ホリデー需要が高まる中、OpenAIはChatGPTに新体験「ショッピングリサーチ」を導入しました。ログイン中のFree、Go、Plus、Pro各プランのユーザーがモバイルとウェブで利用でき、期間中はほぼ無制限に使えるとしています。ユーザーは「自分に合った商品」を自然言語で伝えるだけで、数分後に信頼できる小売サイトを基にしたパーソナライズドなバイヤーズガイドを受け取れます。比較やトレードオフの整理、価格や仕様の確認といった煩雑な調査を代替し、意思決定の負担を軽減するのが狙いです。電子機器や美容、家庭・園芸、キッチン・家電、スポーツ・アウトドアなど詳細検討が求められるカテゴリで高いパフォーマンスを掲げています。
対話で要件を深掘りし、候補を絞り込む新しい購買体験
ショッピングリサーチは、ユーザーが「何を重視するか」を理解するために賢い明確化の質問を投げかけます。例えば「小さなアパートで静かなコードレス掃除機」「3台の自転車からの選択支援」「アート好きな4歳の姪への贈り物」といった曖昧な起点からでも、対話の中で予算や対象、重視機能を具体化し、候補を持ち帰ります。バックグラウンドではインターネット上の公開情報を読み、価格、在庫、レビュー、仕様、画像などの最新情報を調査します。提案リストに対して「興味なし」「これに近い」といったフィードバックを与えると、リアルタイムに探索方針が調整され、より自分に合う選択肢へと収束します。通常の単発の質問応答よりも、比較や制約、トレードオフの深みが求められるケースで、数分でより詳細な結論を提示できる点が特長です。
利用開始と操作性 モバイルとウェブで即時に体験可能
本機能は、ショッピングに関する質問を投げかけるとChatGPT側から「調査の提案」が提示され、タップするだけで開始できます。また、画面のメニューから「ショッピングリサーチ」を明示的に選択することもできます。開始後はビジュアルインターフェースが開き、候補の提示とともにチャットで追加要件を伝えたり、候補に対する評価を返したりしながら調査を進められます。記憶機能をオンにしている場合は、過去の会話から把握したユーザーの嗜好が反映され、よりパーソナライズされた提案につながります。完成したガイドには主要候補や違い、トレードオフ、最新情報が整理され、ワンクリックで小売店のサイトに遷移して購入手続きを進めることが可能です。将来的には、インスタントチェックアウトに対応しているケースに限り、ChatGPTから直接購入できる可能性にも言及しています。
どんな相談に強いか 具体例で見る活用シーン
ショッピングリサーチは、幅広い用途に対応します。例えば「1000ドル未満で15インチ以上の高性能ノートPCの探索」では、性能条件と予算を両立する新製品候補を提示します。「似たデザインのドレスを250ドル未満で探す」といったそっくり探しでは、見た目の条件を軸に価格制約を満たす代替案を導出します。「軽量でコンパクト、折りたたみやすく、幼児が快適、歩道や荒れ地にも対応、中からやや高級の予算に合うベビーカー」といった多条件の比較では、三つのモデルの適合点とトレードオフを明確化します。ギフト選びのように対象の趣味嗜好が鍵になる相談でも、質問を重ねながら目利きに近いガイドを作成します。さらに、ブラックフライデーなどのセール時期には、割引や学生コードの適用可否などの確認も含めて、有利な購入タイミングを探る支援が可能です。簡単な価格や機能の確認は通常のChatGPTで十分ですが、比較や意思決定の深掘りにはショッピングリサーチが適しています。
技術的背景 GPT-5ミニに特化学習を施したモデルで高品質な調査を実現
本機能は、ショッピングタスクに特化した強化学習で訓練されたGPT-5ミニのバージョンによって動作します。信頼できるサイトを読み、情報源を引用し、複数の情報を統合して製品調査を行うよう訓練されています。内部評価の指標では、難易度の高い製品発見クエリで、製品属性の正確性に関する精度が「ChatGPT検索」や他モデルのスコアを上回る結果が示されています。具体的には、製品精度の評価でショッピングリサーチが64パーセント、GPT-5思考が56パーセント、GPT-5シンキングミニが52パーセント、ChatGPT検索が37パーセントという記載があります。さらに、インタラクティブ設計により、ユーザーのフィードバックを取り込みながら調査を更新し、条件変更や追加制約に柔軟に対応できる点が大きな特徴です。これにより、商品発見の探索効率と最終提案の妥当性を両立させています。
透明性、プライバシー、掲載ポリシー 公開情報に基づく有機的な結果
ショッピングリサーチの結果は、公開されている小売サイトの情報を基に構成されます。ユーザーのチャットが小売業者と共有されることはないと明記されており、オーガニックな結果表示を原則としています。商品ページを直接読み、情報源を明示したうえで、低品質やスパムサイトを避ける設計が意図されています。掲載を希望する加盟店に対しては、許可リストのプロセスが用意されていると説明されています。価格や在庫などは変動が大きく、誤りが生じる可能性があるため、最終確認は販売店のサイトで行うことが推奨されています。これは、ユーザーの意思決定における透明性と検証可能性を確保し、購買プロセスの信頼性を高めるための方針といえます。
企業のDX視点での実務提言 小売とブランドが取るべき具体アクション
企業のDX推進担当者にとって、ショッピングリサーチは顧客の意思決定支援を自社体験に組み込む新たな選択肢となります。まず、自社製品ページの構造化データや仕様情報、価格と在庫の更新頻度を見直し、公開情報の機械可読性を高めることが重要です。次に、比較軸やトレードオフを明文化したガイドコンテンツを整備し、ユーザーの明確化質問に答えやすい情報設計へと改修します。セール情報や学生向け割引などの適用条件も明瞭化し、誤解の余地を減らすことが推奨されます。さらに、許可リストのプロセスに対応する体制を整え、掲載機会を最大化することが収益機会の拡大につながります。最後に、社内ではFAQや在庫システムとのデータ連携を強化し、価格と在庫の一貫性を担保するとともに、ユーザーからのフィードバックを継続的にプロダクト改善に反映させるサイクルを確立してください。
今後の展望 パーソナライズとカテゴリ拡張で小売体験の革新へ
OpenAIは、ユーザーの好みをより深く理解し、対応カテゴリを広げ、比較と発見の体験を直感的にする方針を示しています。ChatGPT Proユーザー向けのChatGPTPulseでもショッピングリサーチが提供され、過去の会話をもとにパーソナライズされた購入ガイドを能動的に提案できるとされています。たとえば電動自転車に関する会話があれば、将来のPulseカードで関連アクセサリーを提案するといったシナリオが想定されています。ホリデー期間におけるほぼ無制限の提供は、短期的な利用拡大と検証に向けた施策と捉えられます。今後、インスタントチェックアウトの活用範囲が広がれば、発見から購入までの距離がさらに縮まり、購買ファネル全体の転換率向上が見込まれます。小売事業者はこの潮流を踏まえ、製品データの整備と顧客接点の最適化に早期から取り組むことが重要です。
詳しくは「OpenAI」の公式ページまで。
