AIの誤情報、58%の消費者はブランドを非難

人工知能（AI）が小売業界の様相を変えつつあることは、もはや周知の事実である。製品ライフサイクルのほぼ全ての段階で応用可能であり、世界中のますます多くの消費者が、ChatGPTやGeminiに代表される大規模言語モデル（LLM）をオンラインショッピングに利用している。AIを活用してどのブランドのどの製品が購入に値するかを発見、比較、選択する中で、LLMは購買体験において影響力のある要素となりつつあり、ファッションブランドや小売業者は投資することが賢明であろう。

AIがオンラインコマースにどのような影響を与えているかをより深く理解するため、クラウドベースのコマースプラットフォームであるRithumおよびStudio傘下のRetail Diveは、米国と英国の消費者1,046人を対象に調査を実施し、その結果をレポート「The New Discovery Engine」で発表した。本稿では、適切な顧客層にリーチし、関係を築く上でLLMが提供する可能性を示す主要なポイントをいくつか概説する。自社ブランドのコンテンツ、価格、在庫データが正確である限り、より多くの顧客を引きつける可能性は高い。しかし、データに誤りがあれば注意が必要だ。AIは、その情報が真実かどうかにかかわらず、ブランドに関する独自のストーリーを生成し、それを買い物客に提供してしまうからである。

消費者（ターゲット層を含む）はすでにAIをショッピングに利用している

米国および英国の消費者によるショッピング目的でのLLMの導入は一般的だが、年齢や収入によって差が見られる。例えば、同レポートによれば、44歳未満の買い物客の10人中8人以上が過去3ヶ月のショッピング過程でLLMを使用した経験があり、半数以上がAIツールをブランドや小売業者の自社ウェブサイトと同程度に信頼していると回答した。

当然ながら、若年層がAIを最も利用し、依存しているグループであることが判明した。レポートによると、18歳から43歳の80%が過去3ヶ月間にショッピングでAIを利用したのに対し、60歳以上の年齢層では51%であった。若い消費者の多くは、ショッピングにAIを利用することによる恩恵を逃したくないと考えており、28歳から43歳の4人に1人以上が、ショッピングにAIツールを利用できなくなった場合、「大きな」損失を感じると回答した。これに対し、60歳以上では9%にとどまった。

調査対象となった買い物客のほとんどは、主にリサーチ目的でAIを使用し、製品の詳細を調べたり選択肢を比較したりしており、90%以上がこれらのタスクにAIを利用している。また、半数以上が購入先を決めるためにAIを使用していると回答した。AIに最終的な購入決定を委ねるのではなく、AIは最良の選択肢を提示することで買い物客の選択肢を絞り込み、最終的にどの製品、小売業者、ブランドを検討するかの指針となっている。調査対象者の37%は、アパレル、シューズ、およびジュエリーの買い物でAIを使用したと回答しており、これは電子機器の購入（45%）よりわずかに低い数値である。

AIの利用方法は消費者によって異なり、高所得世帯ほどAIへの依存度が高い

世帯収入もAI導入を促進する要因の一つである。調査によると、購買力の高い高所得世帯ほどショッピングにおけるAIの利用率が高く、年収10万～15万米ドルの世帯では利用率が84%に達した。一方、年収3万米ドル未満の低所得世帯では、AI利用率は56%に低下した。

収入の違いは買い物客のAI利用方法にも影響を与えており、低所得世帯は最安値を見つけるための価格ツールとしてAIを使用している。実際、年収3万米ドル未満の世帯の43%が、ショッピングの際に主に「最安値を見つける」ためにAIを利用している。一方、高所得世帯は、ショッピングにかかる時間を短縮し、必要な製品を見つけるために複数のサイトを閲覧する手間を省くためにAIを活用している。また、彼らが他のサイトを訪問せずにAIを信頼する可能性は2倍高い。

AIは小規模ブランドが有名ブランドに打ち勝つ一助となっている

AIツールは買い物客がより自信を持って買い物をするのに役立っているが、同時に消費者のブランドロイヤルティを低下させている。回答者の43%がAIでより多くの製品オプションを比較し、36%がより迅速な購入決定のためにAIを使用、34%が自身の購入により自信を感じている。

買い物客をこれまで知らなかったブランドと結びつけることで、買い物客の19%、つまり5人に1人近くが、AIの推薦を理由にこれまで聞いたことのないブランドから購入したと回答した。また、13%がAIの提案に基づいて小売業者、ブランド、製品を乗り換える可能性が高いと述べ、32%がAI使用時に他のウェブサイトを閲覧する時間が減ったと回答した。当然ながら、追加の調査やセカンドオピニオンなしにAIの推薦に基づいて行動する可能性が最も高いのは、パワーユーザーおよび高所得層の買い物客であった。

AIが誤った情報を伝えた場合、その責任はブランドが負うことになる

LLMは製品発見において強力な助けとなるが、価格から在庫状況、素材、サイズ、その他の仕様に至るまで、製品データの正確性も同様に重要である。調査回答者の53%が、ブランドの公式サイトと同程度にAIツールを信頼していることがわかった。

AIが自社のブランドや製品について共有する情報は非常に重要であり、AIが不正確または誤った製品情報を提供した場合、消費者はLLMだけを非難するわけではない。実際、消費者の58%が、LLMが誤った情報を提供した場合、ブランドや製品に対する全体的な信頼が低下したと回答し、16%は購入そのものを断念していた。

AIのレコメンデーションでは価格の正確性が最も重要視される

AI主導のレコメンデーションにおいて、価格が最も重要な要素であることが判明し、買い物客の67%がその正確性を優先していた。次いで製品レビュー（35%）および在庫状況（34%）が続いた。しかし、調査対象の消費者の44%は、AIツールが特に価格や在庫レベルといった中核的な製品詳細の正確性をまだ改善する必要があると指摘した。

同時に、買い物客がブランドのウェブサイトでAIが生成した情報を確認することは稀であり、調査対象者のうちそうしたのはわずか5%であった。このことは、意思決定がブランドの自社チャネルに到達する前に大部分が形成されていることを示唆している。代わりに、彼らは検索エンジン（28%）、友人や家族（17%）、または過去の経験（17%）に依存しており、18歳から27歳の64%はさらなる検証なしにAIの推薦に基づいて購入している。

Rithumの戦略・エンゲージメント担当バイスプレジデント、サム・グリフィン氏は声明で次のように述べた。「AIは消費者の信頼を製品データの問題へと変えています。エージェント型コマースが買い物客の製品調査・評価の基準となるにつれ、ブランドは自社の製品情報がコマースエコシステム全体でどのように表示されるかについて、より戦略的に考える必要があります。正確で一貫性のある製品データは、エージェント型ショッピング体験において、ブランドがAIに発見され、消費者に信頼される上で大きな役割を果たすでしょう」