「B2A（Business to Agent）」マーケティングの衝撃：AIエージェントに自社商品を売り込む方法
近い将来、「どの商品を買うか」を決めるのは人間ではなく、ユーザーの代わりに検索・比較・交渉を行うAIエージェントになると言われています。 ブランドやEC事業者は、この「新しい顧客」にどうアプローチすればよいのでしょうか。
- B2A（Business to Agent）とは何か、B2B・B2Cとの違い
- AIエージェントに「選ばれやすい」商品・ブランド設計のポイント
- 今日から始められるB2Aマーケティングの実務的なステップ
「冷蔵庫の中身を見て、来週分の食材を自動でまとめ買いしておいて」 そんな指示を出すだけで、AIエージェントが複数のECや店舗を横断し、価格やレビュー、在庫状況などを加味して最適な注文を完了する——。
そのとき、比較表の前で悩むのは人間ではありません。 ユーザーの好みや制約条件、予算、過去の購買履歴などを踏まえて、最適な組み合わせを選ぶのはAIエージェントです。
すでに各種レポートでは、パーソナルなAIショッピングエージェントや自動購買サービスが、小売・ECに大きな影響を与える可能性が指摘されています。 ブランドやEC事業者は、「人に向けて売る発想」だけでなく、「AIエージェントに選ばれる設計」を意識する必要が出てきました。
本記事では、B2A（Business to Agent）という新しい概念を整理しつつ、 デジタルマーケティング担当者が今日から取り組める実務のポイントを解説します。
概要：B2A（Business to Agent）とは何か
B2CでもB2Bでもない、「Business to Agent」。その基本的な考え方を整理します。
B2Aは「AIエージェントを顧客と見なす」発想
B2A（Business to Agent）は、企業が直接人間の顧客ではなく、その代理として行動するAIエージェントとやり取りするビジネスモデルを指します。 たとえば、ユーザーのパーソナルAIアシスタントが各種サービスに対してAPIで問い合わせ・比較・購買を行うような世界観です。
このとき、企業が向き合う相手は「商品ページを読む人間のユーザー」ではなく、 「構造化されたデータやAPI経由で情報を取得するAIエージェント」になります。
| モデル | 主な相手 | 重視される情報 |
|---|---|---|
| B2C | 人間の消費者 | ビジュアル・コピー・感情訴求・ブランドストーリー |
| B2B | 企業・購買担当 | ROI・機能要件・契約条件・サポート体制 |
| B2A | AIエージェント | 構造化データ・評価軸に沿った比較可能な属性・シグナル |
B2Aマーケティングとは何か
B2Aマーケティングとは、「AIエージェントにとって理解しやすく、評価しやすく、推薦しやすい形で自社の商品・サービスを設計・提供する」取り組みの総称です。
- AIエージェントが読み取れる構造で商品・サービス情報を整備する
- エージェントが参照しそうな外部情報源（レビュー、評価、ナレッジベースなど）を整える
- APIやプラグインなど、「エージェントが接続しやすい接点」を用意する
- エージェントによる推薦や購買を分析し、継続的に改善する
なぜ今B2Aが注目されているのか
近年、各社からAIショッピングエージェントやエージェント型コマースの構想が相次いで発表されています。 コンサルティングファームやテクノロジーベンダーのレポートでも、エージェントが消費者の購買行動に与える影響の大きさが指摘されています。
消費者側も、商品探索や比較といった「手間のかかる部分」をAIに委ねたいニーズが高まりつつあり、 今後数年で「エージェント経由のショッピング」が一般的な選択肢として浸透していく可能性があります。
利点：B2Aマーケティングに取り組む価値
B2Aは単なるバズワードではなく、既存のマーケティング施策の質を底上げする考え方でもあります。
発見される機会の向上：AIエージェントの候補リストに載る
AIエージェントは、人間よりも広範囲に、より多くの選択肢を短時間で比較できます。そのとき、構造化された商品情報や明確な条件を提示している企業ほど、「候補リストに入る確率」が高まりやすくなります。
- 仕様・価格・オプションなどが比較しやすく整理されている
- 返品ポリシーやサポート体制などが機械的に読み取れる形で公開されている
- レビューや評価指標が、エージェントから参照しやすい形で分散配置されている
マッチング精度の向上：ユーザーの意図に合った推薦を得やすくなる
B2Aを意識したデータ整備を行うことで、AIエージェントは「誰にどの商品が合うのか」を判断しやすくなります。
- 利用シーン・対象ユーザー・前提条件などの記述が充実している
- メリットだけでなく、注意点や向かないケースも明示している
- 連携サービスや互換情報など、選定時に重要な補足情報が整理されている
これにより、「期待と違った」というミスマッチを減らしつつ、長期的な関係構築につながる推薦を得やすくなります。
内部データ整備のきっかけになる
B2Aマーケティングに取り組む過程で、商品マスタやサービス仕様、FAQなどのデータ構造を見直すことになります。 その結果として、社内の情報整備やナレッジ共有が進み、営業・カスタマーサポート・開発など、他部門にも良い影響が波及します。
エージェントを意識して構造化された情報は、人間にとっても理解しやすくなります。 B2Aは、UXデザインや情報設計のアップデートと一体で考えると効果的です。
新しいチャネル計測の土台になる
将来的に、エージェント経由のトラフィックや売上を個別に計測する必要性が高まると考えられます。その準備として、エージェント専用のエンドポイントやAPI、識別用のパラメータ設計などに早めに取り組むことで、 次の一手を検討しやすくなります。
応用方法：業種別に見るB2Aマーケティングのイメージ
実務のイメージを持ちやすくするために、代表的な業種別にB2Aの活用像を整理します。
EC・D2C：AIショッピングエージェントに「カタログ」を理解してもらう
EC・D2C領域では、AIショッピングエージェントが商品探索や比較を担うシナリオが特に想定されています。
- 商品マスタに「利用シーン」「相性の良い商品」「サイズ感」などの属性を追加する
- 返品条件や配送オプション、環境配慮などの情報を、定型項目として整備する
- エージェント向けの「商品サマリーAPI」を用意し、短時間で比較できる構造を提供する
旅行・ホスピタリティ：条件が複雑なプランをエージェントが組み立てやすくする
旅行・宿泊・アクティビティなどは、日程・人数・予算・移動手段・オプションなど、条件が多く複雑です。 ここにAIエージェントが入ることで、「ユーザーの希望」を構造化しながら最適なプランを組み立てる役割を担う可能性があります。
- プランの制約条件（除外日、最低宿泊数、年齢制限など）を機械的に読み取れる形で管理する
- 他サービスとの連携（交通、保険、現地ツアー）をAPIで公開する
- 「このようなニーズにはこのプランが向いている」といったマッピングをナレッジ化する
SaaS・B2Bサービス：AIによるベンダー選定に備える
企業側でも、ツール選定やベンダー比較にAIエージェントを利用する流れが出てきています。料金体系・機能一覧・連携可能なサービスなどを、AIが比較しやすい形で公開しておくことは、将来的に大きな意味を持ちます。
- 料金プランと含まれる機能を表形式・構造化データで提示する
- 導入事例やユースケースを、業種・規模・目的別に整理しておく
- APIドキュメントや連携一覧など、技術情報を検索しやすい構造にする
コンテンツビジネス・メディア：エージェントに「知識ソース」として認識される
メディアやナレッジベースを展開する企業にとっては、「AIエージェントが参照する信頼できる情報源」として位置づけられることが重要になります。
- トピックごとに構造化された目次・要約・タグを整備する
- 用語集やガイドラインなど、エージェントが引用しやすい「定義コンテンツ」を用意する
- APIやフィードを通じて、エージェントが記事情報を取得できるようにする
導入方法：B2Aマーケティングの実務ステップ
「結局、何から始めればよいのか？」という視点で、実務寄りのステップを整理します。
関わるエージェントの棚卸しを行う
まず、自社ビジネスに関連しそうなAIエージェントを洗い出します。
- 汎用AIアシスタント：検索・相談・購買までを支援するチャット型サービス
- ショッピングエージェント：ECやマーケットプレイスに特化した買い物支援エージェント
- 業務用エージェント：社内でツール選定や業務自動化を支援するエージェント
それぞれが「どのような情報を見に来る可能性があるか」を、想像ベースでもよいので整理しておくと、その後の設計が進めやすくなります。
商品・サービスデータの構造を見直す
次に、自社の商品・サービス情報を、エージェント視点で棚卸しします。
- データとして存在している項目：価格、在庫、カテゴリ、仕様など
- 文章内に埋もれている項目：利用シーン、対象ユーザー、注意点など
- そもそもまだ整理されていない項目：強み・弱み、他社比較、よくある質問など
既存の説明文を分解し、「どのフレーズがどの属性に対応するのか」を整理していくと、構造化の糸口が見えてきます。
エージェント向けの「読み取り口」を用意する
多くのB2A関連の議論では、エージェントがAPIや構造化データを通じて情報にアクセスする前提が置かれています。
- 商品・サービス情報を返すシンプルなAPIエンドポイントの設計
- 料金・プラン・ポリシーなどを取得できる機械可読なフォーマットの用意
- 将来的なエージェント用プロトコル（標準仕様）に接続しやすい設計方針の検討
最初から高度な仕組みを構築する必要はありませんが、「人間向けページしか存在しない」状態から一歩進めておくことが重要です。
「エージェント向けメッセージ」を設計する
AIエージェントも、意思決定のために「何を重視するか」という評価軸を持っています。 その評価軸を意識したメッセージ設計を行うと、「エージェントにとっての分かりやすさ」が大きく変わります。
【商品・サービスの本質】
・どのような課題を解決するものか
・どのようなユーザーに向いているか／向いていないか
【比較の軸】
・他社と比べたときの強み／弱み
・選定時に重要になる条件（対応環境、前提システムなど）
【信頼性・安心感を示す要素】
・サポート体制、保証、認証、第三者評価など
これらをテキストだけでなく、属性やタグとしても表現できるようにしておくと、エージェントが判断に利用しやすくなります。
エージェント経由のトラフィック・売上を識別する仕組みを検討する
実際にエージェント経由のトラフィックが増えてきたときのために、「どこまで識別できるか」を事前に確認しておきます。
- エージェント専用のリファラやパラメータ、サブドメインの設計
- API経由のリクエストログを分析し、エージェント由来のアクセスを推定する方法
- パートナーとなるプラットフォームと、レポート仕様をすり合わせる準備
未来展望：B2Aが当たり前になった世界で起きる変化
B2Aが進展すると、マーケティングやコマースの前提はどのように変わるのでしょうか。
エージェントプロトコルと「エージェント対応」の標準化
各種レポートでは、エージェント向けの共通プロトコルやコンテキスト共有の仕組みの重要性が指摘されています。これにより、「エージェントが商品・サービスにアクセスするための最低限の要件」が標準として整備されていく可能性があります。
- 商品・サービス情報の共通スキーマ
- 認証・権限管理・支払い処理を含むトランザクションフローの標準
- エージェント同士が連携するA2A（Agent to Agent）モデルとの接続
ブランドロイヤルティから「エージェントロイヤルティ」へ
従来は、ユーザーが特定ブランドや店舗に愛着を持つことで、継続購買が生まれていました。 エージェントが購買の多くを担う世界では、「どのエージェントを信頼して日常の意思決定を任せるか」という視点も重要になっていきます。
その結果、ブランドは「エージェントから見たときの一貫性・透明性・信頼性」を高めることが、 中長期的な関係構築にとって重要なテーマになります。
マーケターの役割は「エージェントストラテジスト」へ拡張する
B2Aが本格化した世界では、マーケターの役割も変化していきます。
- エージェントが参照する情報源・評価軸を理解し、そこに合わせた情報設計を行う
- SEO・広告・CRMだけでなく、「エージェント最適化」を含めた統合戦略を設計する
- データチームや開発チームと連携し、「エージェント対応インフラ」の企画に関わる
クリエイティブやブランドストーリーの重要性は変わりません。 そこに「エージェント向けの構造化」を重ねることで、B2A時代に対応したマーケティングが形になっていきます。
まとめ：B2Aは「AIに売る」のではなく「AIと共に売る」発想
「B2A（Business to Agent）マーケティング」は、AIエージェントを新しい顧客として捉える考え方です。 ただし実際には、「人に売ることをやめてAIだけを相手にする」という意味ではありません。
人が意思決定する世界から、AIエージェントが意思決定を支援・代行する世界へ。 その移行期にある今こそ、マーケターが「B2A」を意識した情報設計とインフラ整備に着手することで、 未来の競争環境に備えることができます。
小さな棚卸しやデータ整理からで構いません。 自社の商品・サービスを、「AIエージェントの目線」で見直してみるところから始めてみてください。
FAQ：B2A（Business to Agent）マーケティングに関するよくある質問
- 自社に関係しそうなAIエージェントの棚卸しと、簡易なB2Aロードマップの作成
- 主力商品・主力サービスに絞った、属性・データ項目の整理と構造化
- 将来API化しやすい形での「エージェント向け概要情報」のテンプレート作成
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
