Automation Curve（オートメーションカーブ）
Automation Curve
Automation Curve とは、エージェンティックコマースにおける AI への委譲の進み方を、Level 0 から Level 5 までの 6 段階で定義したモデルである。McKinsey が 2025 年に提唱した。
詳しく
6 段階の内訳
段階が進むほど、AI が担う意思決定と実行の範囲が広がる。
- Level 0: ルールベースの自動化
- Level 1: AI が調査・比較するが実行しない
- Level 2: AI が調査・比較し、人間の承認で実行を補助
- Level 3: AI が条件に基づいて最適解を選び、実行まで行う
- Level 4: 継続的にニーズを監視し最適化
- Level 5: 完全自律のマルチエージェント
New AIDA との対応
Optyino の New AIDA モデルにおける D1（判断支援型委譲）は Level 1〜2 に、D2（判断代行型委譲）は Level 3〜5 におおむね対応する。ユーザーが AI への委譲のどの段階にいるかを判断するための共通語彙として機能する。
関連用語
基礎用語の他の用語
一覧を見るAEO（エーイーオー）
AEO（Answer Engine Optimization）とは、質問に「答えを返すエンジン」に対して、直接回答として引用・抽出されやすい形で情報を提供する最適化である。
ACP（エーシーピー）
ACP（Agentic Commerce Protocol）とは、AI エージェント間の商取引を標準化するためのプロトコルであり、OpenAI が推進している。
Agentic Commerce（エージェンティックコマース）
Agentic Commerce とは、AI エージェントがユーザーの目的に基づき、検索・比較・カート生成・購入や予約などを代行する商取引の形態である。
SEO（エスイーオー）
SEO（Search Engine Optimization）とは、Google をはじめとする従来の検索エンジンの検索結果で上位表示されることを目的とした最適化である。AI 検索時代においても、GEO の基盤として引き続き重要である。
LLMO（エルエルエムオー）
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、大規模言語モデル（LLM）における自社ブランドの可視性・推奨度を最適化する取り組みである。GEO とほぼ同義で使われることが多い。
query fan-out（クエリファンアウト）
query fan-out とは、AI 検索がユーザーの質問を複数のサブトピックに分解し、並列に検索を走らせて情報を収集する仕組みである。Google の AI Mode が採用している。