ITピックアップ・ITトレンド

2025年7月28日 / 最終更新日 : 2025年7月28日 APPSWINGBY ITピックアップ・ITトレンド

消費者がAIに求める推奨要素の変化

今回は、第１回目「生成AI時代におけるブランドマネジメントの転換」、第２回目「企業が直面する新たなブランド競争環境」の続きです。

「消費者がAIに求める推奨要素の変化」について、分析を進めてみます。

では、さっそくはじめていきましょう！

1. 消費者がAIに求める推奨要素の変化
1.1. 推奨要素の優先順位変化
1.2. 信頼性評価基準の変化
1.3. 技術的要素への関心の高まり
1.4. 購買プロセスにおける生成AI活用パターン
1.5. 業界特有の推奨要素ニーズ

消費者がAIに求める推奨要素の変化

生成AI時代の消費者行動を理解するためには、消費者がAIに何を求めているかを詳細に分析する必要があります。

従来の検索エンジンでは「情報の検索」が主目的でGoogleなどは「検索する人の意図」を重視した検索結果を優先的に表示するようなアルゴリズムを開発してきた経緯がありますが、AIが広く一般的に普及した現在の消費者は、検索全盛時代とはまた異なったニーズとなり、生成AIに対しては「意思決定の支援」を求める傾向が強まっています。

推奨要素の優先順位変化

2024年の消費者調査データによると、AIに求める推奨要素の優先順位は以下のように変化しています。

2023年（従来検索時代）の優先順位

価格の安さ（72%）
機能の豊富さ（68%）
ブランドの知名度（51%）
レビューの多さ（47%）
技術的な優位性（31%）

2024年（生成AI時代）の優先順位

自分の状況に最適化された提案（81%）
将来的な拡張性・適応性（76%）
導入・運用の容易さ（71%）
総合的なコストパフォーマンス（69%）
技術サポートの充実度（62%）

この変化は、消費者が単純な機能比較から、自分の具体的な課題解決に最適な選択肢を求めるようになったことを示しています。

信頼性評価基準の変化

生成AIの推奨に対する消費者の信頼性評価基準も大きく変化しています。

根拠の透明性

消費者の大半が「AIの推奨理由が明確に説明されていること」を重視している結果がでています。つまり、単純に「この商品がおすすめです」ではなく、「あなたの○○という要件に対して、××の理由でこの商品が最適です」という説明を求めているということです。

個別化の精度

多くの人々が、「自分の状況や要求に合わせてカスタマイズされた推奨」を期待しています。　汎用的な推奨ではなく、企業規模、業界、既存システム、予算などの具体的な条件を考慮した推奨を求めているということです。

代替案の提示

ある調査によると消費者の約70%が「複数の選択肢とその比較」を求めています。これは、単一の推奨ではなく、「予算重視なら○○、機能重視なら△△、将来性重視なら□□」といった選択肢の提示を期待しています。AIが決めた物事を提示されるより、AIに提案された選択肢から自分自身で判断したいという人の思考の特徴的な部分が出ている結果も見えてきています。

技術的要素への関心の高まり

特にBtoB分野においては、技術的要素への関心が大幅に高まっています。

技術的要素への関心をリストにしてまとめてみます。

システム統合性

既存システムとの連携可能性
APIの充実度
データ移行の容易さ

セキュリティ・コンプライアンス

セキュリティ認証の取得状況
GDPR・個人情報保護法への対応
監査ログの充実度

拡張性・柔軟性

将来的な機能拡張の可能性
カスタマイズの自由度
クラウド・オンプレミス対応

購買プロセスにおける生成AI活用パターン

消費者の購買プロセスにおける生成AI活用パターンは、以下の4段階に分類できます。こちらもリストにしてまとめてみます。図にしたほうが分かりやすいような気がしましたが、今回は時間もないということで、リストにしました。

第1段階：課題発見・整理

現状の問題点の洗い出し
課題の優先順位付け
解決策の方向性検討

第2段階：解決策探索

具体的な解決策の調査
技術的な実現可能性の検討
予算・リソースの概算

第3段階：選択肢比較

複数の候補の詳細比較
導入事例の調査
ROI（投資収益率）の試算

第4段階：最終決定支援

社内説明資料の作成支援
導入計画の策定支援
リスク要因の洗い出し

各段階において、消費者は生成AIに対して異なる期待を持っており、それぞれに適した情報提供が求められていることが、リストでも分かると思います。

業界特有の推奨要素ニーズ

業界によって、AIに求める推奨要素は大きく異なります。こちらもわかりやすくリストにしてみました。

製造業

生産効率への影響度：最重要要素
品質管理システムとの連携：重要度高
法規制への対応：重要度高
省エネ・環境配慮：重要度中

金融業

セキュリティレベル：最重要要素
法的コンプライアンス：重要度高
処理速度・可用性：重要度高
顧客体験向上：重要度中

小売業

顧客体験向上：最重要要素
売上直結性：重要度高
導入の容易さ：重要度高
コスト効率性：重要度中

IT・テクノロジー

技術的先進性：最重要要素
開発効率向上：重要度高
将来性・拡張性：重要度高
他システム連携：重要度中

これらの業界特有のニーズを理解し、それに応じた推奨要素を提供することが、生成AI時代におけるマーケティング成功の鍵となるでしょう。

これまでご紹介したように、生成AI推奨エコシステムは従来のマーケティング環境とは根本的に異なる特徴を持っています。ChatGPTやGeminiの高度な推奨アルゴリズム、検索流入データの大きすぎる変化、そして消費者の推奨要素に対する期待の変化を理解することで、企業は新たな時代に適応したマーケティング戦略を構築する必要性がでてきました。

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この記事を書いた人

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