ChatGPTショッピングとは？仕組みとEC事業者がすべき対応を解説

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視聴期間

2026年6月22日（月）〜6月26日（金）

内容

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消費者は、ChatGPTに「何を買うべきか」を相談し始めています。

ChatGPTショッピングとは、ChatGPT上で商品を発見し、比較・検討できる機能です。米国を中心に利用が広がっており、日本でも商品選びの相談先として活用され始めています。なお、日本では現時点でChatGPT上での購入機能は提供されておらず、主に商品発見や比較検討の用途で利用されています。

EC事業者がまず理解すべきなのは、「消費者がChatGPTでどのように買い物をするのか」という点です。その仕組みを理解することで、自社が何を整備すべきかが見えてきます。

本記事はEC事業者向けに、ChatGPTショッピングの仕組みと対応策を解説します。前半では消費者の購買行動とChatGPTショッピングの仕組みを整理し、後半では事業者が取り組むべき具体的な対応を紹介します。

SEO・LLMO支援を200社以上に提供してきた知見をもとに、商品フィードの整備から商品ページの改善まで、実践的なポイントを解説します。

この記事を読み終える頃には、自社が取るべき対応が明確になっているはずです。

ChatGPTショッピング

ChatGPTショッピングとは

一言でいうと「ChatGPT上で商品を発見・比較・購入できる仕組み」

ChatGPTショッピングとは、ChatGPTとの対話の中で、商品の発見から比較、購入までを進められる仕組みです。

消費者は検索エンジンで何ページも見比べる代わりに、ChatGPTに相談します。AIが条件に合う候補を絞り込み、比較して提示します。

どのように使われるのか

実際の買い物は、対話を通じて進みます。

まず消費者が「30代の乾燥肌向けの化粧水を5,000円以内で探して」のように相談します。するとChatGPTは条件や評価軸を整理し、候補となる商品を比較しながら提案します。その後、消費者は気になった商品について、さらに質問を重ねて比較・検討を進めます。

最終的には、紹介された商品の公式ECサイトや販売サイトへ移動し、購入を行います。

ChatGPTは何を見て商品を出すのか

ここがEC事業者にとって重要な点です。ChatGPTは、2つの情報をもとに商品を提示します。

1つは、商品を販売する企業が直接送信するプロダクトフィードです。ChatGPTのショッピング機能では、Web上の情報に加えて、商品を販売する企業から提供される構造化された商品データも活用されます。

もう1つは、Web全体の情報です。比較記事・レビュー・商品ページなどから、その商品が「誰に・どんな場面で向くか」を理解します。

つまり、フィードで「棚に並ぶ」だけでなく、Web上の情報で「推奨される理由」を持つことが必要です。

ChatGPTショッピングの現状

米国が先行し、方針も変化している

ChatGPTショッピングは、米国を起点に広がってきました。2025年9月以降、OpenAIは決済機能や商品連携を相次いで導入しています。

注目すべきは、2026年3月の方針転換です。OpenAIはコマース戦略における重要な方針転換を発表しました。ChatGPT内で購入から決済までを完結させる構想よりも、「商品発見の支援」と「EC事業者の自社サイトでの購入完了」を優先する方向へ舵を切ったのです。

これはEC事業者にとって前向きな変化です。ChatGPT起点の購入に手数料がかからず、顧客データも自社に残ります。同時に、AIが商品を提案する時代において、「AIに発見され、推奨されるための最適化（LLMO）」の重要性が高まっています。

日本では「買えなくても、比較と推奨は起きている」

日本では、ChatGPT上での購入機能はまだ提供されていませんが、商品の比較や推奨はすでに起きています。

日本のユーザーも、ChatGPTに購入相談をし、AIが候補を絞り込んでいます。AIの回答を入口に、ECサイトへ流入する動きも観測されています。

つまり「買える機能がまだだから関係ない」とは言えません。推奨される情報の土台づくりは、今から進める意味があります。

なぜEC事業者が今、仕組みを知るべきか

購買行動が「相談」から始まる形に変わる

消費者の購買行動は変化しています。従来は、商品を認知し、興味を持ち、自ら検索して比較検討したうえで購入し、その体験を共有するという流れが一般的でした。

一方でこれからは、AIへの相談を起点に、AIが提案する候補を比較・検討しながら購入に至る行動が広がっていくと考えられます。

この変化で重要なのは、これまで検索結果や複数のサイトを見比べながら行っていた比較検討のプロセスが、AIとの対話の中に取り込まれる点です。消費者が自ら複数のサイトを回遊する機会は減り、AIが提示する候補の中で意思決定を行う場面が増えていくでしょう。

AIの推薦候補に入らなければ選ばれない

ChatGPTは、ユーザーの条件に応じて候補となる商品を絞り込んで提案します。そのため、AIが提示する候補に入らなければ、消費者の比較検討の対象になりにくくなります。

さらに、消費者が「○○の評判は？」と追加で質問した際に、誤った情報やネガティブな情報が目立つと、最終的な候補から外れてしまう可能性があります。

だからこそ、AIが商品やブランドを正しく理解し、適切に推奨できる状態を整えることが重要になります。

EC事業者がすべき対応

ここからは、具体的な対応を3つの項目に分けて解説します。

① プロダクトフィードを整える

最初に取り組むべきなのは、プロダクトフィードの整備です。ChatGPTショッピングでは、Web上の情報に加えて、商品を販売する企業が提供する商品フィードが活用されるためです。

OpenAIのプロダクトフィードは、構造化された商品データを直接連携する仕組みです。価格や在庫状況を最新の状態に保ちやすく、商品タイトルや説明文、各種属性の整備状況が、AIによる商品理解や提案に影響します。

ブランド名、カテゴリ、サイズ、カラーなどの属性は、漏れなく正確に登録しましょう。あわせて、送料や返品ポリシーの情報も整備し、AIやユーザーが商品を正しく理解できる状態を整えることが重要です。なお、ShopifyやEtsyを使っている場合は、カタログが自動で連携されるため、追加作業はほぼ不要です。

Shopifyでの具体策は下記の記事で解説しています。

② AIが理解でき、推薦しやすい商品ページにする

次に取り組むべきなのは、AIが商品情報を正しく取得し、推薦に活用しやすい商品ページを作ることです。重要なポイントは2つあります。

1つ目は、AIが商品情報を読み取りやすくすることです。価格や在庫情報は、AIが取得できる形で掲載します。また、商品情報を表す構造化データも実装しておきましょう。

2つ目は、商品の特徴を「選ばれる理由」として説明することです。単なるスペックの列挙ではなく、「誰に」「どのような場面で」「なぜ向いているのか」まで伝えます。

たとえば、「容量500ml、静音設計」だけでは十分ではありません。これを「一人暮らしの寝室にちょうどよい容量で、就寝中も気になりにくい静音設計。給水の手間が少なく、初めて加湿器を購入する人にもおすすめ」と表現します。

AIはこうした説明を理解し、そのまま推薦理由として活用できます。

③ 外部の比較記事・レビューで信頼を高める

商品ページの外側にある情報も重要です。ChatGPTをはじめとする生成AIは、Web上のさまざまな情報をもとに商品やブランドを理解するため、第三者サイトでどのように紹介されているかが推奨に影響します。

特に、比較記事やレビュー記事は、商品を評価・比較する際の参考情報として活用されることがあります。そのため、比較サイトやランキングメディアへの掲載は、商品やブランドの認知を広げる有効な手段です。

掲載時には、単に商品名やスペックを紹介してもらうだけでなく、「誰に向いているのか」「どのような場面で役立つのか」「なぜ選ばれるのか」まで含めて伝えてもらうことが重要です。

こうした外部サイトでの評価や言及を増やしていくことは、LLMO（Large Language Model Optimization）の重要な取り組みの一つです。LLMOとは、AIに推奨・引用されやすくするための最適化を指します。

詳しくは下記記事で解説しています。

LANY支援実績から見る｜課題別LLMO施策パターン集

「候補に挙がらない」という課題に対しては、LANYが実際の支援現場で成果を確認してきた施策があります。まずは、自社の状況に近いものから取り入れることをおすすめします。

費用や価格の相談で挙がらない場合は、商品ページに料金やFAQで具体的な金額を明示します。
ギフトなど特定の用途で挙がらない場合は、「その用途でも選ばれている」という文言を、自社サイトと外部メディアの両方に加えます。
悩み軸の相談で挙がらない場合は、課題から解決の文脈で事例やFAQを整えます。
競合より推奨されにくい場合は、比較サイトの掲載文に定量データ（販売数や継続率）を加えます。

AI経由の流入と推奨状況を継続的に確認する

GA4では、chatgpt.comなどの生成AIサービスからの流入を分離して計測できます。あわせて、購入完了画面に「何をきっかけに商品を知りましたか」といったアンケートを設置すると、生成AI経由の購入実態を把握しやすくなります。

また、ChatGPTに対して定期的に商品カテゴリや利用シーンについて質問し、自社商品やブランドがどのように紹介されるかを観測します。こうした定点観測を続けることで、ChatGPTからの見られ方や推奨状況の変化を追跡できます。

エージェンティックコマース全体の効果測定の考え方は、下記の記事で解説しています。

よくある質問

Q. ChatGPTショッピングは日本でも使えますか？

商品の比較や推奨は、日本のユーザーも利用しています。一方で、2026年6月時点では、日本ではChatGPT内で購入から決済までを完結する機能は提供されていません。そのため、商品を見つけた後は、公式ECサイトや販売サイトへ移動して購入する流れになります。

Q. ChatGPTに自社商品を載せるには、まず何をすべきですか？

まずはプロダクトフィードを整備しましょう。ChatGPTショッピングでは、Web上の情報に加えて、商品を販売する企業が提供する商品フィードも活用されるためです。

ShopifyやEtsyを利用している場合は、商品カタログが自動的に連携されるため、基本的には追加の設定はほとんど必要ありません。ただし、商品タイトルや説明文、属性情報などの品質は、自社で継続的に改善していくことが重要です。

Q. フィードを送れば、ChatGPTで推奨されますか？

フィードは「棚に並ぶ」ための条件です。推奨されるには、Web上の情報で「誰に・なぜ選ばれるか」という理由を持つ必要があります。商品ページや比較記事で選定理由が語られている状態をつくることが、推奨につながります。

Q. ChatGPT経由の売上は計測できますか？

一部は計測できます。GA4でchatgpt.comからの流入を分離し、CVRや売上を把握できます。ただし、AIの回答を見た後に、後日サイトへ直接訪問して購入するケースなど、計測が難しい経路も存在します。そのため、購入完了画面でのアンケートなどを併用しながら、生成AIが購買に与えた影響を総合的に把握することが重要です。