--- title: AIアシスタント時代の購買戦略：データ活用とブランド信頼で選ばれる企業へ | データコム description: AIアシスタントの普及により消費者の購買行動が変化。小売・メーカーは購買データを活用したパーソナライズとブランド信頼性構築で、AI時代を勝ち抜く戦略を解説します。 image: https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/ads-column/news-20261016-ai-shopping-brand-trust.png --- [![DATACOM CORP.](https://lp.datacom.jp/hubfs/3%E3%83%AD%E3%82%B4(%E8%8B%B1%E5%AD%97%E3%83%BB%E9%BB%92%E6%96%87%E5%AD%97)-1.png)](https://lp.datacom.jp/) [コラム一覧](https://lp.datacom.jp/ads) [無料相談](https://lp.datacom.jp/ads-service/#contact) 1. [データコム](https://www.datacom.jp/) 2. [WEBマーケティングコラム](https://lp.datacom.jp/ads) 3. [データ活用](https://lp.datacom.jp/ads/tag/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%B4%BB%E7%94%A8) 4. AIアシスタント時代の購買戦略：データ活用とブランド信頼で選ばれる企業へ データ活用 ニュース解説 # AIアシスタント時代の購買戦略：データ活用とブランド信頼で選ばれる企業へ 公開日: 2026.10.18 ![AIアシスタント時代の購買戦略：データ活用とブランド信頼で選ばれる企業へ](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/ads-column/news-20261016-ai-shopping-brand-trust.png) 目次 ECモールにおける生成AIショッピングアシスタントの認知度は現時点では約1割前後にとどまっているものの、利用者の満足度は7割を超え、2026年の年末商戦では国内消費者の半数以上がAIの利用を検討していることが明らかになりました。AIが消費者の購買意思決定に深く関与する「エージェンティック・コマース」の時代において、小売業や消費財メーカーは、購買データを活用したパーソナライズされた商品推奨と、AIを介しても揺るがないブランド信頼性の構築が不可欠です。 この記事の要点 - 2026年の調査で、ECモールAIアシスタントの認知度は低いものの、利用者の満足度は高く、年末商戦での利用意向は52%に上ります。 - AIが商品探索やカート追加を支援する一方で、購入の最終決定をAIに任せる消費者は23%にとどまり、信頼構築が課題です。 - 小売業・メーカーは、AIエージェントに「選ばれる」ための正確で詳細な商品情報整備と、消費者の信頼を獲得するブランド戦略が求められます。 - 購買データ（ID-POSなど）を活用し、パーソナライズされた体験を提供することで、AI時代における顧客との接点を強化できます。 - AIによる購買支援が加速する中、消費者の「自分でコントロールしたい」という意識に応える情報提供と透明性が重要です。 ## 何が起きたのか 2026年、EC市場におけるAIの存在感が急速に高まっています。ECモールが提供する生成AIショッピングアシスタントの認知度はまだ低いものの、利用者の満足度は高く、年末商戦でのAI利用意向も半数を超えています。一方で、AIに購買を完全に委ねる消費者はいまだ少数派であり、AIを介した購買における信頼構築が新たな課題として浮上しています。 | 時期 | 対象 | 内容 | 発表元 | | --- | --- | --- | --- | | 2026年4月16日～17日（調査実施） 2026年10月14日（発表） | 全国20～69歳の男女2,504名 | 大手ECモールが提供する生成AIショッピングアシスタントの認知率は約1割前後（Rakuten AI 11.7%、Yahoo! AIエージェント 9.4%、Amazon Rufus 8.3%）にとどまる。利用経験者の満足度は7割を超えている。EC購入者の76.3%が商品レビューを参考に購入し、女性は81.4%で男性（70.5%）を上回る。 | 株式会社クロス・プロップワークス（株式会社クロス・マーケティンググループ） | | 2026年7月（消費者調査実施） 2026年8月（事業者調査実施） 2026年10月7日（日本市場結果発表） | 日本国内の消費者2,000名、事業者500名 | 2026年のホリデーシーズン（ブラックフライデー・サイバーマンデー、クリスマス、年末年始商戦を含む）の買い物で、国内消費者の52%がAIを利用する可能性があると回答。消費者の61%は、最終的な購入手続きを自分で行うのであれば、AIが商品をカートに追加し、必要情報を入力することに抵抗がないと回答（調査対象9市場で最も高い割合）。AIに購入そのものを任せられると信頼している消費者は23%にとどまる。 | Shopify Japan株式会社 | | 2026年9月30日（発表） | 国内EC事業者 | 生成AIを継続的に活用している企業は78.3%に達し、Agentic Commerce対応企業の71.1%が今後対応範囲の拡充を希望。Agentic Commerceへの対応で期待する効果として「商品情報の最適化による露出機会の増加」が50.2%で最も高く、AIエージェントに推奨されるための商品情報やEC基盤の整備が重視されている。 | 矢野経済研究所 | | 2026年10月13日（記事公開） | 消費者 | エージェンティック・コマースの本格的な普及には、消費者がAIエージェントの価値を実感し、設定された制限内で一貫して動作するという信頼感の構築が不可欠。 | Forbes JAPAN | [▶ AI時代のマーケティング戦略について無料で相談する](https://lp.datacom.jp/ads-service/?utm_source=blog&utm_medium=cta&utm_campaign=news&utm_term=mid1#contact) ## 背景：なぜ今この動きなのか AIが購買行動に深く関与するようになった背景には、技術の進化と消費者のニーズの変化が挙げられます。生成AIの登場により、AIは単なる情報検索ツールから、個々の消費者の嗜好を学習し、自律的に商品探索や比較、さらには購入プロセスの一部を代行する「エージェント」へと進化しました。これにより、消費者は膨大な商品情報の中から最適なものを見つけ出す手間を省き、より効率的な購買体験を求めるようになっています。 特に、物価上昇や経済状況への懸念から、消費者が一つひとつの買い物をより慎重に行う傾向が強まっていることも、AIによる効率的な商品探しへの期待を高める要因となっています。国内消費者の約半数（47%）が経済状況がホリデーシーズンの買い物計画に「マイナスの影響を与えている」と回答しており、62%が購入前に時間をかけて調べることで、自分でコントロールして買い物ができていると感じています。このような状況下で、AIは「セールやお得な商品の検索」「商品探し」といった用途で活用される可能性が高まっています。 また、EC事業者側でも生成AIの活用が進んでおり、矢野経済研究所の調査では、生成AIを継続的に活用している企業が78.3%に達していることが示されています。多くの事業者が、AIエージェントに推奨されるための「商品情報の最適化」や「ECシステム・ECプラットフォームの機能強化」を重視しており、AIを活用したコマースの未来を見据えた投資を加速させています。 ## 小売・メーカーのマーケティングにどう影響するか AIが消費者の購買意思決定に深く関与する「エージェンティック・コマース」の時代は、小売業やメーカーのマーケティング戦略に大きな変革を迫ります。これまでのマーケティングは、消費者に直接アプローチし、ブランドや商品の魅力を伝えることに主眼を置いてきました。しかし、AIエージェントが消費者の購買行動を代行するようになると、ブランドは「人」だけでなく「AIエージェント」にも選ばれる必要が生じます。アクセンチュアのレポートでは、ブランドは「人」と、その人に代わって行動する「エージェント」という2つのオーディエンスが存在すると指摘しています。 具体的には、AIエージェントは消費者の過去の購買履歴、閲覧行動、好み、さらには気分や意図といった機密性の高いデータまでを学習し、最適な商品を推奨するようになります。このため、ブランド側はAIが正確かつ魅力的な情報を取得できるよう、商品情報（PIM：商品情報管理システム）の整備やEC基盤の強化がより一層重要になります。商品情報が不正確であったり、リアルタイムで同期されていなかったりすると、AIからの信頼を失い、消費者の選択肢から外れてしまうリスクがあります。 一方で、消費者はAIが提案する商品を信頼しつつも、最終的な購入手続きは自分でコントロールしたいという意識が強いことも明らかになっています。Shopify Japanの調査では、61%の消費者がAIが商品をカートに追加し、必要情報を入力することに抵抗がないと回答した一方で、AIに購入そのものを任せられると信頼している消費者は23%にとどまっています。これは、AIが購買プロセスを支援する役割は受け入れられつつも、最終的な意思決定における「人間の介在」が依然として重要であることを示唆しています。したがって、ブランドはAIによるパーソナライズされた推奨と、消費者が納得して最終決定を下せるための透明性のある情報提供を両立させる必要があります。 また、EC購入者の76.3%が商品レビューを参考に購入しているという調査結果は、AIが推奨する商品であっても、人間による評価が引き続き重要であることを示しています。AIが生成する情報だけでなく、実際の利用者の声や評価が、消費者の信頼を醸成する上で不可欠な要素となります。 ▶ [ID-POSデータ活用で実現する1to1マーケティングとは](https://lp.datacom.jp/ads/column-20260529-20260533) ## 今やるべき対応 ### STEP1：AIエージェントに「選ばれる」ための商品情報基盤を整備する AIが消費者に商品を推奨する際、その判断基準となるのは、ブランドが提供する商品情報の質と正確性です。AIエージェントは、商品名、価格、在庫状況はもちろんのこと、詳細な商品説明、素材、サイズ、レビュー、FAQなど、あらゆる情報を参照します。これらの情報が不足していたり、古かったりすると、AIは最適な推奨を行うことができず、結果として消費者の目に触れる機会を失うことになります。 まずは、PIM（商品情報管理システム）の導入・強化を検討し、商品情報を一元的に管理し、リアルタイムで更新できる体制を構築しましょう。商品情報は、単にテキスト情報だけでなく、高解像度の画像や動画、3Dモデルなど、AIが多角的に理解できるリッチコンテンツとして提供することが望ましいです。特に、AIエージェントが「なぜこの商品を推奨するのか」を消費者に説明する際に、説得力のある根拠となる情報が重要になります。 ▶ [マルチチャネル時代の販促効果を正しく測る方法](https://lp.datacom.jp/ads/column-20260529-20260530) ### STEP2：購買データを活用したパーソナライズ戦略を強化する AIアシスタントは、個々の消費者の購買履歴や行動データに基づいて、パーソナライズされた商品推奨を行います。この流れに対応するためには、小売業・メーカーも顧客の購買データを深く分析し、個々の顧客に最適化されたマーケティング施策を展開する必要があります。ID-POSデータなどの購買データを活用することで、顧客一人ひとりの嗜好や購買パターンを把握し、AIアシスタントが推奨する商品と連携したプロモーションや情報提供が可能になります。 例えば、AIアシスタントが特定のカテゴリの商品を推奨した際に、その顧客が過去に購入した関連商品や、そのブランドの他の商品をレコメンドするデジタル広告を配信するといった連携が考えられます。また、AIアシスタントを通じて得られたインサイトを基に、新商品の開発や既存商品の改善に繋げることも可能です。 ### STEP3：AIを介しても揺るがないブランド信頼性を構築する AIエージェントが購買を支援する時代においても、最終的に消費者が購入を決めるのは「ブランドへの信頼」です。AIが推奨する商品であっても、それが信頼できるブランドのものでなければ、消費者は購入に踏み切りません。Forbes JAPANのレポートでも、エージェンティック・コマースの本格的な普及には、消費者がAIエージェントの価値を実感し、設定された制限内で一貫して動作するという信頼感の構築が不可欠であると指摘されています。 ブランド信頼性を高めるためには、商品の品質はもちろんのこと、企業の倫理観、サステナビリティへの取り組み、顧客サポートの質など、多角的な視点からのコミュニケーションが重要です。AIが提供する情報だけでなく、ブランド自身のウェブサイトやSNS、実店舗など、あらゆるチャネルを通じて一貫したブランドメッセージを発信し、消費者とのエンゲージメントを深める努力が求められます。特に、EC購入者の76.3%がレビューを参考に購入している現状を踏まえ、良質なレビューを促進し、それらを可視化する仕組みも重要です。 対応チェックリスト - ☐ AIエージェントが参照する商品情報の正確性・網羅性を確保していますか？ - ☐ PIM（商品情報管理システム）の導入または既存システムの強化を検討していますか？ - ☐ 購買データ（ID-POSなど）を活用し、顧客のパーソナライズされた嗜好を把握していますか？ - ☐ AIアシスタントの推奨と連携したデジタル広告やプロモーション戦略を検討していますか？ - ☐ ブランドの倫理観やサステナビリティなど、信頼性を高めるメッセージを発信していますか？ - ☐ 良質な顧客レビューを促進し、AIが参照できる形で可視化する仕組みを構築していますか？ - ☐ AIが推奨する商品であっても、消費者が最終決定を納得できる透明な情報提供を心がけていますか？ ## 実務への活かし方 AIアシスタントの普及は、小売業や消費財メーカーの実務に新たな視点をもたらします。購買データ、特にID-POSデータは、AI時代におけるマーケティング戦略の要となります。ID-POSデータから顧客の購買履歴、頻度、金額、併買商品などを詳細に分析することで、AIアシスタントが推奨する商品の背景にある顧客ニーズを深く理解できます。例えば、AIが特定のカテゴリの商品を推奨している顧客セグメントに対し、ID-POSデータでその顧客が過去に購入した関連性の高いプライベートブランド商品や、新商品をリテールメディアを通じて提案することで、AIとブランドの相乗効果を生み出すことが可能です。 リテールメディアや店舗販促においても、AIアシスタントの動向を意識した戦略が有効です。AIがオンラインで商品探索を支援する一方で、消費者は実店舗での体験や、実際に商品を手に取って確認することを重視する傾向も依然として存在します。AIが推奨する商品を店頭で体験できるようなQRコード連携や、AIが提供する情報では伝えきれない商品の魅力（手触り、香り、サイズ感など）を店舗スタッフが補足するような販促策を企画することで、オンラインとオフラインの購買体験をシームレスに繋げることができます。デジタル広告では、AIアシスタントが推奨する商品の周辺キーワードや関連性の高いオーディエンスをターゲットに設定し、ブランドの信頼性や商品の独自性を訴求するクリエイティブを配信することで、AIを介した購買行動の最終決定を後押しする効果が期待できます。 ## よくある質問 ### Q. AIアシスタントの認知度が低いのに、なぜ今対応が必要なのですか？ A. 認知度は低いものの、利用者の満足度は高く、年末商戦での利用意向は52%に上るなど、潜在的な需要は非常に高いです。今後急速に普及する可能性があり、先行して対応することで競争優位性を確立できます。 ### Q. AIに「選ばれる」ために、具体的にどのような商品情報が必要ですか？ A. 商品名、価格、在庫はもちろん、詳細な商品説明、素材、サイズ、原産国、環境配慮情報、高解像度画像、動画、関連するFAQなど、AIが多角的に理解し、消費者に説明できる質の高い情報が必要です。リアルタイムでの更新も重要です。 ### Q. AIアシスタントの推奨とブランドの独自性をどう両立させればよいですか？ A. AIアシスタントは消費者のニーズに合致する商品を効率的に提示しますが、ブランドの独自性やストーリーは人間が共感する部分です。AIが提供する機能的な情報に加え、ブランドの哲学や製造背景、社会貢献活動などを積極的に発信し、感情的なつながりを構築することが重要です。 ### Q. 小売業とメーカーで、AI時代に特に注力すべき点は異なりますか？ A. 小売業は、AIアシスタントが参照するプラットフォーム全体のデータ整備と、パーソナライズされた顧客体験の提供に注力すべきです。メーカーは、AIに「選ばれる」ための商品情報強化と、AIを介しても揺るがないブランド価値の構築、そして小売チャネルとの連携強化が特に重要になります。 ### Q. 購買データ（ID-POS）をどのようにAIアシスタント戦略に活かせますか？ A. ID-POSデータで顧客の購買履歴や傾向を把握し、AIアシスタントが推奨する商品の背景にあるニーズを深く理解します。これにより、AIの推奨と連携したパーソナライズされたプロモーションや、顧客セグメントに合わせた新商品開発・改善に繋げることができます。 ## まとめ - 2026年の調査により、ECモールAIアシスタントの認知度は低いものの、利用者の満足度は高く、年末商戦での利用意向は52%に達しています。 - AIが商品探索やカート追加を支援する役割は受け入れられつつも、購入の最終決定をAIに任せる消費者は23%にとどまり、AIを介した信頼構築が課題です。 - エージェンティック・コマースの時代において、小売業・メーカーは「人」と「AIエージェント」の双方に選ばれるための戦略が不可欠です。 - 正確で網羅性の高い商品情報基盤の整備は、AIエージェントに推奨されるための前提条件となります。 - ID-POSデータなどの購買データを活用し、顧客一人ひとりに最適化されたパーソナライズ戦略を強化することが求められます。 - AIを介しても揺るがないブランド信頼性を構築するため、品質、倫理観、顧客サポートなど多角的なコミュニケーションが重要です。 AIアシスタントが消費者の購買行動に深く関与する時代は、すでに始まっています。この変化を機会と捉え、データ活用とブランド信頼性構築に積極的に取り組む企業が、これからの市場で優位に立つでしょう。 ## 出典・参考情報 - [【EC利用実態調査2026】ECモールが提供する生成AIショッピングアシスタント、認知率は1割前後にとどまるも利用者の満足計は7割超 (2026年10月14日掲](https://news.livedoor.com/pr_topics/detail/32568217/) - [AIショッピングアシスタントのユーザー認知率は1割前後 | 通販通信ECMO](https://www.tsuhannews.jp/news/detail/76004) - [prtimes.jp](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000266.000071371.html) - [2026年「ホリデーシーズンの買い物」半数以上がAI利用の可能性 Shopify Japan調査｜ECのミカタ](https://ecnomikata.com/ecnews/marketing/51886/) - [Shopify Japan、2026年BFCM・年末商戦に関する調査結果を発表 | 日本ネット経済新聞｜新聞×ウェブでEC＆流通のデジタル化をリード](https://netkeizai.com/articles/detail/20116) - [年末商戦の買い物で52%が「AIを利用する可能性あり」【Shopify Japan調査】 | ［マナミナ］まなべるみんなのデータマーケティング・マガジン](https://manamina.valuesccg.com/articles/5351) - [年末商戦2026はAIで買い物する人が52%？Shopify Japan調査でわかった、ECの商品情報を今すぐ見直すべき理由 - 福岡ECサイト株式会社 | 福](https://fukuoka-ecsite.co.jp/media-news/ec/ec-marketing/holiday-season-2026-ai-shopping-survey/) - [Shopify Japanの年末商戦調査｜買い物でAIを使う可能性がある人は52%、実際に使う人は24%｜株式会社セルフプラス](https://self-plus.co.jp/knowledge/shopify-news/shopify-japan-holiday-survey-2026-ai/) AI時代のマーケティング戦略、データ活用でお悩みではありませんか？ 30年以上のデータ分析実績をもとに、ターゲット抽出・配信・効果検証まで一気通貫でサポートします。相談・お見積りは無料です。 [無料相談を申し込む →](https://lp.datacom.jp/ads-service/?utm_source=blog&utm_medium=cta&utm_campaign=news#contact) ※本記事は2026年10月16日時点の公開情報をもとにデータコム編集部が作成したもので、個別の法的・税務的判断を示すものではありません。具体的な対応は所管官庁の資料や専門家にご確認ください。 タグ [データ活用](https://lp.datacom.jp/ads/tag/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%B4%BB%E7%94%A8) [ニュース解説](https://lp.datacom.jp/ads/tag/%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%B9%E8%A7%A3%E8%AA%AC) [コラム一覧へ戻る](https://lp.datacom.jp/ads) ## よく読まれている記事 アクセス数順 [![自動入札戦略とは？基本と実践的な活用方法を解説](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/ads-column/what-is-automated-bidding-strategy.jpg) 1 自動入札戦略とは？基本と実践的な活用方法を解説 読む](https://lp.datacom.jp/ads/what-is-automated-bidding-strategy-20260620) [![同意管理プラットフォーム(CMP)とは？基本と実践的な活用方法を解説](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/ads-column/consent-management-platform-cmp-what-is-and-how-to-use.jpg) 2 同意管理プラットフォーム(CMP)とは？ツールの選び方・比較と導入手順をわかりやすく解説 読む](https://lp.datacom.jp/ads/consent-management-platform-cmp-what-is-and-how-to-use-20260613) [![広告クリエイティブを改善する5つの方法【具体的な手順付き】](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/ads-column/ads-blog-12-1.jpg) 3 広告クリエイティブの最適化・改善5つの方法【具体的な手順付き】 読む](https://lp.datacom.jp/ads/ad-creative-optimization-methods-20260531) [![ROI計測とは？基本と実践的な活用方法を解説](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/ads-column/roi-measurement-basic-practical-use.jpg) 4 ROI測定とは？計算方法・算出手順とマーケティングROIを改善する実践ステップ 読む](https://lp.datacom.jp/ads/roi-measurement-basic-practical-use-20260609) [![顧客LTVを最大化する5つの戦略【実践手順付き】](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/ads-column/ads-blog-6-2.jpg) 5 顧客LTVを最大化する5つの戦略【実践手順付き】 読む](https://lp.datacom.jp/ads/customer-ltv-maximization-5-strategies-20260529) ## 関連記事 [![ウェビナー集客を最大化する成功の秘訣](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/ads-column/webinar-marketing-success-secrets.png) ウェビナー集客を最大化する成功の秘訣](https://lp.datacom.jp/ads/webinar-marketing-success-secrets) [![Google広告方針変更：AI連携データが広告に影響、マーケターが取るべき対応](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/ads-column/news-20261027-google-ad-policy-ai-data-impact.png) Google広告方針変更：AI連携データが広告に影響、マーケターが取るべき対応](https://lp.datacom.jp/ads/news-20261027-google-ad-policy-ai-data-impact) [![【速報】9月消費者物価2.1%上昇、小売・メーカーが取るべき購買行動変化への対応](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/ads-column/news-20261026-september-cpi-retail-manufacturer-response.png) 【速報】9月消費者物価2.1%上昇、小売・メーカーが取るべき購買行動変化への対応](https://lp.datacom.jp/ads/news-20261026-september-cpi-retail-manufacturer-response) [![データマーケティング研修プログラムの選び方](https://lp.datacom.jp/hubfs/blog-images/ads-column/data-marketing-training-selection.png) データマーケティング研修プログラムの選び方](https://lp.datacom.jp/ads/data-marketing-training-selection) データコム WEB広告サービス ## 広告の課題を、データで解決する ターゲット抽出から効果検証まで一気通貫。 データが成果に変わるWEB広告サービスです。 精緻なターゲティング 購買データ起点で「届けるべき人」に絞り込んで配信 効果の可視化 ROI・来訪単価・獲得単価を数値で把握できる 1ヶ月〜スタート 少額テスト配信で効果を確かめてから本格展開 [無料相談を申し込む](https://lp.datacom.jp/ads-service/#contact) 相談・見積り無料   最短1ヶ月〜   業種・規模問わず対応 ![DATACOM CORP.](https://lp.datacom.jp/hubfs/3%E3%83%AD%E3%82%B4(%E8%8B%B1%E5%AD%97%E3%83%BB%E9%BB%92%E6%96%87%E5%AD%97)-1.png) データが、成果に変わる。 30年以上のデータ分析実績で、あらゆる業種・規模のWEB広告戦略を支援します。 データコム株式会社 \[本社\] 宮城県仙台市青葉区本町1-13-22 \[東京\] 東京都中央区日本橋富沢町7-16 03-5652-3080 © 2026 DATACOM CORP. 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