過去のデータより「今の対話」。AIエージェント時代のマーケティングとセレンディピティ

AIエージェントが、代わりに探して、交渉して、買ってくれる時代が近づいています。そのとき一番のボトルネックになるのは、交渉のうまさではありません。

そもそも、その人が「今、何を欲しがっているのか」を掴めているかどうかです。Anthropic の市場実験「Project Swap」が示したのは、まさにそこでした。

「好み」は過去の履歴だけでは測れない

Project Swap は、Anthropic の社員201人が本を持ち寄り、自分の Claude エージェント同士で交換を交渉させる実験です。

各参加者は事前に Claude と短く対話し、Claude はその内容から「この人が読みたい本の順位」を作りました。

結果を本人の順位と比べると、理想の配分との差のうち約85%は、交渉の進め方ではなく、Claude が本人の好みを掴みきれていなかった側で説明されました。

過去の閲覧・購買履歴から好みを当てる協調フィルタリングは、昔からレコメンドの定番です。

でも人は、過去のパターンを機械的に繰り返すだけの存在ではありません。その時の気分や、今置かれている文脈で、これまでと違うものを欲しくなることがあります。

意図抽出のカギはリアルタイムの対話

この実験で、約5分の対話から Claude が作った順位は、

本人の順位とペア比較で61%一致しました。

偶然なら50%、人気順なら約53%、協調フィルタリングなら約55%です。

短い対話が、過去データの仕組みを上回ったことになります。

対話が強いのは、「今の気分」や、まだ言葉になっていない潜在的なニーズを、その場で引き出せるからです。

これからの Web マーケティングや EC では、人間の感情を揺さぶる広告表現だけでは足りなくなります。

対話を通じてユーザーの真意を言語化し、ふさわしい商品やデータへつなぐ力。いわば「対AIプロファイリング能力」が、新しいスキルになっていくはずです。

求められる「余白」の設計

好みを当てることだけを目指すと、人は過去のフィルターバブルの中に閉じ込められていきます。昨日好きだったものだけが、明日も並び続ける世界です。

AIエージェント時代のコンテンツやコマースに必要なのは、
2つのバランスだと思います。

🔹ユーザーの文脈を、対話で正確に汲み取る技術
🔹あえて適度なノイズや、出会いの余白を残す設計

正確さと余白。この2つを両立できたところが、次の競争力になるのではないでしょうか。

※ Project Swap は「本の交換」という限られた題材で、参加者も Anthropic 社員です。数字をそのまま全ての買い物に当てはめることはできません。

ただ、「代理人が交渉上手でも、渡された希望がずれていれば、上手に間違ったものを取りに行く」という構造は、多くの場面に共通するはずです。

出典

Anthropic「Project Swap: What happens when agents trade for us?」
（2026年9月24日公開）

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