生成AI利用者のリアルな実態と失敗談。AI時代に選ばれるブランド戦略のヒント

生成AIの普及が拡大し、すでにもう「手放せない」という人も多いのではないでしょうか。
業務の壁打ち相手や、難解な専門用語の解説役として、そして商品購入やサービス利用時の情報収集において、なくてはならない存在になっているという方もいらっしゃるはずです。

今回ご紹介するレポートでは、「買い物をする際の情報収集に生成AIを利用する人」を、2024年以前からの利用者／2025年以降に利用開始者で分類し、生成AIに求める役割や価値観の違いを分析しました。
「検索」から「AIへの相談」へと変化する中で、生活者のリアルな情報収集の姿を、データを通じて明らかにします。

■2025年は、購買プロセスに生成AIが浸透した“普及の年”

商品・サービスを調べる際にチャット型生成AIを使い始めた時期を見ると、利用者の60.2%が「2025年」に利用を開始しています。本レポートでは、2025年を一つの転換点と捉え、「2024年以前の利用開始者」と「2025年以降の利用開始者」を比較して分析しています。

■生成AI利用者の価値観に変化。2025年以降は“コスパ重視”傾向へ

2024年以前からの利用者は「できるだけたくさんの情報を集めた上で商品を選ぶ」が最上位でした。一方、2025年以降の利用開始層では「お得感」「少しでも安い店を選ぶ」「帰宅途中や近所で済ませたい」が上位に入り、コスパ重視の傾向が見られます。

■生成AIに期待される役割は、比較・解説・リストアップによる“購入検討の後押し”

2025年以降の利用開始層では、「メリット・デメリットの教示」「専門用語等の解説」「希望の商品リストアップ」が利用用途のTOP3となっています。生成AIは、選択回避による離脱を防ぎ、スムーズに検討から購入へとつなげる役割を期待されていることがうかがえます。

■生成AI提案の失敗要因は、情報の古さ・不正確さと“感覚のズレ”にあり

生成AIの提案を取り入れて失敗したケースを分析し、AI側の情報の限界と、ユーザー側の主観・確認不足から生じるミスマッチに分類しました。AI特有の「情報の古さ・不正確さ」に加え、味覚など個人の嗜好とのズレ、サイズや詳細仕様の確認不足などが要因として挙げられています。

本ページで公開した内容に加え、以下の詳細データを閲覧いただけます。ぜひダウンロードして詳しくご覧ください。

• 商品・サービス別に見た、生成AIの使われ方グルーピング
• 生成AIの提案に対する満足度・不安・購入への影響
• 企業・ブランドが今後取り組むべきAIOやマルチモーダル対応などのアクション案　など

調査概要

調査対象者

20歳～59歳のマクロミルモニタの内、商品・サービスを調べる時にチャット型の生成AIを利用する人

調査エリア

全国

調査方法

インターネットリサーチ

調査時期

2026年2月3日（火）

調査実施機関

株式会社マクロミル

※冒頭の画像作成は生成AIを使用