AI検索におけるバイヤージャーニー：AIが発見と意思決定をどう変革するか

AI検索におけるバイヤージャーニーを理解する

AI検索におけるバイヤージャーニーは、顧客が製品やサービスを発見・評価し、購入する方法において根本的な変化を表しています。従来の認知から検討、意思決定へと進む直線的なファネルモデルとは異なり、AI搭載のバイヤージャーニーは動的で非線形、かつ継続的に進化しています。このジャーニーは、ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews、Claudeといった複数のAI検索プラットフォームを横断し、バイヤーは個別のウェブサイトにアクセスせずとも、要約された回答や推奨、比較を受け取ることができます。最近の調査によれば、バイヤージャーニーの68%がすでにデジタル化されており、2028年までに従来型の需要創出の62%がAI主導になるとされています。この変化は、顧客が営業チームと接触する前に、AIを使って質問や選択肢の比較、意思決定の検証を進めるようになっているため、ブランドの可視性が得られる場所と方法が根本的に変わるという点で、企業にとって極めて重要です。

従来のファネルからAI主導のジャーニーへの進化

従来のマーケティングファネルは予測可能な直線的モデルに基づいており、認知が検討につながり、最終的に意思決定へと進みました。情報源が限られ、バイヤーの行動も比較的予測しやすかった時代にはこの構造が機能していました。しかし、AI検索はこの構造を崩壊させ、複数のエントリーポイント、非順序的な進行、そして段階間の循環をもたらしました。現代のバイヤーは探索・検証・意思決定の間を自由に行き来し、必要に応じてリサーチを繰り返したり、十分な情報が得られた時点でステージを飛ばしたりします。マッキンゼーの調査では、消費者の50%がすでにAI搭載の検索を利用しており、2028年までに7,500億ドルの収益に影響を与える可能性が指摘されています。ベイン・アンド・カンパニーの調査によれば、消費者の80%が検索の少なくとも40%でAI生成の結果に依存しており、情報の流れ自体が根本的に変化しています。また、検索行動の24%～41%が生成AIによって再編成されており、検索トラフィックの6%はChatGPTやPerplexityといったAIツール経由、Google検索結果の20%～35%にはAI生成の要約が含まれるようになっています。この進化により、SEOだけでは不十分となり、ブランドはAI主導の発見チャネルで引用され、肯定的に議論され、可視化される必要があります。

AI搭載バイヤージャーニーのステージ

AI検索プラットフォームがバイヤーの発見をどう形作るか

ChatGPTは全ユーザージャーニーの25%以上で主要な発見ツールとなっており、ファネルの最上流で課題の理解、ソリューションの探索、選択肢の比較を行う場として活用されています。同プラットフォームの会話型インターフェースにより、バイヤーは追加の質問を重ね、検索を洗練し、リアルタイムで情報の検証が可能です。Perplexityは引用やリサーチに基づいた回答を強みとし、バイヤーが複雑なトピックを理解し、複数の視点を同時に評価できるようサポートします。Google AI OverviewsはAI生成の要約を検索結果に直接組み込み、**課題解決型クエリの74%**に登場するなど、従来型検索からジャーニーを始めるバイヤーの重要なタッチポイントとなっています。Claudeは詳細でニュアンスに富んだ回答を提供し、包括的な分析や慎重な評価を求めるバイヤーに訴求します。それぞれのプラットフォームは、ChatGPTが初期の探索と課題定義、Perplexityが検証・比較、Google AI Overviewsが検索意図の瞬間把握、Claudeが深いリサーチと意思決定の検証というように、異なる形でバイヤージャーニーに影響を与えています。注目すべきは、現在60%の検索がウェブサイト訪問に至らず終了していることで、AI回答で引用されないブランドは、重要な意思決定の瞬間にバイヤーへ影響を与える機会を失っているということです。

AI主導のバイヤー行動の3つのコアフェーズ

探索フェーズ：バイヤーはAIツールに対して課題やトレンド、ソリューションについて自由な質問を投げかけ、情報収集、課題定義、初期的なソリューション認知を行います。従来の認知キャンペーンがメッセージを押し出すのに対し、AI検索の探索はプル型であり、バイヤーが能動的に情報を探し、AIが複数のソースから要約回答を提供します。この段階で、意思決定者の73%が今後AIチャットボットへの依存度を高めると予想しており、ITバイヤーでは**85%**に達します。このフェーズでAI生成回答に登場できたブランドは、早期の信頼を獲得しバイヤーの課題の枠組みに影響を与えます。

検証フェーズ：バイヤーが自分の課題を把握した後、ソリューション比較や適合性の評価、ベンダーの信頼性チェックを行う段階です。このフェーズではループが発生し、バイヤーはAIに繰り返し追加質問をし、特定ベンダー間の比較や自分の嗜好の検証を求めます。YouTubeやRedditといったアプリベースの検索が、ベンダー発見において従来のインターネット検索を上回るようになっており、バイヤーがピアレビューや実体験事例を重視していることが示唆されます。AIツールはこうした情報を統合し、バイヤーにバランスの取れた比較や主要な差別化ポイントを提示します。検証フェーズのクエリで頻繁に引用され、AI比較に登場するブランドは大きな優位性を得ます。

意思決定フェーズ：最終購入決定を行う段階ですが、AI検索時代においてはこのフェーズが根本的に変わりました。ブランドのウェブサイトにアクセスして最終決定を下すのではなく、バイヤーはAIの要約情報や推奨のみで意思決定を完了することもあります。バイヤーの69%がパーソナライズされたコンテンツのみと接触しており、AIによる個別最適化の力が最終決定に強く影響しています。ただし、コンバージョンパターンも変化しており、**生成AI経由のトラフィックは2025年7月時点でコンバージョン率が23%低下（1月時点は49%低下）**しており、AIが認知・検討を促進する一方、購入までには追加のタッチポイントやパーソナライズが必要な傾向が見られます。

プラットフォーム別バイヤージャーニーの考慮点

ChatGPTの会話型ジャーニー：ChatGPTは対話ベースのバイヤージャーニーを実現し、顧客が一つの会話の中で質問・回答・追加質問を繰り返せます。これにより、ブランドは一回のセッションで複数の意思決定ポイントに影響を与えることができます。ChatGPTユーザーは「おすすめのプロジェクト管理ツールは？」のような広範な質問から始め、AIの回答を受けて徐々に焦点を絞っていきます。ChatGPTの学習データで頻繁に引用され、複数の追加回答にも登場するブランドは、複利的な可視性の優位を得られます。

Perplexityのリサーチ重視型ジャーニー：Perplexityは引用や情報源の明示に重点を置き、バイヤーが情報の検証やオリジナルソースの探索を行いやすい設計です。AI推奨を一次情報と照らし合わせて確かめたいリサーチ志向のバイヤーに支持されています。Perplexity上のジャーニーはより熟慮的な評価が特徴で、バイヤーは引用元へクリックし、主張の裏付けやベンダーの信頼性を直接チェックします。

Google AI Overviewsの統合型ジャーニー：Google AI Overviewsは検索結果に直接表示され、バイヤーが検索意図の瞬間にAI要約情報と出会うジャーニーをつくります。この統合により、バイヤーはGoogleのエコシステムから離れずに判断を完結させることが多くなり、AI Overviewsでの露出が意図獲得の鍵となります。他のプラットフォームよりもジャーニーが迅速かつ即時的で、バイヤーはAI要約で大まかな判断を下し、必要な場合のみウェブサイト訪問を検討します。

Claudeのディープダイブ型ジャーニー：Claudeは詳細かつニュアンスに富んだ分析を強みとし、徹底したリサーチや包括的評価を求めるバイヤーに最適です。Claude上のジャーニーは会話が長くなりやすく、追加質問や複雑なトピックの深堀りが特徴です。Claudeが効果的に要約・提示できる詳細で構造化された情報を提供できるブランドは、このプラットフォームでの優位性を築けます。

AI検索バイヤー行動に影響を与える主な要因

• 引用頻度：AI回答内で複数回引用されるブランドは信頼性が高まり、バイヤーの認識に影響を与える
• コンテンツ構造：整理され明確にフォーマットされたコンテンツはAIに抽出・引用されやすい
• セマンティック関連性：バイヤーの質問に直接応える用語や一貫した表現はAIによる要約で優先される
• 情報源の権威性：分野で権威的なブランドはAIに優先的に引用される
• リアルタイムのパーソナライズ：バイヤーの状況に応じたAIの個別最適回答力が意思決定に大きな影響を与える
• マルチプラットフォームでの存在感：バイヤーは複数のAIプラットフォームで情報を相互参照するため、一貫した可視性が必要
• 会話履歴：AIは一セッション内で過去の質問・回答を記憶し、道筋依存型のジャーニーを形成する
• ピアバリデーションシグナル：AIは社会的証明やレビュー、コミュニティのフィードバックを推奨に組み込む
• 比較トリガー：特定のバイヤー質問でAI生成の比較が発生し、競合との差別化が重要になる
• 意図シグナル：AIは質問の言い回しや追加質問、エンゲージメント深度からバイヤーの意図を検知する

AI検索がコンバージョンと収益に与える影響

AI検索におけるバイヤージャーニーは、収益やコンバージョンに直接的な影響を及ぼします。ベイン・アンド・カンパニーの調査では、消費者の80%が検索の少なくとも40%でAI生成結果に依存しており、その結果オーガニックウェブトラフィックが15%減少しています。ただし、AIでの可視性とコンバージョンの関係は複雑です。AI検索が全ユーザージャーニーの25%以上に影響を与えている一方で、AI経由のコンバージョン率は変動しています。生成AI由来のトラフィックは2025年7月時点で23%コンバージョンしにくい傾向があり、AIが認知や検討を牽引するものの、購入には追加のタッチポイントが必要であることを示しています。つまり、AI検索バイヤージャーニーには従来のデジタルマーケティングとは異なるコンバージョン戦略が求められるということです。ブランドは探索・検証フェーズでAIによる引用や推奨を獲得し、バイヤーが最終的にウェブサイトや営業担当者に接触した際に効果的にコンバージョンできる仕組みを整えることが重要です。

マーケティングと営業への戦略的示唆

AI検索バイヤージャーニーの変革は、マーケティングと営業のアプローチに本質的な変化を要求します。IDCの調査では2028年までに従来型需要創出の62%がAI主導になるとされ、組織は今から戦略の適応が求められます。マーケティング部門の役割は認知創出からジャーニー全体のオーケストレーションへと拡大し、プロダクト・営業・カスタマーエクスペリエンスをバイヤーインテリジェンスで連携させる必要があります。そのためにはプロンプトエンジニアリングからエージェント型ワークフローまでのAIリテラシーが必須スキルとなります。営業チームも、AIで事前リサーチを済ませ、選択肢や嗜好を形成済みのバイヤーに対応する形への適応が求められます。従来のリード創出・育成・クロージングのファネルは、バイヤーが十分な情報を持った状態で参加し、営業が検証・カスタマイズ・関係構築に集中するモデルへと変化しています。AI検索バイヤージャーニーを最適化できる組織は、より早期に需要を獲得し、意思決定に効果的に働きかけ、従来型ファネルモデルのままの競合よりも効率的なコンバージョンを実現できます。

AI検索ジャーニーでのブランド可視性の監視

AI検索バイヤージャーニーの中で自ブランドがどこに現れるかを把握することは、現代マーケティング戦略の基礎です。AmICitedは、ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews、Claudeにおける自社ブランドの引用、議論、推奨状況を可視化します。これらのプラットフォーム横断でブランドの存在感をモニタリングすることで、どのバイヤージャーニーのステージで影響を与えているか、競合がどこで優位に立っているか、AIで引用されやすくするためのコンテンツ最適化点が明確になります。この監視により、自ブランドが探索フェーズ（課題定義）、検証フェーズ（比較・評価）、意思決定フェーズ（最終推奨）のどこで現れているかも把握できます。こうしたインテリジェンスをもとに、コンテンツ戦略やセマンティック関連性を強化し、AI主導バイヤージャーニーで重要な瞬間に可視性を最大化できます。AI検索モニタリングを導入した組織は、バイヤー行動の理解度、コンテンツ戦略の効果、AIファースト市場での競争力が向上したと報告しています。

AI検索バイヤージャーニーの今後の進化

AI検索におけるバイヤージャーニーは、AI技術の進歩とバイヤー期待の変化に伴い、今後も進化し続けます。IDCは2028年までに従来型需要創出の62%がAI主導になると予測しており、バイヤー発見プロセスへのAI導入・統合が加速することを示しています。今後は、AIが個々のバイヤー嗜好を学習し、より精緻な推奨を行う高度なパーソナライゼーションの進化が予想されます。エージェント型AIワークフローにより、AIがバイヤーの代理で自律的に選択肢をリサーチし、提案依頼や条件交渉まで行うようになり、バイヤージャーニーはさらに短縮・自動化され、人間の関与も減少するでしょう。マルチモーダルAIは動画・音声・インタラクティブコンテンツを統合し、リッチで没入感のある発見体験を実現します。デジタルトラストの重要性も高まり、バイヤーはAIがどのようにデータを使用し推奨を生成しているのか透明性を求めるようになります。AIの透明性と倫理的なデータ活用で信頼を築く組織が優位に立つでしょう。また、AIの顧客ライフサイクル全体—発見からサポートまで—への統合が進むことで、ジャーニーは離散的な段階ではなく継続的な関係となり、組織は購入へ向かう線形プロセスではなく、進化し続けるバイヤーエンゲージメントとして捉える必要があります。