投稿者 global-ai-media 
米国のファッション・ビューティーメディア「Glossy」の記事を起点に、Z世代やミレニアル世代における検索行動の変化と、生成AIがショッピングにもたらすパラダイムシフトを解説します。日本企業が直面する機会と、ブランドの独自性を保つための課題について考察します。
「検索」から「対話」へ変化する購買行動
米国のメディアGlossyが報じた記事によれば、Z世代の約49%、ミレニアル世代の37%が、検索やショッピングのために週に一度は生成AIを使用しているといいます。これは単なるツールの普及率の話ではなく、消費者の「発見（Discovery）のパターン」が根本的に変化していることを示唆しています。
従来のEC体験は、ユーザーがキーワードを入力し、羅列された商品リストから自力でフィルタリングを行う「検索型」が主流でした。しかし、ChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）の台頭により、ユーザーは「今度の週末、〇〇というテーマのパーティーがあるんだけど、私に似合う服装は？」といった、文脈（コンテキスト）を含めた「対話型」のアプローチを取り始めています。
「個人のスタイル」はAIによって画一化されるか、拡張されるか
ここで重要な議論となるのが、「AIによるレコメンデーションが個人のスタイルにどう影響するか」という点です。AIが過去の購買データや一般的なトレンドに基づいて提案を行う場合、理論上は「最も無難で人気のある選択肢」に収束しやすく、スタイルの画一化（平均化）を招くリスクがあります。
一方で、高度なパーソナライゼーションを実現できれば、ユーザー自身も気づいていなかったニッチなブランドやスタイルを発見させることも可能です。AIを単なる「人気ランキングの代弁者」にするのではなく、ブランドのストーリーやスタイリングの意図を学習させた「専属スタイリスト」として機能させられるかが、今後の差別化要因となります。
日本市場における「接客のDX」としての可能性
日本国内に目を向けると、ECサイトにおける「スタッフコーディネート（店舗スタッフによる着こなし提案）」のコンテンツが非常に強力な購入動機となっています。日本のアパレルや小売業界は、きめ細やかな接客（オモテナシ）に強みを持っています。
生成AIを日本のECに導入する場合、単に海外のモデルをそのまま使うのではなく、自社のトップ販売員の接客ノウハウや言葉選びを学習させ、ブランドの世界観を損なわない対話モデルを構築することが推奨されます。これは、LLMにおける「RAG（検索拡張生成）」技術などを用いて、自社の正確な商品データベースと接客マニュアルをAIに参照させることで実現可能です。
ハルシネーションとデータガバナンスのリスク
実務的な課題も無視できません。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」は、ECにおいて致命的です。在庫のない商品を勧めたり、存在しないスペックを説明したりすることは、日本の厳しい消費者基準ではクレームに直結します。
また、ユーザーの個人的な好みや身体サイズなどのプライバシー情報を扱うため、改正個人情報保護法に準拠したデータ基盤の整備が必須です。AIに学習させるデータと、推論（回答生成）時にのみ使用するデータの線引きを明確にするガバナンスが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本のEC・小売事業者が意識すべきポイントを整理します。
- UI/UXの再設計：従来のカテゴリ検索だけでなく、自然言語での相談を受け付けるインターフェースの導入を検討する時期に来ています。ただし、チャットボットを置くだけでなく、そこからスムーズに決済へ誘導する導線設計が必要です。
- 独自データの価値最大化：他社と同じ汎用的なAIモデルを使うだけでは差別化できません。「スタッフの接客ログ」や「日本特有の季節感・TPO」など、自社独自の高品質なデータをAIにどう組み込むかが競争力になります。
- ブランドの「人格」定義：AIが提案する際のトーン＆マナーを制御し、AI自体をブランドのアンバサダーとして育成する視点が必要です。画一的な回答ではなく、ブランドらしい提案ができるようプロンプトエンジニアリングやファインチューニングを行う必要があります。
- リスク管理と透明性：AIによる提案であることを明示しつつ、在庫や価格情報の正確性を担保するバックエンドの仕組み（リアルタイムAPI連携など）を強化することが、信頼獲得の前提となります。