生成AIが変革する情報収集の新機軸が明らかにされたGMO TECHの調査結果

GMO TECH株式会社が発表した最新の調査レポートでは、AIを使った情報推薦のメカニズムが徹底的に分析されています。この調査では、ChatGPTやGoogle AI Modeからの41,264件の日本語の回答を解析し、生成AIがどのように推薦を行うかというファンダメンタルな部分に迫りました。

調査の概要

本レポートでは、生成AIそのものの役割や重要性を考察しました。特にユーザーに対する提案の数は平均4.15個と、従来の「一つだけを薦める」スタイルからの大きな変化を示しています。これにより、ユーザーは手間を省きつつ、自分に最適な選択肢を見つけやすくなっているのです。

生成AIの推薦メカニズム

AIは、単に一つの選択肢を提案するのではなく、ユーザーごとの条件別に複数の選択肢を提示します。この転換は、進化した情報収集方式を示すものであり、企業にとっては新たな可視性指標が求められています。つまり、どのようにAIに自社の商品を推薦してもらうかが今後のカギになるのです。

実際にAIが提案する際の主な切り口は「誰向けか」と「何に強いか」です。この二つが主軸となり、ユーザーに対して使い方や強みを際立たせることができるのです。特に、AIは「初心者」と「用途」を組み合わせた提案を行うことに長けており、様々なシーンで柔軟に対応しています。

企業への影響

企業は、従来の権威性に訴えるアプローチから、よりユーザー属性に寄り添った提案を行うことが求められています。調査結果によれば、一般的な「大手だから安心」といった推薦は7.1%に留まり、逆にユーザーのニーズや嗜好にマッチした提案が圧倒的に多いことが示されました。この傾向は特にコスメやファッション分野に顕著です。

AIプラットフォームの違い

AIプラットフォームによる回答構造にも違いが見られ、Google AI Modeは幅広く情報をカバーする傾向があります。その一方でChatGPTは入力内容の具体性に応じて提案数を変える特徴があります。これにより、企業はそれぞれのプラットフォームに適したコンテンツを設計する必要があります。たとえば、明確な結論を冒頭に置くだけでなく、カテゴリ別に展開するのが効果的です。

ジャンル別の推薦基準

さらに、35の異なるジャンルにおける提案基準を分析した結果、業界ごとにAIが重視するポイントが異なることが分かりました。金融サービスでは経済圏やリスクが強調され、コスメでは利用者の肌悩みや属性が意識されています。これらの情報をもとに、企業はそれぞれのターゲットに応じた適切な情報設計を求められることでしょう。

今後の展望

AIが一般的な情報収集の手法として定着する中で、企業には「検索結果の上位を狙う」だけでなく、「どのようにAIに推薦されるか」を考慮した戦略が不可欠です。GMO TECHは今後もAI検索の調査を続け、消費者の利便性向上と企業の情報発信をサポートしていく考えを示しています。このような情報設計が進化することで、企業は新たな販路を開く可能性を秘めています。