AIショッピングのギャップ：消費者の86％がAIを利用しているのに、なぜまだ求める結果を得られないのか

主な内容：

• AIがオンラインショッピングをどのように変革しているか
• ブランドのコンシェルジュエージェントを活用して顧客の購買意欲を向上
• エージェント型AIをスマートな対話型体験に変換
• 購入までの対話型プロセスを効率化
• プロンプトから購入までのギャップを埋める

主な調査結果

• 小売における購買ジャーニーで、買い物客の86％が、AIを活用しています。
• 36%が生成AIチャットボットを利用している一方で、多くの消費者は「あなたにおすすめ」セクション（52%）や画像検索（52%）など、統合的なブランドツールに依存しています。
• 約7人に1人の買い物客が、昨年AIツールを使用して500ドル以上を節約しました。
• 約5人に1人の買い物客が、求めているものをどのように尋ねればよいかわからないという理由で、AIを使った買い物の依頼を途中で断念しています。
• 消費者は、AIによるレコメンデーションを諦めるまでに、平均して3回プロンプトを入力し直して希望する商品レコメンデーションを得ようとしています。
• Z世代は、AIに買い物のおすすめを求める際、ベビーブーム世代と比較して、25%詳しいプロンプトを記述しています。

オンラインショッピングはこれまで常に、「何を検索すればよいのか」と「それをどのように表現すればよいのか」に依存してきました。現在では、買い物客の86％が小売ジャーニーでAIを利用しています。しかし、それでも多くの人が自分の求める結果を得られていません。障壁となるのは信頼性ではありません。問題は言語化にあり、買い物客は自分が求めるものを理解しているものの、それを有用な結果につながる形で伝えることに苦労しているのです。インテントと結果の間に存在するこのギャップこそが、対話型コマースの価値が発揮される領域です。そして同時に、ブランドが受け身のAI機能の域を超えて、買い物客が入力した内容だけではなく、その真意を解釈する体験へと進化させていくことで、最も大きな利益を得られる領域でもあります。

直近のAdobe for Businessの調査によると、買い物客の26%が、AIを活用したパーソナライゼーションによるブランドロイヤルティの恩恵を実感しており、また75％は、AIによって生成されたコンテンツが購入の妨げになることはないと回答しています。

しかし、AIの利用は、買い物客が自分の意図をプロンプトに言語化しようとする重要な局面で行き詰まっています。AIショッピングツールにどのような改善の余地があるのかを把握するため、アドビは米国の買い物客1,000人以上を対象に調査を実施しました。その結果から、注目すべきギャップが明らかになりました。買い物客の約5人に1人が、AIツールを信頼していないからではなく、自分のニーズをどのように表現すればよいかわからないために利用を断念しているのです。

このギャップを埋めるには、ブランド企業はリアルタイムの顧客プロファイル、行動シグナル、コンテンツを参照しながら、顧客が何を求めている可能性が高いかについて的確な判断を下せるシステムが必要です。Adobe Experience Platformのエージェントは、Adobe Experience Platform Agent Orchestratorによって統括される専門特化型のAIエージェント群を活用し、顧客の意図にもとづくパーソナライズ体験を提供することで、この課題に対処します。買い物客が求めるものをうまく言語化できない場合でも、Brand Conciereがその翻訳係となります。リアルタイムの顧客プロファイル、行動シグナル、ブランドコンテンツを参照しながら、顧客が最も求めている可能性の高いものを判断し、曖昧なクエリを、関連性が高く一貫性のある体験へと変換します。

AIを活用した対話型コマースツールは、買い物客が商品を見つけ、評価し、選択する方法を変えつつあります。「あなたにおすすめ」セクションなどの機能は何年も前から存在しますが、生成AIとエージェント型AIにより、こうした体験は大幅に動的に進化しています。現在では、静的なルールや基本的な協調フィルタリングに依存するのではなく、ユーザーの意図、状況、行動に応じてリアルタイムで適応できるようになっています。

買い物客は、主に2つのカテゴリでAIとやり取りします。1つは、ブランドの小売体験に直接組み込まれたネイティブなオンサイト機能（「あなたにおすすめ」セクション、画像検索、自動レビュー要約など）です。もう1つは、独立した大規模言語モデル（LLM）ツールなどの外部生成AIチャットボットです。調査では、買い物客がこれらのツールを使用する主な方法が明らかになりました。

人々は、必要なものを見つけるために、単純な検索以上の方法を急速に取り入れるようになっています。買い物客の86％が、購入ジャーニーを支援するAIツールの利用に前向きです。こうしたツールは、今や人々の購買行動における日常的な要素となっています。実際に、買い物客の5人に2人は、小売体験を向上させるために毎週AIを利用しています。

買い物客は、商品を探したりサポートを受けたりするために、受動的な統合機能から能動的な生成AIツールまで、様々な形でAIと関わっています。

• 「あなたにおすすめ」セクション：52%
• 画像検索：52%
• カスタマーサービスのチャットウィンドウ：36%
• 生成AIチャットボット：36%
• 過去の購入にもとづくサイズ・フィット予測：33%

中でも生成AIチャットボットは、最も能動的かつ対話的なAI支援の形態であり、意図の解釈や動的な応答生成といった、エージェント型機能が最も広く活用されているカテゴリです。調査結果から、買い物客が能動的にプロンプトを入力するよりも、ガイド型の発見体験により強い関心を寄せていることが明らかになりました。消費者はますます、自らインターフェイスの使い方を学んだり操作したりすることなく、直感的に結果が提示されることを望んでいます。

AIツールは単に体験をパーソナライズするだけでなく、具体的な価値を提供します。顧客の約7人に1人が、買い物ジャーニーでAIを活用して500ドル以上の節約を実現したと回答しており、これは適正な価格で適切な商品を見つけられたという確信の高まりを反映しています。

AIによるレコメンデーション経由での主な購入カテゴリ

AIアシスト型の買い物は、商品カテゴリによって利用頻度が異なります。買い物客は、技術仕様が明確な商品やトレンド性の高い商品において、AIショッピングのアシスタントを利用する傾向が高く、その代表例は以下の通りです。

• エレクトロニクス：40%
• アパレル・アクセサリー：39%
• 美容・パーソナルケア：32%
• 健康・ウェルネス：31%
• 食料品・フードデリバリー：26%
• 玩具・ゲーム：24%
• 書籍・メディア：22%
• 生活用品・家具：20%

特定の消費者層では、こうしたパーソナライズされた商品レコメンデーションからさらに大きな価値を得ています。18歳未満の子どもを持つ親の場合、玩具やゲームの購入におけるAI活用率は一般の買い物客を大きく上回っており、このカテゴリでAIツールを利用している割合は37％に達しています。これは、全買い物客の24％と比較して大幅に高い数値です。

こうした体験の価値は、背後にあるデータ、コンテンツ、そして商品コンテキストの質に左右されます。サイズ予測機能は、関連する購入データや嗜好データを活用できて初めて有用になります。「あなたにおすすめ」の体験は、1つのセッションだけではなく、より幅広く情報を反映する場合に最も効果を発揮します。Adobe Real-Time CDPは、顧客データをリアルタイムのプロファイルへと統合します。一方、Adobe Brand Conciergeは、そのコンテキストを（承認済みコンテンツや商品知識、会話シグナルと併せて）活用し、より関連性の高いガイダンスを提供します。

Real-Time CDPとBrand Conciergeは、より広範なアドビの体験アーキテクチャの一部として連携し、ブランドが断片化したシグナルをパーソナライズされた対話へと結び付けるよう支援します。ブランドは、個別のクリック情報だけに依存するのではなく、より豊富なプロファイルデータ、行動コンテキスト、商品情報を活用して、買い物客を導くことができます。その結果、より関連性の高い商品レコメンデーション、よりスマートなサポート、そして必要に応じた人によるサポートへのスムーズな引き継ぎが可能になります。

買い物客は、ショッピングエクスペリエンス全体を通じてAIから明確な価値を得ていると感じています。しかし、調査データは、単なる全般的な満足感以上の結果を示しています。最大の成果は、本質的に対話を伴う場面です。例えば、選択肢を比較すること、各選択肢の利点や欠点を検討すること、そして自信を持って購入の意思決定を行うことなどが挙げられます。これらは、受動的に提供される統合機能だけでは十分に対応できません。対話が必要なタスクなのです。だからこそ、対話型のAI体験は、最も重要な局面で、静的なレコメンデーションを上回る効果を発揮します。買い物客がこうしたギャップを最も強く感じる場面を理解することは、ブランドがどこに注力すべきかを明らかにすることにつながります。

買い物客が回答した、オンラインショッピングにおけるAIの主なメリットは次のとおりです。

• 商品を素早く比較できること：54%
• 時間の節約：53%
• より多くの商品情報にアクセスできること：41%
• 商品を発見しやすくなること：39%
• 金銭面での節約：35%

これらの結果は、単なる利便性を超えた、より大きな意味を反映しています。AIエージェントは、情報を整理し、最適な選択肢を浮き彫りにすることで、人々が複雑な購買ジャーニーを進められるようにします。ブランドが企業向けAIチャットボットやAdobe Brand Conciergeを活用することで、買い物客は延々と商品をスクロールして探し続けるという従来のストレスを感じることなく、本当に必要な商品を見つけることができます。このような対話型コマースへの移行により、あらゆる顧客体験が、迅速で役立つものでありながら、それぞれの買い物客のニーズに合わせて最適化されたものになります。

アドビは、こうしたつながりのある体験を大規模に実現する基盤を構築しています。その中心にあるのが、顧客の意図を解釈し、複数の専門特化型AIエージェントのスイートを統括するインテリジェンス層であるAdobe Experience Platform Agent Orchestratorです。各AIエージェントは、それぞれカスタマージャーニーの異なる段階を担当するよう設計されています。

Agent Orchestratorの技術を利用して動作するAdobe Brand Conciergeは、カスタマージャーニーの様々な段階を専門特化型のAIエージェントによって支援します。例えば、わかりやすい言葉で関連性の高い商品レコメンデーションを表示させたり、必要に応じて人間のサポート担当者へスムーズに引き継いだりすることが可能です。結果として、発見から購入判断に至るまでのプロセスを途中で分断されることなくスムーズに進めることができる、買い物客のインタラクションが生まれます。

購買ジャーニーにおいて、消費者がエージェント型AIアシスタントによる支援を最も求めている場面：

AIが最も大きな価値を発揮するのは、買い物客が比較・評価・意思決定を行う必要がある、負担の大きい場面です。

• 調査と比較：62%
• セール情報や価格のモニタリング：56%
• インスピレーションや発見：33%
• フィット感と検証：24%
• 注文管理と返品：22%
• カスタマーサポート：22%

これらの傾向から、一貫したパターンが読み取れます。買い物客は、調査、比較、価格評価といった重要な局面において、AIに認知的な負担の大きい作業を代行してほしいと考えているのです。さらに、消費者は、その支援をより的確なものにするためであれば、自身に関する情報を共有することにも前向きです。AIに記憶してほしい情報として最も多く挙げられた項目（サイズ、予算、購入履歴、好みのスタイル）は、ショッピングジャーニーにおいて最もフリクションが発生しやすい箇所と直接結び付いています。

ショッピング体験向上のため、消費者がAIアシスタントに覚えておいてほしいこと：

買い物客は単にAIによる支援を受け入れているのではなく、明確なビジョンを持っています。需要が最も高いのは、購買ジャーニーの中でも特に負担の大きい場面で、その支援をより自分に合ったものにするためであれば、個人的な情報を共有することにも前向きです。

• サイズ：55%
• 予算範囲：54%
• 購入履歴：53%
• スタイルの好み・趣味：52%
• ロイヤルティステータス：42%
• 生活背景：21%

高い導入率にもかかわらず、信頼性と透明性が、障壁として残り続けています。買い物客との強固な関係構築には、ニーズを理解し、懸念事項に対処することが不可欠です。これらの障壁を解決することが、より良い顧客体験の創出への最良のアプローチです。

買い物客が、AIショッピングアシスタントに対する主な懸念事項として報告したものは以下の通りです。

• プライバシー：29%
• レコメンデーションのバイアス：24%
• 信頼性の欠如：23%

最大のフリクションポイントは意外にもシンプルです。それは、どのように尋ねればよいかわからないことです。買い物客のおよそ5人に1人は、要望を適切な形で表現できなかったために、依頼を途中で断念した経験があると回答しています。Adobe Brand Conciergeは、この課題に対し、完璧な言い回しではなく、意図そのものに焦点を当てることで対応します。そのため、従来の検索のような試行錯誤を繰り返すことなく、より関連性の高いレコメンデーションを得やすくなります。

AIショッピングツールのエンゲージメント向上に関する、買い物客の意見

• レコメンデーション精度の向上：39%
• より信頼性の高いデータ：33%
• プライバシー管理の強化：31%
• 過去の好みを記憶できること：27%
• パーソナライゼーションの向上：26%
• AI機能の仕組みに関する透明性の向上：25%
• より幅広い製品およびサービス：23%
• より人間らしいやり取り：18%

消費者は、パーソナライズされ、効率的なオンラインのショッピングエクスペリエンスを求めており、プライバシーや信頼性に対する懸念に対応する安全なデータ基盤とエンタープライズグレードのガバナンスによって支えられているという安心感も求めています。

調査結果は、一貫した事実を物語っています。買い物客はAIとの関わりに前向きである一方で、自分が何を求めているのかを正確に言葉で表現しなければならない段階になると、体験が破綻してしまいます。多くの消費者は、平均3回のプロンプトを試した後に断念しています。Z世代の買い物客の約4人に1人は、他のどの世代よりも詳細なプロンプトを記述しているにもかかわらず、リクエストそのものを途中で諦めています。これは機能の問題ではなく、対話設計の問題です。デジタルコマースの次の段階で優位に立つブランドとは、買い物客が適切な言葉を見つけるのを待つのではなく、買い物客の意図が既に存在する場所でニーズに応える体験を構築するブランドです。

多くの買い物客は、理想的なクエリの作成に苦労していますが、その不満はさらに根深いものかもしれません。買い物客は平均して3回プロンプトを入力し直した後、利用を諦めます。

この課題は、Z世代でさらに顕著になります。Z世代の約4人に1人は、検索の途中でリクエストを断念しています。しかも、彼らは他のどの世代よりも詳細な情報を入力しているにもかかわらずです。

プロンプトの入力傾向は、何を購入したいのかによっても変化します。ノートパソコンを探す場合、買い物客はギフトを探す場合と比べて、予算に言及する可能性が80％高くなります。しかし、価格よりも一貫して重視されているのはブランド名です。買い物客は、価格キャップを指定するよりも、特定のブランド名を挙げる可能性が3倍高くなっています。一方で、技術的な仕様への言及はほとんど見られません。技術仕様を含めた買い物客は5人に1人未満であり、最も多かった項目でも、RAMが11％、ストレージ容量が10％にとどまりました。

この傾向は一貫しています。調査段階において、買い物客は仕様ではなく、自分の目的を出発点として検索を行います。買い物客はAIを積極的に活用したいと考えていますが、最適な結果を得るために必要な技術的な具体性や粘り強さを持ち合わせていない場合があります。Adobe Brand Conciergeは、ブランドのデータを活用して買い物客の意図を解釈し、専門的な用語を使わなくても的確なレコメンデーションを提供することで、この対話型コマースにおけるギャップを埋めることに役立ちます。エージェント型AIによる支援は、体験を受動的なインターフェイスから、カスタマージャーニー全体を通して利用者を導く能動的なガイドへと変えていきます。

プロンプトのギャップは単なる課題ではなく、競争優位性を生み出す機会でもあります。 以下は、ショッピングにおけるプロンプトのギャップを解決するための戦略的ソリューションです。

• ガイド付きインテントで利用開始のハードルを下げる：Adobe Brand Conciergeのガイド付き発見やフォールバックロジックを活用し、買い物客に質問を提案することで、顧客のストレスや購入プロセスの途中離脱を未然に防ぎ、購買ジャーニーを継続させることができます。
• 「予算よりブランドを優先する」アプローチを解決するために、コンテキストに応じた判断を提供：Adobe Brand Conciergeのエージェント型推論機能とReal-Time CDPのインサイトを活用し、予算範囲や過去の購入履歴をカスタマージャーニーに自動的に適用させることで、現実的なレコメンデーションが提供されるようにします。
• 買い物客の具体性不足を最適化：AI主導の体験において製品が適切に表示されるよう、コンテンツを発見しやすい形で構造化するとともに、複雑な仕様を顧客メリット中心のわかりやすい表現に要約します。

最適化の機会は、単にAIを導入することではありません。フリクションを取り除くことにあります。ユーザーのインテントをアクションへと変換できるブランドこそが、デジタルコマースの次の段階で成功を収めるでしょう。エージェント型AIは、顧客の意図を理解しながら発見を導くことで、停滞したジャーニーを立て直し、ためらいを自信に満ちた購入へと変えることができます。

これらの体験の価値は、その背後にあるデータ、コンテンツ、製品コンテキストの品質に左右されます。サイズ予測機能は、関連する購入データと嗜好データを活用できて初めて有用になります。「あなたにおすすめ」の体験は、単一のセッションだけではなく、より広範な情報を反映する場合に最も効果を発揮します。Adobe Real-Time CDPは顧客データをリアルタイムのプロファイルに統合し、Adobe Brand Conciergeはそのコンテキストを承認済みコンテンツ、製品知識、対話シグナルと併せて活用し、より関連性の高いガイダンスを提供します。

Real-Time CDPとBrand Conciergeは、より広範なアドビのエクスペリエンスアーキテクチャの一部として連携し、断片化されたシグナルをパーソナライズされた対話へと結び付けます。ブランドは、個別のクリック情報だけに依存するのではなく、より豊富なプロファイルデータ、行動コンテキスト、商品情報を活用して買い物客を案内できるようになります。その結果、より関連性の高いレコメンデーション、よりスマートな支援、そして必要な場合には人間のサポート担当者へのスムーズな引き継ぎが可能になります。

Adobe Experience PlatformとAdobe Brand Conciergeによって、ブランドがどのようにインテントをアクションへと変換するのかを概要動画でご覧ください。

調査方法

本記事は、アドビが実施した独自調査にもとづきます。この調査では、米国全土の1,000人の消費者を対象に調査を実施し、信頼性レベル95%、誤差範囲は±3%です。回答者には、AIを活用したショッピング習慣について質問しました。すべての自己申告データと同様に、結果には回答者自身の認識や経験が反映されており、実際の行動とは異なる可能性があります。