生成AIの普及により、購買行動は根本から変わりつつあります。企業の購買意思決定の90%に生成AIが関与するという報道が示すように、商品・サービスを「売る側」も「買う側」も、AIを前提とした戦略設計が欠かせない時代になりました。

この変化に対応できていない企業は、顧客がAI検索で情報収集・比較・選定を完了させる中、推奨候補にすら入れず、見えないところで失注が積み上がります。

本記事では、生成AIが消費者・B2B購買行動に与える影響の実態と、企業が取るべき具体的な対応策を解説します。読み終えれば、AI時代の購買対応を自社で始めるための優先順位と施策の全体像が把握できます。

生成AIが購買行動に与える影響の現状

生成AIが購買行動に与える影響は、消費者・企業間取引の両面で急速に広がっています。現状を把握するうえで重要な3つの事実があります。

• 消費者の約半数がすでに生成AIを購買に活用している
• 企業間取引でも購買意思決定の90%に生成AIが関与する
• AI時代の新購買行動モデル「AICAS」が提唱されている

それぞれの実態を順に見ていきましょう。

生成AIを購買に活用する消費者が急増する

電通マクロミルインサイトの調査によると、生成AIを現在利用している消費者は48.3%に達しており、今や約半数が日常的に生成AIを使う時代になりました。

購買場面での活用も顕著です。日経クロストレンドが500人に実施した独自調査では、生成AIを利用する人の62.5%が商品・サービスの情報収集や選定に生成AIを活用していると回答しています。

注目すべきは活用タイミングです。生成AIを購買検討に使う消費者の約6割が「漠然としたニーズが生まれたタイミング」で生成AIに相談しており、キーワード検索よりも前の段階でAIとの対話が始まっています。
>参照：ネットショップ担当者フォーラム

消費者は「○○を買いたい」という明確な意図が固まる前から生成AIに相談し、商品候補を絞り込んでいます。企業にとってはニーズ形成段階からAIに認識されることが、購買機会の入口になりつつあります。

企業間取引でも購買意思決定に生成AIが浸透する

消費者だけでなく、B2B（企業間取引）の購買においても生成AI活用は急速に浸透しています。日本経済新聞は「企業の購買意思決定の90%に生成AIが関与している」と報じており、B2Bの購買プロセスはすでにAI前提で動いています。
>参照：日本経済新聞

LNY株式会社がB2B購買担当者110人を対象に実施した調査でも、具体的な変化が明らかになっています。新しいサービスや製品の評価時に「60〜80%の頻度で生成AIを活用している」と答えた担当者は34.5%にのぼりました。

さらに驚くべきデータがあります。回答者の46%が「以前は検討していなかった新しいサービスを生成AI経由で知り、採用した」と答えており、AIは単なる情報確認ツールではなく、意思決定の入口になっています。
>参照：LANY 生成AI時代におけるBtoB商材の購買行動調査

B2B企業が「AI検索に自社サービスを出す」ことは、もはや努力目標ではなく競争上の必須要件となっています。

AI時代の新購買行動モデル「AICAS」が台頭する

こうした変化を体系化したのが、日経クロストレンドが2026年4月に提唱した新購買行動モデル「AICAS（アイカス）」です。従来の「AISAS（アイサス）」や「AIDMA（アイドマ）」がAttention（注目）を起点としていたのに対し、AICASはAsk（相談・質問）を起点としている点が最大の特徴です。

AICASの5ステップは以下のとおりです。

ステップ	内容
Ask（相談）	漠然としたニーズを生成AIに質問・相談する
Interest（興味）	AIの提案から興味のある候補を絞り込む
Confirm/Check（確認）	AIの推奨内容を公式サイトやレビューで検証する
Action（購買）	確認を経て購買・契約に至る
Share（共有）	利用体験をSNSや口コミで共有する

重要なのはConfirm/Checkステップです。消費者・購買担当者はAIの推奨をそのまま受け入れず、必ず一次情報で確認します。AIに推奨されただけでなく、公式サイトや事例ページの品質が最終的な意思決定を左右します。
>参照：コマースピック｜AICAS発表

生成AIでB2B購買プロセスが変わった3つのポイント

生成AIの浸透によって、B2Bの購買プロセスには3つの構造的変化が起きています。この変化を理解しないまま従来の営業・マーケ手法を続けると、機会損失が拡大します。

• 情報収集の起点がAI検索へ移行する
• 購買担当者のセルフサービス化が加速する
• AI推奨サービスへの信頼度と採用率が高まる

それぞれの変化と、自社への影響を確認しましょう。

情報収集の起点がAI検索へ移行する

従来のB2B購買では「課題を認識 → Googleで検索 → 候補サービスの公式サイトを確認 → 資料請求」という流れが主流でした。しかし今、最初のステップが「ChatGPTやPerplexityに相談する」へと移行しています。

AI検索の特徴は、複数の選択肢を一度に比較・提示できる点です。購買担当者は「○○を解決できるSaaSを教えて」とAIに問いかけるだけで、複数ツールの特徴・価格・強みを数秒で把握できます。個別の公式サイトを巡回する手間がなくなりました。

この変化が意味するのは「Google検索結果の1位」だけでは不十分になったということです。AI検索に引用されなければ、購買担当者の情報収集段階で自社は候補に入らず、その後の接触機会も生まれません。

AI検索への最適化（AIO：AI Optimization）が、B2B企業の新たな集客インフラとして不可欠な要素になっています。

購買担当者のセルフサービス化が加速する

生成AIによって、購買担当者は営業担当者に接触しなくても必要な情報を入手できるようになりました。LNYの調査では、回答者の73.6%が生成AIの活用によって選定期間が短縮したと回答しています。

従来の営業プロセスでは「展示会・広告で接触 → 商談 → 提案書作成 → 意思決定」というステップで何度もコミュニケーションを重ねていました。今では購買担当者がAIで情報収集・比較・絞り込みを終えた段階で初めて営業に接触するケースが増え、その時点で意思決定の8割以上が完了していることも珍しくありません。

営業が接触できる機会が後ろ倒しになる分、接触時点で選ばれているかどうかが決定的な意味を持ちます。AIが推奨しない企業は「土俵に立てない」状況が生まれています。

セルフサービス化が進む中で企業が取るべき対応は、AIが参照したくなる充実したコンテンツを公開し、Confirm/Checkステップで信頼を勝ち取ることです。

AI推奨サービスへの信頼度と採用率が高まる

生成AIが推奨したサービスへの満足度は非常に高い水準を示しています。LNYの調査では、AI推奨サービスへの満足度は92.8%（「非常に満足」28.2%＋「やや満足」64.6%）に達しています。

この高い満足度には理由があります。AIは個別の要件（予算・規模・業種・課題）を踏まえたうえで候補を絞り込むため、的外れな提案が少ないからです。購買担当者はAIを単なる検索エンジンではなく、コンシェルジュとして活用しています。

また、購買担当者の46%が「以前は検討していなかったサービスをAI経由で採用した」という事実は、AI推奨が既存の認知バイアスを超えた意思決定を生み出していることを示しています。

AI推奨を受けたサービスは満足度が高く、採用率も高い。逆に言えば、AI検索に評価されていない企業はこの高い採用率の恩恵を受けられません。AI検索における自社の存在感を高めることが、長期的な受注増につながります。

生成AI時代に企業が取るべき3つの購買対応策

購買行動の変化を踏まえたうえで、企業が今すぐ着手すべき対応策は3つあります。

• AI検索に引用されるコンテンツをAIO対策で整備する
• 第三者評価・導入事例をAI参照形式で公開する
• AIに選ばれる営業・マーケ体制に移行する

各施策の具体的な内容を解説します。

AI検索に引用されるコンテンツをAIO対策で整備する

AIO（AI Optimization）とは、ChatGPTやPerplexityなどのAI検索エンジンに自社コンテンツを引用・推奨させるための最適化施策です。従来のSEOがGoogle検索順位を狙うのに対し、AIOはAIが回答を生成する際に自社情報を参照させることを目的とします。

AIO対策として有効な施策は以下のとおりです。

• FAQ形式のコンテンツを充実させる：「○○とは何か」「○○と△△の違いは何か」といった質問形式のコンテンツはAIが参照しやすい
• 数値・根拠を明示する：AIは具体的な数値や出典が明記されたコンテンツを信頼性の高い情報として優先的に引用する
• 構造化データを設定する：FAQPage・HowTo等の構造化データはAIクローラーが情報を解釈しやすくする
• E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高める：著者情報・監修者情報・企業の実績をページ上に明示する

AIOはSEOを否定するものではありません。AIは検索エンジンにインデックスされたWebコンテンツをもとに回答を生成するため、良質なSEOコンテンツがAIOの土台になります。SEO対策を疎かにしたままAIOだけを狙っても、期待する効果は得られません。

第三者評価・導入事例をAI参照形式で公開する

AICASのConfirm/Checkステップで購買担当者が確認する情報のうち、もっとも信頼性が高いのは「第三者の評価」と「具体的な導入事例」です。AIはこれらのコンテンツを推奨の根拠として引用します。

LNYの調査では、生成AIが「第三者評価の提供者として従来のレビューサイトと同等の信頼性を持つ」と感じる購買担当者が多いことが示されています。AIに信頼性を評価されるためには、以下の形式で情報を整備することが重要です。

• 導入事例は「課題→施策→数値成果」の形式で記載する：「導入後にコストが30%削減された」のような定量データが含まれている事例をAIは好んで引用する
• 外部レビューサイト（G2・Capterra・Google ビジネスプロフィール等）でのスコアを維持する：AIはクローリング可能な外部サイトの評価も参照している
• 比較記事・媒体掲載を増やす：「○○と△△の比較」記事に自社が登場することは、AI検索で「同カテゴリの有力候補」として言及される機会につながる

自社サイト内の事例ページを充実させると同時に、外部での言及・評価を積み上げていくことが、AI時代のブランド形成の柱になります。

AIに選ばれる営業・マーケ体制に移行する

購買担当者がAI経由で自社を選定し始める時代には、営業・マーケティングの役割定義を見直す必要があります。購買担当者がAI検索で自社を見つけ、Confirm/Checkを経て「この会社に問い合わせよう」と決断してから初めて接点が生まれる構造に変わっているからです。

トライツコンサルティングの分析によると、AI時代の営業に求められる変化は以下の方向です。
>参照：トライツコンサルティング｜購買AI化の波

• 人間関係中心の営業からデータ訴求の営業へ：AIは「投資対効果」「スペックと価格」などの定量的な比較を得意とする。営業でも数値化されたROIや事例データの提示が主役になる
• マーケターはコンテンツ生産者からAI参照設計者へ：AIに引用されるコンテンツの設計・更新を継続的に行う役割が重要になる
• ホームページ・サービスサイトのAIO最適化を優先投資に位置づける：BtoBサイトへの流入経路がAI検索経由に増えるため、サイトの構造・情報密度の見直しが急務になる

営業・マーケ体制の見直しは短期では完結しません。早期に着手した企業ほど、AI検索での引用実績が積み上がり、購買担当者からの信頼獲得で先行できます。

調達・購買部門での生成AI活用で業務を効率化する

「購買行動の変化への対応」に加え、自社の調達・購買部門でも生成AIを活用することで、業務効率化と意思決定の高度化が実現します。業務効率化できる領域は主に3つあります。

• 購買申請・見積依頼作成の自動化
• サプライヤー選定・価格リスク分析の高度化
• 請求書処理・月次レポート作成の効率化

各領域の具体的な活用方法を解説します。

購買申請・見積依頼作成を自動化する

従来の購買申請では、品目コード・数量・予算コード・原価センターなど多くの項目をシステムに手入力する必要があり、担当者の工数負担が大きい業務でした。生成AIを活用すると、自然文での入力から自動的に各フィールドを補完できます。

たとえば「開発用ノートPCを5台、来月末までに納品、予算はプロジェクトAから」と入力するだけで、AIが品目コードを自動紐付けし、数量・納期を反映し、関連する予算コードも自動補完します。

見積依頼（RFQ）の作成でも同様です。「部品Xを1,000個、納期2か月で調達したい」と入力すると、AIが過去の類似案件を参照してRFQドラフトを自動生成し、評価軸の提案まで行います。担当者は内容を確認・微調整するだけで済むため、1件あたりの処理時間を大幅に短縮できます。
>参照：intra-mart Procurement Cloud｜生成AIが変える調達・購買業務

申請工数の削減は担当者の時間を戦略的な調達業務へ振り向ける余地を生み出します。

サプライヤー選定・価格リスク分析を高度化する

サプライヤー選定は、納期・価格・品質・リスクなど多くの軸で比較判断が必要な業務です。生成AIを活用すると、過去の取引データ・市場価格・サプライヤーの財務情報などを統合的に分析し、選定の意思決定を支援できます。

具体的な活用シーンとして、以下のようなケースが挙げられます。

• 複数サプライヤーの見積回答を自動で比較表に整形し、コスト・納期・実績を一覧化する
• 原材料の市場価格動向をリアルタイムで分析し、契約タイミングの最適化を提案する
• サプライヤーの信用情報・配送リスクを過去データとともに評価し、代替候補を提示する

生成AIは「比較・整形・要約」の作業を自動化するため、担当者はその後の判断と交渉に集中できます。データに基づく意思決定が標準化されることで、属人的な調達リスクも低減します。

請求書処理・月次レポート作成を効率化する

請求書の照合・仕訳・承認フロー、月次の購買レポート作成といった定型業務も、生成AIとAI-OCRの組み合わせで自動化が進んでいます。

請求書処理では、紙やPDFの請求書をAI-OCRで読み取り、取引データと照合して差異を自動検出します。担当者は差異のある件数のみを確認すればよく、照合作業の大半を省略できます。

月次レポート作成では、購買実績データを生成AIに入力すると、前月比・予算対比・カテゴリ別分析を含むドラフトレポートを自動生成できます。パナソニック コネクトは社内AIアシスタント「ConnectAI」の導入により、1年間で全従業員の労働時間を18.6万時間削減しており、定型業務の自動化が組織全体の生産性向上に直結することが実証されています。

調達・購買部門の業務効率化は、単なるコスト削減ではなく、人材をより付加価値の高い戦略的調達へシフトさせる投資です。

生成AIと購買に関するよくある質問

生成AIと購買に関する質問は以下の3つです。

• 生成AIは購買行動をどう変えたのか
• AIOとSEOはどう違うのか
• 調達部門での生成AI活用はどこから始めるべきか

質問に対する回答を確認して、自社の生成AI購買対応策の参考にしてみてください。

生成AI購買時代への対応は早期着手が競争優位になる

生成AIは消費者・B2B双方の購買行動を根本から変えつつあります。企業の購買意思決定の90%に生成AIが関与し、購買担当者の46%がAI経由で以前は検討しなかったサービスを採用する時代において、AI検索に認識されない企業は土俵に立てません。

本記事で解説した対応策は「AIO対策によるコンテンツ整備」「第三者評価・事例の公開」「営業・マーケ体制の見直し」の3つです。どれも一朝一夕で完結しないため、着手が早いほど積み上がるAI引用実績が競争優位に直結します。

また、調達・購買部門での生成AI活用は、申請・RFQ・請求書処理・レポート作成といった定型業務の自動化を通じて、担当者が戦略的調達にリソースを集中できる環境を生み出します。

生成AIの活用を「まずツールを使ってみる段階」から「購買対応という経営課題に落とし込む段階」へ進化させることが、今のB2B企業に求められる次のステップです。自社の購買対応を本格的に設計していくうえで、生成AI活用の専門的なサポートを検討してみてください。