これからは“AIが選んで動けるEC”でしか買われない？体験改善に向けた3Stepとチェック項目を紹介

AEO・ASO・ダッシュボード設計時の参考に！　お役立ちチェックシート

　ここまで紹介した手順を進めやすくするために使える、チェックシートを用意しました。併せて、実施に役立つツールにも触れています。ぜひ進捗時の確認や検討材料の一つとしてご活用ください。

AEO：AIに“選ばれる”ための基本10項目

1. Qクラスター：主要質問→下位質問まで見取り図（選び方／比較／注意点／価格帯／用途別など）を作成できているか
2. 一次情報リンク：数値根拠・試験方法・公的基準・製造プロセスを明示できているか
3. 構造化データ：Product／Offer／AggregateRating／FAQPage／HowToをJSON-LDで記述できているか
4. 画像・表の代替テキスト／キャプション：AIが拾える説明文を付与できているか
5. E-E-A-T：執筆者／監修者情報、専門資格、実地検証を掲載できているか
6. 比較表：重量／素材／互換／保証／修理性などといった自社・他社の差分軸を明確化できているか
7. FAQの「質問文」：AIの問いかけと同じ会話体にできているか
8. 既知の誤解への反論：AIにありがちな「誤読」を先回りで訂正できているか
9. 引用・出典：本文下部にまとめ、AIが参照しやすくなっているか
10. コンテンツの更新頻度：在庫・価格・規格改訂を日時付きで更新できているか

ASO：エージェントが“動ける”ための推奨チェックリスト

1. MCPエンドポイントの公開：プラットフォーム側の対応に合わせる。Shopifyであれば、Storefront API／Customer Account APIが存在
2. 検索→比較→カート→決済のAPI連結：タイムアウト／再試行含めて円滑に動作できるようにする
3. ポリシーFAQの機械可読化：返品／保証／関税／送料などをAIが参照できるように記載する
4. イベント計測：agent=true等のセッション識別子を付与する、またChatGPT／Perplexity／Google AIモードなど、ソース媒体の確認ができるようにする
5. 価格・在庫の鮮度保証：リアルタイム商品フィード、キャッシュTTL、リージョン別価格などを適切にAIが理解できるように記述する
6. 同意と権限：リスク管理のためにも、決済前の人間承認やログ保全の仕組みを実装する
7. 障害時のフォールバック：ウェブサイト・ECサイトへの誘導や人間への接続など、障害・トラブル発生時のマニュアル対応やフローの切り替え方を明確にする
8. 監査ログ：「誰のエージェント」が「何を見て」「何を実行したか」を観測できるようにする

ダッシュボード設計：“できているか”を毎日確認するための指標一覧

1. SOA（Share of Answer）：主要質問群×エンジン別の回答採用率を日次／週次でチェック
2. Citation Share：採用回答内で自社が引用リンクに含まれる比率を観測
3. ACV（Agent Conversion）：エージェント起点のCVR、中間指標（カート追加率／Checkout表示率）を見る
4. Policy Hit：対話中に参照されたFAQ／ポリシー項目の件数を定点観測　※不明点のボトルネック解消が可能に
5. Freshness：価格／在庫／配送日の更新遅延（分単位）を見える化する
6. Quality Gate：公開前レビューの二重承認率、ハルシネーション検知件数を測る

施策実施に役立つツール例

• Rich Results Test：Googleが提供する構造化データ検証ツール。「Product」「FAQPage」「HowTo」といったJSON-LDを都度チェックすることで、AIが理解しやすいデータ構造の維持が可能に
• AI Overviewsトラッキングツール（例：BrightEdge、Keywordmapなど）：AEOの効果測定ができるツール類
• MCP群（例：Shopify Storefront MCP server／Customer accounts MCPなど）：MCPとは、AIエージェントの標準プロトコルとして普及しているもの。購入導線の実装時には、ECプラットフォーム側で用意されたMCPが強力な味方となる

運用フェーズに入ったら？　毎日見たいKPIと高速PDCAのコツ

　ワークフローとチェックリストを一通り網羅できたら運用のフェーズに入ります。AEO（AI回答に選ばれる確率を上げる編集とデータ設計）とASO（選ばれた瞬間に買える導線）の両輪を回せているか、次のKPIをもって確認しましょう。

　ダッシュボードを毎日見て「選ばれて、動けているか」を可視化し、レビューや返品データから商品説明・ポリシーを改善する━━こうした高速PDCAを回すのが、エージェントコマース時代の基本動作です。