投稿者 global-ai-media 
IBMと全米小売業協会（NRF）の共同調査によると、消費者は買い物を始める前に、AIを活用して購入の意思決定を行う傾向が強まっています。本記事では、この世界的な消費行動の変化が日本の小売・サービス業に与える影響と、実店舗とデジタルを融合させた顧客体験（CX）の再構築に向けた実務的なアプローチを解説します。
「検索」から「AIへの相談」へシフトする購買行動
IBMと全米小売業協会（NRF）による最新の調査は、消費者が購買プロセスにおいて生成AIなどのAIツールをどのように利用しているかに焦点を当てています。かつて消費者は検索エンジンにキーワードを入力し、自分で情報を比較検討していましたが、現在ではAIに対して具体的なニーズや状況を伝え、推奨される解決策を受け取るというスタイルへ変化しつつあります。
これは、顧客がブランドや小売店のチャネル（ECサイトや実店舗）に到達する前に、すでに「何を買うべきか」という意思決定の大半が完了している可能性を示唆しています。日本のマーケティング担当者やプロダクト責任者は、自社の製品情報がAI（大規模言語モデルなど）によって正確に読み取られ、推奨の候補として提示される状態にあるか、「LLM最適化」の観点から見直す必要があります。
リアル店舗の価値は「発見」から「確信」へ
同調査で興味深いのは、AIによる事前リサーチが進む一方で、消費者は依然として「製品を見て、触れる」ことを求めているという点です。これは、デジタルとリアルの対立ではなく、役割の再定義を意味します。
日本の小売現場においては、来店客はすでにAIを通じて製品のスペックや競合比較を済ませている「賢い消費者（Savvy Consumers）」であるという前提に立つ必要があります。実店舗のスタッフや体験設計に求められるのは、基本的な情報提供ではなく、AIでは代替できない「質感の確認」や「最終的な納得感（Convinced）」の醸成です。いわゆるOMO（Online Merges with Offline：オンラインとオフラインの融合）戦略において、AIによる事前情報のインプットと、現場での高解像度な体験をどうシームレスに繋ぐかが、日本の緻密なサービス業における競争優位性となります。
日本企業が留意すべきリスクとガバナンス
AIが消費者の意思決定に介在することは、企業にとってリスクも伴います。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」により、自社製品について誤った情報が消費者に伝わる可能性があるからです。また、顧客がAIに相談する過程で入力する個人情報やプライバシーに関するデータの取り扱いも、日本の個人情報保護法や企業のコンプライアンス観点から慎重な検討が必要です。
企業独自のチャットボットやレコメンドエンジンを導入する場合、回答の正確性を担保する「RAG（検索拡張生成）」などの技術的な実装はもちろん、誤回答時の免責事項やエスカレーションフロー（有人対応への切り替え）を設計段階で組み込むことが、信頼を損なわないための必須条件となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな調査結果を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者が取るべきアクションは以下の3点に集約されます。
1. 製品データの構造化と公開情報の整備
消費者が利用する汎用的なAIが自社製品を正しく理解できるよう、公式サイトやカタログの情報を構造化し、AIが学習・参照しやすい形式で整備すること。これはかつてのSEO対策と同様に、AI時代の必須マナーとなります。
2. 「答え合わせ」の場としての店舗体験の刷新
来店客は「何が良いか」を知りたがっているのではなく、「AIが勧めたこれが、本当に自分に合うか」を確認しに来ています。接客スタッフには、AIが提供した情報を前提としつつ、それを超える五感に訴える提案力が求められます。
3. AIガバナンスと透明性の確保
自社でAIアシスタントを提供する際は、過度な期待値をコントロールし、リスクを明示すること。特に日本では安心・安全への要求レベルが高いため、AIの限界を正直に伝える誠実さが、長期的なブランドロイヤリティに繋がります。