ChatGPTで選ばれる店の条件｜
回答内で完結する購買行動【2026年8月】

92.8%。これは、ChatGPTで商品やサービスを比較した利用者のうち、外部サイトへの意味のあるクリックをしなかった割合です。2026年7月末に海外で公表された共同調査（Profound社・ケビン・インディグ氏ら）で報告された数字で、国内でもWeb担当者Forumなどが取り上げています。「AIで調べて、AIの回答の中で決めて、店に来る」——この流れが数字で裏づけられ始めました。店舗側の視点で、調査の中身と現実的な備えを整理します。

調査で何が分かったのか

調査は、56人の参加者がChatGPTを使って商品・サービスを比較する221件のタスクを画面録画で追い、AI回答でのブランドの露出データと突き合わせたものです。分かったことを要約すると次の2点です。

• 回答に登場する頻度が高いブランドほど選ばれていた。選ばれたブランドの平均表示頻度は24%、選ばれなかったブランドは11%で、全体で0.57の相関が確認されたと報告されています
• 参加者の88%は、そのカテゴリの事前知識が低い〜中程度だった。つまり、もともと知っている店やブランドを選び直したのではなく、AIの提示を見て候補を作っていた

注目したいのは2点目です。無名でも、回答の中で「〜向け」という明確な位置づけと納得感のある価格が示されると、最終候補に残る傾向が見られたとされています。知名度で勝てない中小店舗にとって、これは悪い話ではありません。

「回答内で完結」の中身

行動の内訳は、店舗運営者の想像より徹底しています。報告によると、外部サイトへの意味のあるクリックがなかったのは92.8%のタスク。外部サイトで価格を確かめ直した参加者はゼロで、65.4%は文章を読まずに拾い読みしていました。最も注目を集めたのは、回答内に示されたブランド・製品の比較表（35.9%）だったとされています。

公式サイトを見に来て、写真を眺めて、料金ページを確認して——という従来の検討行動が、この層ではほぼ起きていません。ChatGPTが作った比較表と「〜向け」ラベルが、実質的な検討の場になっています。調査はこれを、AI回答での見せられ方（フレーミング）が新しい「商品棚」になった、と表現しています。

「サイトに来ないなら、何をしても無駄では」と感じるかもしれませんが、そうではありません。AIが回答を作る材料は、Web上に公開された情報です。棚に並ぶかどうかは、情報を出す側の整備で変わります。

店舗にとっての意味｜流入の量と、来る人の質

流入の量については、別の海外調査（97のB2Bサイト・約2,890万訪問の分析）では、AI経由と識別できたトラフィックは全体の0.5%程度だったと報告されています。

一方で同じ調査は、AI経由の訪問者が問い合わせなどに転換する率は他チャネルの約3倍（AI経由1.91%に対し検索経由0.58%）だったとも報告しています。AIとの対話の中で比較を終えた、目的意識の高い人だけが来ている、という解釈が示されています。

棚に並ぶかどうかは、どこで分かれるのか

調査は、ブランド側が管理すべき要素として価格の扱いや位置づけの示され方などを挙げています。店舗に読み替えると、作業そのものより判断の重さが際立つ論点ばかりです。代表的なものを二つだけ取り上げます。

価格をどこまで開示するか

調査では、価格の間違いや欠落は候補からの除外につながるとされています。「料金はお問い合わせください」のような書き方は、AIの比較の中で不利に扱われやすいとされています。

判断が要るのはその先で、どの価格を、どの粒度で出すかです。安い側を前に出せば比較表では有利に見えますが、来店後の落差が口コミに残ります。逆に本命の総額をそのまま置くと、価格帯で足切りされる商圏もあります。同じ開示が、隣に並ぶ店によって有利にも不利にも働き、打ち手が逆を向きます。

「誰向けの店か」を何と名乗るか

AIは「〜向け（Best for）」というラベルで店を分類します。自店の位置づけを自分で言語化していなければ、AI側が口コミや断片的な情報から勝手に決めます。

ここで難しいのは、名乗る言葉の選び方です。範囲を広く取ると誰の候補にも入らず、狭く絞ると母数が消える。しかも狙う検索語句と噛み合っていないラベルを名乗ると、Googleマップ側の見え方とAI側の見え方がずれます。ラベルは一度決めれば終わりではなく、競合が同じ言葉を使い始めた時点で差別化の意味を失います。

ほかにも論点はあり、なかには回答内に付く「ネガティブな一言」のように、自店の管理外にある情報から生まれるものもあります。どこから拾われているかを特定できないと、直しようがありません。

紹介のされ方は、店の中に記録が残らない

これらの判断に共通する難しさは、答え合わせの材料が店の手元にないことです。AIの回答は、聞き方の言い回し、聞いた時点、聞いた人の地域によって入れ替わります。一度尋ねて自店が出たかどうかを見ても、それが偶然なのか傾向なのかは分かりません。複数の聞き方・時点・地点を並べ、同じ商圏の競合がどう紹介されているかと突き合わせて初めて形になる情報で、その記録はGoogleビジネスプロフィールにも、サイトのアクセス解析にも一行も残りません。担当者の手間の問題ではなく、記録の取りようが最初から店の側にない、という構造です。

その間に起きているのは、比較表に載らなかった店の客が、載った店へ静かに流れていくことです。回答内で決まった客は、こちらのサイトに来ることもなく、取りこぼしたことにすら気づけません。

当社FACTORがこの判断を引き受けるとき、見ているのは自店の情報だけではありません。同一商圏の競合がAIでどう並べられ、どう説明されているかと、聞き方・時点・地点を変えたときの入れ替わりまで並べたうえで、何をどこまで出すかを決めています。

自店がいまAIにどう紹介され、どこが弱点として扱われているかは、外から見ないと分かりません。無料のAI診断では、GoogleマップのURLを貼ると、いまの見え方の要点がその場で表示されます。

この調査をうのみにしない読み方

最後に、数字の限界も正直に書いておきます。参加者の大半はAIを日常的に使う熟練ユーザーで、一般消費者の平均像とは言えません。示されたのは相関関係であり、因果の証明ではないと調査自身が断っています。また調査対象は海外の商品・サービス比較で、日本のローカルな店探しでも同じ行動になるかは未検証です。国内では、AIに推薦された後に店名でGoogle検索し直す行動も報じられており、マップと口コミが最終確認の場になる構図は当面続くとみられます。

「AIで検索が終わった」と煽る話でも、「まだ関係ない」と切り捨てる話でもなく、検討の入り口が一つ増えたという理解が実態に近いはずです。

よくある質問

まとめ

ChatGPTの回答内で購買判断が完結する傾向が、具体的な数字で報告され始めました。露出頻度が候補入りを左右し、価格の欠落やネガティブな一言が除外につながる——この構造は、店舗がWebに出す情報の精度がそのまま「棚に並ぶかどうか」を決めることを意味します。そして棚に並ばなかった店は、検討されることなく客を逃します。

どこまで開示し、何と名乗るかは、競合の並びと狙う客層によって答えが変わり、同じ手が逆に効くこともあります。AIが自店をどう紹介しているかは、店の管理画面には記録されません。外から見たときの出方は店の中からは再現できないので、持っている側に出してもらうほうが早い、というのが実際のところです。