商品検索における生成AI活用の実態調査レポート2025(いつも)

生成 AIで画像加工した訳じゃなくて
珍しくスーツを着る用事ありました
イーンスパイアの横田です。
https://www.enspire.co.jp

さて、本題です。

商品検索における生成AI活用の実態調査レポート2025(いつも調べ)
https://go.itsumo365.co.jp/l/422762/2025-04-28/822lcz
2025年4月の調査ですが興味深いので深掘りします。
https://www.youtube.com/watch?v=yTPpkWNF0MM

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商品検索における生成AI活用の実態調査レポート2025(いつも調べ)

商品検索における生成AI活用の実態調査レポート2025(いつも調べ)

2025年4月実施の調査によると、商品検索ではAmazon内検索（65.3%）と楽天市場内検索（54.0%）がGoogle検索（44.4%）を上回り、AI検索は7%に留まる。ただし20代ではAI検索利用率が17.3%と高く、時短・パーソナライズ提案・比較要約機能への期待が大きい。今後はAmazonのRufusや楽天の対話型AIの普及により、ECサイト内でのAI活用が加速し、エージェント機能による自動購入まで進む可能性がある。

1. はじめに
2. 生成AI活用の実態調査レポート2025とは？アンケートの概要と注意点
3. 商品検索の現状：ECモールが圧倒的に強い理由と年代別の傾向
4. AI検索はなぜ使われる？ユーザーが求める本当の価値とは
5. 2026年に向けて：ECの未来とAIボット導入の必要性
6. おわりに
7. よくある質問（Q&A）

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はじめに

皆さんは普段、ネットで商品を探すときにどのような方法を使っていますか？Amazonや楽天で検索する方、Googleで調べる方、最近ではInstagramやTikTokで情報収集する方も増えてきました。そして今、新たな選択肢として注目されているのが「生成AI」を使った商品検索です。

ChatGPTやBing Copilotなどの生成AIは、私たちの質問に対して会話形式で答えてくれる便利なツールとして急速に普及しています。しかし、実際に商品検索においてどれくらいの人がAIを活用しているのでしょうか？また、従来のGoogle検索やECモール内検索と比べて、どのような違いがあるのでしょうか？

今回は、2025年に発表された「商品検索における生成AI活用の実態調査レポート」をもとに、ECにおけるAI活用の現状と今後の展望について詳しく解説していきます。2026年を目前に控えた今、EC事業者の方々はもちろん、日常的にネットショッピングを楽しむ消費者の方々にとっても、非常に参考になる内容となっています。ぜひ最後までお読みください。

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生成AI活用の実態調査レポート2025とは？アンケートの概要と注意点

レポートの概要について

皆さんこんにちは。ネットビジネスアナリスト横田秀珠です。今日もネットビジネスに関する情報をお届けしてまいります。今日は2025年12月20日土曜日になりました。

今日は緊急なんですが、このテーマをやっておきたいのでお話ししていきたいと思います。ご覧ください。先日もちょっとお伝えしたんですが、「商品検索における生成AI活用の実態調査レポート2025」というものが出ていまして、ECの今後どうなるのかということですね。2026年を迎えるにあたって、これから占う上でも結構面白いアンケート結果が出ているので、今日は紹介したいと思います。

アンケート結果を見る際の注意点

こちらですね。実はちょっとだけ心配な点があるんですが、というのは、これは2025年4月のWebアンケートなので、ちょっともう古いということですね。ここから8ヶ月ぐらいの間にだいぶまたAIを使った活動が変わってると思うんです。

あとは回答者数が513名ということで、この数も少ない。なぜかというと、20代から60代男女で取っているということは、普通に考えれば、20代、30代、40代、50代、60代だから5つですよね。で割ると1世代あたり100人ぐらいしかアンケートを取っていない。しかも男女だと50人50人なんです。

しかも、それでAIについて答えているのでかなり分母が小さくなっているので、もうちょっとあと1桁ぐらい大きくないと、アンケート結果としては正しいものと言えないんじゃないかなと思っているんです。なので、時間の問題と、そして分母の問題と、そしてこれはネットアンケートなので、ネットのリテラシーが高い人がアンケートに答えているので、その辺も少し加味しながら話を聞いていただきたいなと思います。

詳細なPDFレポートの入手方法

一応ここに簡単にレポートが出ているんですけど、これがちょっと簡単なんですよ。実際に問い合わせをしてみたら、PDFをいただくことができましたので、その内容について今日お話ししていきたいと思います。皆様よかったらリンクを貼っておきますので、問い合わせしていただければ手に入ります。一応ここにもあるんですけど、若干ぼやけていてよく見えない感じのものがあるんですけど、ちゃんとしたものが欲しい方は、よかったら資料請求してみてください。

ということで、早速お答えしていきたいと思います。では、どんどん見ていきましょう。まずこちらからですね。いつもさんの2025年商品検索における生成AI活用の実態調査レポート、これはできれば毎年定点観測で取っていただきたいんです。1回だけじゃなくて、そうするとすごく分かるんで。

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商品検索の現状：ECモールが圧倒的に強い理由と年代別の傾向

商品検索で使われている手段ランキング

これを見ていきたいと思うんですけど、まずこちらですね。「商品を探す際の検索手段では何を使っていますか？」というものに対して、見ていきましょう。Amazon内検索がこちら65.3%、そして楽天市場内検索が54.0%ということでモールがワンツーを取っていて、そしてGoogle検索が44.4%でYouTubeが25.9%と続きます。

この後はInstagramが15.4%、TikTokが14.6%、そしてChatGPTやBingなどのAI検索が7.0%という形になっています。これをざっくり平均するとこんな形になっているんです。相変わらずここでモールが強いということなんですよ。実はGoogleよりモールが強いんです。

AmazonのRufus導入とAI検索の今後

なので、先日もお伝えしたように、この1番多いAmazon内検索の中にRufusという生成AIが導入されてチャットで相談できるようになったので、これがおそらく今後普及していくと、そうすると生成AIが当たり前にできるようになってくると、当たり前にECの相談はAIにするということが認知されていくという可能性があるので、前回その話をしたんですけど、ちょっと順番逆になりますが、これはその前のアンケート結果ですけどね、ということになります。

年代別に見る検索手段の違い

今度はこれを年代別で見てみるとこんな形になるんですが、皆さんのご想像の通りですね。若ければ若いほど、AIとかSNSの検索の割合が多くなるということは、これは別に見なくても皆さんは感覚で分かるんじゃないかなと思うんですけど、その通りの結果が出ています。

でもちろんAmazon内検索と楽天市場検索というのは年代を問わずパーセントがほとんど変わらないですね。なんですけど、この辺からGoogle検索あたりから実は60代がもう20代に比べて半分ぐらいに減っているんです。これGoogle検索って言ってるから減ってるんじゃないかと思ったりするんですけど、というのはYahoo!検索がもしあればという気もするんですが、それはいいとしてこんな感じになっています。

20代と60代のAI検索利用率の差

このAI検索ですね、の割合を見てもらうとここにありますように、20代の人で17.3%で60代だと1%になっているので、この差はかなり大きいなと思うんです。ちょっとこれは分母が小さいので見づらいんですけど、感覚としては、例えばこのEC検索が6割ぐらいあって、そしてGoogle検索も6割ぐらいあって、SNS検索がその半分ぐらいの3割ぐらいあって、それのさらに半分ぐらいがAI検索が20代だと思ったらいいかなと思うんです。ざっくりとそんな感じですね。

60代ぐらいになると、そのEC検索は同じぐらいの割合なんだけど、Google検索とかSNS検索とかというのが極端に減っていくという感じかなと思っています。

半年前との比較：SNS検索・AI検索の伸びは限定的

次に、半年前との比較でもECモールでの検索が増えている結果にということですね。「以前比べて何の検索手段が増えましたか？」と聞いたところ、同じようにAmazon、Google、楽天が増えていて、実はSNSとかAI検索はそんなに増えていないんです。

なので、僕は毎回いつも言ってますけど、SNSの時代は来ないんだよって話をずっとしてると思うんだけど、来ないわけです。もう今来なかったらもう来ないですよ。残念ながらね、というのがこれで分かるかなと思います。

AI検索の利用経験と利用頻度の実態

続いて次こちらですね。「商品を探す時にChatGPTやBingのCopilotなどのAI検索を使ったことはありますか？」というアンケートに対して、これも皆さん分かりますよね、という形になってますね。20代だと7割ぐらいの人が使ってるのに対して60代は25%ということになっています。

これはアンケートの取り方が非常に微妙で、「使ったことがある」って1回でも使っていればあるようになるので、これで7割の人がAI検索を使ってると言えないわけです。じゃあそこで出てくるのは次の質問なんですけど、「AI検索の頻度は年代問わずに時々使うが多い」ということで、ChatGPTにもショッピングアシスタントって機能が導入されたりしましたけど、でもそもそもAI検索する割合、頻度が低いものがあって、この「よく使ってる」とか「時々使ってる」って割合も、これも若ければ若いほど割合が高くなって年配になればなるほど低くなるっていうのはよく分かってる形になりますが、若い人でも頻繁に使ってるわけではないということが、まだAI検索が定着してると言うにはまだまだだということが分かるかなと思います。

AIを使って商品を探す具体的な回数

続いてこちらなんですね。AI検索の頻度は年代を問わず時々使うが多いに対して、「AIを使って商品を探す具体的な回数は」ということで、ほぼ毎日使ってる人が10%に対して、週に2回から4回が3割ぐらいで、週に1回程度が3割ぐらいで、そして月に数回が同じく3割程度って形になってて綺麗に分かれているんですが、ということですね。まだまだ普及しないっていうことは分かると思います。

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AI検索はなぜ使われる？ユーザーが求める本当の価値とは

AI検索を使う理由トップ5

こっからなんですよ。「AI検索を使う理由として当てはまるものは何ですか？」というアンケートに対して、こちらですね。「時間をかけずに探せる」というのがメリットですね。「自分に合った商品を提案してくれる」とか「比較・要約してくれるから便利」とか「レビューや評価の要約が見られる」とか、「他の手段で見つからないものを見つけることがある」とか、「普通の検索よりも信頼できる気がする」なんかも入ってます。これは5%しかないんですが、ということです。

やっぱりコスパっていうものを特に若い人ほど重視しているので、時間をかけないで探せたり、そして自分に合った商品を早く見つけることができたり、提案してくれたり要約したりするっていうことに対して評価してるって感じですね。だから、ここら辺はやっぱりAIの特性としてよく出てるなって気がいたしますね。

Google検索ではできないAI検索ならではの強み

今度もう1個面白いのはこちらなんですけど、今度の質問はですね、「AI検索を使う理由はGoogle検索ではできないことを実現できる点」ということが書かれていますね。例えばここにありますように、「最適な提案をする」とか「手間いらず」という同様のキーワードが出てきてます。

ということで、「複数の通販サイト、例えば楽天とAmazonの価格やレビューを横断的に要約してくれたり」とか「比較してくれたり」とか「クーポン・ポイントを考慮してくれるのは使いたい」といった項目が上位に位置しています。この辺も面白いなと思いますね。なんでこれはいわゆるこのAI検索の中でもエージェントモードとか、Deep Research系になってくるとこういうこともできるようになるので、今後ショッピングアシスタントにそういったものがついてくれば面白くなるかなっていう気がいたしますよね。

ユーザーが望む今後のAI検索機能とは

続いてこちらですね。「今後AI検索を使って商品を探すとしたら、どのような機能や体験があれば使ってみたいと思いますか」っていうことで、これがかなり興味深いです。

まず1つ目が「自分の条件（価格・目的・生活スタイルなど）に合った商品を絞り込んでくれる」ということで、自分の条件なんかを言わなくても、今までのその検索履歴とか行動パターンから考えて、「あなたこういう生活スタイル、こういう価格帯のものをよく買ってるんだから」みたいな感じでやってくれるとすごくいいですよね。「複数の通販サイトの価格やレビューを比較・要約してくれる」、これはさっき言った分ですね、などが入ってます。

曖昧な要望を汲み取る検索意図の理解

あとは「○○っぽい商品が欲しいなど、曖昧な要望でも意図を汲み取って提案してくれる」、これは僕がよく言ってる話です。その検索意図をどうやって理解するかってことがあって、なかなか言葉で説明できないものをちゃんと汲み取ってくれるようになれば、かなり使えるかなと思いますよね。

商品選定理由の説明とAIへの信頼

「提案された商品の選定理由、なぜそれなのかを説明してくれる」ということで、これもすごい大事かなと思ってますね。そのいわゆるランキングで出てきているものの中に、例えば数字で分かるもの、価格で比べました、とか重さで比べました、とか口コミの多いもので決めました、っていうのは分かりやすいんだけど、そうではなくて、その理由をちゃんと説明してくれる、それを納得させてくれるみたいなものっていうのは、今後ECを作る上では結構大事なポイントになるかなと思うので、これは参考になりますよね。

「AIが信頼できると感じられたら使いたい」ということで、これもよく話をしてますけど、結局人間を信用するから人間に相談するわけです。だけど、今の若い人たちにあるようにAIに日頃から恋愛相談したり、人生相談したりする人が増えてるっていう傾向は、その延長には買い物も同じように信用して相談して教えてもらうみたいな流れになってくるので、ここらへんは結構僕は大事かなと思ってるんです。

エージェントモードへの期待：自動購入完了機能

続きまして、これがベストですね。「選定から購入手続きまで自動で購入完了してくれるのは使いたい」、まさにエージェントモードがこれから入ってくればですね、もう要点要点を押さえて「ここまで決まりました。どうしますか？どうしますか？」っていう形で「いいよ、いいよ」って言ってたら「じゃあ決済しますね」、確かにいいかもしれませんね。

「条件に合う商品を見つけて、自分の代わりにカートに入れておいてくれるのは使いたい」と、もうこれはすでにAIブラウザではこれができるので、多分こういうこと皆さん知らないからこういうことあれば使ってみたいと言ってるんで、あるんですよ。なのでこれから可能性は広がるんじゃないかなと思っています。

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2026年に向けて：ECの未来とAIボット導入の必要性

アンケート結果から見えてきたこと

ということですね。このようなアンケート結果が出てるんですけど、皆さんいかがだったでしょうかね。僕が話してきたことの裏付けっていうのがここにちゃんと取られてるのかなと思ったので、今日はこれをまとめて紹介いたしました。

2026年を迎えるにあたって、このECのあり方っていうのをすごく考え直す、いろんなデータをここ数日いろんな形でお伝えしてるかなと思うんですけど、是非参考にしてみましょう、っていうことなんですね。

AmazonのRufusと楽天市場の対話型AI導入

今の生成AI検索のスタートがそのChatGPTみたいなものからスタートするのか、そうではなくて普通に、前も話したように今AIはAmazonの中にはRufusが入っていて相談できるようになってるじゃないですか。これをAmazonで検索してる、Amazonで聞いているっていう状態になるじゃないですか。

今度ここに楽天市場が入ってくるんです。楽天市場もモール内に対話型AIを入れるっていうことを発表しています。すでにRakuten AIではショッピングアシスタント機能やってるんだけど、これを楽天市場の中にも入れるってことも発表しているんです。これが早ければ年内という発表をしているので、まもなく、もう年末などうなのか分かんないけど、入ると思うんです。

Yahoo!ショッピング、メルカリ、ポータルサイトへの波及

ということで、この体験が慣れていくとなれば、当然それに続くYahoo!ショッピングとか、メルカリとか、ヤフオクとか、こういったものにも入ってくると思うし、それ以外にも例えば普通に食べログとか、ホットペッパービューティとか、こういうポータルサイト系にも入ってくると思うんですよね。

AIチャットがないウェブサイトは時代遅れになる

ってなってくると、そのChatGPTじゃなくて、AIは裏側で回ってるんだけど、そういうところでチャット、僕が前お話したように、その体験をみんながすればするほど、ウェブサイトに行った瞬間にAIチャットがついてないと「何これ」ってなるよって話なんです。

自社サイトへのAIボット導入の実例

なので、これは僕のホームページでもつけました。僕のホームページを出しますけど、左のメニューのところを見てもらうと分かるんですが、ここに「AIに聞く」ってつけました。今まではこれ「友だち登録」だったのを「AIに聞く」って変えました。ちゃんとAIボットが動くような形にしましたので、是非、カテゴリー検索とサイト内検索と、そしてAIに聞く、この3つを揃えてということを、少なくともサイト内検索はもう絶対やっといて欲しいんですけど、AIに聞くもやっていきましょう。

AIボットの作り方なんかまた追って詳しく説明していきますので、まずこういうような世の中が来てるんだよってこと、分かっていただければと思っています。

ということで、今日は「商品検索における生成AI活用の実態調査レポート2025」いつもさんのデータを紹介いたしました。バイバイ。

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おわりに

今回は「商品検索における生成AI活用の実態調査レポート2025」をもとに、ECにおけるAI検索の現状と今後の展望について詳しく解説してきました。

アンケート結果から見えてきたのは、現時点ではまだAmazonや楽天といったECモール内検索が圧倒的に強く、AI検索の利用率は全体で7%程度にとどまっているという現実です。しかし、20代では約17%がAI検索を活用しており、若い世代を中心に確実に浸透が進んでいることも明らかになりました。

特に注目すべきは、ユーザーがAI検索に求めている価値です。「時間をかけずに探せる」「自分に合った商品を提案してくれる」「複数サイトを横断的に比較・要約してくれる」といったニーズは、従来のキーワード検索では実現が難しかったものばかりです。今後、エージェントモードやDeep Research機能が普及すれば、これらのニーズに応えるAI検索がさらに広がっていくでしょう。

そして、AmazonのRufusに続き、楽天市場も対話型AIの導入を発表しています。この流れは他のECモールやポータルサイトにも波及していくと予想されます。EC事業者の皆さんは、今のうちから自社サイトへのAIボット導入を検討し、来るべきAI時代に備えておくことをおすすめします。

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よくある質問（Q&A）

Q1. 商品検索で最も利用されている手段は何ですか？

A1. 調査結果によると、商品検索で最も利用されているのはAmazon内検索で65.3%、次いで楽天市場内検索が54.0%となっています。Google検索は44.4%で3位であり、実はGoogleよりもECモール内検索の方が多く利用されていることが分かりました。AI検索（ChatGPT、Bing Copilotなど）は現時点では7.0%にとどまっています。

Q2. AI検索を使う人はどれくらいいますか？また年代による違いはありますか？

A2. AI検索の利用率は年代によって大きく異なります。20代では約17.3%がAI検索を利用しているのに対し、60代ではわずか1%程度となっています。また、「使ったことがある」という経験ベースでは、20代の約7割が利用経験があるのに対し、60代では25%程度です。ただし、利用頻度は「時々使う」程度が多く、まだ日常的に定着しているとは言えない状況です。

Q3. ユーザーがAI検索を使う主な理由は何ですか？

A3. AI検索を使う理由として最も多く挙げられているのは「時間をかけずに探せる」というコスパ重視の観点です。続いて「自分に合った商品を提案してくれる」「比較・要約してくれるから便利」「レビューや評価の要約が見られる」などが挙げられています。特にGoogle検索ではできない「複数の通販サイトを横断的に比較・要約してくれる」機能への期待が高いことが分かりました。

Q4. 今後ユーザーが期待しているAI検索の機能とは何ですか？

A4. ユーザーが今後期待している機能としては、「自分の条件（価格・目的・生活スタイル）に合った商品を絞り込んでくれる」「曖昧な要望でも意図を汲み取って提案してくれる」「提案された商品の選定理由を説明してくれる」「選定から購入手続きまで自動で完了してくれる（エージェントモード）」「条件に合う商品を自動でカートに入れておいてくれる」などが挙げられています。

Q5. EC事業者として今から準備すべきことは何ですか？

A5. まず、AmazonにはすでにRufusという対話型AIが導入されており、楽天市場も年内に対話型AIを導入すると発表しています。この流れはYahoo!ショッピング、メルカリ、食べログなど他のプラットフォームにも波及していくと予想されます。EC事業者としては、自社サイトに「サイト内検索」機能を必ず設置すること、そして「AIに聞く」機能（AIチャットボット）の導入を検討することをおすすめします。AIチャットがないサイトは、今後「時代遅れ」と感じられるようになる可能性があります。

詳しくは15分の動画で解説しました。
https://www.youtube.com/watch?v=fPlIG87Vh5s

0:00 📢 導入・調査レポートの概要と注意点
2:07 📄 レポート資料請求について
2:52 🛒 商品検索手段ランキング（Amazon・楽天・Google）
4:02 👥 年代別の検索手段の違い
5:55 📊 半年前との比較・SNS検索の現状
6:56 🤖 AI検索の使用経験（年代別）
7:01 ⏱️ AI検索の利用頻度
8:11 💡 AI検索を使う理由
9:18 ✨ 今後求められるAI検索の機能
11:37 🚀 エージェントモードと自動購入の可能性
12:39 🔮 2026年に向けたEC・楽天のAI導入
14:47 👋 まとめ・締めくくり

上記の15分の動画はYouTubeメンバーシップの
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詳しくは以下をご覧ください。
https://yokotashurin.com/youtube/membership.html
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商品検索における生成AI活用の実態調査レポート2025(いつも調べ)

🛒 ECモール内検索 ECモール内検索とは、Amazonや楽天市場などのオンラインショッピングモール内で商品を探す機能のことです。調査ではAmazon内検索が65.3%、楽天市場内検索が54.0%とGoogle検索を上回り、消費者が商品を探す際の主要な手段となっています。モール内で完結する検索行動が定着しています。

🤖 AI検索 AI検索とは、ChatGPTやBing Copilotなどの生成AIを使って商品情報を検索する方法です。現在の利用率は全体で7%程度ですが、20代では17.3%と高く、時間をかけずに探せる点や自分に合った商品を提案してくれる点が評価されています。今後の成長が期待される分野です。

🦊 Rufus（ルーファス） RufusとはAmazonが導入した生成AIアシスタントで、ショッピング中にチャット形式で相談できる機能です。商品の比較や選び方のアドバイスを受けられます。このような機能がECモール内に標準搭載されることで、消費者のAI検索体験が自然に広がる可能性があります。

⏱️ 時短検索 時短検索とは、AI検索を使う主な理由として挙げられた「時間をかけずに探せる」というメリットを指します。特に若年層はタイムパフォーマンス（タイパ）を重視する傾向があり、複数サイトを巡回せずに効率的に商品を見つけられるAI機能への期待が高まっています。

📊 比較・要約機能 比較・要約機能とは、AIが複数の通販サイトの価格やレビューを横断的に比較し、要約して提示する機能です。楽天とAmazonの価格差やクーポン・ポイント情報まで考慮した提案ができれば、消費者の購買意思決定を大きくサポートできると期待されています。

🎯 パーソナライズ提案 パーソナライズ提案とは、ユーザーの条件（価格・目的・生活スタイルなど）に合わせて商品を絞り込み提案する機能です。過去の検索履歴や行動パターンから好みを学習し、明確に言語化できない「○○っぽい商品が欲しい」といった曖昧な要望にも対応できることが求められています。

🤝 エージェントモード エージェントモードとは、AIが商品の選定から購入手続きまでを自動で完了してくれる機能です。ユーザーは要所で確認・承認するだけで買い物が完了します。AIブラウザではすでに実現している技術であり、今後ECサイトへの導入が進めば買い物体験が大きく変わる可能性があります。

👶 世代間格差 世代間格差とは、AI検索やSNS検索の利用率が年代によって大きく異なる現象です。20代のAI検索利用率は17.3%ですが、60代では1%まで低下します。若年層ほどデジタルツールへの親和性が高く、新しい検索手段を積極的に取り入れる傾向が見られます。

💬 対話型AIショッピング 対話型AIショッピングとは、ECサイト内でチャット形式でAIに相談しながら買い物できる体験です。Amazonに続き楽天市場も導入を発表しており、この体験が普及すれば、一般のウェブサイトでもAIチャット機能が標準装備として期待されるようになると予測されています。

🔍 サイト内AI検索 サイト内AI検索とは、自社ウェブサイトにAIチャットボットを設置し、訪問者が質問形式で情報を探せるようにする機能です。従来のカテゴリー検索やキーワード検索に加え、「AIに聞く」という選択肢を用意することで、ユーザーの利便性向上とサイト滞在率アップが期待できます。

超要約1分ショート動画こちら↓
https://www.youtube.com/shorts/odkK95mB390

商品検索における生成AI活用の実態調査レポート2025(いつも調べ)

はじめに：検索のパラダイムシフトとECビジネスの岐路

本レポートは、生成AIの台頭によって引き起こされている消費者の商品探索行動の根本的な変化を分析し、EC事業者がこの「歴史的転換期」を乗り越え、持続的成長を遂げるための新戦略「LLMO（大規模言語モデル最適化）」の重要性を解説することを目的とします。生成AIの普及は、単なる技術トレンドではありません。消費者が情報を探し、商品を比較し、購買を決定するまでのプロセスそのものを不可逆的に変えつつあり、これはEC事業者にとって事業の存続に関わる重大な戦略課題です。株式会社いつもの最新調査によれば、特に20代の若年層では既に約5人に1人が商品探索に生成AIを活用しており、この変化の波は確実に市場全体へと広がっています。本レポートでは、最新データを基に消費者行動の地殻変動を読み解き、「ゼロクリック検索」という新たな脅威を定義した上で、それに対抗するLLMO戦略の具体的な実践フレームワークと、リスク管理・成果測定の新たな羅針盤を提示します。

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1. データで読み解く：消費者行動の地殻変動

生成AIがもたらす変化の渦中で、次の一手を的確に打つためには、まず足元の現状をデータに基づいて客観的に把握することが絶対的な前提条件です。感覚論に頼った戦略はもはや通用しません。このセクションでは、最新の調査データを用いて、消費者の商品探索行動がいかに劇的に変化しているかを具体的に分析します。現状を正しく理解することこそが、効果的な戦略を立案するための唯一の出発点となります。

1.1. 商品探索の現状：ECモールの支配と生成AIの台頭

株式会社いつもの調査（2025年4月実施、回答者数513名）によると、現在の商品探索手段は依然として主要ECモールが中心ですが、その足元では生成AIが着実に存在感を増しています。

検索手段	利用率
Amazon内検索	65.3%
楽天市場内検索	54.0%
Google検索	44.4%
生成AI検索	7.0%

上記のデータが示す通り、生成AIの日常的な「利用率」はまだ7.0%に過ぎません。しかし、真に注目すべきは、商品探索における生成AIの「経験率」が47.1%40パーセントポイントもの巨大な断絶は、現在の市場が「試行段階」にあることを明確に示しています。これは、EC検索における単一で最大の成長機会を意味します。今後のUX（ユーザーエクスペリエンス）改善次第で、生成AI検索が爆発的に普及する巨大なポテンシャルを秘めていることの証左に他なりません。

1.2. 世代間格差：未来の市場を映す先行指標

生成AIの活用度は、世代によって劇的な差が見られます。この差は、未来の市場動向を予測する上で極めて重要な先行指標となります。

• 20代の利用率: 17.3%

• 60代の利用率: 3.3%

20代と60代の間には、実に約5.2倍もの利用率の開きが存在します。これは単なるデジタルリテラシーの差ではありません。情報探索に対する価値観の根本的な分裂です。この現実を無視することは、自社の未来の顧客基盤を無視することに等しいと言えます。現在の若年層の行動は、数年後の市場全体のスタンダードになる可能性が極めて高く、これこそがEC事業者が「まだ大丈夫」と傍観せず、今すぐ対策を講じるべき最大の理由です。

1.3. 消費者がAIに求める真の価値

では、消費者は生成AIによる商品検索に具体的に何を求めているのでしょうか。株式会社いつもの調査は、その核心を明らかにしています。

1. 超パーソナライズされたフィルタリング 単なる価格やカテゴリを超え、個人のライフスタイル、利用目的、さらには既存の持ち物といった複雑でニュアンスに富んだ基準に基づき、AIがパーソナルショッパーのように選択肢を絞り込む機能。

2. プラットフォーム横断での比較・要約 Amazonや楽天など、複数のECサイトに散らばる価格やレビューを横断的に比較し、要点をまとめてくれる機能。分断された経済圏をシームレスに繋ぐ役割が期待されています。

3. クーポン・ポイントを考慮した実質最安提案 個人の保有ポイントや利用可能なクーポンまで加味し、名目上の価格ではなく「実質的な」最適購入方法を提示してくれる機能。単なる情報ツール以上の価値が求められています。

これらの期待から導き出される結論は明確です。消費者がAIに求めているのは、単なる情報検索ツールではなく、**「個人の利益を最大化するために、複雑な意思決定を代行してくれる賢いパーソナルアシスタント」**としての役割なのです。

この消費者心理の根本的な変化は、従来のマーケティング手法の限界を示唆しており、次章では、この変化がもたらすビジネス上の深刻な脅威について詳述します。

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2. ゼロクリック検索の衝撃とLLMOの必要性

消費者行動の変化は、緩やかな進化ではありません。それはECビジネスに「ゼロクリック検索」という新たな、そして即時の脅威をもたらす地殻変動です。このセクションでは、マーケティング予算全体を無力化しかねないこの脅威を解剖し、唯一の実行可能な対抗戦略である「LLMO（大規模言語モデル最適化）」を定義します。従来のSEOの常識が通用しなくなる時代の到来は、経営層が今すぐ認識すべき事業リスクです。

2.1. 見つけてもらえない時代の到来：ゼロクリック検索の脅威

Googleの「AI Overview」に代表されるAI回答機能の普及により、ユーザーが検索結果ページでWebサイトのリンクをクリックすることなく、AIが生成した要約だけで情報収集を完結させてしまう「ゼロクリック検索」が急増しています。

StockSunやSORAMICHIのレポートによれば、**「AI Overviewが表示される検索では、オーガニック検索のクリック率が最大40%減少する」**という衝撃的なデータが報告されています。これは、これまでSEOや広告に投じてきたマーケティング投資の効果を著しく悪化させるリスクを意味します。例えば、1,000万円の広告費で獲得していたトラフィックが、実質600万円分の価値しか生まなくなる可能性があるのです。

この現象がもたらす最も深刻なリスクは、**「ブランドの不可視化」**です。AIの回答に自社の情報や商品が含まれなければ、消費者はそのブランドの存在すら知ることができず、検討の土台にすら上がることができません。これは、単なるトラフィック減少をはるかに超える、事業存続の根幹を揺るがす脅威です。

2.2. 新たな最適化戦略：LLMO（大規模言語モデル最適化）とは

ゼロクリック検索時代において、従来のSEO（検索エンジン最適化）に代わる新たな戦略として不可欠となるのが**LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）**です。SEOとLLMOは目的も手法も根本的に異なります。

比較項目	従来のSEO	LLMO
主な目的	検索結果の上位表示・クリック獲得	AI回答内での情報引用・ブランド認知向上
最適化対象	検索エンジンのランキングアルゴリズム	AIの言語理解と情報評価プロセス
ユーザー行動	検索 → 複数サイトを訪問・比較	AIに質問 → 回答で情報収集を完結

この表が示すように、LLMOは「AIに好かれ、信頼できる情報源として引用される」ことを目指す戦略的アプローチです。検索結果の順位を一つ上げることに固執するのではなく、AIがユーザーに回答を生成する際の「思考プロセス」に働きかけ、自社のブランドや製品が肯定的な文脈で言及されることを目指します。これは、目先のトラフィック獲得ではなく、AIという新たな情報インフラ上での長期的なブランド資産の構築に貢献する、次世代のマーケティング戦略なのです。

2.3. 先行者利益：今こそ行動すべき理由

LLMO対策の重要性が高まる一方で、日本市場における対応はまだ黎明期にあります。StockSunのレポート（2025年6月時点）によると、**「日本国内でLLMO対策を本格的に実施している企業はまだ少数派であり、大手ECサイトでさえ未対応」**という状況です。

この「対応の遅れ」こそが、行動力のある事業者にとって絶好の機会を意味します。競合他社がまだAI検索の重要性に気づかず、従来のSEO対策にリソースを投じている間にLLMOに着手することで、AI検索市場における圧倒的な優位性を確立できるのです。これは、かつてのSEO黎明期と同様の、莫大な**「先行者利益」**を獲得できる千載一遇のチャンスです。今、この瞬間の意思決定と行動が、数年後の市場における企業の立ち位置を決定づけます。

次章では、このLLMO戦略を成功させるための具体的な実践方法を、体系的なフレームワークとして解説します。

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3. LLMO戦略を成功に導く実践的フレームワーク

LLMOの重要性を概念として理解しただけでは、ビジネスの成果には繋がりません。このセクションでは、理論から実践へと踏み出すための具体的な行動計画を提示します。明日からでも着手できる具体的な施策をフレームワークとして整理することで、LLMO対策を絵に描いた餅で終わらせず、着実な成果へと結びつけることを目指します。

3.1. すべての土台：E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の徹底強化

LLMO対策を構築する上で、最も重要かつ揺るぎない土台となるのがE-E-A-Tです。これはGoogleが提唱するコンテンツ評価の品質基準であり、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の4要素で構成されます。

AIは、Web上に散らばる膨大な情報の中から、最も正確で信頼できる情報を参照して回答を生成します。そのため、E-E-A-Tの4要素を徹底的に強化することこそが、AIに「信頼できる情報源」として引用されるための絶対条件であると断言できます。具体的には、コンテンツの著者情報を明確にし、その専門性を示すこと、独自調査データなどの一次情報を提供すること、そして会社情報や引用元を明記し、情報の透明性を確保することが不可欠です。小手先のテクニックではなく、情報発信者としての根本的な信頼性を高めることが、全ての施策の基盤となります。

3.2. AIに”理解”させるためのコンテンツと技術的最適化

AIクローラーがサイトの情報を正確に解釈し、ユーザーへの回答として引用しやすくするためには、コンテンツと技術の両面からの最適化が必須です。

コンテンツ面の対策

• 結論ファースト: 記事の冒頭で、ユーザーの疑問に対する結論や要点を提示します。AIは効率的に情報を抽出するため、この構造を高く評価します。

• FAQ形式の導入: 「〇〇とは何ですか？」「〇〇の使い方は？」といった「質問と回答」がセットになったコンテンツを増やすことで、AIがユーザーの質問に直接対応する回答を見つけやすくなります。

• 引用元の明記: 統計データや研究結果などを用いる際は、信頼できる情報源（政府統計や学術論文など）を必ず記載し、情報の正確性を担保します。

• 平易で明確な表現: 専門用語を多用せず、一文を短く簡潔に記述します。AIだけでなく、人間にとっても理解しやすいコンテンツは、結果的に高く評価されます。

技術面の対策

• 構造化データの実装: FAQPageやProduct、Organizationといったスキーママークアップ（構造化データ）を実装します。これは、Webページのコンテンツが「何についての情報なのか」をAIに明確に伝えるための「意味のタグ付け」であり、LLMOにおける最重要施策の一つです。

• サイトパフォーマンスの最適化: Webサイトの表示速度を改善し、Core Web Vitalsなどの指標を良好に保ちます。サイトのパフォーマンスは、AIクローラーの巡回効率に直接影響し、情報の鮮度を保つ上で重要です。

3.3. ブランドエンティティの構築：Web全体での一貫性担保

AIは、自社の公式サイトだけを見ているわけではありません。SNS、Googleビジネスプロフィール、各種メディアのプレスリリース、第三者によるレビューサイトなど、Web上に存在するあらゆる情報を統合し、自社ブランドを一つの**「実体（エンティティ）」**として立体的に認識しています。

したがって、LLMOを成功させるには、このブランドエンティティを強化し、Web全体で一貫した情報を発信することが極めて重要です。会社名、住所、電話番号、事業内容といった基本情報に表記揺れがないよう徹底的に統一しなければなりません。例えば、「株式会社A」と「(株)A」が混在している状態は、AIのブランド認識を混乱させる原因となります。公式サイトからSNS、外部メディアに至るまで、ブランドに関する情報に一貫性を持たせることが、AIからの信頼を獲得し、正確な情報引用に繋がるのです。

これらの実践的な施策を講じることで、AIに「選ばれる」ための基盤が整います。次章では、LLMO戦略を推進する上で避けては通れないリスク管理と、新たな時代の成果測定方法について論じます。

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4. AI時代の新たな羅針盤：リスク管理と成果測定

LLMO戦略を導入することは、新たな機会を切り拓くと同時に、未知のリスクも伴います。また、その成果は従来のWebマーケティングの指標では正確に測ることができません。このセクションでは、戦略実行後の評価と改善サイクルを確立するために、新たなリスクへの対処法と、成果を可視化するための新しいKPI（重要業績評価指標）設定の必要性を解説します。

4.1. 「信頼の壁」を乗り越える：ファクトチェック文化への対応

生成AIの回答を、ユーザーはまだ無条件に信頼しているわけではありません。この「信頼の壁」を理解することは、LLMO戦略を成功させる上で不可欠です。

ナイル株式会社の調査によると、**「約8割のユーザーがAIの回答を裏取り（ファクトチェック）しており、その手段は検索エンジンが圧倒的多数である」**という事実が明らかになっています。このユーザー行動は、必須となる2段階の戦略を明確に示しています。

1. AIの引用を勝ち取る: まずLLMOを徹底し、AIの回答に自社が言及されること。 2. ユーザーの検証を勝ち取る: 次に、ユーザーが必然的に行うファクトチェックに備え、自社の公式サイトを究極の信頼情報源として整備すること。

片方だけでは戦略として成立しません。AIを「認知獲得の入り口」と位置づけ、そこで興味を持ったユーザーが自社サイトを訪れた際に、詳細で信頼性の高い情報を提供し、最終的な信頼とコンバージョンを勝ち取るという導線設計が極めて重要になります。

4.2. 法的・倫理的リスクの回避

生成AIの活用と普及は、著作権を巡る新たな法的リスクを生み出しています。事業者は、自らが加害者にも被害者にもなりうることを認識しなければなりません。

象徴的な事例として、2025年8月に日本の主要新聞社が、AI検索サービス「Perplexity AI」を提訴した件が挙げられます。この訴訟では、有料記事の無断利用や、サイト側が情報収集を拒否する設定（robots.txt）を無視したデータ収集が法的な争点となっています。

他者のコンテンツを侵害するリスクと、自社のコンテンツが誤って表現されるリスク。この二つの脅威には、唯一かつ強固な防御策が存在します。それは、独自で検証可能な一次情報（プライマリーソース）の創出と発信へ揺るぎなくコミットすることです。これには、独自調査、ユニークな顧客事例、透明性の高い製品データなどが含まれます。AI時代において、オリジナルの検証可能情報は単なるコンテンツではなく、最も重要な法的・評判上の盾となるのです。

4.3. 成果指標の再定義：クリック数から「言及の質」へ

ゼロクリック検索が主流となる時代において、Webサイトへの流入数やクリック率といった従来のSEO指標だけでは、LLMO戦略の成果を正しく評価できません。これからの成果測定には、新たな羅針盤となるKPIが必要です。

今後重視すべき指標は以下の通りです。

• AI回答内での言及率・言及頻度: 特定のジャンルや質問に対し、自社のブランドや商品がどれだけ引用されているか。これが新たな「露出量」の指標となります。

• 言及のセンチメント（論調）: AIの回答が、自社に対して肯定的か、中立的か、あるいは否定的か。言及の「質」を測る上で不可欠です。

• 指名検索数の増加: AIの回答でブランドを知ったユーザーが、後日、直接ブランド名で検索する行動の推移を追います。これは、AIによる認知が実際の興味・関心に繋がったことを示す最も重要な間接指標です。

これらの新しい指標を追跡することで、LLMO戦略の投資対効果を正しく評価し、継続的な改善サイクルを回すことが可能になります。

本レポートの締めくくりとして、次章では、これからの時代にEC事業者が取るべき最終的な戦略的要諦を提言します。

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結論：脅威を好機に変えるための3つの戦略的アクション

本レポートで分析してきた通り、生成AIは消費者の商品探索行動を根底から覆し、ECビジネスは今、重大な岐路に立たされています。この変化の波に飲み込まれるか、それとも乗りこなして新たな成長の糧とするか。その分水嶺に立つ意思決定者が今すぐ着手すべきは、以下の3つの戦略的アクションです。

1. 「AIに正しく選ばれる」ためのデジタル資産の最適化（LLMO）の断行 もはやLLMOは、マーケティング部門の一施策ではありません。将来のあらゆる顧客接点を確保するための、全社で取り組むべき経営課題です。AIに信頼され、引用されるためのE-E-A-T強化、構造化データ実装、エンティティ管理を、組織横断の最優先プロジェクトとして位置づけ、断固として実行する必要があります。AIの回答に名前が挙がらなければ、未来の市場では存在しないも同然なのです。

2. ハイブリッド・コミュニケーションの構築 AIを「認知の入り口」として最大限活用しつつも、そこで生まれた興味・関心を最終的な信頼と購買に結びつけるのは、自社公式サイトやブランドが提供する独自の体験です。AIによる効率的な情報提供と、人間的な共感や深いブランド体験を提供する自社プラットフォームを連携させるフルファネル戦略が不可欠です。AIでの認知獲得から、公式サイトでの信頼獲得、そして購買へと至る一貫した顧客体験を設計し、その価値を再強化すべきです。

3. 「AIネイティブ世代」を起点としたブランド体験の再定義 現在の20代がやがて市場の主役となる未来は、間違いなく到来します。彼らの対話型・マルチモーダルな探索行動は、いずれ社会全体のスタンダードとなります。この未来を見据え、彼らの行動様式に寄り添ったサービス開発やコンテンツ提供に今から投資することが、10年後の圧倒的な競争優位性を確立する鍵となります。これは短期的な売上のための投資ではなく、未来の市場への「先行投資」なのです。

生成AIという変化の波を、受動的に乗りこなそうとするだけでは不十分です。これを顧客との新たな関係を築くための「戦略的パートナー」と捉え、能動的に活用する視点を持つこと。その先にこそ、ECビジネスが次世代の市場を牽引するリーダーとなる道が開かれています。

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