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買い物相談がAIへ移行、X投稿が前年比6.4倍に急増——2026年AI消費トレンド調査【アライドアーキテクツ】
・X上での買い物相談投稿が前年比6.4倍（447件→2,869件）に急増し、生成AIが購買意思決定の新たな相談相手として定着しつつある
・成長分野1位は「複数の選択肢からの絞り込み」、投稿ボリューム最多は「高額商品の決断」で、PCや車・マンションなど高額商品でAI活用が最も進んでいる
・衝動買い抑制・健康商品選び・ファッションコーディネートなど日常的な購買判断へもAI活用が拡大し、前年比10倍超の急増分野が複数登場している
EC売上85％の企業が増加見込み｜課題は決済時のユーザー体験とセキュリティ
・EC売上が増加すると見込む企業は85％に達し、市場成長への期待が高まっている一方、約8割の事業者が購入プロセス途中での離脱を認識している。
・消費者の56％が決済時のカード情報入力や認証に不安を感じており、31％が不便さを感じた経験があると回答した。
・セキュリティとユーザー体験の両立が課題となる中、入力負担を軽減する「クリック決済（Click to Pay）」への関心が高まっている。
EC利用率63.4％ 購買の決め手は「価格」と「レビュー」――スポルアップ調査
・直近3ヶ月のEC利用率は63.4％に達し、ECは生活インフラとして定着している
・AmazonとAmazon・楽天の合計利用率は76％超と2強による寡占構造が鮮明になった
・購入時の最重要視点は「価格」（55％）で、82.0％が購入前にレビューを確認している
EC購買の楽しさは「探す体験」にあり！73%が楽しいと回答【システムリサーチ】
・73%がオンライン購買を「楽しい」と感じており、その理由の上位は「探す・比べる・見つける」といった探索行動に集中
・「欲しいものを早く買いたい」と「選ぶ・探す時間を楽しみたい」がほぼ同率で支持され、二つの価値観が共存
・66.9%が「探す・比較する時間」を楽しみと捉えており、EC体験における探索プロセスの価値が裏付けられた
Z世代のECブランドランキング、ZOZOTOWN首位・Qoo10が急浮上
・ZOZOTOWNがZ世代のECブランドイメージランキングで1位（35%）を獲得し、パーソナライズ検索インフラとして評価された
・Qoo10は「メガ割」によるSNS連動型のイベント消費体験が支持され2位（25%）にランクイン
・Z世代のEC選択基準は「自分への最適化」と「エンタメとしての消費体験」に二極化
生活困窮83％が求める対策、現金支給・光熱費減・消費税減税に集中
・1年前と比べ物価が「より高い」と感じる人が89.9%、生活困窮を感じる人は83.0%に達した
・政府に求める対策は現金支給52.7%、電気ガス代軽減51.3%、消費税減税47.7%が上位
・食料品の消費税2年間ゼロ案には賛成50.9%、反対27.2%。物価上昇は5年以上続くとの見方が47.0%
3月の新生活・花見需要でアクティブウェアが前月比最大480％増【Shopify調査】
・アクティブウェアが前月比最大480％増など、新生活シーズンに伴う衣料品需要が急拡大
・花見シーズンを背景にパーティー用品が前月比最大446％増、屋外レジャー関連も大幅伸長
・計測工具や建材など住環境整備カテゴリーも堅調で、実用性重視の消費行動が確認された
ChatGPTで商品購入が可能に―Shopifyがエージェンティックコマース機能を拡張
・ShopifyがAIチャット環境で商品販売できる「エージェンティックコマース」機能を拡張し、ChatGPTなど主要AIチャネルに対応
・数百万の事業者が追加設定なしでChatGPT、Microsoft Copilot、Google AI Modeなどに商品を展開可能に
・Shopify未利用企業も「Agentic Plan」でShopify Catalogに商品登録すればAIチャネルで販売できる仕組みを提供
プッシュ通知と位置情報の許容度からわかるプライバシー意識の実態【メグリ調査】
・ショッピングアプリ利用者の81%が興味に合った情報なら好意的だが、63.1%が1日複数回の通知に抵抗感
・プッシュ通知を後からOFFにした経験者は77.2%で、理由は「頻度が多すぎ」と「無関係な情報ばかり」が上位
・約6割が位置情報の許可に消極的で、69.7%が「常に追跡されている感覚」を実感
6割がレシートを二度見する物価高時代に、EC事業者が知っておくべき顧客心理の変化
・紙のレシートは9割以上が受け取り、約8割がクーポン・割引を利用。物価高で4割が細かく見るように変化
・物価上昇により6割以上が支払額の再確認を経験。レシートを「細かく見るようになった」人が約4割に
・電子レシート利用は約3割。紙のレシートは約半数が「今後もあった方がよい」と回答し、会計ミス確認などで信頼性を評価
