LAM（大規模行動モデル）とは Web自動操作AIの衝撃

生成AI技術は目覚ましい進化を遂げており、テキスト生成や対話に留まらない新たなフェーズへと突入しています。

その中心に位置するのが、人間の代わりにWebブラウザやアプリケーションを自律的に操作するLAM（Large Action Model：大規模行動モデル）です。

従来の生成AIは、ユーザーの質問に対して回答テキストや画像を生成する役割が主体でした。

しかし現在のAIは自ら意思決定を行い、複雑な手続きや操作を完了させる段階へと移行しています。

本記事では、LAMの基本的な仕組みからLLMとの明確な違い、Webマーケティングやサイト運用に与える深刻な影響について詳しく解説します。

この記事を読むことで、以下の知見を得ることができます。

• LAMの基本定義とLLMとの違いおよび技術的特徴
• AIエージェントによるWeb操作の自動化が及ぼすビジネスへの影響
• 消費者の購買プロセスの変化に対応するためのWebサイト設計戦略

LAM（Large Action Model：大規模行動モデル）とは LLMとの決定的な違い

LAMの基本概念と定義

LAM（Large Action Model）とは、人間の画面操作やWeb上の行動パターンを学習し、ユーザーの指示に従って実際の操作を代行するAIモデルのことです。

言語理解に特化した従来のモデルとは異なり、人間の意図を認識した上で目的のタスクを達成するための行動手順を自律的に組み立てます。

Webブラウザ上のボタンクリックやフォーム入力、ページの遷移といった操作を人間と同様に実行できる点が最大の特徴です。

ユーザーが「来週の金曜日に東京から大阪までの新幹線を予約して」と指示するだけで、AIがサイトにアクセスし、日時と座席を選んで決済の手前まで自動で処理します。

これまでプログラミングや複雑なAPI連携が必要だったWeb上の作業を、自然言語の指示だけで代行できる汎用性の高さを持っています。

人間のデジタル上の行動を再現するモデルとして、次世代のAI基盤を担う中心的な技術として世界中で注目を集めています。

LLM（大規模言語モデル）とLAMの根本的な違い

LLM（Large Language Model）とLAMの根本的な違いは、出力結果が「情報」であるか「行動」であるかという点にあります。

LLMは入力されたテキストに対して適切な文脈の言葉を返す「思考と回答」を担当するモデルです。

これに対してLAMは、提示された目標に対して画面上のオブジェクトを認識し、実際にシステムを動かす「実行と完了」を担当します。

両者の役割と違いを整理すると、以下の表のようになります。

比較項目	LLM（大規模言語モデル）	LAM（大規模行動モデル）
主な目的	情報の要約・生成・対話	目的達成のための操作代行
主な出力	テキスト・コード・画像	クリック・入力・画面遷移
動作領域	言語空間（プロンプト上）	操作空間（UI・ブラウザ上）
人間の介入	生成結果の確認と転記操作	最終承認や決済の確認のみ
評価基準	回答の正確性・自然さ	タスクの完遂率・処理速度

LLMが「旅行の計画やおすすめのホテルを提案するAI」であるならば、LAMは「提案されたホテルを実際に予約し手続きを終えるAI」です。

思考エンジンであるLLMと、行動エンジンであるLAMが組み合わさることで、真の自律型AIエージェントが実現します。

なぜ今LAMが注目されているのか（2026年のトレンド背景）

LLMの限界と「行動代行」へのニーズ

生成AIの普及に伴い、ユーザーは「答えを教えてもらうこと」から「実際の作業を終わらせること」へとニーズを変化させています。

LLMがいくら精度の高い回答を出力しても、最終的にWebサイトを訪問しフォームに入力して購入ボタンを押すのは人間でした。

この「ラストワンマイルの操作」がユーザーにとって依然として負担であり、作業のボトルネックとなっています。

知識の提供だけでは解決できない現実世界のタスクを自動化するために、直接UIを操作できるLAMへの期待が急速に高まりました。

情報収集の時間が短縮された分、ユーザーは行動の実行そのものにかかる時間も短縮したいと考えるようになっています。

そのため、思考から実行までを一気通貫で処理できるモデルが強く求められているのです。

基盤技術の進化とエージェントAIの台頭

2026年現在、AIモデルのマルチモーダル化と画面認識技術が飛躍的に向上したことがLAMの実用化を後押ししています。

画像や画面構造をリアルタイムで解析し、どの要素がボタンでどの領域が入力フォームかを高精度に識別できるようになりました。

また、システム間のAPIが整備されていないレガシーなWebサイトであっても、人間と同じ画面表示をベースに操作できる技術が完成しました。

これにより、あらゆるWebサービスをAIがシームレスに操作する環境が整い、ビジネス現場での活用が一気に現実味を帯びています。

技術的な障壁が一つずつクリアされたことで、概念実証の段階から実際の業務環境への導入フェーズへと移行しているのが現在の状況です。

LAMがもたらす「自律型AIエージェント」によるWeb操作の自動化

ブラウザを自律操作する仕組みとGUI認識技術

LAMがWebブラウザを自律操作するプロセスは、人間がパソコンを操作する認識手順と極めて類似しています。

従来のアプローチのように裏側でHTMLソースコードのみを解析するのではなく、画面の視覚情報と構造情報を高度に融合して認識します。

AIはブラウザのレンダリング画面をキャプチャし、コンピュータービジョン技術を用いて視覚的な位置関係を把握します。

同時にDOMツリーのレイアウト情報を読み込み、目的の操作対象となる要素の座標を瞬時に特定する仕組みです。

具体的には、以下のようなステップで処理が進められます。

1. ユーザーからの自然言語によるリクエストを受信して目的を分解する
2. 現在のWeb画面のスクリーンショットを取得し要素の配置を認識する
3. クリックすべきボタンや入力すべきフィールドの優先順位を決定する
4. マウスカーソルの移動やキー入力といったイベントを疑似的に発火させる
5. 操作後の画面変化を確認し目的が達成されるまでループ処理を行う

この一連の動作をミリ秒単位で繰り返すことにより、AIは予期せぬポップアップやエラー画面にも柔軟に対処しながら操作を完了させます。

人間が直感的に行っている「見て、考えて、操作する」というプロセスをデジタル上で完全に模倣しているのです。

LAMを活用した具体的な自動化のユースケース

BtoC：航空券・ホテルの予約代行とEC決済

BtoC領域において、LAMは一般消費者の日常的なデジタル体験を劇的に変革します。

旅行予約においては、複数の航空会社やホテル比較サイトを横断して検索し、最適なプランを自動で選択します。

具体的な代行プロセスは以下の通りです。

• 希望条件に合う便の比較と選定
• 搭乗者情報やアレルギー情報の自動入力
• 座席指定画面での最適なシート選択

買い物においても、ユーザーが指定した条件や過去の購買傾向に基づき、最安値のECサイトを特定してカート投入まで完了させます。

決済の承認ボタンを押すだけで買い物が完結するため、消費者が購買プロセスで迷う時間は激減します。

BtoB：複数SaaSツール間の自動データ連携

BtoBビジネスの現場では、APIが提供されていないツール間でのデータ転記や定型業務の自動化に絶大な効果を発揮します。

例えば、顧客から届いた注文メールの情報を社内の基幹システムに入力し、同時に配送手配サイトへ登録する業務があります。

このような複雑な業務も、LAMを用いれば以下の手順で自動化されます。

1. メールから受注データと配送先情報を抽出する
2. SaaS型の販売管理システムにログインし新規売上を入力する
3. 物流会社のウェブ窓口にアクセスして伝票を発行する
4. 完了した旨を顧客へ案内するメールのドラフトを作成する

これまでは人間が手作業で行っていたクロスツールのデータ移行を、LAMがUI経由で正確かつ迅速に代行します。

既存システムの仕様変更にも画面認識で対応できるため、従来の自動化ツールよりもメンテナンスの手間が大幅に削減されます。

セキュリティとプライバシーの課題・対策

LAMがユーザーの代わりにWeb操作を行う上では、セキュリティとプライバシーの確保が最重要課題となります。

クレジットカード情報やログインパスワードといった機密情報をAIエージェントに託す必要があるためです。

悪意のあるWebサイトに誘導された場合、AIが偽のフォームに個人情報を自動入力してしまうリスクやプロンプトインジェクションの危険性も存在します。

これらの問題に対し、業界では多層的な防御策の構築が進められています。

現状で取り入れられている主な対策は以下の通りです。

• 重要アクション実行前の人間による確認ステップの必須化
• 暗号化されたローカル環境での認証情報の保護と管理
• AIエージェントのアクセス範囲を制限するサンドボックス技術
• 不正な画面変化や不審なリクエストを検知するリアルタイム監視

安全な運用のための標準プロトコルが策定されつつあり、セキュリティの担保が普及の鍵を握っています。

技術の進化とともに、より強固な認証基盤とAIの権限管理が求められるフェーズに移行しています。

消費者の検索行動・購買プロセスはどう変わるか

「検索して選ぶ」から「AIに任せる」へのパラダイムシフト

LAMの普及によって、消費者の購買プロセスは根本的な変容を遂げています。

従来のデジタル購買は、ユーザー自身が検索エンジンでキーワードを入力し、表示されたWebサイトを比較検討する流れが一般的でした。

しかし、自律型AIエージェントが普及した世界では、消費者は探す手間や比較する労力を自ら払う必要がなくなります。

ユーザーは要件をAIに伝えるだけであり、実際のサイト回遊や選定作業はすべてAIがバックグラウンドで処理します。

従来の購買プロセス	LAM時代の購買プロセス
検索エンジンにキーワード入力	AIエージェントに目的・要件を提示
検索結果から複数サイトを訪問	AIが複数のサービスやサイトを比較実行
記事や商品ページを熟読して比較	AIが比較結果と最適解を整理して提示
自らフォームに入力して決済手続き	AIが入力代行しユーザーは最終確認のみ

このシフトにより、ブランド選択の主導権が消費者個人から「消費者の代理を務めるAI」へと移り変わります。

企業は人間だけでなく、AIエージェントに対しても魅力を訴求しなければ選ばれない時代に突入しています。

ゼロクリック検索のその先へ（アクションの自動完了）

検索エンジン上で答えが完結しWebサイトへの流入が発生しない「ゼロクリック検索」が一般的になって久しいですが、LAMはその先を進みます。

単に情報を画面上で確認するだけでなく、具体的な「アクションの完了」までが検索プロセス内で自動化されます。

ユーザーが求めているのは情報そのものではなく、情報に基づいて得られる結果や成果だからです。

レストランの予約やサービスの問い合わせといったあらゆるコンバージョン行動が、サイトを訪れることなく終了します。

これにより、WebサイトのアクセスカウントやPV数という指標の定義そのものが崩壊しつつあります。

消費者が直接ページにアクセスしなくてもビジネスが成立する新しい環境への対応が求められています。

ユーザーのデジタル滞在時間の変化と新たな情報消費

消費者がWebサイトの回遊に費やす時間は大幅に減少しています。

一方で、AIエージェントから提案された選択肢を最終確認したり、感性的な体験を求めたりする際の濃密な時間の価値が高まっています。

スペック比較やデータ確認といった機能的な情報収集はAIに完全委任されます。

消費者が自らWebサイトを訪れるのは、ブランドの世界観を体感したい場合やこだわりを持って選択したい場合に限られます。

情報消費のスタイルが「作業のための閲覧」から「納得と体験のための閲覧」へと完全に二極化しています。

企業は自社サイトの役割を、単なる情報提供窓口から体験と信頼を提供する場へと再定義しなければなりません。

企業が直面するビジネスインパクトと今後のWebのあり方

AIエージェントに選ばれるためのサイト設計（マシンリーダブル）

構造化データとAPI連携の重要性

LAMが普及するWeb環境において、サイト内の情報がAIにとって読み取りやすいかどうかがビジネスの成否を分けます。

どれほど優れた商品やサービスを提供していても、AIがその価格や仕様、在庫状況を正確に認識できなければ選択肢から排除されます。

AIエージェントに対して自社の正確なデータを届けるためには、高度な構造化データの実装が不可欠です。

標準規格に基づいたセマンティックなタグ付けを徹底し、データの意味を明示する必要があります。

さらに、画面操作に頼るだけでなく、AIがダイレクトにアクセスできるAPIの公開やデータ連携枠組みの構築が優位性を生みます。

機械が迷わずに処理できる「マシンリーダブル（機械読取可能）」なサイト構造の確立が急務です。

人間向けのUIから「AI/UX」への視点移行

従来のWebデザインは、人間にとって見やすく操作しやすい「UI/UX」を追求してきました。

しかしこれからは、AIエージェントにとって理解しやすくエラーを起こしにくい「AI/UX」という視点が同時に求められます。

複雑なJavaScriptによる動的な画面書き換えや、意図が不明瞭なポップアップ表示はAIの自動操作を阻害する原因となります。

直感的なHTML構造と明確なフォーム要素の定義を行い、AIが誤操作を起こさないデザインパターンを採用する必要があります。

AI/UXを意識した設計のポイントは以下の通りです。

• フォーム要素への適切な属性付与とラベルの明確化
• ボタンやリンクの視覚的かつ構造的な位置関係の整理
• エラー時の適切な表示と機械が認識できるステータスコードの返却

人間への訴求力とAIへの解析しやすさを両立させるハイブリッドなデザイン設計がWeb制作の新標準となります。

トラフィック減少への対策と新しいKPIの策定

人間のサイト訪問数が減少することに伴い、従来のオウンドメディアやWebサイトの評価基準は見直しを迫られます。

PV数や滞在時間、セッション数だけを追うアクセス解析は、ビジネスの正しい実態を反映しなくなります。

AIエージェントが裏側でサイトデータを読み取り、コンバージョンを代行した場合、アクセスカウンターにはカウントされないケースが増加するためです。

企業はトラフィックの量を追うモデルから、質の高いエンゲージメントやAI経由の購買率を計測する指標へ移行する必要があります。

従来のKPI	LAM時代の新しいKPI
PV数（ページビュー）	AIエージェント参照率・データ抽出回数
サイト内回遊率・滞在時間	AI経由でのアクション完了率（直接CVR）
自然検索トラフィック数	ブランド名指し指示率（AIプロンプト内シェア）
直帰率	エラーレスポンス発生率・操作阻害率

トラフィックの減少を悲観するのではなく、AIを通じて顧客にサービスが届いているかを正しく評価する指標体系の構築が必要です。

2026年以降のWebマーケティング戦略の再構築

LAMの浸透に対応するためには、Webマーケティング戦略全体を根底から再構築しなければなりません。

従来のSEO対策やディスプレイ広告は、人間の視線を惹きつけることを前提として設計されていました。

今後は、AIエージェントが判断材料として利用する情報源に、自社の強みが正しく含まれるように制御するマーケティング手法が主流となります。

一次情報の収集を強化し、信頼性の高い独自データをWeb上に提示し続けることがこれまで以上に重要です。

また、AIにこのブランドを指定して予約してほしいとユーザーから指名されるための、強いブランド認知の形成が重要性を増します。

検索窓での戦いから、ユーザーの思考内でのファーストチョイスを獲得するブランド戦略へのシフトが必要です。

LAMに関するよくある質問

LAMは既存のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と何が違うのですか

既存のRPAとLAMの最大の違いは、環境の変化に対する柔軟性と自律性にあります。

RPAは人間があらかじめ定義した固定のシナリオや手順に従って動作するため、画面のボタン位置が少し変わるだけでエラーで停止します。

一方、LAMはAI自身が画面の視覚情報や文脈を理解して動的に次の行動を決定します。

Webサイトのデザイン更新や仕様変更があった場合でも、状況をその場で判断して柔軟に操作を継続できる点が決定的な違いです。

LAMを導入・活用するために企業はどのような準備が必要ですか

自社サービスやWebサイトをLAM時代に対応させるためには、まず自社サイトの構造化データ対応とアクセシビリティ改善から着手する必要があります。

HTMLのマークアップを正確に行い、フォーム要素やリンクの役割を明確に定義することが最初のステップです。

また、自社の事業データを整理し、API経由で外部のAIエージェントへ提供できるデータ連携基盤を整えることも極めて有効です。

AI時代における自社データのアクセシビリティを高める環境整備が求められます。

LAMが普及すると従来のWebサイトやアプリは不要になりますか

Webサイトやアプリが完全に不要になるわけではありませんが、その果たす役割は大きく変化します。

手続きや情報検索などの作業を行うインターフェースとしての側面は薄れ、データの提供基盤としての重要性が増します。

また、ユーザーがブランドの価値観に触れたり、深い体験を楽しんだりするためのブランド拠点としてのWebサイトの重要性は高まります。

作業用の機能と感情的な体験を提供する機能が分離し、Webサイトは新しい形へと進化を遂げます。

まとめ：LAMの普及を見据えた次世代のデジタル戦略を

LAMによるパラダイムシフトの要点

LAM（大規模行動モデル）の登場は、Webサイトの利用形態と消費者の購買プロセスを根本から変革する潜在力を秘めています。

LLMがもたらした言葉による対話の革新から、LAMによる操作の代行への進化は、あらゆるデジタルビジネスの前提を塗り替えます。

このパラダイムシフトにおいて重要なのは以下の点です。

• AIがユーザーの代わりにWebブラウザを自動操作しタスクを完遂する
• 従来の検索や回遊のプロセスが短縮されコンバージョンが自動化する
• 企業は人間向けUIだけでなくAIにとって最適な構造化設計が必要になる

これらの変化は一朝一夕で起きるものではなく、着実にデジタルエコシステムの中に組み込まれつつあります。

今後求められる適応力と技術的準備への第一歩

AIエージェントが人間の代理人としてWeb上を駆け巡る時代において、企業に求められるのは技術変化への迅速な適応力です。

自社サイトのデータを正確にAIに伝えるための構造設計や、マシンリーダブルな情報構造の構築を早期に進めることが競争力の源泉となります。

単なるPV数やサイト滞在時間に囚われることなく、AI時代に即した新たな価値提供のあり方を模索しなければなりません。

変化の波を正確に捉え、次世代のデジタル戦略へと踏み出す姿勢が、今後のビジネスの成長を左右することになります。