OpenAI、ブラックフライデーに向けてChatGPTの「AIショッピングアシスタント」を大幅アップグレード

1. なぜ今「AIショッピングアシスタント」なのか

ブラックフライデーやサイバーマンデーは、アメリカだけでなく日本のECサイトや家電量販店でも大きなセールイベントとして定着しつつあります。

しかし、年々セール情報は複雑化し、「どれが本当にお得なのか」「自分の用途に合っているのか」を見極めるのはどんどん難しくなっています。

・似たようなスペックの家電が大量に並んでいて違いが分からない
・ネットのレビューは玉石混交で、どれを信じていいのか迷う
・忙しくて1台1台スペック比較をしている時間がない

こうした「情報の多さ」によるストレスを減らし、「選ぶ」部分をAIに任せようという流れが、世界的に一気に加速しています。2025年ホリデーシーズンを前に、OpenAIはChatGPTのショッピング機能を強化し、このニーズに応える形です。Vogue+1

2. 今回のアップグレードの概要

2-1. 「Shopping research」とは？

IBTimes/TechTimesの記事によると、OpenAIが今回導入したのは、既存のショッピングアシスタントに「Shopping research」という追加機能を組み合わせたアップグレード版です。International Business Times Australia

ポイントは次の通りです。

• 単なる「商品候補の羅列」ではなく、

  • 条件整理

  • 候補の比較

  • 長所・短所の整理
    をまとめた“ショッピングガイド”を作ってくれる。OpenAI
    
    

• ユーザーが入力した条件だけでなく、

  • 追加で質問（予算・用途・好みのサイズ／デザインなど）

  • 過去の会話やメモリから好みを推定
    し、ニーズに合う商品をしぼり込む。International Business Times Australia+1
    
    

• 情報源は「高品質なサイト」「レビュー」「価格情報」など、信頼性の高いページを中心にクロールする設計。OpenAI

2-2. 対応プランと提供範囲

OpenAI公式ブログによると、Shopping researchは以下のように提供されます。OpenAI+1

• 対応プラン：

  • Free

  • Go

  • Plus

  • Pro
    
    

• 対応環境：

  • ChatGPTモバイルアプリ

  • Web版ChatGPT
    
    

• 利用制限：

  • ホリデーシーズン中は「ほぼ無制限」で利用可能

つまり、日本のユーザーもChatGPTにログインしていれば、特別な追加料金なしでこの機能の恩恵を受けられる設計になっています（PlusやProは、もともと別途サブスク料金が必要です）。

3. 何が変わった？従来のショッピング機能との違い

OpenAIは2025年春の時点で、すでに「買い物の相談ができる」ショッピングアシスタント機能を提供していました。facebook.com

今回のアップグレードで変わったポイントは、ざっくり言うと次の3つです。International Business Times Australia+1

3-1. “検索して出す”から“調べてまとめる”へ

旧機能：

• ユーザーが「◯◯のおすすめ教えて」と聞く

• それに合いそうな商品を複数提示する

新機能：

• まず、用途や予算、優先したいポイントなどを対話の中で整理

• ネット上の情報を深く調査

• 条件に合う候補を比較表や箇条書きで整理し、「あなたに合う順」に近い形で紹介

いわば、検索エンジンでユーザーがやっていた「10〜20タブを開いて比較する作業」を、AIがまとめて代行するイメージです。TechRadar+1

3-2. ChatGPTの「メモリ」と連携したパーソナル化

OpenAIは、ChatGPTの「メモリ」機能を利用して、ユーザーの好みや過去の会話内容を買い物にも活用すると説明しています。OpenAI+1

例えば：

• 以前「ゲーミングPCが好き」「静かな家電が好み」といった話をしていれば、
  → 新たにノートPCを探すときに、ゲーム性能や静音性を優先してくれる。

• 何度も「一人暮らし」「狭めのワンルーム」と話していれば、
  → コンパクトで省スペースな家電を候補に出してくれる。

日本のユーザーから見ると、「自分のこだわりを毎回一から説明しなくても、分かった上で商品を提案してくれる」という体験になります。

3-3. レビュー・品質情報を重視した調査

今回のShopping researchは、単にスペックや価格だけを見るのではなく、レビューや品質に関する情報にも目を向けるよう設計されています。International Business Times Australia+1

• レビューサイトや販売サイトの口コミなどを横断的に参照

• 信頼性の低い・スパム的なサイトを避けるよう訓練

• 出典のリンクを示して、ユーザーが自分でも確認できるようにする

「値段は安いけどすぐ壊れる商品」をつかみたくない――という消費者の感覚に、かなり寄せた設計だといえます。

4. どうやって使う？日本のユーザー向け実践イメージ

OpenAI公式ブログや各種メディアの報道をもとに、日本のユーザーが実際にどう使えるかをイメージしてみましょう。OpenAI+1

4-1. 起動の仕方

• ChatGPTでいつも通りチャット画面を開く

• 「ブラックフライデーで4万円以下の4Kテレビを探したい」といった“買い物相談”を入力

• ChatGPTの画面内に「Shopping researchを使う」といったカードやボタンが表示される

• そこから専用のショッピングインターフェースに入る

または、ChatGPTの「＋」メニューから「Shopping research」を選ぶこともできます。OpenAI

4-2. 会話の進み方（例）

例：

「一人暮らし用で、静か＆省エネな洗濯機がほしい。ブラックフライデーでお得に買えるモデルを教えて」

AI側からは、例えば次のような質問が返ってくるイメージです。

• 予算の上限はいくらか？

• 設置スペース（幅・奥行き・高さ）の制約はあるか？

• ドラム式と縦型のどちらを希望か？

• 乾燥機能は必須か？

ユーザーが答えると、それに合わせてAIがネット上の情報を検索し、候補を絞り込んでいきます。

• メーカー・型番

• 目安価格

• 特徴（静音性、省エネ性能、サイズなど）

• メリット・デメリット

• 参考リンク（販売ページ、レビュー記事など）

このような形で、まるで販売員と会話しながら商品を選ぶような体験が得られます。OpenAI+1

4-3. 「もっとこういうの」「これは違う」を伝えられる

Shopping researchでは、候補として出てきた商品に対して、

• 「こういうタイプをもっと見たい」（More like this）

• 「こういうのは違う」（Not interested）

といったフィードバックができ、その場で候補が再調整されます。OpenAI+1

日本のECサイトを眺めながら
「これと似た製品だけを探したい」「このメーカーは外したい」
といった細かい希望も、会話の中で反映していくイメージです。

5. どんなジャンルが得意？日本での活用シーン

OpenAIは、このShopping researchが特に得意とするジャンルとして、次のカテゴリを挙げています。International Business Times Australia+1

• 家電・エレクトロニクス

• 美容・コスメ

• ホーム＆ガーデン

• キッチン家電・調理器具

• スポーツ・アウトドア用品

日本の生活シーンに落とし込むと、たとえばこんな使い方が考えられます。

5-1. ブラックフライデーの大型家電選びに

• 「10万円以内で、4Kでゲーム向きのテレビが欲しい」

• 「在宅ワークと動画編集に使えるノートPCで、15万円前後のモデルを比較したい」

スペック表を読み込んで自分で比較表を作る代わりに、ChatGPTに条件を伝えて比較を任せることができます。

5-2. 美容家電・コスメの“沼”から抜ける

• 「敏感肌向けの美顔器で、口コミ評価が高いものを教えて」

• 「くせ毛向けのドライヤーで、海外対応もできるモデル」

日本語のレビューや、日本で入手可能な商品も含めて検索されるようになれば、「SNSで見かけたけどどれを選べば…」という悩みを減らせます。

5-3. ギフト選びに

OpenAI公式ブログでは、「4歳の姪へのプレゼント」「釣り好きなお父さんへのギフト」といった例が挙げられています。OpenAI

• 相手の年齢・趣味・予算を伝える

• ChatGPTが候補を出しつつ、「相手の性格」「渡すシーン」などを聞きながら提案を調整

日本でも「職場の上司」「推し活仲間」など、ちょっと選ぶのが難しい相手へのプレゼント相談に向いていそうです。

6. 裏側で動く技術：ショッピング特化のGPT-5 mini

OpenAIは、このShopping researchが「ショッピングタスクに特化して強化学習されたGPT-5 miniモデル」で動いていると説明しています。OpenAI

6-1. ショッピング用に最適化されたミニモデル

• ベースはGPT-5系の小型モデル

• ショッピング用のクエリに特化して追加の学習

• 難しい条件付きクエリ（予算・サイズ・用途など複数条件）で、
  「条件を満たす商品を正確に拾えるか」を評価指標にして訓練

これにより、

• 「◯万円以下」

• 「◯cm以下」

• 「防水必須」

といった複数の制約がある状況でも、条件を満たす精度を高めているとしています。

6-2. 高品質な情報源の選別

モデルの学習時・実行時ともに、

• スパム的なアフィリエイトサイト

• 情報が古い・誤情報が多いサイト

などを避けるように設計されており、信頼性の高い情報に基づいたレコメンドを目指しています。OpenAI+1

7. プライバシーと透明性：データはどう使われる？

オンラインショッピングにAIが深く関わるとき、気になるのが「自分のデータがどこまで企業に共有されるのか」という点です。

OpenAIは、Shopping researchについて次のようなポリシーを掲げています。OpenAI+1

• チャット内容は小売業者（ショップ）とは共有しない

• 結果はあくまで「オーガニック（自然検索）」ベース

  • 特定企業の広告を優先表示する仕組みではない

• 情報源は“高品質なオンライン小売サイト”で、出典リンクを明示

• 出てきた商品リンクをクリックすると、購入は各ショップのサイト側で行う

今後、OpenAIは「Instant Checkout」という仕組みで、ChatGPT内で直接購入できる仕組みも検討していると報じられていますが、現時点では“買い物の相談とリサーチ”に特化した位置づけです。Axios+1

8. 競合との比較：Google・EC各社はどう動いている？

AIを使ったショッピング支援は、OpenAIだけが取り組んでいるわけではありません。

• Googleは、Gemini 3にショッピング向け機能を統合し、画像検索や音声入力を組み合わせた“マルチモーダルな買い物体験”を推進しています。Vogue

• 小売企業側でも、アメリカのTargetがChatGPTと直接連携し、チャットの中から商品検索〜カート投入〜購入まで完結できる取り組みを始めています。TechRadar

こうした動きから分かるのは、

• 「検索エンジンでキーワードを打つ」

• 「ECサイトのカテゴリを自分で辿る」

といった従来型のショッピング体験から、

• 「AIにまず相談する」

• 「自分の要望を会話で伝える」

というスタイルへと、世界的にシフトし始めているということです。

OpenAIのShopping researchは、その中でも「リサーチ」に特化し、ユーザーの代わりに“情報をかき集めて整理する役”を担う立ち位置だといえます。

9. 日本のECでどう生かす？具体的な活用アイデア

日本向けの公式連携（例：特定ECとの直接カート連携）がいつどの形で提供されるかはまだ明らかではありませんが、現時点でも次のような活用が考えられます。

9-1. 各ECの価格比較の“下調べ”に

• 「この型番の最安値の相場感を知りたい」

• 「ブラックフライデーで値崩れしやすいカテゴリを教えて」

といった“事前リサーチ”は、Shopping researchに向いています。

最終的な購入は、

• Amazon.co.jp

• 楽天市場

• Yahoo!ショッピング

• 家電量販店オンラインショップ

などで行うとしても、「どの機種に狙いを絞るか」を決めるフェーズをAIに任せることで、比較にかかる時間を大きく短縮できます。

9-2. 「推し活」「趣味」のアイテム選びにも

ユーザーの過去の会話や好みを覚えてくれる特性は、

• オタ活・推し活グッズ

• ライブ遠征用のスーツケースやバッグ

• コスプレ向けのウィッグや道具

といった“趣味に特化した買い物”でも活かせます。

「この前一緒に話していた“推しカラー”が似合うグッズで、予算5,000円くらい」
といった相談も、今後のアップデート次第ではかなり具体的なレコメンドが期待できます。

9-3. 中小EC・店舗側にとってのチャンス

OpenAIは、ショッピングリサーチの結果に自社商品を出してほしい小売業者向けに、「許可リスト（allowlisting）」の仕組みを用意するとしています。OpenAI

これは、小規模なECサイトやD2Cブランドにとって、

• SEO対策だけでなく「AIに見つけてもらうための対策（AIO：AI Optimization）」
  を考える必要が出てくる、ということでもあります。

商品ページの説明文やQ&Aを充実させることが、AIにとっても理解しやすい情報になり、Shopping researchで取り上げられやすくなる可能性が高いでしょう。Vogue

10. 日本の消費者にとってのメリットと注意点

10-1. メリット

• 比較・検討の手間が大幅に減る

• 「自分に合っているか」を会話で確認しながら決められる

• ブラックフライデーのような短期セールでも、短時間で条件に合う商品を絞り込める

• 英語圏のレビューや海外記事も、AI経由で要約・翻訳してもらえる

特に日本語の情報が少ないガジェットや海外ブランド製品では、AIが英語情報を取り込んでくれることのメリットは大きいと考えられます。

10-2. 注意点

一方で、いくつか押さえておきたいポイントもあります。OpenAI+1

• 価格や在庫情報は、タイムラグにより正確でない場合がある
  → 購入前に必ずショップ側のページで再確認が必要

• AIのレコメンドはあくまで「候補」であり、「広告」ではないが、
  → それでも完璧ではなく、ユーザー側の判断が欠かせない

• 自分の好みや予算を明確に伝えないと、候補がブレる可能性がある

AIを「意思決定の補助ツール」としてうまく使いこなすことが、賢い活用法と言えるでしょう。

11. まとめ：2025年のブラックフライデーは“AIと一緒に買い物”が新常識に？

今回のアップグレードにより、ChatGPTは単なる会話AIから一歩進み、

• 条件整理

• 情報収集

• 比較・検討

という、買い物の“面倒な部分”を代行してくれる存在へと変わりつつあります。

ブラックフライデーや年末セールで、膨大な商品から自分に合った一品を探すのは、もはや「AIに相談する」のが当たり前になるかもしれません。

日本のユーザーにとっても、

• 家電の買い替え

• 在宅ワーク環境の整備

• 推し活・趣味グッズの購入

• 帰省や旅行のためのアイテム準備

など、あらゆるシーンでChatGPTのShopping researchを“買い物コンシェルジュ”として活用できる可能性があります。

今後、日本のECサイトや実店舗がどのようにこの流れに乗っていくのか――AIショッピングアシスタントは、単に「便利な新機能」というだけでなく、消費行動そのものを変えていくきっかけになりそうです。