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「買い物する主役がAIになる」時代に、ブランドは何を準備すべき？

POINT この記事のポイント
  • 2029年にはEC取引の最大50%へAIエージェントが関与
  • ブランド戦略は「人間の好意」と「AIの選好」の二面設計へ
  • #AIエージェント
  • #マーケティング
  • #ブランドバイアス
  • #GEO
  • #EC

「おすすめして」で終わらず「買っておいて」に進む

最近、ChatGPTやClaudeに「どれがいい？」と聞くのは当たり前になりました。ここまでは「比較を手伝ってもらう」段階です。

でも次は、「調べる」から「選ぶ」「買う」へ進みます。買い手の定義が変わる局面なので、ブランド側は広告表現だけでなく、購買の入口そのものを見直す必要があるわけですね。

予測は強気、ただ現時点は「発見支援」が中心

PwCのShopTalk 2026整理では、eMarketer予測で2029年にEC取引の8.8%がAIエージェント経由。Merkle予測では最大50%がエージェント/アンサーエンジン関与です。Strategy&も欧州EC支出の最大15%を見込み、採用速度は従来ECの最大4倍としています。

ただ、現時点の業界コンセンサスは「全面自動購買」ではありません。実際、推薦を受けた消費者の60%はさらに独立調査をしていて、AIはまだ主にリサーチ・発見ツールとして使われています。

つまり今は、が購買前半を握り始めた段階、という理解が妥当でしょう。

いちばん大きな変化は「買う主体」の分離

WhartonのPuntoni教授が示した論点はシンプルです。これまで同じとみなしてきた「買う人」と「使う人」が、AI時代には分かれる。

この変化をこの記事では、としておきます。使うのは人間でも、比較と選定の入口をAIが握るなら、ブランドの説明責任は「人」と「AI」の両方に向くわけです。

人間の感情に寄り添う訴求だけではAI比較で落ちる。逆にAI最適化だけでは人間の納得を失う。ここが次の競争条件です。

モデルが違うだけで、推薦先も評価基準も変わる

EMNLP 2024のKamruzzamanらは、GPT-4o、Llama-3-8B、Gemma-7B、Mistral-7Bでブランド推薦を比較しました。結果は明確で、高所得国向けでは高級ブランドを88〜100%、低所得国向けでは非高級ブランドを84〜98%推薦。Gemma-7Bは高所得国向けで全カテゴリ100%高級ブランド推薦でした。

さらにPNAS 2025のLauritoらは、を示しました。GPT-4は商品説明でAI生成文を89%選好し、人間の選好率は36%。モデルが比較者になるほど、モデル由来の偏りが購買候補に反映される可能性が高まるわけです。

つまり、AIエージェント時代は「どの面接官に会うか」で結果が変わる世界です。Google一強時代の延長では読みにくい構造ですよね。

結論: 先に「AIに選ばれる棚」と「人に選ばれる棚」を分ける

AIエージェントが購買の入口になるなら、ブランドは人間の感情だけでなく、AIが比較しやすい情報も整える必要があります。ここで大事なのは、人に刺さる表現と、AIが候補に入れやすい構造化情報を混ぜて考えないことです。

毎週、ChatGPT、Claude、Geminiに同じ購買質問を投げて、出現ブランドと根拠の差分を記録すると、モデル別の偏りが見えます。同時に商品ページでは、価格、仕様、返品条件、利用条件などの一次情報を明示して、人間にもAIにも比較しやすい状態を作りたいところです。

次に、どの商品カテゴリから優先着手すべきかは、LLMリファラルが刺さる商品と刺さらない商品の違いで具体化できます。

出典

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