株式会社カンリー（本社：東京都品川区、代表取締役 Co-CEO：辰巳 衛、秋山 祐太朗、以下 カンリー）は、2026年4月21日に開催した「エージェンティックコマースサミット 〜店舗経営者ラウンドテーブル〜」のイベントレポートおよびホワイトペーパーを公開しました。 あわせて、当日のダイジェスト動画と、AIを活用して制作したオープニングムービーも公開しています。 本サミットでは、株式会社カインズ、株式会社キタムラ、株式会社博報堂、株式会社IBAカンパニーなど、業界を牽引するリーダーが登壇。店舗経営者や次世代のリーダー達が集い、「AI時代、店舗事業者は明日から何に着手すべきか」を議論しました。 各登壇者の詳細な内容はベントレポート・ホワイトペーパーにてご覧いただけます。 消費者の購買行動の入口が「検索」から「AIとの会話」へ移りつつある今、AIに「正しく・最新で・在庫情報込みで」見えていない店舗は、来店候補にすら入らない時代が近づいています。カンリーは、この劇的な変化に店舗事業者がどう向き合うべきか、登壇内容と提言（明日から実践できる3ステップ）を本資料に整理しました。 なお、本サミットの好評を受け、次回は2027年3月26日に規模を拡大して開催することを決定いたしました。 サミットで見えた「3つの転換」 01｜速度：PoCが終わる頃には、状況が変わっている NRF（全米小売業協会主催の世界最大級カンファレンス）のメインテーマは、この3年で「生成AI → AIエージェント → エージェンティックコマース（AIによる購買行動）」と転換。変化は対前年比10倍の速度とも語られ、半年がかりのPoC（概念実証）を前提にしていると、終わる頃には状況が変わっています。これはすべての店舗ビジネスにおいて、意思決定の単位を「年」から「週」へ書き換える必要があります。 02｜在庫データ：検索結果に存在しない店舗は、選ばれない AIが購買の導線を握る時代、リアルタイムの在庫データは「AIに見つけてもらう」ための前提条件になります。AIは正確かつ最新の情報を参照して回答するため、データが存在しない・古い店舗はそもそも候補に上がりません。検索段階で在庫を見せられるかどうかが、来店候補に入るかどうかを左右します。 03｜独自×人：均質化の罠から抜けるため、独自データを使う AIはインターネット上の公開情報をもとに回答を生成するため、推薦される内容は横並びに収束しがちです。自社にしかない独自データと、人の介在が生む価値の掛け算が、これからの競争軸になります。 市場と消費者行動の変化 日本のエージェンティックコマース市場は、2040年までに 26.3兆円規模に達すると予測されていおり、(※1)米国では2030年までに最大1兆ドル規模との予測もあります。(※2) 一方で2035年には、サービス業・卸売小売・医療福祉を中心に深刻な労働力不足が到来すると見込まれています。(※3) 人手不足が進行する一方で、AIが購買の導線を握る——この同時進行の波を捉えられるかが、これからの店舗事業者の命運を握ると言えます。 顧客事例：株式会社キタムラ「在庫データの戦略的価値」 カメラのキタムラ（株式会社キタムラ マーケティング部 部長 安達 友昭 氏）のセッションでは、在庫データをAI集客の「インフラ」と捉えた実践が共有されました。 「カンリーローカル在庫」の導入テストにより、Google ショッピング経由の流入が約2倍に増加。新商品発売時の来店客数にも明確な変化が見られました。 キタムラの内製調査では、カメラ購入者の 90%がWebで情報収集し、88%が店舗で実機を確認してから購入。Webと店舗を行き来する消費者にとって「実機を確認できる店舗として選ばれる」ことが、多店舗小売の武器として再評価されています。 ※数値はいずれも株式会社キタムラの取り組み・内製調査に基づきます。 店舗事業者が、明日から踏める3ステップ 汎用AI・ブランドAI・パーソナルAI——いずれが普及しても基盤になる共通項として、カンリーは次の3ステップを提言します。 STEP1｜店舗をAIに認識させる（GBP整備） Google ビジネスプロフィール™の所在地・営業時間・電話番号・取扱カテゴリを最新化する。AIが最初に参照する一次情報源を空欄のままにすると、店舗は「存在していない」扱いになります。 STEP2｜在庫をAIに渡す（ローカル在庫連携） 検索段階で在庫を見せる。「実物を確認したい」消費者に対し、検索結果に出ない店舗は来店候補に入りません。 STEP3｜店舗・商品情報を「AI-Ready（AIが理解しやすいデータ構造）」に スペックや価格だけでなく、用途・シーン・関連情報まで含めた粒度でデータを構造化（