。一度整えれば、ChatGPTにもGoogleのAI検索にも、この先出てくる別のエージェントにも同じデータが効くので、規格の勝ち負けが決まるのを待つ必要がないという点が実務的にはいちばん大きいところです。

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3. AIは何を読んでいるのか：3つのデータ源

AIが読む情報源は3つです。1つ目は商品フィード。Google Merchant Centerに登録する商品データがその代表で、商品名・価格・在庫・GTIN（国際的な商品識別コード）・画像・配送情報などが構造化された形で並びます。OpenAIも販売者が商品情報を直接連携するためのフィードの仕組みを用意し、参加を募っています。

2つ目は、商品ページに埋め込まれた構造化データです。schema.orgのProductマークアップとして価格・在庫・レビュー評価を機械可読の形で記述する、SEOで以前から使われてきた技術がそのまま効きます。文章の解釈には揺れが出ますが構造化データは誤読されにくく、人間向けの文章とAI向けの記述を同じページに併記する、と考えると分かりやすいはずです。

3つ目は、レビューや外部サイトでの言及を含むWeb上の評判です。短期には動かせません。本記事は前の2つに集中します。

逆に言うと、これまでECサイトが磨いてきた「人間向けの説得」の一部は、AI経由の導線では素通りされます。緊急性を演出するカウントダウン、モデル写真の世界観、読ませる商品ストーリーは、エージェントが代理で比較する場面では判断材料になりにくく、データの正確さと条件の良さだけが残ります。人間向けの磨き込みが無駄になるのではなく、それだけでは戦えない販路が増える、ということです。

4. Merchant Centerで実際に触る3か所

「AIに選ばれるために何を整えるか」という準備の全体像は、前掲のエージェンティック・コマースの記事で扱ったので、本記事はそこと重ならないよう、2026年時点の管理画面でどこを開いて何を書き換えるかだけを書きます。材料はもう手元にあります。ショッピング広告を出しているなら、Merchant Centerのフィードがすでに動いているはずです。

最初に開くのは、「商品」の中の診断タブです。並ぶのは不承認・制限付き・警告の3種類。不承認は配信が止まるので誰でも直しますが、放置されやすいのは警告のほうで、よく出るのはGTINや型番の欠落、画像の解像度不足、返品ポリシー未設定の3つ。各行をクリックすれば該当商品IDの一覧をCSVで書き出せます。まずこれを落とす。原因がフィード側なら元データを、構造化データ側なら該当ページを直し、修正後は自動の再取得を待たず、「データソース」の画面から手動で取得を実行すれば、直ったかどうかをその日のうちに確認できます。不承認は再クロールで解除されるのが基本ですが、数営業日たっても変わらないときはサポートから再審査を依頼してください。

2か所目が商品タイトルです。ここが最も効きます。在庫管理用の社内名がそのまま流れている例はいまだに珍しくありませんが、AIが答えるのは「洗濯機で洗える子ども用のリュック」のような条件付きの質問で、条件がタイトルにない商品は候補にすら入りません。型は、ブランド＋商品名＋主要な属性＋型番です。

3か所目が更新頻度です。「データソース」から該当のフィードを開き、スケジュール設定で取得の時刻と間隔を指定します。1日1回のままのことが多いのですが、価格や在庫が日中に動く商材なら1日複数回へ上げるか、価格と在庫だけを随時送る補助フィードをMerchant APIで併用します。従来のContent API for Shoppingは2026年8月に提供を終了しているので、古い解説記事の手順をそのままなぞらないでください。説明文も同じ画面から直せます。先頭の1〜2文に素材・サイズ・用途を置き、キャンペーン文言は後ろへ回す。以上の3か所で、初回に半日、その後は月に数時間の作業です。

この3か所の良いところは、AI対応のための投資が、そのまま今のショッピング広告とP-MAXの成果改善になることです。フィードの品質は現在の広告配信でも掲載可否と関連性の評価に直結しているので、仮にAI経由の購買が日本で立ち上がるのが数年先だとしても、この作業は無駄になりません。ショッピング広告の構成とフィード運用の基本は「EC向けのGoogle広告構成」の記事も参考になるはずです。

5. 日本の広告主はいつ動くべきか

決済がChatGPTの中で完結しなくなったぶん、日本の広告主にとっての緊急度は一段下がり、国内で実際に増えているのは、AIで商品を調べてから指名検索やサイトへの直接訪問で買いに来る形です。購入の完結より先に、比較と絞り込みがAIの中で行われるようになっている。これはOpenAI自身が2026年3月に選び直した形と同じで、日本の広告主は決済連携という回り道を踏まずに本命の課題へ入れる位置にいます。本命の課題とは、比較の段階で候補に残ることです。準備作業の中身は「いずれ必要になる特殊対応」ではなく「今の広告成果に効く基礎整備」です。

計測の準備も挙げておきます。AI経由の流入や注文は従来のチャネル分類では「その他」や参照元不明に紛れがちなので、GA4の参照元レポートでAI系ドメインからの流入を月次で眺めておくと、この販路が自社で立ち上がり始めた瞬間を見逃さずに済みます。数字が小さいうちからの定点観測が、投資判断の材料になります。

AIが買い物をする時代の入口で、広告主にできる最も確実な備えは、派手な新施策ではなくデータの掃除です。掃除は自社で終えられます。判定のほうが難しい。タイトルが実際の質問に耐えるかどうかは警告として出てきませんし、自分が書いた説明文を自分で読んでも、足りない属性には気づけないからです。自分のフィードを自分で答え合わせできない構造だけは、頭の片隅に置いておいてください。

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よくある質問

Q. BtoBやサービス業には関係のない話ですか？

A. 物販ほど直接的ではありませんが、無関係ではありません。AIエージェントが比較するのは商品だけでなく、料金プラン・提供地域・対応内容といったサービス情報も対象になっていきます。サービスページに構造化データを入れ、料金や提供条件を機械が読める形で明記しておくことは、BtoBでも同じ理屈で効きます。フィードという形こそ使いませんが、「正確な情報を構造化して置く」という本質は共通です。

Q. 楽天やAmazonに出店している場合は何をすべきですか？

A. モール内の商品データはモールの規格で管理されるため、出店者ができるのは各モールの商品情報項目を埋め切ることです。並行して、自社サイトを持っているなら、そちらのフィードと構造化データを整えておく価値があります。AI経由の導線がモールを経由するのか自社サイトへ直接来るのかはまだ固まっていないため、両方の受け皿を整えておくのが現時点の安全策です。