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AI検索時代のカスタマージャーニーをどう見直す？BtoC・BtoBの購買行動を国内外7つの調査データから考える
みなさんこんにちは、シナップ大川です。
何かを買うとき、サービスを選ぶときに、検索ではなくChatGPTやGeminiなどのAIに相談する人が増えている。そんな実感をお持ちの方も多いのではないでしょうか。
私自身、日々の買い物など様々な場面でAIへ相談することがあります。また、シナップへのお問い合わせも、AI経由で発生するケースが増えていると実感しています。BtoC・BtoBを問わず、あらゆる領域でAIの活用が進んでいるというのが実感です。
でも——
「実際、どのくらいの人がAIに買い物を相談しているの？」
「AIに聞いて、そのまま購入まで任せているの？」
「自社のサイトやマーケティング施策は見直すべき？」
こうした疑問をお持ちではないでしょうか。
そこで、この記事では、Web・マーケティング担当者に向けて、2026年公開の調査データ（電通デジタル、博報堂、HubSpot Japanなど）をもとに、BtoC・BtoBそれぞれの購買行動に起きている変化を整理しました。
そのうえで、従来のカスタマージャーニーをどう見直すべきか、そしてシナップがどのようにご支援できるかをお伝えします。
先に、データから見えてきたことを3つにまとめておきます。
- AIへの相談は、旅行や保険のような「失敗したくない買い物」ほど多い
- AIが使われるのは主に比較検討の場面で、回答をそのまま採用する人は2〜3%。確認したうえで使う人が多い
- BtoBでは、売り手に接触する時点で、検討がかなり進んでいる買い手が6割を超える
ちなみにこの記事は現時点（2026年11月）での状況と断っておかなければなりません。AIの進化は驚異的な速さです。ここでお話しする内容や人々の行動様式も、近いうちに大きく変わるかもしれないからです。
では、この点を踏まえた上で、早速見ていきましょう！
AIへの相談は、失敗したくない買い物ほど多い
まずは、BtoCの買い物から見てみましょう。
電通デジタルが、生成AIを使っている15〜69歳の3,300人に聞いた調査では、直近半年の買い物でAIに相談した人の割合は全カテゴリで30%以上でした。ただ、カテゴリごとに見ると、差ははっきり出ています。
旅行・宿泊と食品・飲料・酒では、約1.8倍の開きがあります。相談された商材の上位は、旅行、保険、家電でした。
身近な例で考えてみましょう。歯ブラシを選ぶときに、わざわざAIに相談する人は少ないはずです。では、旅行の宿を決めるとき、保険を見直すときはどうでしょうか？ 条件が多く、比べる手間も大きく、間違えたくない。 金額が大きく、比較する軸が多く、失敗したくない買い物ほど、AIに頼りたくなるようです。 一方で、直感や習慣で選ぶ日用品や食品は、まだ従来の選び方が中心です。
使い方は「検索」から「条件を伝えて絞ってもらう」へ
では、AIに何を相談しているのでしょうか。
アライドアーキテクツによるX投稿の分析では、買い物の相談に関する該当投稿が、2024年3月〜2025年2月の447件から、2025年3月〜2026年2月の2,869件へと、前年比6.4倍に増えていました。
- 最も伸びたのは、選択肢の絞り込み
- 投稿数が最も多かったのは、高額商品の決断（PC、カメラ、車、ジュエリーなど）
- 衝動買いを止めたい場面の相談は、前年比13.7倍
- 健康状態に合わせた商品選びの相談は、前年比12.1倍
共通しているのは、キーワードを入れて検索結果を見比べるのではなく、自分の状況や条件を伝えて、候補を絞ってもらう使い方です。 検索では「何を探すか」を自分の言葉にする必要がありましたが、AIには「何に困っていて、何を重視したいか」をそのまま伝えられます。
出典：電通デジタル ニュースリリース（2026年7月）、AdverTimes、DXマガジン、ECのミカタ（アライドアーキテクツ調査）
相談はしても、AIの答えをそのまま採用する人は少ない
「AIに相談する人が増えているなら、もうAIの答えで買っているのでは？」と思われるかもしれません。ところが、データを見ると、少し違う姿が見えてきます。
電通デジタルの調査で、購買の段階ごとにAIを使いたいかを聞いたところ、比較検討が78.8%で最も高く、最終決定は49.6%でした。そして、AIの回答をそのまま採用する人は、どのカテゴリでも2〜3%にとどまります。
「AIに相談する」ことと「AIの答えをそのまま採用する」ことは、別の行動です。ただし、最終決定でもAIを使いたい人は約半数いて、AIは決める場面でも参考にされています。
また電通デジタルのこのレポートでは「「AIの回答をそのまま採用する」と回答した割合も 2～3%と現時点では限定的であるものの、一定数存在し始めていることが明らかとなりました。」という表現をしており、今後増加することを示唆しているとも受け取れます。
博報堂の調査（2026年2月、買い物で生成AIを使う20〜69歳の1,276人）では、最終的に商品を決断する場面でAIにほとんど任せたい〜少しは任せたいの合計が60.0%でした。電通の2〜3%は現状の採用行動、博報堂の約6割は任せたい意向で、聞いている内容が異なります。対象も違うため、同じ軸の数字としては並べられません。ただ、意向と実態の差は、今後の伸びしろがあることを示しています。
AIの答えは、間違うこともある
「AIに任せたい」と思っても、ためらう理由があります。多くの方が感じている通り、情報の正確さにまだ課題が残っているためです。
Business Insider Japanのこの記事にわかりやすくまとめられていますが、商品情報の正確性を検証するスタートアップ「Product.ai」の調査（9月発表）でも、AIは価格やスペック、どれが最新モデルかといった点で頻繁に矛盾した回答をするとしており、私たちの実感にも近いのではないでしょうか。
今後どこまで任せる範囲が広がるかについて、確度の高い予測は見つけられませんでしたが、現時点で言えるのは、次の3点です。
- AIを使いたい意向が最も高いのは、比較検討の段階（78.8%）
- AIの回答をそのまま採用する人は、2〜3%と少ないが存在する
- 委ねたい意向は高く、広がる余地はある
出典：電通デジタル ニュースリリース（2026年7月）、ECのミカタ（博報堂調査）、Business Insider Japan
BtoBでは、売り手に会う前に検討が進んでいる
次にBtoBを見てみましょう。
BtoBの購買は金額が大きく、比較軸が多いうえに、社内への説明責任も伴います。たとえば制作会社やシステムの選定などは、先ほどのBtoCで言えば、旅行や保険のような「失敗したくない買い物」にあたります。では、BtoBの購買担当者は、AIをどのように活用しているのでしょうか。
HubSpot Japanの調査（従業員50名以上の企業で、直近12カ月以内にBtoB商材の比較・選定・稟議などに関わった1,573人、2026年6月実施）では、この2〜3年で「生成AI・AI検索が購買判断に与える影響」が増えたと答えた人が41.6%で、選択肢の中で最多でした。AIの用途は、次のとおりです。
候補を挙げ、違いを整理し、比較表にまとめる。BtoCの「条件を伝えて絞ってもらう」使い方と、よく似ています。
そして注目したいのが、売り手に接触する時点で、複数候補のリストアップまで進んでいる買い手が63.5%いることです。最初に売り手へ接触する目的も、「価格・見積もりの確認」が42.4%、「商品・サービスの詳細を知るため」が33.3%でした。HubSpot Japanは、売り手との接点が、ゼロから説明を受ける場ではなく、進んだ検討を確認し、足りない情報を補う場になっていると整理しています。
6割を超える買い手は、問い合わせの前に、候補の洗い出しまで終えているということです。この調査は検討の進み具合を聞いたもので、すべてをAIで進めたかどうかまでは示していません。ただ、AIがその検討を進める手段の一つとして使われているのは確かなようです。
出典：Web担当者Forum（HubSpot Japan調査）、CommercePick（HubSpot Japan調査）
AIの情報は、確認・修正されて使われている
それなら、AIがまとめた情報で、そのまま決まってしまうのでしょうか。
HubSpot Japanの調査で、AIで得た情報を社内説明や稟議に使う人に聞いたところ、自分で事実確認・加筆修正した人が48.3%、他者に確認した人が35.7%、そのまま、またはほぼそのまま使った人が24.9%でした。 AIの情報は、そのまま使われるよりも、確認や修正を経て使われる傾向があります。
では、購買の検討で触れる情報のうち、何が信頼されているのでしょうか。
AIのまとめは10項目中の最下位で、1位とは約23ポイントの差があります。上位に並ぶのは、企業が直接示す具体的な情報です。この調査は信頼度を聞いたもので、実際の決め手を聞いたものではありませんが、AIの情報が確認されて使われていることとも合致します。
海外の調査でも、似た傾向が出ている
海外の調査でも、近い結果が出ています。
- Forrester：生成AI検索が起点でも、社内外の関係者と確認しながら判断を固める（典型的な購買に、社内の関係者13人と社外の影響者9人が関わる）
- Semrush（回答者519人）：AIの回答に挙がったベンダーが目に留まる決め手として、知名度を挙げた人は7%。最多は「自分の用途に近いこと」（53%）で、「詳しく明確な説明」（50%）が続く
AIの回答で目に留まる理由は、知名度よりも、自分の用途に近いかどうかでした。大手でなくても、「どんな課題を、どんな条件の会社に、どう解決するか」が明確に伝わっていれば、AIの回答で目に留まる可能性があります。
また、Semrushの調査では、AIで言及されたベンダーについて、71%が公式サイトを訪れ、63%がGoogleで検索し、46%が他の選択肢と比較していました。調べる順序は、AIから始めて検索で確かめる人が41%、検索から始めてAIで整理する人が35%、両方を行き来する人が20%です。一方で、AIが最終的な選定に影響したと答えた人も83%いました。
ここまでのデータから言えるのは、AIは候補の形成から選定まで幅広く影響している一方、AIだけで完結せず、サイトや検索、社内外の人への確認と組み合わせて使われているということです。調べる順序も一方向とは限らず、段階は行き来しています。
出典：Web担当者Forum（HubSpot Japan調査）、CommercePick（HubSpot Japan調査）、Barchart（Forrester）、PPC Land（Semrush）
カスタマージャーニーは、どう見直す？
ここまでのデータを、カスタマージャーニーの視点で見直してみましょう。
従来のカスタマージャーニーは、検索を起点に描かれることが多かったかと思います。課題に気づき、キーワードで検索し、複数のサイトを見比べて、問い合わせる。サイトは比較検討の主戦場でした。
ただ、ここまで見てきたデータからは、この前提が当てはまりにくくなっている点が2つあります。
- 候補の洗い出しや違いの整理に、AIが使われている（HubSpot Japan：50.3%、47.1%）
- 売り手に接触する時点で、検討がかなり進んでいる買い手が多い（63.5%）
一方で、変わらない部分もあります。AIの情報を自身でも確認・修正して使う人が多く（48.3%）、この際、価格・契約条件、担当者の説明、導入事例が信頼度に大きく影響します。 AIのまとめの信頼度は、これらより約19〜23ポイント低くなっています。サイトで確かめられる場面は、引き続き残りそうです。
そしてもう一つ、ジャーニーに関わる重要な要素があります。 それはそのAIの回答の中で、自社がどう説明されているかです。自社でコントロールできるところではありませんが、サイトの情報が曖昧だったり、ページ間で食い違っていたりすれば、AIの説明もぶれてしまいます。ジャーニーを描くときは、この「AIの中での見え方」も一つの観点として扱う必要があります。
なお、すべての商材で同じ見直しが必要なわけではありません。冒頭のとおり、日用品や食品のような低関与のカテゴリでは、まだAIへの相談は多くありません。商材の関与度が高いほど、優先して見直す価値があります。BtoBのサービス選定は、その代表例です。
出典：Web担当者Forum（HubSpot Japan調査）、CommercePick（HubSpot Japan調査）
見直しで押さえたい2つの視点
ここからは、データをもとにしたシナップの考え方です。データそのものが示す結論ではなく、シナップが整理した見方としてお読みください。
電通デジタルも、調査のまとめで、AIの検索や推奨に選ばれるための情報設計と、生活者自身の最終判断に影響を与える体験設計の両立が重要になると述べています。この2つの視点で、見直すポイントを考えてみます。
1. AIに正しく扱われるための情報設計
AIの回答で目に留まる理由は、知名度ではなく、用途への近さでした（Semrush、米国）。AIが「この課題には、この会社」と判断できる材料を、サイトの中で整えておく必要があります。
- 対象と用途を明文化する：どんな会社の、どんな課題に向くのか。向かないのはどんな場合か。ここまで書いておくと、AIにも読み手にも伝わります
- 事実情報を一貫させる：サービス内容、対応範囲、料金の考え方が、ページごとに食い違っていないかを確認します
- 違いを書く：比較される前提で、他と何が違うのかを自分の言葉で説明します
- 根拠をテキストで示す：実績や事例を、画像だけでなく文章として読める形にします
2. 確認しに来た人に伝わる体験設計
AIの情報を確認・修正して使う人が多く、信頼されている情報の上位は、価格・契約条件、担当者の説明、導入事例でした。AIの情報を確かめに来た人が、迷わず裏取りできるサイトになっているかが問われます。
- 価格・契約条件：目安や進め方だけでも示し、問い合わせの前に判断できるようにします
- 導入事例：課題、進め方、成果が具体的に読める形にして、関連ページから辿れるようにします
- 担当者：誰が、どんな考えで対応するのかが見え、気軽に相談できる導線を置きます
- AIの誤りへの備え：AIが古い情報や誤った情報を示していても、サイトで正しい情報にたどり着けるようにします
進め方
「何から手をつければいいの？」という方に向けて、進める順序の一例をご紹介します。
- 自社の主要な課題について、AIに質問してみて、候補に挙がるか、どう説明されるかを確認する
- 現在のカスタマージャーニーを、AI経由の接点を加えて描き直す
- 上の2つの視点で、サイトの情報とコンテンツを見直す
- AI経由の流入や、問い合わせの質の変化を計測し、改善を続ける
AIの検索や回答の仕組みは変化が早く、一度整えれば終わり、というものではありません。実績や方法論を日々更新して発信し続けることが、AIにも人にも読まれ続ける土台になります。地味ですが、効いてくるのはこの部分です。
■ AI検索対策の基礎については、以下の記事もご覧ください
→ AIOとは？GEO・LLMO・AEOとの違いと、今やるべき対策
→ AI検索時代のCMS選定：microCMSはAIOに有効か？構造化データとAPI設計から考えるメリットと注意点
出典：電通デジタル ニュースリリース（2026年7月）、PPC Land（Semrush）
シナップができること
シナップは、UX設計の上流から、実装、グロースまでを一貫して担っています。AI検索を意識した見直しでは、たとえば次のような形でお手伝いできます。
- ジャーニーを描き直したい：UXリサーチ・体験設計で、AI経由の接点を加えたジャーニーを整理します
- サイトの現状を知りたい：ヒューリスティック調査（分析）やサイト診断・ボトルネック特定で、価格・事例・担当者が伝わっているかを点検します
- 伝わる文章に整えたい：UXライティングで、用途・対象・違いが明確に伝わる文章を設計します
- 更新し続けられる基盤を整えたい：CMS導入・運用支援で、情報を構造化し、継続して更新できる運用基盤を整えます（microCMSの公式パートナーです）
- AI経由の流入や導線の変化を確かめたい：アクセス解析ツール導入支援やABテスト運用代行で、数字をもとに検証します
制作とグロースが同じ会社の中にあるので、見直しの方針を決めるだけで終わらず、実装し、数字で確かめ、また直すところまで続けられます。
「自社がAIにどう説明されているか、まず確認したい」 「カスタマージャーニーを描き直したい」 「サイトの情報設計を見直したい」
そんなお悩みがありましたら、ぜひシナップへご相談ください。ジャーニーの見直しだけでも、サイトの情報設計の確認だけでも、お気軽にどうぞ。
まとめ
「検索から、AIに相談へ」という変化は、すべての買い物で同じように起きているわけではありません。データから見えてきたのは、次のような姿でした。
- 関与度の高い買い物ほど、AIに相談されている（旅行57%、金融・保険56%、食品・飲料・酒31%）
- AIの利用意向が最も高いのは比較検討（78.8%）。回答をそのまま採用する人は2〜3%で、BtoBでもAIのまとめの信頼度は最下位
- BtoBでは、売り手に接触する時点で63.5%の買い手が、複数候補のリストアップまで進んでいる
- BtoBで信頼されている情報の上位は、価格・契約条件、担当者の説明、導入事例。米国のSemrushの調査では、AIで言及されたあとに71%が公式サイトを訪れている
検索を前提に作られたサイトとジャーニーは、そのままでは買い手の実際の動きとずれていく可能性があります。AIに正しく扱われるための情報設計と、確認しに来た人に伝わる体験設計。この2つの視点から見直しを始めることが、AI検索時代のカスタマージャーニーのアップデートにつながります。見直しは一度で終わらないため、早く着手するほど、更新の積み重ねが差になっていきます。
データの扱いについて
- 電通デジタルの調査対象は、生成AIを使っている15〜69歳のうち、各商品カテゴリへの購買意欲がある層です。生活者全体の割合ではありません
- 電通の2〜3%は現状の採用行動、78.8%・49.6%と博報堂の約6割は意向です。対象と質問が異なるため、同じ軸では比較しません
- Forresterはグローバル調査です
- Semrush、Business Insiderは米国の調査です。SemrushはAI可視化ツールを提供する企業による調査です
- X投稿の分析は投稿数の増加であり、利用者数の増加とは限りません
出典
SINAPでは、UXリサーチから体験設計まで、UXデザインに関わる様々なサービスを提供しています。
お客様のご状況に合わせた最適な解決方法をご提案させていただきます。まずはお気軽に、ご相談ください。
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