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株式会社大広（本社：東京都港区、代表取締役社長：泉恭雄、以下「大広」）内の若者研究所「D’Z lab.」と、株式会社大広WEDO（本社：東京都港区、代表取締役社長：大地伸和、以下「大広WEDO」）は、生活者のAI購買行動に関する実態調査の第2弾として、Z世代（20代）に特化した最新分析結果を発表いたします。
本調査は、全国5,025人を対象とした定量調査の追加分析に加え、D’Z lab.のメンバーで、神奈川大学経営学部中見ゼミ生たち19名を対象とした「生プロンプト（AIへの実際の指示文）」のヒアリング（定性調査）を実施したものです。Z世代が買い物の際、どのような目的や心理でAIを活用しているのか、その実態と具体的なプロンプト事例を可視化しました。
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分析の結果、Z世代のAI活用率は56.5%と他世代平均39.0%の約1.45倍に達し、AI提案受容率も他世代平均7.6%の2.1倍（16.3%）にのぼるなど、Z世代がAIの提案を購買検討に取り入れる度合いが高いことが確認されました。さらに、Z世代がAIを選ぶ理由は「店員に聞くほど知識がなくても気軽に相談できる」「友だちには言えない本音や理想を言える」「画像でイメージを見せてくれる」など、”人ではないからこそ”の価値にあることが、19名の自由回答から明らかになりました。
D’Z lab.と大広WEDOは、本調査の結果をもとに、Z世代の”AI Assisted Shopping”に対応した企業向けAIO（AI Optimization）対策の提供・強化を進めてまいります。

※AI Assisted Shoppingとは：生活者が商品・サービスを購入する際に、AIを使って情報収集、比較、条件整理、不安解消、相談などを行いながら意思決定する購買行動を指します（2026年7月大広・大広WEDO発表）。
※AI活用率・AI提案受容率とは：AI活用率は「各世代の購入経験者のうち、購入までの間にAIを活用したと回答した割合」、AI提案受容率は「AIが提案した候補を、購入検討の対象に入れたと回答した割合」を指します。
※AIOとは：AIがブランドや商品の意味を正しく理解し、生活者の問いに対して適切に参照・要約・回答できる状態をつくる取り組みの総称です。


■背景
2026年7月に発表した5,025人調査で、生活者の買い物にはAIが構造的に介在しており、その使い方は20の商品カテゴリを横断して「AI Assisted Shopping 5類型」として整理できることを明らかにしました。
今回はその続報として、AIネイティブ世代（生成AIの普及期に若年期を過ごした世代）と位置づけられるZ世代（20代）に焦点を絞り、定量（有効回収4,034人からZ世代1,532件・他世代9,089件のカテゴリ別回答を抽出して比較）と定性（神奈川大学の学生19名の自由回答）の両側面から、Z世代の実像を可視化しました。
なお、本調査では20代を「Z世代」、30〜60代を「他世代」と定義しています。
若年層のAI活用が他世代を大きく上回ることは各種調査で指摘されていますが、”どのように””なぜ”AIを使っているのかは、具体的なプロンプトレベルで着目した調査は多くありませんでした。
本調査は、その”生の使い方”に踏み込んだものとなります。

■調査概要
【定量調査】
全国20-60代の生活者5,025人を対象に、20商品カテゴリの購買時AI活用実態をインターネット調査で実施しました。
有効回収・データクリーニング後の4,034人を分析対象とし、回答者が購入経験のある複数の商品カテゴリについて回答したため、分析に用いたカテゴリ別回答は合計10,621件（Z世代1,532件／他世代9,089件）となっています（2026年5月実施）。
【定性調査】
神奈川大学経営学部中見ゼミ生たち19名を対象に、直近1年で買い物にAIを使った経験について自由回答形式で収集（2026年7月実施）。5問構成（買い物場面／利用場面／実プロンプト／なぜAIか／AIと人の違い）。
※定性調査はn数が限られるため代表性は主張せず、Z世代の具体的な活用シーンを描写する定性素材として活用しています。

■調査結果ポイント１.：Z世代のAI活用率は他世代の約1.45倍
Z世代（20代）のAI活用率は56.5%と、他世代平均39.0%の約1.45倍に達しました。
さらに、AI提案受容率も他世代平均7.6%に対しZ世代は16.3%（2.1倍）と、Z世代はAIの提案を購買検討に取り入れる度合いが高いことが確認されました。
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■調査結果ポイント２.：Z世代は”購入後”にもAIを使う
購買プロセスのどの目的でAIが使われているかを分析したところ、Z世代は他世代と比べて「購入後の感想・不満の伝達」「購入後の活用法・追加オプション提案」「購入後の使用方法・疑問点」「購入後の不具合対処・返品」の4項目で、購入後の活用場面でもAIをよく利用していることが分かりました（内訳：感想・不満の伝達8.5%〈他世代2.4%、×3.54〉、活用法・追加オプション提案7.6%〈他世代2.7%、×2.84〉、使用方法・疑問点7.4%〈他世代3.0%、×2.45〉、不具合対処・返品4.0%〈他世代2.3%、×1.78〉、4項目平均リフト2.65倍）。Z世代にとってAIは、購入前の比較検討だけでなく、購入後の”使いこなせていない自分”の相談窓口としても機能しています。

■調査結果ポイント３.：5類型すべてでZ世代が最多、特に高関与カテゴリで顕著
2026年7月に発表した「AI Assisted Shopping 5類型」（１.ライトチェック購買型／２.ディープリサーチ購買型／３.リスクヘッジ購買型／４.コンテキスト探索購買型／５.ロングユース伴走購買型）のすべてでZ世代のAI活用率が最多となりました。特に、比較検討負荷が大きい２.ディープリサーチ購買型（PC・家電・投資・健康食品）と、契約・継続関与が続く５.ロングユース伴走購買型（通信・動画音楽配信）でZ世代と他世代の差が大きく現れています。個別カテゴリでは、「大人の一歩」領域である保険（他世代比1.84倍）、投資・証券サービス（1.45倍）、生活・キッチン家電（1.43倍）、および健康食品・サプリメント（1.50倍）で特にZ世代のAI活用率の世代差が大きいことも確認されました。

■Z世代の”生プロンプト”から見えたAI活用の実像（3例）
神奈川大学の学生19名の自由回答から、Z世代の”AIに何を聞いているか”の生の姿が浮かび上がりました。以下、代表的な3例を紹介します。

【例1】コスメ・メイク相談（20代女性・４.コンテキスト探索購買型）
プロンプト：「私が私の1番魅力的に見えるメイクを教えて。カラコンから下地、リップなど細かいところまで合いそうな色と、実際にその色を使っている商品を教えて」
AIを選んだ理由：「SNSだと自分に合うメイクやコスメがなかなかわからないから」
人との違い：「自分の納得がいくように”画像まで生成”してくれる」
→SNSの”他人の似合いパターン”を見るのではなく、自分専用の似合いをAIに画像で作らせる行動が、Z世代のコスメ購買に定着しつつある。

【例2】ジム入会検討（20代・５.ロングユース伴走購買型）
プロンプト：「近くのジムを全部出して。費用・距離・条件を比較して。もし加入したらどっちが行かなくなるかリスクも教えて」
AIを選んだ理由：「自分とAIだから本音やわがままを何でも言える」
人との違い：「実際に使った・選んだ際の感じ方や満足度はAIにはわからない」
→友だちや家族には言いにくい”三日坊主する自分を先回りで予測させる”相談の仕方。AIは料金比較の代替にとどまらず、”自分の弱さを計算役として引き受ける”存在として使われている。

【例3】レンタカー×日帰りドライブ（20代・複数類型を横断）
プロンプト：「横浜→東海村→大洗→霞ヶ浦→つくば→横浜の日帰りルート組んで。あとレンタカーとカーシェアで料金・楽しさ・長距離との相性・コスパを比較して。大学生だから予算は少ない」
AIを選んだ理由：「総合的な情報をまとめてくれ、複数サイトを横断しなくていい。自然言語でうまく汲み取ってくれる」
人との違い：「体験に基づく感情的な意見か、ただ情報を集めているかの違い」

旅行（コンテキスト探索）×レンタカー選び（ディープリサーチ）×契約サービス比較（ロングユース伴→走）を1対話でまとめて処理する。Z世代の相談は、企業側のカテゴリ設計を横断して進む。
※本リリースに掲載した3例に加え、服のコーディネート相談、PC買い替え、ミラーレスカメラ選びなど、多様な”生プロンプト”事例を含む詳細調査レポートを別途ご用意しています。ご希望の企業様は末尾のお問い合わせ先までご連絡ください。

■生の声から見えたZ世代のAI活用 3つの発見
発見１.｜「見せてくれる」AIへの依存（４.コンテキスト探索購買型）
今回のヒアリングでは、Z世代にとってAIは、比較や確認を超えて意思決定そのものを可視化してくれる存在として機能していることがうかがえた。「言葉で説明されるより見たい」世代にとって、生成AIの画像出力は”想像力の外注先”であり、購買判断そのものに組み込まれている（試着室・メイクスタジオ化）。

発見２.｜「本音・弱さ」を預けられるAI（２.ディープリサーチ購買型／５.ロングユース伴走購買型）
今回の回答からは、「気を遣わずに何度でも」「思ったことをズバズバ言える」「本音やわがままを何でも言える」──友人・店員・親には言いにくい格好悪い自分・わがままな理想値をAIに預ける。購入後系目的でAI活用リフトが高いのも、”使いこなせていない自分”を人に見せたくないZ世代の心理を示唆する回答が見られた。

発見３.｜「複合意思決定を1対話で」回すAI（5類型を横断）
今回の回答からは、Z世代は”検索を横断する”のではなく、”AIに横断させる”世代。「ルート×車種×予算×楽しさ」「買う服＋手持ちの服＋アクセ＋身長・靴」など、通常なら別々の検索・相談で処理する変数を1対話で並列に投げる。5類型は依然として有効だが、Z世代のAI対話は類型を跨ぐ形で進む例が見られた。

■大広・大広WEDOのAIO対策ソリューション
大広・大広WEDOは、2026年7月に発表したAIO（AI Optimization）対策ソリューションを、Z世代を含む若年層の”AI Assisted Shopping”に対応する形で提供しています。従来のSEO対策では検索エンジンに情報を見つけてもらうことが主な目的でしたが、AI時代には、AIがブランドや商品の意味を正しく理解し、生活者の問いに対して適切に参照・要約・回答できる状態をつくることが重要になります。
●本ソリューションの3つのステップ
◆ステップ1｜表層分析（AI認知診断）
AI検索やAI Overviews、ChatGPT、Gemini等におけるブランドの言及状況・引用状況を分析し、「AIに今どのように認知されているか」を可視化します。

◆ステップ2｜深層分析（AI理解率診断・オントロジー分析）
ブランドが「正しくAIに理解されているか」を診断。ブランドサイトや商品情報のオントロジー※１（意味構造）を分析し、未認識の情報要素や接続の弱い概念を特定します。

◆ステップ3｜ナレッジグラフ※2構築・施策実施
診断結果にもとづき、自社サイトのテキスト充実、構造化データ整備、内部リンク設計、外部メディアへの情報発信・PRを実施。さらに、意味構造をナレッジグラフとして整備し、GEO※３・LLMO※４対策やAIエージェント／対話AIへの実装につなげます。

※1 オントロジーとは：情報の意味と関係性を整理・構造化した「情報の地図」です。ブランドや商品に関する情報を、概念・属性・関係性単位で整理することで、人間とAIの双方が共通理解しやすいデータ基盤をつくります。
※2 ナレッジグラフとは：情報を点（ノード）と関係性（エッジ）で表現し、概念同士のつながりを機械が理解しやすい形で整理した知識基盤です。
※3 GEOとは：Generative Engine Optimizationの略称で、生成AIやAI検索において、自社の情報が適切に参照・要約・提示される状態を目指す取り組みを指します。
※4 LLMOとは：Large Language Model Optimizationの略称で、大規模言語モデルがブランドや商品情報を正しく理解・回答できるよう、情報構造やコンテンツを最適化する取り組みを指します。


■今後の展望
D’Z lab.と大広WEDOは、本調査を通じて明らかになったZ世代のAI活用の特徴を基に、世代別・カテゴリ別のAI Assisted Shopping実態を継続的に可視化し、企業のAIO戦略設計を支援してまいります。
AIO対策の導入・ご相談に関心のある企業様は、ぜひ大広・大広WEDOまでお問い合わせください。

■大広・大広WEDOによるAI技術活用の取り組み
大広グループでは、「Brand Dialogue AI」「DDDAI」など、AI×マーケティングの実用化に向けた独自ソリューションを展開しています。大広WEDOは、Webサイト設計・UXとAI技術を組み合わせたAIO対策の専門チームとして、グループ一体でのソリューション提供を推進しています。大広の社内プロジェクト「D’Z lab.（大広若者研究所）」は、Z世代の価値観・個性を研究し、Z世代を対象とした調査分析・共創型イベント・マーケティング支援を推進しています。

【会社概要】
●株式会社 大広
所在地　東京都港区芝 2-14-5
代表者　代表取締役社長　泉恭雄
設立　1945年5月1日
事業内容　コミュニケーション領域の戦略立案から実行までをワンストップで提供する、
　　　　　総合広告会社。
URL　https://www.daiko.co.jp/

●株式会社 大広WEDO
所在地　東京都港区芝 2-14-5
代表者　代表取締役社長　大地伸和
設立　2019年10月1日
事業内容　広告・プロモーション領域におけるコミュニケーション施策を企画・提案・実装する、
　　　　　制作会社。
URL　https://www.daiko-wedo.co.jp/

●大広若者研究所「D’Z lab.」
大広若者研究所「D’Z lab.」は、多様性・個性というキーワードを通じて語られることの多いZ世代について、エリア別という視点を軸としてZ世代の価値観個性を研究してくことを目的に立ちあげた研究プロジェクト。目まぐるしく変わるZ世代のトレンドを日々インプットしながら、Z世代を対象とした調査分析、Z世代との共創型イベントの実施、Z世代向けマーケティング支援等の活動を行っています。