OpenAIは、オンライン購買前の情報収集や比較検討を支援する「ChatGPT Shopping Research」を発表しました。 生成AIの対話体験を活かし、ユーザーが知りたい観点を自然言語で入力するだけで、商品比較や選び方のポイント整理、条件に合う候補の提示までを一気通貫でサポートします。 これにより、従来の検索タブ往復やレビュー読み込みの負荷を下げ、短時間で自分に合う最適解へ到達できる体験を提供します。 記事内の企業名表記はプレスリリース元会社名に統一しています。
買い物リサーチの課題に生成AIで応える 重要ポイントの抽出と条件整理を自動化
オンラインでの買い物は、候補の抽出、重要スペックの理解、価格や特長の比較、レビューの読み解きといった複数の工程が必要です。ChatGPT Shopping Researchは、このプロセスを会話に置き換え、ユーザーの目的を軸に情報を構造化します。たとえば「在宅ワーク用の静音キーボードで、長文入力に向くモデル」といった条件を提示すると、要件に合致する選び方の観点を整理し、候補リストと違いをわかりやすく提示します。さらに、用途や予算を追加で指定すれば、比較軸や推奨理由を即座に更新し、決定に必要な情報を過不足なくそろえることができます。対話の中で条件が自然に深まり、納得感の高い判断につながる点が特徴です。
探索から意思決定までの一連の体験を設計 マルチターン対話で比較精度を高める
Shopping Researchは、単発の検索ではなく、やり取りを重ねながら候補を絞り込むマルチターン体験を前提にしています。ユーザーが重視するポイントが途中で変わっても、会話履歴を踏まえて再比較を実施し、最新の条件に沿った結果を提示します。比較の観点や重要度は、ユーザーの反応に合わせて柔軟にアップデートされるため、一覧表を自分用に進化させていく感覚でリサーチを進められます。これにより、情報量が多すぎて意思決定が遅れる状況を避け、短時間で合理的な選択に到達できます。購入前の不安を減らし、満足度の高い体験を支援する設計です。
実務への示唆 情報設計の手間を削減し、コンバージョンへの橋渡しに
企業やEC事業者にとって、Shopping Researchは顧客の比較検討フェーズを効率化し、離脱を抑えるインターフェースになり得ます。ユーザーが気にする比較軸を言語化し、ニーズに合わせて提示することで、商品ページやFAQの情報設計の不足を補えます。結果として、候補の発見から最終判断までの導線が滑らかになり、コンバージョンの改善につながる効果が期待できます。購買後の満足度にも寄与するため、レビューや返品対応の負荷軽減にも波及する可能性があります。今後の実装では、カテゴリごとの比較観点テンプレートや、在庫や価格などの最新情報と対話を連動させる運用設計が鍵となります。
使いこなしのポイント ニーズの言語化と条件の段階追加で精度を向上
ユーザー側は、用途、設置環境、予算、好みの操作感など、具体的な条件を段階的に追加することで、より適合度の高い提案が得られます。曖昧な要望でも、最初の回答で示される比較観点を手がかりに優先順位をつけ直せば、短いやり取りで納得解に近づきます。途中で重視点が変わった場合は、その旨を明確に伝えるだけで比較基準が更新されるため、最終的な判断をサポートする情報が整います。こうした対話的な絞り込みは、時間のないユーザーにとっても効率的で、情報探索のストレスを軽減します。
詳しくは「OpenAI」の公式ページまで。
