韓国生産性本部(KPC)の調査において、ChatGPTが大手コーヒーチェーンや地域コミュニティアプリと並び、顧客再訪率(リピート率)の上位にランクインしました。これは生成AIが単なる「目新しい技術」から、日々の生活や業務に欠かせない「インフラ」へと定着しつつあることを示しています。本記事では、この結果を日本のビジネス文脈に置き換え、企業がAIを導入・開発する際に重視すべき「一貫した顧客体験」と「定着化(リテンション)」の重要性について解説します。
「コーヒー」や「フリマアプリ」と同列に扱われる生成AI
最新の市場調査において、ChatGPTが高い顧客再訪率(Customer Revisit Rates)を記録し、格安コーヒーチェーン「Mega Coffee」や、地域密着型フリマアプリ「Karrot(キャロット)」と肩を並べたという事実は、AI業界にとって象徴的な出来事です。これまでハイプ・サイクル(技術への期待度の推移)の文脈で語られることの多かった生成AIが、実用性に基づいた「日常のツール」として消費者に受容されていることを裏付けています。
Mega Coffeeは日常的なカフェイン摂取の手段であり、Karrot(日本におけるメルカリやジモティーに近い存在)は地域生活のインフラです。これらと同等のリピート性をChatGPTが獲得しているということは、ユーザーがAIに対して「魔法のような驚き」ではなく、「確実な効用」を期待し、習慣的に利用していることを意味します。
リピートの鍵は「一貫した体験」の提供
この調査で特に注目すべきは、再訪の主要因として「一貫した体験(Consistent Experience)」が挙げられている点です。これは、AI開発者やプロダクトマネージャーにとって非常に重い意味を持ちます。
大規模言語モデル(LLM)は、その性質上、確率的に回答を生成するため、同じプロンプトに対しても異なる出力を返すことがあります。また、「ハルシネーション(もっともらしい嘘)」のリスクも完全には排除できていません。それにもかかわらず、ユーザーが「体験が一貫している」と感じているならば、それはUI/UXによる期待値のコントロールや、検索拡張生成(RAG)などの技術による回答精度の安定化が功を奏している証拠と言えます。
逆に言えば、日本企業が自社サービスにAIを組み込む際、あるいは社内向けAIツールを展開する際、最も注力すべきは「いつ使っても、期待通りの水準で動く」という信頼性の担保です。「たまに凄いことができる」よりも「常に及第点のサポートをしてくれる」ことの方が、ビジネスにおける定着率(リテンション)には寄与するのです。
日本のビジネス環境における「定着」のハードル
日本企業において、AI導入がPoC(概念実証)止まりで終わる、あるいは導入しても現場で使われない「形骸化」が起きるケースは少なくありません。その原因の多くは、AIを「特別なツール」として扱いすぎていることにあります。
韓国の事例が示すように、AIが定着するのは、それがコーヒーを飲むように、あるいは近所の掲示板を見るように、生活や業務のフローに自然に溶け込んだ時です。日本の商習慣においても、稟議書の作成支援、メールのドラフト作成、日報の要約といった「地味だが毎日発生する業務」において、摩擦(フリクション)なく使える設計になっているかが問われます。
また、日本は品質への要求水準が世界的にも高い市場です。一度でも誤った情報を出力すると、「AIは使えない」と烙印を押され、二度と使われなくなるリスクがあります。したがって、AIの回答根拠を提示する機能や、自信がない場合は回答を避けるガードレールの設置など、ガバナンスとUXの両面から「一貫性」を支える設計が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースは、AI活用のフェーズが「導入」から「定着」へとシフトしていることを示しています。日本の意思決定者および実務者は、以下の3点を意識してプロジェクトを推進すべきです。
- KPIを「話題性」から「再訪率」へ:
AIプロダクトの成功指標を、初期登録数やニュースバリューではなく、「毎日・毎週どれだけのユーザーが戻ってきているか(リテンションレート)」に設定し直す必要があります。 - 「一貫性」への技術投資:
最新・最強のモデルを採用することだけに固執せず、プロンプトエンジニアリングの最適化やRAGの精度向上、フィルタリング処理など、出力のバラつきを抑え、ユーザーに安心感を与えるためのMLOps(機械学習基盤の運用)に投資すべきです。 - 「日常」への埋め込み:
AIを使うために専用の画面を開かせるのではなく、SlackやTeams、普段使用しているSaaSの中など、既存の業務フローの中に「コーヒーのような気軽さ」でAI機能を埋め込むことが、日本企業における定着の近道です。
