Visa調査、AIショッピングエージェントの成功率は約57%

何が発表されたか

• Visaが22種のAIショッピングエージェントを対象に、テレビ、ノートPC、美容家電の3品目を購入させる検証を実施。各エージェントが15回のショッピングセッションを実行した
• 買い手役もAIエージェントが担当し、一部の要望は自発的に伝えるが残りは伏せる設計。テストされる側が質問して要件を引き出せたかが問われる。成功は「伝えられた要件を満たす商品を買えたこと」と定義
• 全体の成功率は約57%。高価格帯の上位5モデルを使うエージェントは約67%、低価格帯の下位5モデルでは50%だった
• 上位はGoogleのGemini系とMetaのエージェントが各82%で同率首位、Claude系が76%で3位、OpenAI系が64%で6位
• Visaの Rubail Birwadker 氏は「信頼面でも技術面でも、まだそこには至っていない」とコメント

実務への影響

• 商品発見（ディスカバリー）の精度が低いという結果は、EC側の情報設計への指摘として読める。エージェントが要件に合う商品を見つけられない原因の一部は、商品ページとフィードに判断材料が無いことにある。サイズ、消費電力、対応規格、同梱物といった仕様値を構造化データと商品フィードの両方に入れておく意味は大きい
• 成功率が約57%ということは、エージェント経由の注文には要件違いの混入が一定割合あるという前提で運用設計を組む必要がある。返品率の想定、問い合わせ対応のテンプレート、注文確認メールでの仕様再掲などが効いてくる
• 決済と責任の所在は未解決。VisaとMastercardがエージェンティックコマース向けの決済手段を整備中で、誤発注や不正が起きたときの責任分担は定まっていない。EC案件で「AIエージェント対応」を謳う前に、ここは顧客と認識を揃えておきたい
• 利用するモデルの価格帯で成功率に17ポイント差が出ている点は、自社でエージェントを組む場合のモデル選定にそのまま効く論点

補足

• 公式発表は未確認。Visaが公開した検証結果を報じた記事に基づく。参照記事内では全体成功率（約57%）と見出しの「約50%で失敗」の数値が整合していない点に留意。最下位のエージェント名は公表されていない。