あなたのAIエージェントは何を購入しているのか？エージェント型Eコマースの評価、影響、および新たな課題

要旨

オンラインマーケットプレイスは、消費者に代わって行動する自律型AIエージェントによって変革されるでしょう。人間がブラウジングやクリックを行う代わりに、視覚言語モデル（VLM）エージェントがウェブページを解析し、製品を評価し、取引を行うことができます。これにより、根本的な疑問が浮かび上がります：AIエージェントは何を購入し、なぜ購入するのか？この疑問を研究するために、プラットフォームに依存しないVLMエージェントと完全にプログラム可能な模擬マーケットプレイスを組み合わせたACESというサンドボックス環境を開発しました。まず、単純なタスクの文脈で基本的な合理性チェックを行い、次に、製品の位置、価格、評価、レビュー、スポンサータグ、プラットフォームの推奨をランダム化することで、最先端のVLMが実際にどのようにショッピングを行うかの因果的推定を得ます。モデルは強力だが異質な位置効果を示します：すべてのモデルが最上段を好む一方で、異なるモデルが異なる列を好むため、普遍的な「トップ」ランクという仮定が崩れます。スポンサータグをペナルティとし、推奨を報酬とします。価格、評価、レビューに対する感応度は方向性において人間に似ていますが、モデル間でその大きさが大きく異なります。売り手がAIエージェントを使用して製品リストを最適化するシナリオに動機づけられ、AI買い手の好みをターゲットにした製品説明の微調整を行う売り手側エージェントが、AIを介したショッピングが主流となる場合に大きな市場シェアの向上をもたらすことを示します。また、モデル間でモーダルな製品選択が異なる場合があり、場合によっては需要が少数の選択された製品に集中する可能性があり、競争に関する疑問を提起します。全体として、私たちの結果は、AIエージェントがeコマース設定でどのように振る舞うかを明らかにし、AIを介したエコシステムにおける具体的な売り手戦略、プラットフォーム設計、規制上の疑問を浮き彫りにします。

English

Online marketplaces will be transformed by autonomous AI agents acting on behalf of consumers. Rather than humans browsing and clicking, vision-language-model (VLM) agents can parse webpages, evaluate products, and transact. This raises a fundamental question: what do AI agents buy, and why? We develop ACES, a sandbox environment that pairs a platform-agnostic VLM agent with a fully programmable mock marketplace to study this question. We first conduct basic rationality checks in the context of simple tasks, and then, by randomizing product positions, prices, ratings, reviews, sponsored tags, and platform endorsements, we obtain causal estimates of how frontier VLMs actually shop. Models show strong but heterogeneous position effects: all favor the top row, yet different models prefer different columns, undermining the assumption of a universal "top" rank. They penalize sponsored tags and reward endorsements. Sensitivities to price, ratings, and reviews are directionally human-like but vary sharply in magnitude across models. Motivated by scenarios where sellers use AI agents to optimize product listings, we show that a seller-side agent that makes minor tweaks to product descriptions, targeting AI buyer preferences, can deliver substantial market-share gains if AI-mediated shopping dominates. We also find that modal product choices can differ across models and, in some cases, demand may concentrate on a few select products, raising competition questions. Together, our results illuminate how AI agents may behave in e-commerce settings and surface concrete seller strategy, platform design, and regulatory questions in an AI-mediated ecosystem.

あなたのAIエージェントは何を購入しているのか？エージェント型Eコマースの評価、影響、および新たな課題

What Is Your AI Agent Buying? Evaluation, Implications and Emerging Questions for Agentic E-Commerce

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