チャットボットで買い物は定着するか？ウォルマートの実験が示す現実

「AIが買い物を自動化する」という未来は、思ったより遠いかもしれません。

昨年11月、ウォルマートはChatGPTの画面から一度も離れることなく商品を購入できる機能「Instant Checkout」を導入しました。約20万点の商品をチャット内で購入可能にし、ユーザーは配送先や支払い情報をOpenAIに提供するだけで注文が完了する仕組みです。AIが小売業を塗り替える——そんな期待を背負ったこの実験は、しかし、静かな失敗に終わりました。

数字が語る「期待外れ」

ウォルマートのデザイン・プロダクト担当エグゼクティブバイスプレジデント、ダニエル・ダンカー氏がWIREDに明かしたデータは率直です。ChatGPT内で直接購入できる商品のコンバージョン率（表示された商品を実際に購入する割合）は、ウォルマートのウェブサイトに誘導する方式と比べて3倍低いという結果でした。

原因として最も大きかったのは「1点ずつしか買えない」という設計上の問題です。「チェックアウトが商品ごとに自動的に行われると、5つの箱が届くのではないかと不安になる」とダンカー氏は説明します。ウォルマートのアプリでカートに入れていた他の商品が反映されず、買い物体験が「分断」されてしまう——これが消費者の離脱を招いた根本的な原因でした。

どんな商品が売れたのかも興味深い点です。ビタミンやプロテインサプリが上位を占め、GLP-1系の肥満治療薬を使い始めた人がChatGPTに栄養補給について質問し、そのままサプリを購入するケースが多かったといいます。自動車用品、美容、ホーム用品、工具などのカテゴリーが注文全体の半数以上を占めました。

「チャットボットの中のチャットボット」という新戦略

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OpenAIとウォルマートは失敗を認め、来週から新しいアプローチを開始します。ウォルマート独自のチャットボット「Sparky」がChatGPT内に組み込まれる形で稼働を始め、翌月にはGoogleのGeminiにも展開される予定です。

この「チャットボットの中のチャットボット」という構造が解決しようとしているのは、前述の分断問題です。ウォルマートのアプリやウェブサイトのカートとSparkyのカートが同期されるため、ある日アプリでピーナッツバターをカートに入れ、翌日ウェブでアルミホイルを追加し、誕生日プレゼントをChatGPT経由で購入する——そんな分散した買い物行動を一つにまとめられます。

Sparkyはウォルマートが独自開発したチャットボットで、オープンソースの生成AIモデルと、ウォルマートの数十年分のデータで学習した小売特化モデルを組み合わせています。質問の種類によって最適なモデルに振り分ける仕組みで、「どれか一つのモデルに縛られることはない」とダンカー氏は言います。

注目すべきデータがあります。ChatGPTは現在、検索エンジンの約2倍のペースで新規顧客をウォルマートに呼び込んでいるとのことです。ダンカー氏はこれを「ChatGPTのパワーユーザーは典型的なウォルマート顧客ではないから」と分析します。また、Sparkyを使ったユーザーは他のショッパーと比べて1注文あたり約35%多く消費するというデータも出ています。

日本の小売業にとっての示唆

この実験が日本市場に直接影響を与えるのはまだ先の話ですが、示唆するものは少なくありません。

イオンやセブン&アイ、楽天といった日本の大手流通・EC企業も、AIチャットボットを購買体験に組み込む検討を進めています。ウォルマートの事例が示すのは、「AIに任せれば便利になる」という単純な発想では消費者は動かないという現実です。日本の消費者は特に「失敗しない買い物」を重視する傾向が強く、AIが誤った提案をした場合の信頼損失は大きいでしょう。

一方、日本が直面する労働力不足という文脈では、AIエージェントが購買プロセスの一部を担う意義は大きいとも言えます。高齢化が進む中で、複雑な商品比較や定期購入の管理をAIがサポートするニーズは確実に存在します。ただし、今回の事例が示すように、「完全自動化」より「人間の判断を補助する」設計の方が受け入れられやすいようです。

Amazonが最近、PerplexityのAIエージェントが人間になりすましてECサイトで購入を行うことを差し止める仮処分を得たことも、この分野の複雑さを示しています。ウォルマートはこれとは対照的に、顧客が使うどんなAIツールも原則として受け入れる方針を示しており、「特定の旅程を押しつけたくない」というダンカー氏の言葉は、プラットフォームの開放性に関する哲学的な問いを含んでいます。