株式会社大広（本社：東京都港区、代表取締役社長：泉恭雄、以下「大広」）と株式会社大広WEDO（本社：東京都港区、代表取締役社長：大地伸和、以下「大広WEDO」）は、購買プロセスにおけるAI活用の実態を把握するため、全国5,025人を対象とした生活者調査を実施しました。
調査の結果、生活者はAIを単なる検索代替としてではなく、比較・確認・相談相手として活用しており、その使い方は商品カテゴリ毎に構造的に異なることが判明。大広・大広 WEDOでは、この購買行動を「AI Assisted Shopping 」と捉え、20の商品カテゴリを、生活者が“買う前”にAIへ聞きながら選ぶ「5つの類型（購買行動パターン）」として整理・分類しました。
この類型ごとの意思決定構造から、AIに理解・参照されやすい情報設計を導出。カテゴリ毎に最適化されたAIO（AI Optimization）対策を体系化し、マーケティング支援として提供して参ります。

※ AI Assisted Shoppingとは：生活者が商品・サービスを購入する際に、AIを使って情報収集、比較、条件整理、不安解消、相談などを行いながら意思決定する購買行動を指します。

■背景

近年、ChatGPTやGeminiなどの生成AI、またGoogleのAI OverviewsをはじめとしたAI検索サービスの普及により、生活者が商品を選ぶ際の情報収集・比較検討のプロセスにAIが介在するようになっています。
従来、生活者は検索エンジン、比較サイト、広告、口コミ、店頭接点などを通じて商品・サービスを検討してきました。しかし、AIが要約、比較、推薦、注意点の提示を行うことで、Webサイト訪問前に購買前情報が形成される場面が増えています。
この変化により、企業にとっては、従来のSEO対策や広告接点だけでなく、AIを介した購買前接点をどう設計するかが重要になっています。AIが生活者の比較・確認・相談相手になる時代においては、ブランドや商品情報を「人に伝わる」だけでなく、「AIにも正しく理解される」形で設計することが求められます。

■調査概要

■調査結果のポイント：購買プロセスにおけるAI活用は「AI Assisted Shopping 5類型」

調査の結果、商品カテゴリによってAIの活用度・活用目的が構造的に異なる傾向が確認され、20カテゴリは以下の5類型に整理されました。

■補強データ：AIは“比較に手間のかかる商品”でよく使われ、“新しい候補探し”より“いまある候補の比較・確認”に役立てられている

●比較・検討に手間のかかる商品ほど、AIがよく使われている
AIは、比較・検討に手間のかかるカテゴリほど、よく使われる傾向が見られました。個別カテゴリで見ると、投資・証券サービス、デジタル・モバイル機器、通信・インターネットサービス、動画・音楽配信サービスなど、比較軸が多く、検討に手間のかかるカテゴリでAI活用が高い傾向が見られます。価格、機能、契約条件、口コミ、選び方など、判断に必要な情報が多いカテゴリでは、生活者がAIを使って情報を整理し、比較・確認しながら合理的に判断する行動が広がっています。

●AIは“新しい候補探し”より“いまある候補の比較・確認”に使われる
本調査では、AI活用者の多くが、AIに新しい候補を提案してもらうというよりも、すでに候補にある商品・サービスを比較・確認する目的でAIを使っていることも明らかになりました。現時点のAIは、生活者の購買意思決定を完全に置き換える存在ではなく、候補を比較し、疑問を解消し、選択に納得感を与える“購買アシスト”として機能していると考えられます。生活者がAIに問いかける内容は、商品カテゴリによって異なります。たとえば、スペック比較が重視されるカテゴリでは比較軸や仕様情報が、リスク確認が重視されるカテゴリでは注意事項や根拠情報が、文脈探索が重視されるカテゴリでは利用シーンや情緒価値が参照されやすくなります。したがって、企業側には一律のSEO対策ではなく、カテゴリごとのAI活用パターンに応じた情報設計が求められます。

■商品カテゴリごとに、AIに拾われやすい情報設計は異なる

今回の調査で確認された重要な示唆は、AI活用のパターンが類型によって異なるという点です。同じ「AI対策」であっても、スペック・比較情報の構造化が有効なカテゴリ（ディープリサーチ購買型）もあれば、専門的知識・信頼性の情報整備が優先されるカテゴリ（リスクヘッジ購買型）、感性的・文脈的な情報の設計が重要なカテゴリ（コンテキスト探索購買型）もあります。つまり、AIに参照されやすくすべき情報は、一律ではなく、カテゴリごとの購買行動パターンに応じて設計する必要があります。
また、5類型間のAI活用率には17.7ptの差が見られました。最も高いロングユース伴走購買型は52.5%、最も低いライトチェック購買型は34.8%であり、AIが購買プロセスに介在する度合いは商品カテゴリによって異なることが確認されました。この差は、AIに「どれだけ使われるか」だけでなく、「どのように使われるか」の構造的な違いにも表れています。

■大広・大広WEDOのAIO対策ソリューション

大広・大広WEDOは、今回の調査をもとに、購買プロセスへのAI介在に対応したブランドコミュニケーション支援「AIO（AI Optimization）対策」を提供しています。従来のSEO対策では、検索エンジンに情報を見つけてもらうことが主な目的でした。一方、AI時代には、AIがブランドや商品の意味を正しく理解し、生活者の問いに対して適切に参照・要約・回答できる状態をつくることが重要になります。
大広・大広WEDOが取り組むAIO対策では、ブランド名、商品属性、提供価値、利用シーン、利用目的、情緒価値、FAQ、レビュー、注意事項等を概念単位で整理し、それぞれの関係性をオントロジー※1によって意味構造化します。この意味構造をナレッジグラフ※2として整備する事で、GEO※3・LLMO※4対策や、AIエージェント／対話AIへの実装に活用できる知識基盤を構築します。

■「AI Assisted Shopping 5類型」とAIO（AI Optimization）対策の対応

※1 オントロジーとは：情報の意味と関係性を整理・構造化した「情報の地図」です。ブランドや商品に関する情報を、概念・属性・関係性単位で整理することで、人間とAIの双方が共通理解しやすいデータ基盤をつくります。

※2 ナレッジグラフとは：情報を点（ノード）と関係性（エッジ）で表現し、概念同士のつながりを機械が理解しやすい形で整理した知識基盤です。

※3 GEOとは：Generative Engine Optimizationの略称で、生成AIやAI検索において、自社の情報が適切に参照・要約・提示される状態を目指す取り組みを指します。

※4 LLMOとは：Large Language Model Optimizationの略称で、大規模言語モデルがブランドや商品情報を正しく理解・回答できるよう、情報構造やコンテンツを最適化する取り組みを指します。

■今後の展望

大広・大広WEDOは、本調査を起点として、商品カテゴリ別のAIO戦略設計を体系化し、AI時代における生活者とブランドの新たな接点づくりを支援していきます。購買プロセスへのAI介在が加速するなか、「AIに正しく理解され、比較され、言及されるブランド」をつくることが、次の競争軸になると考えています。
AIO対策の導入・ご相談に関心のある企業様は、ぜひ大広・大広WEDOまでお問い合わせください。

■大広・大広WEDOによるAI技術活用の取り組み

大広グループでは、「Brand Dialogue AI」「DDDAI」など、AI×マーケティングの実用化に向けた独自ソリューションを展開しています。大広WEDOは、Webサイト設計・UXとAI技術を組み合わせたAIO対策の専門チームとして、グループ一体でのソリューション提供を推進しています。

【会社概要】

●株式会社 大広

• 所在地　東京都港区芝 2-14-5
• 代表者　代表取締役社長　泉恭雄
• 設立　1945年5月1日
• 事業内容　コミュニケーション領域の戦略立案から実行までをワンストップで提供する、総合広告会社。
• URL　https://www.daiko.co.jp/

●株式会社 大広WEDO

• 所在地　東京都港区芝 2-14-5
• 代表者　代表取締役社長　大地伸和
• 設立　2019年10月1日
• 事業内容　広告・プロモーション領域におけるコミュニケーション施策を企画・提案・実装する、制作会社。
• URL　https://www.daiko-wedo.co.jp/