ChatGPT新機能「ショッピングリサーチ」とは？ “おすすめ商品ガイド”をAIにまるごと任せる時代が来た

1. ChatGPTが“買い物の相棒”になる時代

これまでオンラインショッピングといえば、

• 検索して

• 比較サイトを開いて

• レビューを読みまくって

• 候補を絞り込む

という“20タブ地獄”が当たり前でした。

そこに登場したのが、ChatGPTの「ショッピングリサーチ」。
ユーザーが「こんなものが欲しい」と自然文で伝えるだけで、AIがネット上の情報を集約し、あなただけの「おすすめ商品ガイド」を作ってくれるのが特徴です。OpenAI+1

ブラックフライデーや年末セールに合わせて公開されたこともあり、「セール情報を追うだけで疲れる」「結局どれがいいのか分からない」と感じていた人にとって、かなり心強い“買い物の相棒”になり得る機能です。Axios+1

2. ショッピングリサーチとは？基本機能と特徴

2-1. どんな機能？

OpenAI公式の説明をまとめると、「ショッピングリサーチ」は以下のような機能を持つショッピング特化モードです。OpenAI+1

• ユーザーの要望（用途・予算・好みなど）を会話でヒアリング

• インターネット上の信頼できるサイト・レビュー・比較記事を自動で調査

• 複数の商品候補をピックアップし、スペックや価格、メリット／デメリット、トレードオフを整理

• 「バイヤーズガイド」形式で、読みやすくまとめてくれる

従来の「普通のChatGPT回答」と違い、ショッピングに特化した専用モードとして動作し、買い物に必要な情報を深く掘り下げるのがポイントです。Impress Watch+1

2-2. 使えるプランと対応環境

公開時点では、以下のユーザーが利用可能とされています。OpenAI+1

• Free

• Go

• Plus

• Pro

いずれも「ログインしているユーザー」であれば使え、Web版・モバイルアプリ版（iOS/Android）で順次展開。
ホリデーシーズン中は「ほぼ無制限」に使えると案内されています。OpenAI+1

2-3. どんなカテゴリーに強い？

OpenAIや各種メディアの検証によると、特に以下のような「スペックや比較ポイントが多いカテゴリー」で威力を発揮します。OpenAI+1

• 家電・電子機器（テレビ、ノートPC、掃除機など）

• 美容家電・ビューティーアイテム

• キッチン家電・調理器具

• ホーム＆ガーデン（家具、インテリアなど）

• スポーツ＆アウトドア用品

単に「人気ランキング」を並べるだけでなく、
「静音性を重視するならA」「コスパならB」「デザイン重視ならC」というように、
条件ごとの推しポイントを整理してくれるのが特徴です。

3. 日本語ユーザー向け：ショッピングリサーチの始め方

3-1. 起動方法

ショッピングリサーチの起動方法は大きく2つあります。CNET Japan+1

1. ショッピング系の質問をそのまま投げる

   • 例：「10万円以下で、在宅ワーク向けの電動昇降デスクを探して」

   • 例：「一人暮らし用で静かなドラム式洗濯機が欲しい」
     → ChatGPT側から「ショッピングリサーチで調査しますか？」と提案される

2. チャット画面の「＋」メニューから選ぶ

   • 入力ボックス左側の「＋」ボタン → 「ショッピングリサーチ」を選択

どちらのパターンでも、後は普通に会話するだけでOKです。

3-2. 日本語でもそのまま使える？

はい、日本語でも利用可能です。
日本のメディアも、すでに日本語環境での利用レポートを公開しており、
「iPhone・iPadアプリおよびWeb版で、日本からも利用できる」と報じています。GetNavi web ゲットナビ+1

質問文は日本語で構いませんし、
「楽天市場や家電量販店サイトでよく売れているモデル」など、日本のショップの情報も組み込んだガイドが返ってきます（ただし後述の通り、Amazonだけは少し事情が特殊です）。CNET Japan+1

4. 実例で見る：ショッピングリサーチの会話フロー

ここからは、実際の利用シーンをイメージしやすいように、
典型的な4つのケースで「ショッピングリサーチ」の流れを解説します。

4-1. 例1：静かなコードレス掃除機を探したい

あなたの入力例

「小さなアパート向けで、できるだけ静かなコードレススティック掃除機を探して。予算は5万円くらい」

ショッピングリサーチ側の動き（イメージ）

1. まず、部屋の広さ・床の種類・重さの好み・バッテリー持ちなどを質問

2. 回答内容をもとに、ネット上のレビュー・比較記事・公式スペックを調査

3. 3〜6台程度の候補をリストアップ

4. それぞれについて

   • 想定ユーザー

   • 吸引力

   • 騒音レベルの傾向

   • 重さ・取り回し

   • バッテリー時間

   • おおよその価格帯

   • メリット／デメリット
     を表や箇条書きでまとめた「購入ガイド」を生成

ユーザー側ができること

• 「この2モデルだけに絞って比較して」「もっと安いモデルない？」と追加の依頼

• 「興味なし」「これに似た商品」といったボタンでフィードバックを返すことで、
  さらに好みにあった候補に絞り込みできます。ECzine+1

4-2. 例2：電動昇降デスクを予算内で探したい

Impress Watchの検証記事では、「予算10万円以下で買える電動昇降デスク6選」を、ショッピングリサーチを使って生成した例が紹介されています。Impress Watch

会話イメージ

• ユーザー：
  「10万円以下で、天板幅120cm前後、在宅ワーク向けの電動昇降デスクが欲しい」

• ショッピングリサーチ：

  • 「モニターは何台並べますか？」

  • 「騒音はどの程度気になりますか？」

  • 「配線のしやすさや引き出しの有無は重視しますか？」

こうした確認を経て、
「静音性重視」「コスパ重視」「デザイン重視」などテーマ別にデスクを並べ、
それぞれの高さ調整幅・耐荷重・昇降スピード・レビュー評価などを比較してくれます。

4-3. 例3：美容家電・キッチン家電

美容家電やキッチン家電は、
スペック・機能・価格帯が細かく分かれていて比較が大変なジャンルです。

例えば…

• ヘアドライヤー

• 美顔器

• エスプレッソマシン

• 電気圧力鍋

などを選ぶときに、

• 「髪へのダメージを最優先したい」

• 「一人暮らしで設置スペースが小さい」

• 「とにかく手入れが楽なものがいい」

といった要望を伝えることで、
一般的な「ランキング記事」よりも、自分の生活に合わせた候補を提案してくれます。Gadget Gate+1

4-4. 例4：プレゼント選び

公式ブログでも例として挙げられているのが「4歳の姪へのアート系プレゼント」といったギフト選びです。OpenAI+1

• 年齢・性別

• 趣味・好きなキャラクター

• 予算

• 危険な素材や避けたいジャンル

などを伝えると、

• 「長く遊べる知育玩具」

• 「散らかりにくいお絵描きセット」

• 「親も一緒に楽しめるキット」

といった切り口で、
候補の商品と、その子に向いている理由を説明してくれます。

5. どんな情報を見ている？レビュー・価格・在庫の扱い

5-1. 「高品質なレビューサイト」優先の設計

OpenAIは、ショッピングリサーチが「高品質なレビューサイトや信頼できる情報源を優先的に参照する」と説明しています。OpenAI+1

具体的には、

• 専門メディアのレビュー

• 比較サイト

• ECサイトのレビュー欄

• 公式サイトのスペック情報

などを組み合わせて、
単なる「最安値」ではなく「総合的な価値」を重視した提案を目指しています。Search Engine Journal+1

5-2. 価格や在庫情報の注意点

ただし、OpenAI自身が「価格や在庫状況などの細かな情報は誤る可能性がある」と明言しています。OpenAI+1

そのため、

• 最終的な価格

• ポイント還元

• 在庫・納期

などは、必ず実際のショップページで確認する必要があります。

「目安としての価格レンジ」「おすすめの理由」を知るツールと割り切り、
購入ボタンを押す前は、自分の目で最終確認するのが安全です。

5-3. Amazonだけ少し特殊な事情

2025年11月時点で、AmazonはOpenAIのクローラーをブロックしており、
ショッピングリサーチがAmazonの詳細ページやレビューを直接参照しづらい状況になっています。Tom's Guide+1

そのため、

• Amazonの商品については反映が遅れたり

• 詳細レビューが十分に拾えない

といった可能性があります。

日本のユーザー視点では、

• 楽天市場

• Yahoo!ショッピング

• 家電量販店のオンラインショップ

など、Amazon以外の情報をベースにしたガイドとして見るのが現実的です。

6. 「おすすめ商品ガイド」はどんな内容になる？

ショッピングリサーチが作る「バイヤーズガイド」は、
一般的に次のような構成になります。OpenAI+1

1. ニーズの整理

   • 「あなたの条件」を整理した要約

   • 例：「静音性重視、予算5万円、一人暮らしの1K」
     
     

2. トップ候補の一覧

   • 3〜10製品程度

   • それぞれに「おすすめ度」や一言コメント
     
     

3. 各商品の詳しい比較

   • 主なスペック（サイズ・重量・バッテリー・消費電力など）

   • 価格帯の目安

   • メリット／デメリット

   • 向いている人・向いていない人
     
     

4. トレードオフの解説

   • 「静音性と吸引力のバランス」

   • 「価格と耐久性のバランス」など
     
     

5. 選び方のアドバイス

   • 「今回の条件なら、この3機種から選ぶのがおすすめ」

   • 「少し予算を上げると、こういう選択肢もある」

単に“結論だけ”を教えるのではなく、
「なぜこの商品があなたに合うのか」を言葉で説明してくれる点が、
従来のレコメンドと大きく違うところです。The Verge+1

7. フィードバックで賢くなる：「興味なし」「これに似た商品」

ショッピングリサーチは、一度ガイドを出したら終わりではありません。

提示された商品カードに対して、

• 「Not interested（興味なし）」

• 「More like this（これに近いもの）」

といったボタンを押せるようになっており、
これが即座に提案内容に反映されます。WEEL+1

さらに、ChatGPTの「メモリー」機能をオンにしている場合、

• 過去に好みとして伝えた色・ブランド

• よく選ぶ価格帯

• 前回のショッピングリサーチの内容

なども踏まえて、徐々に“あなた好み”な提案に育っていきます。ECzine+1

8. 「自力で検索」と何が違う？従来の買い物との比較

8-1. 従来の買い物スタイル

これまでのオンラインショッピングは、

1. 検索エンジンでキーワード検索

2. 比較サイトやメーカーサイトを複数タブで開く

3. レビューを読みながら、自分でメモを取って整理

4. 最後に「まあこれでいいか」と妥協して決定

という、かなり“自力作業”の比重が大きいプロセスでした。

8-2. ショッピングリサーチを使った場合

ショッピングリサーチは、この流れのうち

• 「情報収集」

• 「候補整理」

• 「比較表づくり」

といった単純作業をほぼ丸ごと肩代わりしてくれます。Search Engine Journal+1

ユーザーは、

• 自分の希望条件を整理して伝える

• AIが出してきたプランを読み、納得いくか判断する

という“意思決定”に集中しやすくなります。

8-3. それでも人間の目は必要

ただし、

• 実物の質感

• 色味（特にインテリア）

• 長期的な耐久性

など、AIだけでは判断し切れないポイントも多く存在します。

ショッピングリサーチは「下調べを効率化するツール」であって、
最終判断を完全に委ねるべきものではありません。

9. 日本のオンラインショッピング事情との相性

9-1. 日本のEC環境での使いどころ

日本の消費者は、

• Amazon

• 楽天市場

• Yahoo!ショッピング

• 家電量販店オンライン

など複数のプラットフォームを使い分けているのが一般的です。

ショッピングリサーチは、これら複数ソースのレビューや情報をまとめてくれるため、
「どのサイトで買うか決める前の、候補整理」に向いたツールと言えます。CNET Japan+1

9-2. セール時期との相性

ブラックフライデーやサイバーマンデー、年末セールなどでは、
値引きやクーポンが複雑に絡み合い、
「本当にお得かどうか」が分かりにくくなりがちです。

ショッピングリサーチを使えば、

• 通常価格と比較した“割引率”

• 競合製品とのスペック差

• セール対象になっている型落ちモデルの位置づけ

など、判断材料を整理するのに役立ちます。Axios+1

10. 注意点と限界：AIに全部任せてはいけないポイント

10-1. 価格と在庫のタイムラグ

前述の通り、AIが参照する情報はリアルタイムに近いとはいえ、
価格や在庫については「更新タイミングのズレ」による誤りが避けられません。euronews+1

特にセール中は価格変動が激しいため、

• ショッピングリサーチ＝“最新価格保証”ではない

• あくまで「比較の目安」として使う

という前提を忘れないようにしましょう。

10-2. スポンサー表示やステマとの違い

現時点でOpenAIは、

• 小売企業とデータを共有していない

• 結果は「オーガニック」で、広告枠を設けていない

と説明しています。euronews+1つまり、一般的な「広告付きのランキングサイト」と比べると、
特定ショップに誘導する意図は少ない設計になっています。

とはいえ、

• データ元サイトの偏り

• 英語圏情報に強いモデル特性

などによるバイアスはゼロではないため、
最終的には自分の感覚も信じる必要があります。

10-3. プライバシーの観点

ショッピングリサーチは、
過去の会話やメモリー機能を活用してパーソナライズを行います。OpenAI+1

• どこまでメモリーを許可するか

• 個人情報に近い内容をどこまで共有するか

は、ユーザー自身がコントロールすることが大切です。

11. ショッピングリサーチを賢く使う7つのコツ

最後に、日本のユーザーが「ショッピングリサーチ」を上手に使いこなすためのコツをまとめます。

1. 条件はできるだけ具体的に書く

   • 「安いノートPC」より「10万円以下・軽くて持ち運び重視・動画編集はしない」など
     
     

2. “絶対条件”と“あったらうれしい条件”を分けて伝える

   • 「絶対に静か」「予算はできれば○万円以内」など優先度を明示
     
     

3. 用途・使用シーンを書く

   • 「ワンルームの壁が薄い」「夜間に使うことが多い」など、生活背景もヒントになります
     
     

4. 比較してほしい候補が決まっている場合は、リンクを貼る

   • 「この3台のうちどれがいい？」と聞くと、かなり具体的な比較が出てきます
     
     

5. 候補が出たら必ず「興味なし」「これに似た商品」でフィードバック

   • 面倒でも何度か繰り返すと、提案が一気に自分好みに寄ってきます
     
     

6. レビューの“質”を聞いてみる

   • 「この商品のレビューで特に多い不満点を教えて」など、レビューの中身を要約させる
     
     

7. 最後は必ずショップのページで最終確認

   • 価格・在庫・キャンペーンは、自分の目でチェックしてから購入ボタンを押す

12. これからの進化：Instant Checkoutや小売連携の行方

OpenAIは、将来的に「Instant Checkout」という仕組みを通じて、
ChatGPT上から直接購入できるようにする構想も示しています。ECzine+1

さらに、米小売大手Targetとの提携など、
チャット内で商品を選び、そのままカートに入れて決済まで完結できるような取り組みも進んでいます。OpenAI+1

一方で、Perplexityなど競合サービスも、
同様の「AIショッピングアシスタント」を発表しており、
今後は“AI同士のショッピング戦争”の様相も帯びてきました。The Verge+1

日本のユーザーとしては、

• どのサービスが日本のECサイトと相性がいいか

• 日本語でどこまで細かな相談ができるか

といった観点から、複数サービスを使い比べてみるのも面白いでしょう。

13. まとめ：検索から「会話しながら選ぶ」時代へ

「ショッピングリサーチ」は、
“自分で検索して比較する”という従来の買い物スタイルを、
“AIと会話しながら選ぶ”スタイルに置き換える機能です。

• 情報収集と比較の手間をAIに任せられる

• 自分のこだわりを会話で伝えるだけで、
  それに沿ったおすすめ商品ガイドが手に入る

• フィードバックを重ねるほど“自分専用のバイヤー”に近づいていく

という意味で、オンラインショッピングの常識を大きく変えるポテンシャルを持っています。

もちろん、最終判断は人間自身が下す必要がありますが、
「ショッピングリサーチ」を上手に使えば、

• 調べ物に使う時間を減らし

• “買ってよかった”と思える確率を高める

そんな新しい買い物体験を、日本からも今すぐ試すことができます。