2026年のパーソナライズ戦略：AIエージェントが変える「選ぶ」から「創る」体験

デジタル技術の急速な発展により、レコメンドやAIエージェントが日常生活に深く浸透しています。
従来は商品や情報を「探して選ぶ」行動が主流でしたが、今ではユーザーの好みや行動を学習し、自動的に最適な選択肢を提示する仕組みも多くのサイトで採用されています。

さらに近年は、レコメンドを発展させ、ユーザーの潜在的なニーズや状況を先読みして最適な選択肢を能動的に提案する「提案型AI」が注目されています。本記事では、こうした技術がどのように進化し、2026年に向けてどのようなパーソナライズ戦略へ展開していくのかを整理し、実務に活かせる視点から解説します。

レコメンド技術の進化とAIエージェントの台頭

パーソナライズの根幹を支えてきたのは、長年培われてきたレコメンド技術です。まずは、その基本手法と現在のAIエージェントへの繋がりを整理します。

レコメンドシステムの変遷と主要なアプローチ

レコメンドシステムは、利用者やアイテムに関する情報（評価、閲覧・購買履歴、アイテムの属性など）を手掛かりに、関心を持ちそうな選択肢を絞り込んで提示する技術です。代表的なアプローチとして、似た行動をする利用者のデータから好みを推定する「協調フィルタリング」、アイテムの内容・特徴に基づいて似たものを提示する「コンテンツベース」、そして両者を組み合わせる「ハイブリッド」の3つの手法が主流となっています(*1)。

具体的な実装例を挙げると、ECサイトでは「一緒に購入されやすい商品同士の近さ」を活用して候補を作る「item-to-item 協調フィルタリング」が提案されており、Amazonのレコメンド機能はこの系統の実装例として広く参照されています(*2)。また、音楽配信分野ではLast.fmが利用者の聴取履歴をもとに新しい音楽をレコメンドし(*3)、Pandoraは「Music Genome Project」による楽曲の特徴分析を土台に、ユーザーのフィードバック（Thumbs up/down）で選曲を調整する仕組みを採用しています(*4)。

従来手法の課題とハイブリッド化

一方で、これらの手法には明確な課題も存在します。協調フィルタリングは、新規ユーザーや新規アイテムのように履歴・評価が不足する状況でレコメンドが難しくなる「コールドスタート」問題が知られています(*5)。コンテンツベースは、特徴として与えられた範囲にレコメンドが寄りやすいという限界があります(*1)。そのため近年は、複数のアルゴリズムを組み合わせてレコメンドを構成する発想が一般化しており、Netflixも複数の手法を組み合わせる考え方を述べています(*6)。

AIエージェントの台頭と特徴

レコメンド技術の高度化と並行して、AIエージェントが急速に台頭しています。AIエージェントとは、ユーザーやデータベース、周辺システムと連携し、自律的に意思決定を行う新世代のソフトウェアです(*7)。主な構成要素は以下の通りです。

• 観測用インターフェース
• 短期・長期の記憶モジュール
• 行動指針となるプロフィールモジュール
• プランニング、アクション実行モジュール

これらにより、状況に応じてユーザーが明示していない要望を先読みすることが可能です。例えば、富士通の「Fujitsu Kozuchi AI Agent」は、特定業務向けにカスタマイズでき、複数の作業をまとめて管理・実行できる「パートナー型」ツールへと成長しています(*8)。

レコメンドから提案型AIへの進化

AIエージェントの能力拡張に伴い、従来のパーソナライズは「提案型AI」へと進化しています。

潜在ニーズを先取りする共創体験

提案型AIは、利用者の過去データや現在の状況を追跡し、何を勧めるべきかだけでなく、目標達成のプロセス全体をサポートする応用形態です。この進化を支えているのが、AIの「実行力」の向上です。2025年の分析では、AIがチャットボット的な定型回答を超え、ブラウザ操作を通じて複数の工程を自動で完結させる傾向が強まったと報告されています。

こうした技術的背景により、提案型AIは利用者が意識していない潜在的なニーズも先回りして提示し、ユーザーはエージェントと対話しながら提案内容を自在にカスタマイズできるようになります。例えば、単なる商品の推奨にとどまらず、旅行計画などの複雑な工程において、利用者とAIが共に戦略を練りながら意思決定を進める「共創体験」が現実のものとなってきています。

提案型AIの登場とその影響

提案型AIは、単なるサービスの一機能にとどまらず、企業の顧客接点設計におけるコアテクノロジーとなりつつあります。

提案型AIの定義と役割

提案型AIは、ユーザーのアクセスデータ、位置情報、心理状態など多様なデータを学習し、最適なアクションを能動的に提示します(*10)。この背景にはAIエージェントの記憶システムの進歩があり、長期的に蓄積されたユーザー履歴や文脈を活用しやすくなった点が大きいです(*11)。

エージェントコマースと購買体験の変化

さらに注目すべきは、AIエージェントがユーザーに代わり、オンラインショッピングから予約・決済までを一括して実行する「エージェントコマース」です。2025年にはOpenAIがウォルマートと提携し、対話だけで商品の発見から決済まで完結するサービスを開始しました(*12)。また、Alexaプラスなどのバーチャルアシスタントが複数のアプリを横断して予約や注文をこなす事例も登場しています(*13)。

ハイパーパーソナライゼーションの推進

提案型AIは、利用者のリアルタイムな環境データや文脈を活用し、その瞬間に最適な提案を行う「ハイパーパーソナライゼーション」をさらに加速させます。

リアルタイムデータによる「文脈」の最適化

例えば、飲食アプリやECサイトにおける高度なパーソナライズでは、単なる「過去の購入履歴」だけでなく、「現在の天気」「時間帯」「位置情報」といったリアルタイムな環境情報をAIが即座に分析します。

• 世界的コーヒーチェーンの事例に見る最適化: AIが利用者の過去の好みと、その時の気温や時間帯を考慮し、「暑い午後の仕事帰りには冷たいラテ」といった、その人の状況に完璧に合致した商品をアプリで能動的に提案します。
• 状況に応じた自動調整: 健康管理の領域でも同様に、個人の運動状況や栄養摂取をモニタリングし、目標値に応じて食事メニューやスケジュールを自動で調整・提案する仕組みが実現しつつあります。

納得感を生む「対話型」の購買体験

また、オンラインショッピングにおいても、単に商品を提示するだけでなく、対話を通じてユーザーの意思決定をサポートする「共創型」の仕組みが普及し始めています。

• 会話型コマースエージェント: 複数のオプションを同時に比較し、それぞれのメリット・デメリットを対話形式で解説することが可能です。
• 成果の可視化: 実際に、製品カタログの音声対応検索を導入した大手企業の実装例では、顧客満足度が15パーセント向上するという具体的な成果も報告されています。

関連記事｜生成AIとCDPが実現する次世代のハイパーパーソナライゼーション

2026年のパーソナライズ戦略の展望

2026年に向け、AIエージェントは「チャットボット的対話」から「自動タスク実行」へと一層進化すると予測されています。

2026年のAI環境とインフラ化

SHIFT AIは、AIの性能向上の主軸が事前学習から強化学習へ移行し、AIが数日にわたり自律稼働し複雑な業務にも対応可能になると提言しています(*9) 。またLenovoは、個人や企業の「デジタルツイン」としてAIが生活・業務を最適化するハイブリッドAIの未来像を発表しています(*14) 。

このような環境下では、パーソナルAIスーパーエージェントが人間の判断代行として積極的に業務フローを管理する姿が想定されます。しかし、浸透のためには新たなセキュリティやガバナンスが不可欠です。例えば、エージェント同士が認証情報をやり取りする場面では、アクセス権限管理や動的な監査ログが求められます(*15)。

戦略設計のポイント：オーケストレーターの存在

2026年の戦略においては、複数のAIエージェントを管理し業務を統括する「オーケストレーター」的な人材やシステムの存在が重要です(*9)。スーパーアプリのように複数機能をまとめ、高度なパーソナライズを行う仕組みも発展しており、H&Mなどの事例でもリアルタイムデータを活用した取り組みが報告されています(*16)。

プライバシーとデータの信頼性

Perplexityとハーバード大学の調査では、AIエージェント利用の57パーセントが認知タスクであると報告されています(*17)。個人が意識しないタイミングでデータが収集される機会が増えるため、プライバシー対策やデータ最小化の方策を戦略設計に盛り込み、利用者の信頼を得る枠組みづくりが中長期での持続性を支えます。

ガバナンスと投資対効果の要点

企業が高度なAIエージェントを導入する際には、ガバナンスと投資対効果（ROI）の明確化が大きなテーマとなります。

リスク管理とコンプライアンス

著作権を含む学習データの取り扱いでは、OpenAIとディズニーの提携や、ディズニーがGoogleに対して法的リスクを示唆する動きが2026年の注目ポイントとなっています(*18)。AI活用の具体的な成果やユーザー満足度が測定指標となる中、レクシスネクシスのAIアシスタント「Protégé」は、高いセキュリティとコンプライアンスを担保しつつ生産性向上を実現する仕組みとして注目されています(*19)。

Forbesの報告でも、導入前に自社のデータ管理やポリシーを再構築しておくことの重要性が指摘されています(*10)。AIがインフラとして社会を支える時代には、コンプライアンスや意思決定プロセスの「見える化」が企業の競争力を左右します。

おわりに

レコメンド技術から提案型AIへの進化は、最適な選択と創造的な体験を同時に提供する新しい段階に入りました。2026年のパーソナライズ戦略を見据える上で、適切なガバナンスと信頼の構築を実現しながら、AIエージェントとの共創をさらに深めていく転換期を迎えています。

→ パーソナライズ戦略のご参考に。施策一覧のご紹介

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参照

(*1) Recommender Systems: An Overview.
(*2) Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering.
(*3) Last.fm: Music Recommendation Service.
(*4) Pandora: Music Genome Project.
(*5) Methods and Metrics for Cold-Start Recommendations.
(*6) The Netflix Recommender System: Algorithms, Business Value, and Innovation.
(*7) BCG Global – AI Agents.
(*8) AIエージェントが描く2025年の世界 (Fujitsu).
(*9) ネットショップ担当者フォーラム – 2025年のAIニュース振り返り＋「使う」から「任せる」へと変わる2026年の予測.
(*10) 次世代のパーソナライゼーション：生成AIがもたらすデジタル売上革命 (Forbes).
(*11) AI Agents: Evolution, Architecture, and Real-World Applications.
(*12) ジェトロ – 米オープンAI、ChatGPT内で購入から決済まで完結可能に.
(*13) 激流オンライン – アマゾンがCES 2026で公表した「アンビエントAI」の未来.
(*14) レノボ、Tech World @ CES 2026にてハイブリッドAIの次なる進化を提示.
(*15) Identity Defined Security Alliance – From Chatbots to Agents.
(*16) SCIRP – AI-Powered Personalization in SuperApps.
(*17) PR TIMES – Perplexityとハーバード大学、AIエージェント利用実態の研究.
(*18) ASCII.jp – 2025年激動の生成AIシーンを振り返る.
(*19) PR TIMES – レクシスネクシス、パーソナライズ可能なAIエージェント「Protégé」提供開始.