生成AI経由の購買、7割が
「AI相談で候補入り」調査の読み方

100件中70件。2026年7月28日に発表されたAIO Trackerの調査で、ChatGPT・Geminiとの対話をきっかけに購買した事例のうち、7割で「AIに相談する前は購入候補ではなかった」商品・サービスが選ばれていたと報告されました。さらに42件では、AIから提案されるまで商品自体を知らなかったとされています。この記事では調査の中身と、数字を読むときの注意点、店舗・中小企業が具体的に何を整えるべきかを解説します。

調査の概要：何をどう調べたのか

調査を発表したのは、AI検索での企業・ブランドの見え方を分析するツール「AIO Tracker」です。過去1年以内にChatGPTまたはGeminiとの対話を通じて商品購入・サービス申込に至った事例100件を集め、「AIから提案される前、その商品・サービスを知っていたか」を分類しました。調査時期は2026年7月です。

分類結果は次の通りです。

上の2つを合わせた70件が、いわゆる「AI相談で候補入り」です。AIが、すでに知っている商品を調べる検索の代替ではなく、知らなかった選択肢と出会う場になっている——調査元はそう整理しています。

数字の内訳：70%の中身は2種類ある

70%というと大きな数字ですが、中身は性質の違う2つに分かれます。

①「そもそも知らなかった」42%

従来の検索では、ユーザーが商品名やジャンル名を自分で入力する必要がありました。生成AIでは「◯◯におすすめは？」「この条件に合うサービスは？」と尋ねた時点で、AI側から具体名が提示されます。指名されない限り露出ゼロだった無名の店・会社にも、提案枠に入る道があるということです。

②「知っていたが候補ではなかった」28%

こちらは見落とされがちですが、実務的にはむしろ重要です。認知は取れているのに選ばれていなかったブランドが、AIとの比較・相談の中で候補に浮上しています。つまりAIは新規認知だけでなく、比較検討の場面での「推され方」にも影響しているとみられます。競合と並べられたとき、AIが自社をどう説明するかが問われる部分です。

この数字を鵜呑みにしてはいけない理由

調査元自身も、一般ユーザー全体の割合を示すものではないと明記しています。件数も100件と多くはなく、業種の偏りも公開情報からは判断できません。したがってこの調査から言えるのは、規模の推定ではなく「AI経由の購買では、候補形成の段階からAIが関与しているケースが多い」という行動パターンの存在までです。

それでも無視できないのは、方向性が他の観測と一致しているからです。AI検索の利用は拡大傾向にあり、検索→比較→購入という従来の流れの外側で意思決定が進む場面は増えているとみられます。規模はまだ小さくても、型が変わり始めていることは押さえておくべきです。

店舗集客にとって何を意味するか

店舗・中小企業の目線で言えば、示唆は3つあります。

• 指名されなくても提案される余地がある。「池袋 深夜までやってる整体」のような条件相談に対して、AIが自店を挙げてくれるかどうかは、Web上の情報の充実度に左右されます。
• 比較のされ方が問われる。28%の「候補浮上」組は、AIが競合と並べて説明した結果です。料金・特徴・強みがWeb上で曖昧な店は、比較の土俵で説明のしようがありません。
• AI経由でも最後はGoogle検索と地図に戻る。AIに提案された後、店名で検索し直して口コミや場所を確かめる行動は引き続き多いとみられます。AI対策とMEO・口コミは別物ではなく、一続きの導線です。

店舗側の情報整備、どこで差がつくか

整備の対象になる領域は、大きく3つに整理できます。公式サイトに書かれた事業内容の具体性、Googleビジネスプロフィールの構成、そしてAIが自店をどう説明しているかの定点観測です。名前を並べると単純に見えますが、結果を分けるのは領域の数ではありません。この3つのどこから手を付け、どこまで踏み込むかのほうです。

公式サイト：曖昧なページは引用されない

AIは、内容が具体的に書かれたページを引用しやすいとされています。裏を返せば、「丁寧な接客を心がけています」のような、どの店にも当てはまる文章しか置いていないサイトは、比較の土俵に上がれません。誰向けの・何の・どういう条件のサービスなのかが、文章として読み取れる状態になっているかが分かれ目です。

ただし、書けば書くほど良いわけでもありません。狙う検索語句と噛み合わない情報を足すと、店の輪郭がぼやけ、別の業種として扱われることがあります。どの語句に寄せるかを先に決めてから書き足す順番を組む必要があり、ここに業種横断で通用する正解はありません。

ビジネスプロフィール：AI提案後の「店名検索し直し」の受け皿

AIに提案された人は、その足で店名を検索し直し、口コミと場所を確かめます。ここで情報が古い、写真が実態と違う、カテゴリがずれている、といった状態だと、せっかく候補に入っても離脱されます。AI対策とMEOが別物ではないというのは、この一続きの導線のことです。

カテゴリ・属性・説明文・写真は、それぞれが単独で効くのではなく、組み合わせで効きます。競合が同じカテゴリで横並びになっている商圏では、どの要素を前に立て、何を後ろに回すかで見え方が変わります。整備そのものよりも、この配分の判断で差がつく部分です。

定点観測：記録が途切れると判断材料が消える

AIに自店のことを尋ね、候補に出るか・どう説明されるかを記録していく作業です。順位のような精密な計測はできませんが、傾向は追えます。問題は、続かないことです。質問文をそろえないと前回と比較にならず、変化が目に見えるまでには時間がかかります。記録が途中で途切れると、そのあとに何を直しても、効いたのかどうかを判断する材料が残りません。

何を聞くか、どの頻度で回すか、どの変化を「効いた」と見なすか。この設計は業種と商圏の競合状況で変わるため、他店のやり方をそのまま持ち込んでも比較可能な記録にはなりません。

※当社FACTORは、この定点観測とWeb上の情報整備を、狙うキーワードの決定から月次での打ち手の入れ替えまで含めて、設計から運用ごと引き受けています。

自店の場合にこの3つのどこから着手すべきかは、現在のプロフィールの状態と、狙う検索語句で競合がどう並んでいるかを見ないと決められません。無料のAI診断で、現状の見え方を確認するところが出発点になります。

よくある質問

まとめ

AIO Trackerの調査は、生成AI経由の購買100件のうち70件で「AI相談を通じて候補入り」が起きていたと報告しています。母集団の性質上、規模を語る数字ではありませんが、候補形成の段階からAIが関与する購買行動が実在することは確かです。店舗側が向き合うのは、公式サイトの記述の具体性・ビジネスプロフィールの構成・AIからの見え方の定点観測という3つの領域です。ただし、どれを厚くすると効くかは業種と商圏、そして狙う検索語句によって変わります。着手の順番を決める前に、自店が今どう見えているかを確かめるところからです。