AIは買い物の楽しさを「拡張する」のか「奪う」のか

AIは、私たちの「買い物体験」をどう変えていくのでしょうか？

もはやAIは単なる情報検索ツールから、意思決定をサポートするパートナーへとその役割を変えつつあります。特に「買い物」という行為において、AIの存在感は日増しに大きくなっています。

今回は、「半歩先の未来」を調査・研究する電通デジタルのAI研究所「with AIラボ」から秋元良太氏、越智菜々子氏と、同ラボに研究者の立場で参画する、元東京大学准教授の佐々木一氏にインタビュー。

with AIラボが実施した生活者調査の結果を基に、「AI時代のいい買い物体験」の行方を掘り下げていきます。
 

AIに「相談する」買い物と、「自分で決める」買い物

──自己紹介をお願いします。

越智：電通デジタルの越智菜々子です。データ＆AIソリューションセンターに所属し、普段はプラットフォーマーと当社の技術をどう連携させるかといった業務に携わっています。with AIラボでは、アカデミックな視点とビジネスの現場をつなぐ活動をしています。活動の一環として、佐々木先生と一緒に論文も執筆しています。

秋元：同じく電通デジタルの秋元良太です。AIトランスフォーメーション部門に所属しています。クライアントのAIにまつわる課題に対し、業務フローの棚卸しから伴走支援するコンサルティング業務が主です。普段の業務は企業目線での課題解決が中心ですが、with AIラボではより生活者の目線に立って、AIが暮らしにどう入り込んでくるのか、その半歩先を探っています。

佐々木：佐々木です。東京大学では「技術が人間社会に取り込まれたとき、人がそれをどう使いこなし、適応していくか」を研究していました。with AIラボには、研究者の視点で関わっています。

越智：with AIラボは、「半歩先の未来を予測する」を起点に活動しています。ラボにはA、B、Cの3チームがあり、私と秋元が所属するBチームは、「AIが、社会や情報のルールをどう作り変えようとしているのか？」という問いを研究しています。佐々木先生のような有識者の知見も取り入れ、多角的に未来を考えています。今回は、Aチームが行った生活者調査の結果を基に、議論を深めていきたいと思います。

──調査結果について伺っていきます。生活者は買い物をするとき、AIにどの程度頼っているのでしょうか。

秋元：まず全体像として、AI利用者の約3人に1人が、買い物相談にAIを利用しているという結果が出ています（※）。ただ、その割合は商品カテゴリーではっきりと分かれました。旅行が57%で最も高く、金融商品、家電と続きます。

※生活者のAI活用実態調査を実施　AI利用者の約3人に1人が購買行動においてAIに相談　旅行や金融で顕著

秋元：こうした、スペックや機能価値、金額などを踏まえた入念な比較検討が起きやすい高関与カテゴリーは専門性が高く、少し自分の知識の範囲外の情報も集めなければなりません。昔であれば旅行代理店の窓口や家電量販店の店員さんといった“専門家”に相談していたような領域が、AIに代替され始めていると考えられます。

越智：一方で、食品や日用品、ファッションといった、自分の好みやこだわりが強く反映されるカテゴリーは相談率が低い傾向にあります。特にファッションなどは、個々人のこだわりが大きい分野なので、自分の感覚で決めたいという思いが強いのでしょう。

商材の価値軸で言うと、機能的価値が高い、つまりスペック比較が重要な商材ほどAIに頼る割合が高くなっています。一方で、情緒的価値が重視されるものは、憧れの人が使っていたから、といった原体験や、店員さんとのやりとり自体を楽しむ、といった側面もあるので、AIへの相談率は低くなる傾向がありますね。

検索時代とAI時代の決定的な差とは何なのか？

──なるほど。今のところ、高関与商品や、機能的価値の高い商材ほどAIに相談されやすいということでしょうか。この結果について、佐々木先生はどのようにご覧になりますか。

佐々木：お二人がおっしゃったとおりだと思います。旅行の計画や金融商品のように、ゴール（購買）に至るまでに検討すべき“変数”が非常に多いものは、人間一人の頭で処理するよりAIに頼りたくなるのは自然です。ただ、それだけだと従来の“検索”との違いが分かりにくい。

AIが検索と決定的に違うのは、ユーザーが思ってもみなかったカテゴリーや変数のヒントを与えてくれる点にあります。検索は知っている言葉しか入力できず、知識を「深める」ことは得意ですが、横に「広げる」ことには限界があります。

整理すると、「ユーザーが名前を知っている未知」は、検索でたどり着くことができます。一方、AI固有の価値とは、ユーザーが状況を渡すことで「データはあるがユーザーが知らない未知」を返してくれる点にあるのです。

──確かに、検索と比べると、自分が質問したことに対して、AIは思いがけない知識を自然に与えてくれる傾向があるような気がします。

佐々木：今回の調査から見えてくるのは、「自分が知らない、ということを知っているか」という点です。旅行は「この場所に行きたいけど、現地のことはよく知らない」というように、自分の無知を自覚しているからAIに聞く。金融商品も、複雑でよく分からないという自覚がある。自分が知らないことを自覚している領域で、相談率が高く出ているのだと思います。

逆に食品や日用品は、「自分の好みは自分が一番分かっているし、知らないことなんてそうそうない」という意識が、この結果に表れているのではないでしょうか。むしろこうしたカテゴリは「データ自体が存在しない未知」であり、AIが価値を発揮しづらい領域です。例えば味、肌触り、着心地といったものは、データ化できず、今のAIが届かない領域ですから、人間も相談しない傾向があるのではないでしょうか。

──AIに買い物の相談をする率は非常に高い中で、生活者は「いざ本当にどれを買うのか」という“最終判断” を、どの程度AIに委ねているのでしょうか？

越智：ここははっきりしていて、「AIの回答を参考に、最後は自分で決める」という人が大半です。「AIの回答をそのまま採用する」という人は、2〜3%と限定的です。

また、商材によっても少し違いがあり、音楽などはおすすめされるとそこで初めて知って購入に至るケースが多いようです。高価で悩むような商材ではなく、単価が安く気軽に試せるものに関しては、AIのおすすめに従いやすい傾向が見られます。

秋元：ただ、この2〜3%という数字は、AIとの付き合い方における“芽”と捉えることもできます。私たちの調査では、AIを日常的に使いこなしている「AIネイティブ」層は、AIの提案をそのまま採用する傾向が少し高いことが分かっています。

ハルシネーション（AIが事実に基づかない情報を生成すること）への不安がありつつも、利用を重ねる中で信頼度が高まり、判断を委ねる人が少しずつ増えているのかもしれません。

佐々木：2～3％という数字が、カテゴリーを問わずほぼ均一である点は興味深いです。これはつまり、カテゴリーの性質ではなく、人間の側の構造、すなわち「知識なしに覚悟だけ持つのは心理的に難しい」ということを示しており、その閾値が2～3％という数字なのではないでしょうか。

また、今後のインターフェースの変化によって、この数字も変わる可能性があります。現在のチャット形式のAIは、たくさんの選択肢を提示してくれるがゆえに、かえってユーザーを悩ませる側面もあります。今後、AIエージェントのように購入までシームレスにつながるサービスが出てくれば、「そのまま採用する」割合は増えていく可能性があります。

秋元：それともう一つ、私自身も家電などをAIに相談して決めた経験がありますが、自分で選んだつもりでも、実はある程度AIに誘導されている感覚はあります。なので、この2〜3%はあくまで本人が自覚している顕在的な数字で、無自覚にAIに従っている潜在的な割合はもっと大きいのかもしれません。

AIに代替できないものとは？3人の「いい買い物」体験を振り返る

──AIは買い物のプロセスを効率化してくれますが、一方で私たちの記憶に残る「いい買い物」の決め手は、必ずしも合理的な判断だけではなかったように思います。買い物には「①動機→②探す→③比較・評価→④買う→⑤買った後」という工程がありますが、皆さんの忘れられない買い物体験の「決め手」は、どの工程にありましたか？

越智：私は大学時代にラクロス部に所属していて、1年生のときに買ったスティック（クロス）が最も思い出深い買い物です。当時、「日本一を目指したい」という強い思いで入部したのですが、そのときの4年生の憧れの先輩と一緒に専門店へ買いに行ったんです。

先輩に選んでもらったのは、新入生には少しオーバースペックなものでしたが、「これで一緒に日本一を目指すぞ」という覚悟と共に購入しました。そのスティックを4年間使うたびに、先輩とのやりとりや当時の熱い気持ちを思い出す、非常に意味のある買い物でした。これは購買プロセスの最初の「①動機」が決め手になった体験ですね。

秋元：僕は少し前に、家のテレビを買い替えた体験です。もともと購入前に入念に調べるタイプなので、まずはネットで最新機種から少し前のモデルまで、あらゆるサイトやまとめ記事を読み漁りました。親とも相談しながら2〜3週間ほど検討し、候補がある程度固まったタイミングで、たまたま訪れたコストコで、最終候補とほぼ同じスペックのものが10万円以上安く売られているのを見つけたんです。事前に徹底的に調べていたからこそ、その“価値”を瞬時に判断して即決できました。

浮いた予算で音響システムも充実させられましたし、自分の知識が“価値”ある偶然を引き寄せた、というより偶然の出合いの“価値”を見抜けたという意味で、「②探す→③比較・評価」の工程が決め手になった「いい買い物」だったと思います。

佐々木：私は15年ほどキャンプをしていて、今年、長年使ってきたテントを買い替えた体験です。最初に買ったのは、スノーピークの「ランドロック」という非常に大きなテントでした。当時は友人から「最初はいいものを買っておいたほうがいい」と勧められ、15年前ですから、AIは使わず、いろいろ検索したり、店舗で見たりして決めました。

その結果、そのテントで子どもと過ごした時間や、確立されたキッチンの配置など、身体に染みついた導線やライフスタイルが、そのプロダクトに“意味”を与えていきました。だから、新しいテントを買うときも、迷わず同じ型の後継モデルを選んだんです。これは愛着という言葉だけでは片付けられなくて、そのプロダクトに自分なりの“意味”が生まれていたということ。購入後の長い時間の中で、「⑤買った後」の“意味づけ”が次の購買の決め手になったケースです。

──三者三様の非常に興味深いお話、ありがとうございます。越智さんは「動機」、秋元さんは「探す・比較」の先にある“偶然”、佐々木さんは「買った後の意味づけ」と、決め手が見事に分かれました。これらの体験において、AIが代替できる部分はどこだったと思われますか。

秋元：「探す」と「比較・評価」は、まさにAIの得意領域です。僕のテレビ選びも、AIがあればもっと効率的にできたでしょう。さらに言えば、最初の「動機」の部分、例えば「なんとなくモヤモヤする」といった曖昧な状態を言語化する手伝いもしてくれるかもしれません。

佐々木：一方、AIが苦手なのは「買った後の意味づけ」でしょう。製品に意味を付与するのは、あくまで使う本人です。私のテントの話のように、購入後に育っていく価値や愛着は、非常にパーソナルな体験であり、今のAIには介入できない領域です。すべての体験がデータ化されるわけではありません。人間がデータにしないと決めた感情や記憶は、原理的にAIには扱えないというのが現時点の限界でしょうか。

秋元：今後、「比較・評価」のようなAIが代替できる部分の体験価値は、感じにくくなる場合もあると思います。でも、買い物の目的が「買う」ことではなく「使う」ことにあるとすれば、AIによって購入までのプロセスが短縮され、より良い「使用」体験が得られ、UX全体で見たときの価値は高まるはずです。

──検索の時代とAIの時代の、買い物体験における最大の違いはなんでしょうか。

佐々木：決定的に違うのは、私たちが“渡せる情報”の質と量です。「検索」では、検索窓に自分が知っている言葉しか入力できませんでした。しかし、「AI」なら、自分の置かれている状況や目的、思い入れといった文脈をそのまま渡せます。

その結果、AIはカテゴリーを飛び越え、私たちの語彙の外側、認知の外側にある選択肢まで提示してくれるようになりました。知識を深めるだけでなく、爆発的に広げられるようになった。これが最大の変化だと思います。

認知の外側との出合い。AIが開く「目立たない知識」への扉

──AIが私たちの認知の外側にある選択肢を提示してくれる、というお話について、もう少し詳しく教えてください。

佐々木：先ほども触れましたが、検索は自分の知識を「深める」ことはできても、AIのようにとんでもないところからアイデアを拾ってきて、一見無関係なもの同士をつなげるような「広げる」使い方はできません。この、自分の語彙やカテゴリーの“外側”まで探索できるようになったのが最大の変化です。

佐々木：この図は、人とAIの知識の関係性を表したものです。赤い部分は、ユーザーもAIも知っている「目立つ知識」。そして黄色や青の部分が、AIによって到達可能になった「目立たない知識」です（※1）。黄色は「言われれば分かるけれど、すぐには思いつかなかった知識」、青は「自分の知識には全くなく、決して思いつかなかった知識」を指します。

“認知の外側”の良い例が、かつてNECとカゴメが行った共同プロジェクトです。野菜を使って新しいプリンの味の組み合わせを探すというものでしたが、そこでAIが導き出したのが「にんじんと白ワインのプリン」という、意外な組み合わせでした（※2）。しかし、これにはフレンチの「キャロットラペ」という料理のレシピが背景にあり、ちゃんと食のロジックに基づいていたんです。人間のパティシエではすぐたどり着かないんだけれど、説明されれば「なるほど」と納得できる、まさに黄色い領域の知識です。AIとの対話は、この黄色い領域を爆発的に広げていく行為と言えます。

これらは、人とAIの知識が重なり合うことで、新しい発見が生まれる「ハイブリッドインテリジェンス」の一例です。私たちの知識には、すぐに思い出せる「目立つ知識」と、言われれば分かるけどすぐには出てこない「目立たない知識」があります。AIは、この「目立たない知識」に光を当て、さらには私たちが全く知らなかった領域にまで探索範囲を広げてくれる存在なんです。

※1　Yamakawa, M., & Kiyokawa, S. (2020). A commonality search between unrelated objects facilitates retrieving less salient knowledge. Cognitive Studies, 27(4), 527-539.

※2　廣田章光. (2024). 「ハイブリッド・インテリジェンス」 促進にむけた 「意外な関係」 情報による 「遠隔探索」 効果―「AI (愛) のプリン」 開発における AI 生成情報と開発者との対話によるイノベーション―. マーケティングジャーナル, 43(3), 44-54

──AIによって、ユーザーの知識が拡張されているような感覚ですね。実際の生活者の行動にも、そうした変化は表れていますか。

秋元：はい、旅行のようなカテゴリーでは、まさにそうした現象が起きています。これまでのように自分の知っている場所から波紋状に知識を広げていくのではなく、AIがいきなり遠くの島のような選択肢を提示してくれる。しかも、なぜそれがおすすめなのかを、自分に合わせて根拠立てて説明してくれるので、納得感を持って旅程に組み込むことができます。

調査でも、AI利用による変化として「新しい商品・サービスとの出合いが増えた」が上位に入っており、自分の認知の外側との出合いは既に起き始めていると言えます。

越智：私のラクロスの話で言えば、昔は用具を買いに行ける専門店が東京にしかなかったので、地方の学生はネットで調べるしかありませんでした。でも今は、AIのレコメンドによって、海外のトップ選手が使っている用具や、全く違う競技であるラグビーのステップ練習がラクロスに役立つ、といった情報に地方の学生でも簡単にアクセスできます。その結果、今の選手全体の競技レベルがすごく上がっている。これも検索では出てこないような知識の拡張をAIがもたらした好例だと思います。

AIは「いい買い物」を拡張するのか？ 鍵は“自分の関与”にある

──最後に、AIを使うことで、買い物体験の楽しさは広がっていくのか。皆さんの考えをお聞かせください。

秋元：僕は広がっていくと考えています。AIを、自分のことを何でも理解してくれている賢い“相棒”として捉えています。自分の生活習慣や部屋の間取り、持っているデバイスまで把握した上で最適な商品を提案してくれる存在がいれば、買い物はもっと楽しく、豊かになるはずです。

AIとの対話の中から、思いがけない発見をしたり、自分でも知らなかった自分の好みに気づかされたりする。それはまるで、知識豊富な店員さんと会話を楽しみながら商品を選ぶウインドーショッピングのようです。そんな未来では、今よりもっと創造的で、人間らしい買い物の楽しさが待っているのではないでしょうか。

越智：私も、楽しさは広がっていくと思います。検索の時代からAIの時代になって、これまで以上に地理的な制約や情報格差がなくなり、誰もが世界中の知識にアクセスできるようになりました。ラクロスとラグビーのように、全く違う分野の知識をつなぎ合わせる面白さも、AIがもたらしてくれる楽しさです。

自分にはなかった知識をどんどん取り入れながら、自分自身が成長していく。「そのプロセス自体」が、買い物の新しい楽しさになるのではないでしょうか。

佐々木：私も結論は同じで、買い物の楽しさはAIで広がっていくでしょう。ただし、そこには重要な条件があります。それは「自分が関与している」という実感です。AIに言われるがままに買うのではなく、自分が立てた問いや、入力した情報が起点になっているという感覚が、満足度につながります。

行動経済学の研究でも、人は与えられた情報に従うだけでなく、それを自分で“編集”したり、“問い”を立てたりする関与の度合いによって満足度が変わることが分かっています。

AIを使いこなす楽しさとは、単に最適な答えを教えてもらうことではありませんよね。AIとの対話を通じて、「こんな切り口の問いを立てられた自分、すごくない？」と、自分の思考が拡張される喜びを発見することにあるのかもしれません。そのためには、越智さんの「日本一になりたい」という思いや、私のテントに詰まった15年の思い出のような、“自分ならではの文脈”をAIにインプットすることが鍵になります。

──「自分が関与している」という実感はどうやったら得られるのでしょうか。

佐々木：まさにそこが、これからの人間とAIの関係性を考える上で最も重要な点です。自分のどんな情報をAIに入れるか、そして、入れないかを判断すること。それが、これからの時代に人間に残された役割なのだと思います。

「何を入力し、何をしないか」の判断は、生活者だけでなく、企業にも問われることになります。自社の持つどんなデータをAIに学習させ、どんな買い物体験を提供しようとするのか。そこには企業の倫理観や哲学が色濃く反映されるはずです。単に「売れる」ことだけを目指すのではなく、顧客一人一人の人生を豊かにするような、ホスピタリティのあるデータの活用が求められる時代になっていくでしょう。

AIが賢くなればなるほど、私たちは自分自身の価値観や、社会にとっての「良きこと」と向き合わざるを得なくなります。AIと共に、生活者や企業がどんな未来の買い物をデザインしていくのか。その多様性も含めて、これからの買い物の楽しさになっていくのではないでしょうか。