AIチャット起点の購買依存度、前年比200%増――Salesforce調査データ公表

AIチャット起点の購買依存度、前年比200%増――Salesforceが調査データ公表、Agentforce Commerce発表に合わせて

要点: Salesforceは2026年7月28日、「AIチャットを購買ジャーニーの最初の接点として利用する消費者の依存度」が、2025年5月から2026年5月にかけて前年比200%増加したという調査データを公表しました。ChatGPT・Gemini AI Mode・サイト組込型のショッピングエージェントが対象プラットフォームとして挙げられています。この発表は、Salesforce最大規模のコマース向けAIエージェントリリース「Agentforce Commerce」の発表に合わせて行われたもので、業界メディアMartech Notesが2026年7月29日付で報じました。

最終更新日: 2026年07月30日

何が起きたのか

Salesforceの発表内容

2026年7月28日、Salesforceはコマース領域向けニュースルームで「Shopping's New Step」と題したストーリー記事、および2026年ホリデー商戦予測レポートの一部として、AIチャットを起点とする消費者の購買行動に関する新しい調査データを公表しました。これを受けて、マーケティングテクノロジー分野の業界メディアMartech Notesが2026年7月29日付で「Salesforce Says Agentic Search Is Up 200% As Shoppers Start In AI Chat」という見出しで報じています。

この発表が行われたタイミングには意味があります。Salesforceは同時に、同社史上最大規模となるコマース向けAIエージェントのリリース「Agentforce Commerce」を発表しており、今回の調査データはこのプレスリリースの一部、いわば「なぜ今Agentforce Commerceが必要なのか」を裏付ける根拠情報として位置づけられています。単独の市場調査として独立に発表されたものではなく、自社製品リリースの文脈の中で示されたデータである、という点は読み解く上で重要な前提です。

核心データ:AIチャット起点の購買依存度が前年比200%増

今回の発表における最も注目すべき数値は、「AIアシスタントを購買ジャーニーの最初の接点(entry point)として利用する消費者の依存度」が、2025年5月から2026年5月の1年間で前年比200%増加したというものです。

対象として言及されているプラットフォームは次の3種類です。

• ChatGPT: OpenAIの対話型AIで、ショッピング関連の会話・検索機能が組み込まれています
• Gemini AI Mode: GoogleのAI Mode内での会話型・エージェント型の検索体験
• サイト組込型のショッピングエージェント: 小売企業が自社サイトやアプリに組み込んだ会話型・エージェント型の購買アシスタント

「依存度」という言葉が具体的にどのような指標(利用者数、利用頻度、購買における関与度合いのいずれか、あるいはその複合指標か)で定義されているかについて、Martech Notesの報道および本稿執筆時点で参照できる情報の範囲では、詳細な算出方法は明らかにされていません。この点は今回の発表を評価する上で留意すべき制約です。

背景データ1:ホリデー商戦でAIが世界のオンライン売上の20%に影響

Salesforceは今回の発表に関連して、2025年末年始のホリデー商戦シーズンにおける別のデータも合わせて示しています。それによれば、AIが世界のオンライン売上の20%、金額にして2620億ドル相当に影響を与えたとされています。この数値はホリデー商戦期という特定の季節に限定したデータであり、通年の数値ではない点に注意が必要です。

背景データ2:自社ショッピングエージェントを運用する小売業者は売上成長が59%速い

さらにSalesforceは、自社のショッピングエージェントを運用している小売業者は、そうでない小売業者に比べて売上成長が59%速かったというデータも示しています。これは、AIエージェントを単に受け身で受け入れる(他社のAIチャットに商品情報が引用されるのを待つ)のではなく、自社で能動的にショッピングエージェントを構築・運用することの効果を示す数値として位置づけられています。

今回の発表データを整理する表

対象国・業種の詳細、調査対象のサンプル数や具体的な調査手法については、Martech Notesの報道および参照可能な範囲の情報では明らかにされていません。Salesforceの調査データは同社の顧客基盤やプラットフォーム上のトランザクションデータ、外部調査会社との協業など複数の手法を組み合わせて算出されるケースが一般的ですが、今回のケースでどの手法が用いられたかについての詳細開示はない状態です。この点は数値を実務判断に活用する際に踏まえておくべき制約として明記しておきます。

Agentforce Commerceとは何か

今回のデータ発表と同時に公表された「Agentforce Commerce」は、Salesforceが位置づける同社最大規模のコマース向けAIエージェントリリースです。Salesforceは近年、「Agentforce」ブランドのもとで顧客対応・営業支援・マーケティングなど複数領域にAIエージェント機能を拡張してきており、今回のAgentforce Commerceはそのコマース(EC・小売)領域における集大成的な位置づけの発表と見られます。具体的な機能の詳細な内訳については、本稿の情報源であるMartech Notesの報道の範囲を超える部分は確認できておらず、断定を避けます。

aiseo-llmo.com ユーザーへの影響

今回のSalesforceの発表は、LLMO(大規模言語モデル最適化)やGEO(生成エンジン最適化)に取り組む担当者にとって、これまで「AI検索での引用」という文脈で語られてきたLLMOの重要性を、「AI起点の実購買行動」という、より直接的な売上インパクトの文脈で裏付ける材料です。

1. マーケター:アトリビューションモデルの見直しが急務に

AIチャットが購買ジャーニーの「最初の接点」になる比率が急増しているということは、従来の検索エンジン・SNS広告・メールマーケティングを中心に設計されたアトリビューションモデルが、実態を正確に捉えられなくなりつつあることを意味します。ラストクリックだけでなく、ファーストタッチとしてのAIチャットの寄与を可視化できなければ、マーケティング予算の配分判断そのものが歪む可能性があります。Salesforceが実務的な論点として挙げている「チャット起点の購買経路を正確に追跡するアトリビューション改善」は、まさにこの課題への対応を指しています。

2. EC事業者:自社エージェント構築の投資対効果が数値で裏付けられた

「自社のショッピングエージェントを運用している小売業者は、そうでない小売業者に比べて売上成長が59%速かった」というデータは、EC事業者にとって、自社サイト内にAIエージェント機能を組み込む投資の意思決定材料になり得ます。ただし、この数値がどのような条件下(業種・規模・地域)で観測されたものかは明らかにされていないため、自社の状況にそのまま当てはめられる保証はない点は冷静に見ておく必要があります。

3. LLMO担当者:「引用される」から「エージェントに選ばれる」への視点拡張

これまでのLLMO施策は、ChatGPTやAI OverviewsのようなAI検索面で「引用される」「言及される」ことに主眼が置かれてきました。しかし今回のデータが示すのは、AIチャットが単なる情報源ではなく、購買行動そのものの起点になりつつあるという変化です。これは、構造化データやschema.orgを用いた商品情報の整備が、単に検索結果での見え方を改善するだけでなく、AIエージェントが実際に商品を推薦・比較・購入手続きへ橋渡しする際の「原材料」として直接使われる可能性を意味します。エージェントが参照できる商品データの正確性・網羅性が、これまで以上に売上へ直結する時代に近づいていると言えます。

4. 数値の解釈における注意点

今回のデータはSalesforce自身が、自社の大型製品リリース(Agentforce Commerce)のプレスリリースの一部として発表したものです。市場全体を対象とした独立の第三者調査ではなく、自社製品の必要性を訴求する文脈で示されたデータである、という前提を踏まえて評価する必要があります。数値そのものを疑う根拠は現時点でありませんが、算出方法の詳細が開示されていない以上、他社の調査データと単純に並べて比較することには慎重であるべきです。

今すぐできる対応策

対応策1:商品データ・構造化データの整備状況を棚卸しする

AIエージェントが商品情報を正確に参照できるかどうかは、構造化データの整備状況に大きく左右されます。まずは自社ECサイトの主要な商品ページについて、Product構造化データが実装されているか、価格・在庫・レビュー評点などの情報が最新の状態に保たれているかを棚卸ししてください。実装例は次の通りです。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "商品名をここに記載",
  "description": "商品の特徴を簡潔に説明",
  "sku": "商品管理番号",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "ブランド名"
  },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "priceCurrency": "JPY",
    "price": "9800",
    "availability": "https://schema.org/InStock",
    "url": "https://example.com/products/item-slug"
  },
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.5",
    "reviewCount": "120"
  }
}

在庫切れや価格変更が実データに反映されないまま古い構造化データが残っていると、AIエージェントが誤った情報を消費者に提示するリスクがあるため、フィードの更新頻度を見直すことも合わせて重要です。

対応策2:商品フィード(Merchant Center等)の整備を優先する

Google Merchant CenterやShopifyの商品フィードなど、AIエージェントが参照しやすい形式で商品データを提供する経路の整備を優先してください。カテゴリ分類の正確性、商品属性(サイズ・色・素材など)の網羅性、GTIN/JANコードの正確な入力といった基本的な項目が、エージェントによる商品マッチングの精度を左右します。フィードの品質が低いままでは、いくらAIチャット経由の需要が増えても、自社商品が正確に推薦される機会を逃すことになります。

対応策3:チャットで問われる質問に答えるFAQ/How-toコンテンツを整備する

消費者がAIチャットに投げかける質問(「このタイプの商品でおすすめは?」「サイズ選びのポイントは?」「返品条件は?」など)に、あらかじめ回答するFAQ・How-toコンテンツをサイト内に整備してください。AIエージェントはこうした一次情報を参照して回答を生成するため、想定される質問と回答のペアを網羅的に用意しておくことが、引用される確率を高める基本施策になります。FAQPageの構造化データを併用することも有効です。

対応策4:チャット起点の購買経路を追跡するアトリビューション体制を構築する

リファラー情報やUTMパラメータだけでは、AIチャット経由の流入を正確に捕捉できないケースが増えています。自社のアナリティクス基盤で、AIチャットサービスからの参照元(既知のAIクローラー・リファラーパターン)を個別に分類・タグ付けする運用を整備し、購買コンバージョンとの関連を追跡できる体制を構築してください。既存のGA4やサーバーログの参照元データに加え、AIプラットフォームごとのリファラー識別ルールを継続的にアップデートする必要があります。

対応策5:Data Cloudのような分析基盤で複数経路を統合する

検索エンジン、SNS、AIチャット、自社サイト内エージェントなど、複数チャネルにまたがる購買経路を統合的に把握するための分析基盤の整備を検討してください。Salesforceが示唆するように、Data Cloudのような顧客データ基盤を用いてチャネル横断のデータを統合すれば、AIチャット起点の購買が最終的にどのチャネルでコンバージョンに至っているかを正確に把握できます。基盤の選定は自社の規模やすでに導入しているCRM・MAツールとの相性を踏まえて判断すべきですが、いずれにせよ「AIチャットだけを切り出して見る」のではなく「複数経路の一部として見る」視点が重要です。

対応策6:自社ショッピングエージェントの構築を段階的に検討する

自社サイトやアプリへのショッピングエージェント組み込みは、Salesforceのデータが示すように売上成長への寄与が期待できる一方、初期投資や運用体制の構築が必要です。いきなり大規模な実装に踏み切るのではなく、まずは主要な商品カテゴリの一部でパイロット導入を行い、問い合わせ対応・商品推薦の精度やコンバージョンへの影響を検証してから段階的に拡大する進め方が現実的です。Stripe Agentic Commerce Suiteのような決済プロトコルの動向も踏まえ、エージェント経由の決済フローまで見据えた設計を検討してください。

背景・経緯の整理

Salesforceのエージェンティックコマース戦略の流れ

Salesforceは近年、「Agentforce」ブランドのもとでAIエージェント機能を段階的に拡張してきました。当初は営業支援やカスタマーサービス領域を中心に展開されていたAgentforceですが、コマース(EC・小売)領域への適用も進められてきており、今回のAgentforce Commerceはその集大成的な位置づけの発表とみられます。Salesforceは例年、ホリデー商戦シーズンの前後にコマース関連の分析レポートを発表する慣行があり、今回の「2026年ホリデー商戦予測レポート」もその流れに沿ったものです。

AIショッピングエージェント市場全体の推移

Salesforce一社の動きにとどまらず、AIショッピングエージェント・エージェンティックコマースをめぐる市場全体も急速に動いています。本サイトでもこれまで、OpenAIのChatGPT内でのショッピング機能拡張(ChatGPTに広告とショッピングが本格実装)、ChatGPTの検索リトリーバル・パイプラインにおける商品フィード由来の引用急増(ChatGPTの引用が「見えない検索パイプライン」切替で激変)、Google AI ModeへのInstacart等サードパーティ統合の拡張(Google AI ModeにInstacart・Canva・YouTube Music統合)など、複数の関連動向を報じてきました。

決済インフラの側でも、StripeのAgentic Commerce Suite・Machine Payments Protocolのような、AIエージェントが商品購入から決済までを完結させるためのプロトコル整備が進んでいます(Stripe Agentic Commerce Suiteとは？)。こうした決済プロトコルの標準化は、AIチャット起点の購買が「調べるだけ」で終わらず「実際に購入まで完結する」体験へと進化していく上での不可欠な基盤です。今回のSalesforceのデータが示す「AIチャットを起点とする依存度の急増」は、こうした市場全体のインフラ整備の進展と軌を一にする動きと理解できます。

また、llms.txtは必要か不要か?で整理したように、Googleの公式見解と実際のエージェンティックコマースの現場での動きには一定の緊張関係があり、AIエージェントが参照しやすいデータ形式をめぐる標準化はまだ発展途上の段階にあります。今回のSalesforceの発表も、この標準化が定まりきらない過渡期の中で、実務データとして示された数値だと位置づけられます。

国内外の反応

海外のマーケティングテクノロジー業界では、Salesforceの今回の発表を、これまで語られてきた「エージェンティックコマースは今後来る」という将来予測が、実測データとして裏付けられ始めた事例として受け止める向きがあります。特に、自社エージェント運用による売上成長優位性(59%)のデータは、EC事業者に対して「静観するコスト」の大きさを示す材料として注目されています。一方で、前述の通り今回のデータがSalesforce自身の製品リリースに紐づく形で発表されたものである以上、独立した市場調査と同列に扱うべきではないという慎重な受け止めも存在します。

日本国内では、本稿執筆時点(2026年7月30日)で、ChatGPTやGemini AI Modeを購買ジャーニーの起点として日常的に利用する消費者の比率は、米国など英語圏市場に比べてまだ限定的とみられます。日本のEC市場ではAmazon・楽天市場・Yahoo!ショッピングといった既存のプラットフォーム上での検索・比較行動が依然として主流であり、AIチャットを起点とした購買行動が一般消費者に広く定着している段階には至っていません。

ただし、この状況が今後も続くとは限りません。ChatGPTの日本語ユーザー数の拡大や、GoogleのAI ModeやGeminiの日本語対応の深化が進めば、日本国内でも同様の傾向が時間差を伴って現れる可能性は十分にあります。本サイトが継続的に報じてきた通り、GoogleのAI Overviews・AI Modeの機能拡張は米国市場での展開が先行し、その後グローバル展開される流れが繰り返されてきました。エージェンティックコマースについても同様のタイムラグを伴いながら、日本市場への波及が段階的に進んでいくと見るのが現実的な見立てです。日本のEC事業者・マーケターにとっては、「まだ日本には関係ない」と静観するのではなく、米国市場での先行事例から学び、構造化データの整備やFAQコンテンツの充実といった基礎体力づくりを今のうちから進めておくことが、将来の変化に備える上で合理的な選択と言えます。

業種別の実務インパクト

EC・小売業

最も直接的な影響を受けるのがEC・小売業です。今回のデータが示す「AIチャット起点の購買依存度の急増」と「自社エージェント運用による売上成長優位性」は、いずれもEC・小売業の商品販売プロセスに直結します。商品データの構造化、商品フィードの整備、自社サイトへのショッピングエージェント組み込みの検討など、本稿で挙げた対応策のほぼすべてがこの業種に当てはまります。特に季節性の高い商品を扱う事業者は、ホリデー商戁シーズンにおけるAIの影響度(オンライン売上の20%)を踏まえ、繁忙期に向けた準備を前倒しで進める価値があります。

BtoB企業

BtoB企業にとって、消費者向けの「ショッピング」という文脈はそのままでは当てはまりませんが、購買検討プロセスの初期段階(製品比較・要件整理・ベンダー選定)においてAIチャットが起点として使われる比率が高まっているという構造は、BtoBの調達・検討プロセスにも同様に当てはまり得ます。製品仕様・価格体系・導入事例などの情報をAIエージェントが正確に参照できるよう、構造化データやFAQコンテンツを整備しておくことは、BtoB企業にとっても有効な備えです。

金融・保険

金融・保険業界では、商品(金融商品・保険商品)の比較検討段階でAIチャットが使われる可能性が高まっています。ただし、金融・保険商品は規制上の説明義務や個別事情への配慮が必要なケースが多く、AIエージェントが不正確な情報や誤解を招く形で商品を推薦してしまうリスクへの警戒も必要です。商品情報の構造化を進める際には、リスク説明や適用条件などの正確な情報がエージェントに正しく伝わるよう、コンテンツ設計に一段の注意を払うべき業種と言えます。

今後の見通し

短期的には、Agentforce Commerceの具体的な機能詳細や、実際にこれを導入した小売企業の事例が今後公表されていくかどうかが注目されます。今回のデータはあくまで発表時点でのサマリーであり、具体的な調査手法やより詳細な内訳が今後追加で開示される可能性があります。

中期的には、他のコマース・マーケティングテクノロジー企業(Adobe、Shopify、HubSpotなど)からも同様の調査データが公表され、AIチャット起点の購買行動の実態がより多角的に裏付けられていくかどうかが焦点です。複数の独立した情報源から同様の傾向が示されれば、今回のSalesforceのデータが示す方向性の信頼性はさらに高まることになります。

長期的には、AIチャット・AIエージェントが購買ジャーニーの起点として定着していくにつれて、従来の検索エンジン最適化(SEO)中心のマーケティング投資配分が、LLMO・GEOを含むAIエージェント最適化への投資へとシフトしていく流れが加速していくと考えられます。特に、グラウンディング(AIの回答を事実に基づかせる仕組み)の精度向上が進むほど、正確で構造化された商品データを持つ企業ほどAIエージェントに選ばれやすくなるという構図が強まっていく可能性があります。本サイトでは、Agentforce Commerceの続報やAIショッピングエージェント市場に関する追加のデータが確認され次第、本記事を更新します。

よくある質問

Q1. Salesforceが発表した核心データは何ですか?

AIチャットを購買ジャーニーの最初の接点として利用する消費者の依存度が、2025年5月から2026年5月にかけて前年比200%増加したというデータです。

対象プラットフォームとしてChatGPT、Gemini AI Mode、サイト組込型のショッピングエージェントが挙げられています。この発表はSalesforceの大型製品リリース「Agentforce Commerce」に合わせて2026年7月28日に行われ、Martech Notesが2026年7月29日に報じました。

Q2. Agentforce Commerceとは何ですか?

Salesforceが2026年7月28日に発表した、同社史上最大規模となるコマース向けAIエージェントのリリースです。

具体的な機能の詳細な内訳については、本稿の情報源であるMartech Notesの報道範囲を超える部分は確認できておらず、断定は避けます。今回の200%増という調査データは、このAgentforce Commerceのプレスリリースの一部として位置づけられて発表されました。

Q3. 「依存度が200%増加」とは具体的にどういう意味ですか?

AIアシスタントを購買ジャーニーの最初の接点として利用する消費者の度合いが、1年間で3倍(前年比200%増)になったという意味です。

ただし「依存度」がどのような指標(利用者数、利用頻度、購買における関与度合いなど)で定義されているかについて、詳細な算出方法は本稿執筆時点で参照できる情報の範囲では明らかにされていません。この点は数値を解釈する上での制約として留意してください。

Q4. ホリデー商戦でAIが売上の20%に影響したというのは、今回の200%増とは別のデータですか?

はい、別のデータです。ホリデー商戦のデータは2025年末年始のシーズンに限定した数値で、世界のオンライン売上の20%(約2620億ドル相当)にAIが影響したというものです。

一方、200%増というデータは2025年5月から2026年5月という通年に近い期間での、AIチャットを購買起点とする依存度の伸び率を示すものです。両者は対象期間も算出方法も異なる、別々の調査結果として発表されています。

Q5. 「自社のショッピングエージェントを運用する小売業者は売上成長が59%速い」というデータの詳細はわかりますか?

対象期間や調査対象の業種・規模などの詳細は、本稿執筆時点で参照できる情報の範囲では明らかにされていません。

このデータは、自社でショッピングエージェントを構築・運用している小売業者と、そうでない小売業者を比較した際の売上成長率の差を示すものとされていますが、具体的な調査手法やサンプル数についての開示はありません。数値そのものは注目に値しますが、自社の状況にそのまま当てはめられる保証はない点に留意してください。

Q6. このデータは日本のEC事業者にも当てはまりますか?

対象国の詳細は明らかにされていませんが、報道内容から見て米国など英語圏市場のデータが中心とみられます。日本市場での同様の実態は確認されていません。

日本ではAmazon・楽天市場・Yahoo!ショッピングなど既存プラットフォーム上での検索・比較行動が依然として主流であり、AIチャットを起点とした購買行動が一般消費者に広く定着している段階には至っていないとみられます。ただし、ChatGPTやGeminiの日本語対応が進むにつれて、時間差を伴って同様の傾向が日本にも波及する可能性は十分にあります。

Q7. Salesforceが示唆する実務的な論点にはどのようなものがありますか?

エージェントが参照できる商品データ・構造化データの整備、チャット起点の購買経路を追跡するアトリビューション改善、FAQ/How-toコンテンツの整備、複数経路を統合する分析基盤の4点が挙げられています。

具体的には、商品情報を正確に構造化データとして実装すること、AIチャットからの流入を正確に追跡できるアトリビューション体制を構築すること、消費者がAIチャットに投げかける質問に答えるコンテンツを整備すること、そしてData Cloudのような基盤で複数チャネルのデータを統合することが実務的な対応として示唆されています。

Q8. 今回の発表は市場全体を対象にした独立調査ですか、それともSalesforce自身のデータですか?

Salesforce自身が、自社の大型製品リリース(Agentforce Commerce)のプレスリリースの一部として発表したデータです。独立した第三者機関による市場調査ではありません。

このため、数値自体を否定する根拠はないものの、算出方法の詳細が開示されていない以上、他社が発表する独立調査のデータと単純に並べて比較することには慎重であるべきです。自社製品の必要性を訴求する文脈で示された数値である、という前提を踏まえて評価する必要があります。

Q9. 構造化データを整備すれば、AIチャット経由の購買が確実に増えますか?

構造化データの整備は必要条件ではありますが、それだけで購買増加が保証されるわけではありません。

AIエージェントが商品を正確に参照・推薦するための基礎条件として構造化データの整備は重要ですが、商品自体の魅力、価格競争力、レビュー評価、在庫状況の正確性など複数の要因が組み合わさって初めて実際の購買につながります。構造化データはあくまで「AIエージェントに正しく認識してもらうための土台」であり、売上増加を直接保証するものではない点は正しく理解しておく必要があります。

Q10. 今後、この件はどのように推移すると予想されますか?

短期的にはAgentforce Commerceの機能詳細や導入事例の公表、中期的には他社からの同様の調査データの公表が焦点です。長期的にはAIエージェント最適化への投資シフトが加速すると見られます。

複数の独立した情報源から同様の傾向が示されれば、今回のSalesforceのデータが示す方向性の信頼性はさらに高まります。本サイトでは、Agentforce Commerceの続報やAIショッピングエージェント市場に関する追加のデータが確認され次第、本記事を更新します。

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