エージェント時代のコマースを設計する新たな職種「AI Commerce Architect」とは
AI Commerce Architectとは、AIとECの接点を俯瞰し、全体最適な設計を行う人━━つまり、テクノロジー（最新技術）とコマース（実務）をつなぎ合わせられる人のことを指します。では、一体この職種にはどんな働きが求められているのでしょうか。
AI Commerce Architectに求められる役割
AIがものを買ってくれる時代になっても、「買う」前後のフローの長さは従来とそこまで大きくは変わりません。見つける。商品を理解する。比較する。選ぶ。買う。届く。サポートする。次の購買につなげる。Winter '26 Editionで発表された機能を見ても、Agentic Storefronts（会話）、Sidekick（運用）、SimGymやRollouts（検証・実行）と、点ではなく線でアップデートを揃えています。
AI Commerce Architectは、まさにこうしたカスタマージャーニー全体を見ることが求められているのです。
既存の職種ではまかなえない理由
運用、マーケ、CS、開発━━組織の規模にもよりますが、これまでの組織は求められる役割や業務内容が割と明確だったかと思います。
しかし、AI時代のEC運営は、こうした境界が溶けていきます。たとえば「AIチャットを入れたい」という施策一つをとっても、FAQ整備はCS、表示する商品ロジックはマーケや商品部、購入導線の整備やデータ接続は開発やセキュリティ担当といったように、既存の組織の枠組みを越え、タッグを組まなければなりません。Agentic Storefrontsを用いて外部AIにも情報を出すのなら、チャネル戦略とガバナンスも絡んできます。
こうした施策を進める中で一番恐ろしいのが、全員が自分の役割を全うし、誰も悪くないのに全体が歪むことです。各部門が最善を尽くしても、“部門”という境界があるとどうしてもつなぎ目に穴が残ります。それを埋めるには……もはやEC担当やマーケ担当の仕事の範ちゅうを超えていますよね。こういった役割を担う、これまでにない仕事がAI Commerce Architectには求められているのです。
ユースケースから見る、AI Commerce Architectの働き方
AI Commerce Architectについてより深く理解すべく、これから各社が取り組むべき内容を例に挙げながら、このポジションに求められる視点やアクションを紹介していきます。
例1：在庫リスクへの対応
たとえば、営業時間外の深夜に在庫が動きやすいアパレルECがあったとします。従来なら、担当者が翌朝ダッシュボードを見て在庫切れに気づき、機会損失が生まれてしまうのが常でした。しかし、今後はSidekick Pulseのような仕組みがリスクを先に察知してくれ、対応案まで出してくれるようになります。
しかし、こうした提案の精度を高めるには、SKUの持ち方や在庫補充のルール、例外処理、通知先が整っている必要があります。AIが賢い提案をできるレベルに進化していても、整っていないデータがあればノイズとなり、間違った提案につながってしまいます。こうした事態が起きないよう、設計や環境整備を行うのがAI Commerce Architectの腕の見せどころです。
例2：小さくすぐに試せる環境を作る
新しいトップページ案が本当に効くのか、試してみたい。そう思っても、トラフィックが少ないサイトではなかなかA/Bテストができません。
こうした悩みを打破してくれるのが、既に紹介したSimGymとRolloutsです。AIショッパーを使って傾向分析と実験を行い、結果を客観的な数字で判断して実行に移す。サイトの規模を問わず、データを用いて判断する流れを作れるのが、AI時代の最大の利点といえるでしょう。
しかし、A/Bテストのハードルが下がっても、「何を成功とするか」の判断基準（KPI）が曖昧だと、いくら実験を回しても学びは蓄積しません。見るべき数字や重視したいブランドの思想など、各項目の優先度やそれぞれの統一性を保つのが、AI Commerce Architectの仕事となります。
流行りの肩書きではない 運用の安全策としてAI Commerce Architectが必須な時代に
Winter '26 Editionは、これまで私が見てきたEditionと比較して「運用の主語をAI側に寄せる設計図」のように感じました。単なる機能追加の羅列ではなく、新たな同僚（Sidekick）の誕生、商品の売り方・売れ方や実験手法の変化、AIと実データの密な連携など、これらがコマースのスタンダードとなっていくことは間違いありません。
こうした世界になる以上、AI Commerce Architectが単なる“流行りの肩書き”で終わることはないでしょう。EC運営が破綻しないための安全装置、つまりこれからのコマースにおいて中心的なロールになっていくのではないか。私はこう期待しています。
次回は、AI Commerce Architectが実際に手を動かす場面に焦点を当てます。具体的には、商品データの構造化と、AIに選ばれるための商品ページ最適化について、実例を交えながら解説する予定です。お楽しみに！
