New Era of Shopping は本日、AI アシスタントやエージェント主導のショッピング エクスペリエンス内で従来のブランドが発見され、信頼され、購入可能になるよう支援するための 140 万ドルの Pre-Seed ラウンドの終了を発表しました。
この投資は、ヨーロッパの VC 会社 Presto Ventures とニューヨークを拠点とする AI アクセラレータ アライアンスが共同主導し、スーパー エンジェルで ZFellows の創設者である a16z Scout Fund、AI に特化したファンドの Davidovs VC、ウクライナの VC hi5 Ventures、日本の Rokubunnoni、初期段階の Typhon VC、エンジェルのグループ: Greg Tkachenko (Unreal Labs) が参加しました。 Guillaume Roux-Romestaing (ワードウェア)、Kacper Kielak (マジック)、Andrei Nenadov、Quinn Campbell、Urvit Goel、Evgeny Yurtaev、Nicole Buss、Matthieu Tissot、Zituo Chen。
ストアフロントがチャット ウィンドウに移動します
現在、何百万人もの買い物客が従来のキーワード検索を放棄し、AI アシスタントからの直接の回答を好み、店頭はチャット ウィンドウに移行しつつあります。
消費者の約 5% は、オンライン ストアを閲覧する代わりに、AI チャットボットに何を買うべきかを尋ねています。 業界の予測では、この数字は 2027 年までに 15% に達し、その後 2 年以内に 50% を超える可能性があります。
AIエージェントがバイヤーになるとき
エージェントティック ショッピングは、ユーザーの好み、履歴、明示的なプロンプトに基づいて動作する AI エージェントが、人々に代わって商品を発見し、チェックアウトの承認を要求し、購入を完了する新しいショッピング ライフサイクルを表します。
Agentic Commerce Protocol と関連プラットフォーム ツールは、エージェントとマーチャントの両方がプログラムで取引するハードルを下げており、アシスタント エクスペリエンス内のインスタント チェックアウトはすでに初期のプラットフォームで実現されています。
Era は、ChatGPT、Google AI モード、Perplexity などの AI 回答エンジン内でブランドが製品カタログを検索可能、信頼でき、購入可能にするのに役立つエージェント コマース プラットフォームです。
Era は、カタログ同期、AI 可視性分析、競合インテリジェンス、即時レベルの需要調査を 1 つのプラットフォームに組み合わせることで、販売業者に次世代の電子商取引で競争するためのインフラストラクチャを提供します。 「AI に最適化されていない人は存在しない」
Era の共同創設者兼 CEO の Oleksii Sidorov 氏に話を聞いたところ、昔は Google の 2 ページ目に表示されるのは悪いことだったそうです。新しい時代では、製品のメタデータ、コンテンツ、フローが AI エージェント用に最適化されていない場合、企業は存在しません。
「私たちは、大規模なエンジニアリング チームを擁するブランドだけでなく、あらゆるブランドが存在し、消費者が購入を希望する場所であればどこでも購入できるように、Era を構築しました。
商業の未来は今まさに描かれており、私たちは販売者がその未来に確実に参加できるようにするためにここにいます。」
Era のプラットフォームの主な機能には、PIM/ERP との双方向カタログ同期、LLM 応答における AI 可視性と製品ランキングを測定するための SKU レベルのインテリジェンス、傾向とボリュームに関する洞察のためのユーザー プロンプト分析、会話型回答における製品のランク付けを改善するための自動コンテンツ最適化が含まれます。 この製品は、Shopify、WooCommerce、Magento、BigCommerce、Wix などのすべての主要な e コマース プラットフォーム、および主要な AI 検出プラットフォーム (ChatGPT、Gemini、Claude、Google AI Mode、Perplexity) とすでに統合されています。
同社は現在、ブランドの最初のコホートでパイロットを実行しており、Pre-Seed を使用してエンタープライズセグメントでのパイロットを拡大し、データインフラストラクチャを拡張し、新しいプラットフォームを統合する予定です。
なぜブランドはまだ迅速に動かないのか
これまでの実験結果では、これは明白な利点のように見えても、すべてのブランドがそれを急いで捕捉しようとしているわけではないことが明らかになりました。シドロフ氏は次のように説明しました。
「特に電子商取引ブランドは依然として保守的です。彼らはすでに機能しているチャネルで忙しく、AI検索で何が起こっているのかまったく知りません。企業は特に動きが鈍いです。より簡単なのは、テクノロジー系の新興企業やソフトウェア会社です。」
彼らはAIに精通しています。彼らは自分自身で LLM を使用してツールを見つけてコードを作成するため、その価値をすぐに理解します。
その結果、私たちは焦点を拡大し、もはや電子商取引に限定されなくなりました。オンライン トラフィックから恩恵を受けるブランドはすべて、潜在的な顧客となります。」
シドロフ氏によると、ほぼ完全に AI トラフィックだけで成り立っている企業がすでに存在します。それらの企業は偶然にもインデックスが適切に作成されており、今ではトラフィックのほとんどが AI トラフィックから来ているとのことです。
2 人の YC 卒業生がエージェント コマースに賭ける
同社は、AI、eコマース、広告の交差点で豊富な経験を持つチームによって設立されました。
二人の共同創設者は、Y Combinator を 2 回経験し、2 つの会社を売却しました。
ウクライナ生まれのシドロフ氏は、起業家精神に転じる前に、オックスフォード大学とメタ AI リサーチで AI 研究を行っていました。彼は最初に、Y Combinator の 2022 年冬期コホートに受け入れられた AI 主導の e コマース スタートアップである Suggestr を設立しました。
その後、彼はさらに 2 つのベンチャー企業、Slise (広告分析) と Dise (AI ネイティブ CRM) を立ち上げましたが、どちらも買収されました。これらの多くは、ロシアによるウクライナへの全面侵攻から逃れ、故郷の家族を支えた後、ヨーロッパ各地に移住してきた間に建設された。
シドロフはウクライナで学び、その後エラスムスを通じてヨーロッパ全土で教育を続け、物理学からコンピューターサイエンス、そして最終的には AI へと移りました。彼はベルギーとオックスフォードで働いて研究実績を積み、私の修士号取得後すぐに Facebook AI Research に入社しました。
彼はシリコンバレーに移り、カンファレンス、論文、社内研究など、非常にアカデミックな道を歩みました。
「しかし、2020年に新型コロナウイルスが発生したとき、私は何か具体的なものを作りたいと思ったのです。私はAIに関する深い専門知識を持っていましたが、それを単に論文を書くだけでなく、現実の世界に応用したいと思っていました。シリコンバレーにいることで、その本能は間違いなく強化されました。」
彼の最初のスタートアップである Suggestr は、AI と電子商取引の交差点にありました。
「私たちは YC Winter ’22 に参加しましたが、それは素晴らしい経験でした。Suggestr は、小規模な e コマース ブランドに Amazon レベルのパーソナライゼーションをもたらした AI レコメンデーション エンジンでした。
私たちは 100 以上のブランドと協力し、顧客に 50 万ドル以上の追加売上を生み出しました。
しかし最終的には、私たちが思い描いたレベルまで拡大するには市場が小さすぎると感じました。そこで私たちは、それを閉鎖して再開するという苦渋の決断を下しました。」
次のベンチャー企業は、ブロックチェーン データに基づいて構築された Web3 ベースのメディア分析会社である Slise で、IP とクライアントを含む完全な撤退で買収されました。 Slise の構築中に、Sidorov 氏は別のギャップを発見しました。今回は Telegram ベースの販売インフラストラクチャです。
「特に仮想通貨業界では、多くの取引が Telegram で行われますが、営業チーム向けの適切なツールがありませんでした。そこで私たちは、メッセンジャー ベースの販売向けの AI ネイティブ CRM である Dise を構築しました。これは勢いを増しましたが、2025 年までに私たちは一歩下がって、自問しました。AI がインターネット全体を再構築しているときに、なぜ Telegram 用のニッチな SaaS を構築するのか?
私たちはそれを売却し、より大きなチャンスであると信じていたもの、つまり AI を活用した検索と製品発見に焦点を移しました。それがERAになりました。」
彼の共同創設者兼 CTO である Sergey Drozdkov は、ソフトウェア開発と AI で 12 年以上の経験を持つ連続創設者兼 CTO です。 Sensorium の CTO として、彼は ChatGPT のリリースの 2 年前に最初の AI チャットボットの 1 つを構築し、その後、最初の AI セールス エージェントの 1 つである Intently AI とともに Y Combinator の W23 コホートを経験しました。
AI コマースにおける誇大広告と現実
彼の研究背景を考えると、AI プラットフォームが人々の買い物の方法を変えることをシドロフがどのように見ているのか興味がありました。同氏は、「私はこの誇大宣伝には心から懐疑的だ。すでに起こっていることは現実だが、まだ初期の段階である。米国では、販売者のウェブサイトにアクセスすることなく、ChatGPT を通じて商品を直接購入できるようになった。注文は依然としてバックエンドの販売者に流れ、販売者はデータを受け取って履行するが、顧客体験はブランドの店頭からますます切り離されつつある。」と認めた。
彼は、5年から10年後には、Googleでリンクを検索したりする代わりにAIアシスタントに質問をするようになり、人々は製品を見つけて購入するためにAIアシスタントを使用するようになるという十分な議論があると主張しています。
「特に、ChatGPT がすでに支払い情報を保存し、住所を記憶していることを考えると、ワンクリック エクスペリエンスになりつつあります。しかし、これはカテゴリによって大きく異なります。食品と飲料については、あまり考えません。しかし、サプリメント、パーソナルケア、健康関連製品などは、特定の成分、配合、投与量、価格を比較したいと考えます。パッケージがどのように見えるかは気にしません。」
ここでチャットボットが真に効率的になります。」
ランキングシグナルとしての評判 顧客のブランド関係という観点から見ると、小売業の変化は大きな変化を表しています。シドロフ氏は、ChatGPT や Google ショッピングを通じて購入する人は、どのブランドや店舗を選んでいるのかをあまり考えていない、と主張します。
「そのため、美しい店頭、ブランドのストーリーテリング、顧客との直接的な関係など、従来の手段の力は弱まっています。今重要なのは、インターネット上のフットプリント、つまりレビュー、コンテンツ、リファレンス、AI クローラーがあなたについて見つけて解釈できるものです。」
ただし、利点は、一度評判を構築すると、有料広告よりも耐久性が高いことです。ただし、欠点は、一夜にして変更することはできず、ランキング要素は常に変化することです。
「6 か月前、Reddit は LLM の出力に多大な影響を与えていました」とシドロフ氏は説明しました。 「その後、それはなくなりました。今では、HTML 構造やその他のシグナルがより重要になっています。1 人のマーケティング マネージャーがそれらすべてを把握し続けることはほぼ不可能です。だからこそ、私たちは存在しています。」
AI 時代では、発見可能性はもはや検索ランキングではなく、人間に代わって決定する機械にとって読みやすいかどうかが重要です。 Era は、ブランドがその世界で競争するには直感ではなくインフラストラクチャが必要になると確信しています。