【調査】BtoB商材の選定でAIを使った人の65.0%が、AIの比較内容を稟議書・社内提案資料に使用　株式会社Itera調査

株式会社Itera（本社：東京都新宿区、代表取締役：武藤 尭行）は、全国の23歳から65歳の就業者5,000名を対象とした「BtoB商材選定におけるアンケート」と、BtoB商材の選定で生成AIを活用した経験のある300名を対象とした「BtoB商材選定におけるAI活用のアンケート」を実施しました。

選定・比較に関わった人の60.3%が生成AIを利用。68.7%がAIの回答をきっかけに候補から外した・変えた経験があり、利用者の57.0%は決裁者または選定担当者でした。

調査結果のポイント

• 直近1年以内に仕事で製品・サービスの選定・比較に関わった人は24.4%（n=5,000）。そのうち60.3%が選定に生成AI・AI検索を使用（n=1,219）
• AIの比較内容・推薦内容を稟議書や社内提案資料に使った経験がある人は65.0%（n=300）
• 利用者の57.0%が「最終的な決裁者」または「選定担当者」（n=300）
• 生成AIを使った段階は「候補となる製品・企業の洗い出し」42.3%、「自社の課題・要件の整理」39.0%、「候補の比較表の作成」38.0%が上位（n=300・複数回答）
• AIから知らなかった製品・サービス・企業を提案された経験がある人は63.7%（n=300）
• 提案された人のうち、50.8%が資料請求・問い合わせ、33.0%が社内の候補リスト・比較表に追加、29.8%が実際に導入・契約（n=191・複数回答）
• AIの回答をきっかけに候補から外した、または別のものに変えた経験がある人は合計68.7%（n=300）
• そのきっかけは「ネガティブなレビュー・評判の引用」51.0%、「企業や製品に関するネガティブな記述」35.0%、「他社製品との比較で不利な評価」29.1%、「情報が古かった・事実と違っていた」27.7%（n=206・複数回答）
• 選定で使われたAIはChatGPT 73.7%、Gemini 53.0%、Copilot 29.0%、GoogleのAIモード 24.7%（n=300・複数回答）
• 「製品・サービスを提供する企業は、生成AIに自社がどう回答されているかを把握・改善すべき」と考える人は77.3%（n=300）

調査結果の詳細

1. 選定・比較に関わった人の60.3%が生成AI・AI検索を使用（n=1,219）

全国の23歳から65歳の就業者5,000名に、直近1年以内に仕事で導入・発注する製品やサービスを選定・比較する際、生成AI・AI検索を使ったことがあるかを聞きました。

選定・比較に関わった人は1,219名（24.4%）で、そのうち生成AIを使った735名の割合は60.3%でした。就業者全体に対する割合では14.7%にあたります。

生成AIを使った735名の従業員規模は、1〜10人14.4%、11〜50人13.6%、51〜300人26.0%、301〜1,000人16.5%、1,001人以上29.5%でした。企業規模を問わず利用されています。

2. AIの比較内容を稟議書・社内提案資料に使った経験は65.0%（n=300）

生成AIの出力が、参考情報にとどまらず社内の意思決定資料に取り込まれていることが分かります。

3. 利用者の57.0%が決裁者または選定担当者（n=300）

4. 生成AIは「候補の洗い出し」「要件整理」「比較表作成」で使われている（n=300・複数回答）

「候補となる製品・企業の洗い出し」42.3%、「自社の課題・要件の整理」39.0%、「候補の比較表の作成」38.0%が上位でした。

上位3項目は、いずれも候補が絞り込まれる前の初期段階にあたります。この段階で名前が挙がらない製品は、比較表に載る機会自体を失うことになります。

5. 選定で使ったAIはChatGPT 73.7%、Gemini 53.0%（n=300・複数回答）

Copilot 29.0%、GoogleのAIモード 24.7%が続きます。

6. 選定・比較したカテゴリは「業務ソフト・SaaS」44.3%が最多（n=300・複数回答）

7. 63.7%が「知らなかった製品・サービス・企業」をAIから提案された（n=300）

提案された経験がある191名に、その製品・サービスに対して取った行動を聞きました（複数回答）。資料請求・問い合わせが50.8%、社内の候補リスト・比較表への追加が33.0%、実際に導入・契約が29.8%でした。

実際に導入・契約した人は、生成AIを活用した300名全体に対して19.0%にあたります。

8. 68.7%がAIの回答をきっかけに候補から外した・別のものに変えた（n=300）

いずれかの経験がある人は合計68.7%でした。標本規模を踏まえた95%信頼区間は63.4%から73.9%です。

9. 候補から外したきっかけは「レビュー・評判の引用」が51.0%で最多（n=206・複数回答）

機能や料金の情報が古い、事実と異なるという理由は27.7%でした。情報がほとんど出てこないという回答も13.1%あり、公式情報の整備状況が候補から外れる直接の要因になっています。

10. 77.3%が「企業はAIでの自社の語られ方を把握・改善すべき」（n=300）

調査結果を受けて

今回の調査では、仕事での製品・サービスの選定において生成AIが、候補を増やす方向と候補を削る方向の両方に働いていることが分かりました。知らなかった製品を提案された人は63.7%で、そのうち50.8%が資料請求・問い合わせに至り、29.8%が導入・契約しています。一方、AIの回答をきっかけに候補から外した、または別のものに変えた経験を持つ人は68.7%でした。

特徴的なのは、生成AIの出力が個人の情報収集にとどまっていない点です。利用されているのは候補の洗い出し、要件整理、比較表の作成といった選定の初期段階であり、その出力の65.0%が稟議書や社内提案資料に使われています。利用者の57.0%は決裁者または選定担当者でした。生成AIが企業や製品をどう説明しているかは、そのまま社内の意思決定資料に入る状況にあります。

候補から外したきっかけの上位はレビュー・評判の引用が51.0%で、機能や料金の誤った情報も27.7%を占めました。

これらの結果から、製品・サービスを提供する企業には次の対応が求められると当社は考えています。

• 自社の製品・サービスについて、生成AIがどのように回答しているかを定期的に確認する
• 回答に含まれる料金・機能・導入実績などが、現在の公式情報と一致しているかを点検する
• AIが参照しているレビューサイト・比較サイトを把握する
• 公式サイトの料金・機能情報を最新に保ち、AIが読み取れる形で公開する

調査概要

▼ LLMOチェキ https://llmocheki.com/