インターネットで商品を比較しているとタブが増えすぎて、どこを比較していいのかわからなくなりませんか。
ChatGPTのショッピングリサーチとは、予算や用途を伝えるだけで、候補商品から比較ポイントまで一度に把握できる買い物アシスタントです。
この記事では、ChatGPTのショッピングリサーチの使い方と料金などをまとめて解説します。
ChatGPTのショッピングリサーチとは？機能概要と進化ポイント
ChatGPTのショッピングリサーチとは「この用途で、この予算のモノが欲しい」と相談すると、ChatGPTがWeb上の情報を横断的に調べ、候補商品や比較ポイントをまとめたバイヤーズガイドを返してくれる機能です。
一般的なおすすめ商品を列挙するだけの回答とは異なり、ユーザーの検索条件を把握した上で、各商品の長所と短所を整理されるため、自分の優先順位に合う選択肢が見つけやすい点が特徴です。
複数タブを開いて比較する手間が減り、会話しながら条件を調整できるので、迷いやすい買い物でも判断が早くなります。
従来のショッピング機能との違いと位置づけ
ChatGPTには「価格だけを軽く確認したいとき」「購入までサッと進めたいとき」など、用途に合わせた複数のショッピング機能が存在します。その中でショッピングリサーチは「調査・比較に特化した専門モード」であり、買い物での迷いを整理するための中核機能です。
具体的には、予算・用途・重視ポイントといった複数条件を踏まえて、横断的にWeb情報を調査し、比較ポイントをまとめたガイドとして生成してくれる点が大きな違いです。
以下では、従来のショッピング系機能とどのように役割が分かれているかを整理します。
| 機能 | 主な役割 | 想定シーン | |
|---|---|---|---|
| 通常のショッピング回答 | 軽い価格チェック・簡易比較 | 「〇〇はいくら？」とざっくり聞きたいとき | |
| ショッピングリサーチ | 条件整理＋候補選出＋比較ガイド生成 | 複数条件で迷っているとき 本格的な調査モード | |
| InstantCheckout | ChatGPT内で購入手続きの完結 | そのまま購入したいとき(日本未対応) | |
バイヤーズガイド自動生成の仕組み
ショッピングリサーチは、ただ検索結果を並べるのではなく「買う前に知っておきたい比較軸」を中心に整理します。
裏側では次のような流れで処理されています。
- ニーズの抽出：入力された情報から予算・用途・重視ポイントを特定。足りない部分は質問して補足。
- Web情報の収集：ECサイト、レビューサイト、比較記事などを横断し、価格・評価・特徴を整理。
- 候補商品の選定と比較：条件に合う候補を抽出し、メリット・注意点・相性を整理。
- バイヤーズガイドとして再構成：用途に合う候補や比較ポイント、チェックすべき注意点をまとめて提示。
調査には数十秒〜数分かかることもありますが、裏でしっかり調べていると考えると安心して使えます。
以下の画像はバイヤーズガイドの出力の例です。おすすめの商品や、比較表を一目で確認できます。
ショッピングリサーチの得意ジャンル
ショッピングリサーチは、比較軸が多く、仕様やレビューが充実しているカテゴリほど力を発揮します。
電子機器のようにスペック差が見えやすい商品は、性能・サイズ・端子・バッテリーなどの評価項目を横並びで整理しやすく、候補の違いが把握しやすくなります。
美容家電やキッチン用品、スポーツ用品もレビューや比較記事が多い傾向があり、用途別の選び方（時短重視、静音重視、軽量重視など）を理由付きでまとめやすいジャンルです。
このように判断材料が揃っている買い物では、「なぜその候補が選ばれたのか」「どこが妥協点なのか」が明確になりやすく、短時間で比較検討を進められます。
ショッピングリサーチが苦手なケース
参照できる情報が少ない商品や、条件の変動が激しい買い物でショッピングリサーチを使用する場合は注意が必要です。
発売直後でレビューがほとんどない製品や、ニッチな専門機器は比較材料が限られるため、候補の妥当性を判断しにくくなる場合があります。また、セールやクーポンで価格が短時間に変動する商品は、表示価格が取得時点の情報になりやすく、在庫や配送状況も変わりやすい点に留意してください。
こうしたケースでは、ショッピングリサーチは「候補の方向性を絞る」「比較軸を整理する」用途に使い、最終的な価格・在庫・保証条件は販売元ページの最新情報で確認したうえで判断するのが安全です。
ChatGPTのショッピングリサーチの使い方【基本ステップ】
ChatGPTのショッピングリサーチは、「質問→条件確認→候補提示→比較→バイヤーズガイド生成」までを一連で行う買い物サポート機能です。
ショッピングリサーチには「手動起動」と「自動起動」の2種類の使い方があります。まずは手動起動の流れから見ていき、その後に商品ページから起動する自動版を紹介します。
使い方は2種類ありますが、現状では手動起動が確実です。
＋メニューから手動で起動する
使い方に慣れていない方や、確実に起動したい場合はこちらの方法で起動させましょう。
チャット入力欄の左にある［＋］を押します。
メニューから「ショッピングアシスタント」を選びます。
条件を入力して送信します。できるだけ具体的に入れてください。
同じプロンプトでも、選択式の質問が出る場合と出ない場合があります。
出た場合は好みのタイプ（素材や特徴）を選ぶと、候補商品の精度が上がります。
条件に合いそうな候補が表示されます。画像を見ながら「Not Interested」「More Like This」を選択します。
AIが調査した内容をもとに、候補ごとの比較・メリット・注意点が一覧で表示されます。
自動提案から起動する
質問文の内容から「買い物相談だ」と判断されると、通常の文章回答の下に青いショッピングバッグのアイコンが現れ、ショッピングリサーチを開始できます。
まずは購入したい条件を入力します。ここでは「椅子の条件」を文章で伝えている例です。
通常の文章回答の下に「青いショッピングバッグアイコン」が表示されたら起動可能です。アイコンを押すと、ショッピングアシスタントの質問フローがスタートします。
ここから先は手動で起動した場合と同じ選択式質問に入ります。同じように好みのものを選択していきましょう。
予算や用途の伝え方【プロンプトのコツ】
ショッピングリサーチで結果を安定させるコツは、最初に「外せない条件」を短く揃えることです。
条件が曖昧だと候補が広がりすぎてしまい、逆に細部まで指定し過ぎると条件同士がぶつかったり、優先順位が読めなくなったりするなど、AI側が「何を最優先で選べばいいか」を決めにくくなります。
まずは判断に必要な「軸」だけを渡し、足りない点は追加質問で詰める運用が最もスムーズです。
特に重要なのは予算、用途（誰が・どこで・どう使うか）、優先ポイント（2〜3個）、NG条件（避けたい要素）の4つです。
例えば、3万円以下のワーキングチェアの購入を検討している場合のプロンプトを組み立てていきましょう。
予算は、「3万円以下」などと理想の価格帯で伝えると、価格と性能のバランスが取りやすくなります。
使用シーンは、「在宅ワークで1日8時間」など具体的に伝えましょう。座り心地・耐久性・サイズ感といった比較軸が自然に立ち上がります。また、何を優先するか（疲れにくさ、軽さ、静音性など）を2〜3個に絞ると、候補間のトレードオフが読みやすい提案になります。
最後に、NG条件（色、素材、苦手なメーカー、置けないサイズなど）を先に伝えておけば、「結局それは避けたかった」という手戻りを減らせます。
候補がイメージと違う場合でも、追加で「重視点を1つ増やす」「NG条件を明確にする」「候補数を3〜5に指定する」といった微調整で精度が上がりやすくなります。
以下は、4つの観点から作成したプロンプト例です。
3万円以内で在宅ワーク用のチェアを探しています。
・1日8時間ほど座ることが多い
・腰が疲れにくいもの
・黒かグレーのシンプルデザイン
・組み立てが難しくないもの
この条件で候補をいくつか挙げ、バイヤーズガイド形式で比較してください。
出力されるバイヤーズガイドと比較表の読み方
ショッピングリサーチでは最終的にバイヤーズガイド形式のまとめと、横並び比較表が生成されます。
先に「どこを見れば判断が速くなるか」を理解しておくと、候補が多い買い物でも迷いにくくなります。
まずは冒頭のSummaryを読み、「今回の条件では何を重視して候補が選ばれたのか」を確認します。ここで選定基準（長時間利用、腰サポート、予算上限など）を押さえておくと、後半の比較表を見たときに判断しやすくなります。
続くBest overallは、条件に対してバランスが良い1点の提示です。推されている理由と注意点（妥協点）の両方を読みましょう。
次に比較表で、条件に直結する項目だけを確認します。すべての列を精読するよりも、判断に必要な列に絞るほうが決めやすくなります。ここで差が小さい場合は、他の条件も追加して、候補を2〜3台まで絞り込むのが効率的です。
最後に「How to choose」や「追加の選び方のコツ」といった選び方の要点を見て、優先順位に沿って最終候補を確定させます。
今回のワーキングチェアの例であれば、「体型」「デザインや機能」「組み立てのしやすさ」など、自分の軸に合う選び方が示されるため、比較表で拮抗したときの決め手になります。
AIが提案した理由と、求める条件が一致しているかを確認してから選ぶと、購入判断が断然早くなります。
なお、価格・在庫・保証など変動しやすい要素は、リンク先（販売元）で最新情報を必ず確認しましょう。
ChatGPTのショッピングリサーチを利用できるプランと料金
ショッピングリサーチは、Free／Plus／Proの対象プランで利用でき、ショッピングリサーチ専用の追加課金はありません。
まずはFreeで試して出力イメージ（バイヤーズガイド／比較表）を掴み、利用頻度や混雑時の待ち時間が気になる場合に上位プランを検討するとスムーズです。
ショッピングリサーチの対象プランと快適さの目安
ChatGPTの月額プランとショッピングリサーチの利用可否を確認しましょう。
| プラン | 料金 | ショッピングリサーチ 利用可否 | 快適さ | 向いている人 |
|---|---|---|---|---|
| Free | 無料 | 混雑時に待ちが出やすい | まず試したい | |
| Plus | 月額20ドル | 日常的利用も含め快適 | ショッピングリサーチだけでなく 画像生成など幅広く使いたい | |
| Pro | 月額200ドル | 無制限、全機能使用可能 | Pulse連携など仕事用途 |
どのプランが自分に向いているかは「どれくらいの頻度で使うか」と「混雑時に待てるか」で判断すると分かりやすいです。
たまに買い物の相談をする程度ならFreeでも可能ですが、混雑時は待ちやチャット制限が出る可能性があります。
下調べに時間をかけずに、スムーズに買い物をしたい人は、Plus以上にすると待ち時間のストレスが減り、条件を変えながら何度も試す使い方に合っています。仕事で使う人や、安定運用を優先したい人はProが候補です。
ホリデーシーズンの提供状況
ホリデー期間は、ショッピング用途に限って利用上限が大きく緩和される旨が案内されています。
To help with holiday shopping, we’re making nearly unlimited usage available to all plans through the holidays.
訳）ホリデーショッピングをサポートするため、ホリデーシーズン中、すべてのプランでほぼ無制限のご利用を可能にします。
出典:ChatGPT にショッピングアシスタントが登場
期間を限定した説明となっており、ブラックフライデーや年末年始期間の終了後に上限や運用が変更される可能性があります。利用頻度が高い方は、公式の更新情報も確認しておくと安心です。
買い物用のGPT-5 miniとは？ChatGPTのショッピングリサーチを支える専用モデルの特徴
ショッピングリサーチの回答を支えているのが、買い物タスク向けに最適化されたGPT-5 miniです。
プロンプトの意図を読み取り、商品比較に必要な情報を効率よく整理してくれます。
従来モデルとの違い
ショッピングリサーチは、買い物タスク向けに最適化されたGPT-5 miniを基盤にしています。公式には、このモデルを「買い物用途に特化して強化学習で訓練し、信頼できるサイトを読み、根拠となる情報源を示しながら、多数の情報を統合してバイヤーズガイドを作る」よう設計していると説明されています。
単発の価格確認や機能確認は通常のChatGPT回答でも十分ですが、比較・制約・トレードオフ整理まで含めて「購入判断を助ける調査」を行う点がショッピングリサーチの役割です。
また、他のモデルと比較したベンチマークでは、「product accuracy（回答に含まれる商品のうち、ユーザー要件を満たす商品の割合）」の項目で64%を記録し、GPT-5-Thinkingなどのモデルよりも検索・比較・要約の精度が高い点が特徴です。
つまりGPT-5は、それっぽい説明ではなく、条件（価格・色・素材・仕様など）に合致した候補を出せるか、買い物に必要な情報処理が最適化されています。
参照する情報源と評価基準
ショッピングリサーチについてOpenAI公式では、公開されている小売サイト等の情報を読み取り、商品ページの内容を直接参照しながら、情報源を示して要点を整理する方針が示されています。
あわせて、低品質なサイトやスパム的なサイトを避けること、結果が広告枠ではなくオーガニックであることも説明されています。これにより、どの情報に基づいて比較しているかを追いやすい設計になっています。
評価の考え方は、前述のとおりOpenAIが「product accuracy（ユーザー要件を満たす商品の割合）」を指標として定義しています。
実際の利用では、提示された候補が「条件を満たしているか」をまず確認し、価格・在庫・保証など変動しやすい項目はリンク先（販売元）で最新情報を照合するのが安全です。
Pulseやメモリとの連携
Proプランで利用できるPulseを併用すると、買い物体験がさらに進化します。
Pulseは、過去の会話やメモリ、フィードバックをもとに1日1回、翌日に届く形で調査結果を提案してくれる体験で、Pro向けに提供されています。ショッピングリサーチもPulse内で利用でき、過去に検討していたテーマに関連するバイヤーズガイドが提案される場合があります。
また、メモリをオンにしている場合は、過去の用途や好みを踏まえて提案が調整されることがあります。逆に、個別化を避けたい場合はメモリをオフにしてもショッピングリサーチ自体は利用できます。
ショッピングリサーチを活用するプロンプト例と応用シーン
ショッピングリサーチを使いこなすには、「最初にどんな条件を入力するか」が非常に重要です。
ここでは、用途別に「そのまま貼って使えるプロンプト例」とどういう場面で役立つのか、どう工夫するとよいのかを整理します。
高額家電・ガジェット向け
高額家電は比較軸が増えるため、予算・用途・重視点を先に決め、候補数を3〜5個に絞ると判断が速くなります。
さらに「映画中心でゲームは少し」「音質は普通でOK」のように、使い方と妥協点まで添えると、提案の方向性が定まりやすいです。テレビやPCなど失敗したくない買い物で、候補が多く比較が追いつかないときに役立ちます。
10万円以内で明るいリビング向けの55インチテレビを探しています。
映画・ドラマ中心でゲームは少し、音質は普通でOK。
候補を3〜5個挙げ、画質・ゲーム用途・設置のしやすさを重視して比較してください
上記のプロンプト例を使った出力結果はこちらです。
プレゼント選び
プレゼント選びでは、まず「相手の属性」と「生活シーン（在宅ワークなど）」を伝えると、候補が現実的な方向に寄ります。次に、実用性かサプライズ性など、どちらを重視するかを示すと、提案の理由もわかりやすくなります。
相手の好みがはっきりせず、カテゴリを横断して候補を広げたいときに便利です。
30代女性 在宅ワーク コーヒー好き
予算1万円前後で実用性とサプライズ性のあるアイテムを比較してください
上記のプロンプト例を使った出力結果は以下のとおりです。
複数候補から1つ選びたいとき
候補がすでに決まっている場合は、リストを貼って「この中から選ぶ」形式にすると比較の前提が揃い、結論が安定しやすくなります。
さらに、選んだ理由に加えて「他を選ばない理由」まで出させると、迷っているポイントが言語化されます。候補はあるのに決めきれず、最後の一押しが欲しいときに有効です。
以下の3つのノートPCから在宅ワーク向けの1台を選んでください。
選んだ理由と他の2台ではなくその1台を推す理由も教えてください。
上記のプロンプト例を使った出力結果（候補の機種A、B、Cを足しています）です。
EC担当者・マーケターの調査
業務用途では、まず比較軸（音質・デザイン・バッテリー・価格など）を固定して依頼すると、社内資料として扱える形にまとまりやすくなります。さらに「同価格帯」など前提条件を揃えておけば、強み・弱みの差分が読み取りやすくなります。
競合調査や訴求点の整理を急ぎたいとき、企画書・改善資料のたたき台作りに役立ちます。
1万円前後の完全ワイヤレスイヤホンを、通勤・オンライン会議向けとして比較したい。
この価格帯で代表的なモデルを3〜5個選び、音質／デザイン／バッテリー／価格の4軸で強み・弱みをまとめてください。
上記のプロンプト例を使った出力結果です。
ChatGPTのショッピングリサーチのメリット・デメリット
ChatGPT ショッピングリサーチは、候補商品の比較作業を大幅に効率化できる便利な機能です。ただし、全てのジャンルで完璧に働くわけではなく、注意して使いたい点もあります。
メリット
ChatGPTのショッピングリサーチを使う最大のメリットは、比較検討に必要な情報を一度に整理できる点です。
商品ページやレビュー、比較記事などを自分で行き来してタブを増やす必要が減り、候補と比較ポイントを1つの画面で確認しながら意思決定を進められます。
また、買い物で抜けやすい条件（用途、サイズ感、素材、重視したいポイントなど）を質問形式で補ってくれるため、「何を基準に選べばいいか」が自然と整理されます。基準がはっきりするので、各候補の強みだけでなく妥協点やトレードオフも見えやすくなり、「なぜ安いのか／なぜ高いのか」といった理由がわかりやすくなります。
さらに、自分の検索だけでは見落としやすいモデルが候補として挙がることもあり、幅広い選択肢で比較できます。比較の手間を減らし、納得できる「理由のある選択肢」を短時間で見つけやすいのが、ショッピングリサーチの強みです。
デメリット・注意点
ショッピングリサーチは比較に便利な一方で、注意して使いたい点もあります。
まず、表示される価格は取得時点の情報であり、セールや在庫状況によって変動する価格にリアルタイムで追随できない場合があります。購入を決める前には、リンク先の販売ページで最新の価格を必ず確認しましょう。
同様に、在庫や配送状況も変わりやすい項目です。提案時点では購入可能に見えても、実際には売り切れになっていたり、配送遅延が発生していたりするケースがあります。比較表やガイドは判断材料として活用しつつ、最終的な可否判断は販売元の情報を基準にするのが安全です。
また、レビューや比較記事が少ない新製品やニッチな商品では、参照できる情報が限られるため、候補の妥当性が下がることがあります。こうしたジャンルでは、提案を「方向性をつかむための叩き台」として捉え、公式サイトや信頼できる一次情報で確認しながら検討すると安心です。
ショッピングリサーチは比較の手間を減らすのに有効ですが、最終的な価格・在庫・保証条件は購入前にECサイト（販売元）で必ず確認してください。
他のAIショッピング機能との比較
ショッピングリサーチは、複数条件を整理しながら候補を比較できる点が強みですが、AmazonやGoogleなどにもAIを使った買い物サポートがあります。
3つのAIショッピング機能を比較しました。
| 機能 | ChatGPT ショッピングリサーチ | Rufus （Amazonアシスタント） | Googleショッピング （Gemini補助） |
|---|---|---|---|
| 情報範囲 | 複数EC・レビュー・比較記事を横断 | Amazon内の商品限定 | Web全体のEC価格・レビュー |
| 得意分野 | 条件整理・候補選出・比較表生成 | 商品説明・類似品の提案 | 最安値検索・幅広い価格比較 |
| 提案の精度 | 条件が多いほど精度が高い | Amazonデータに基づき高め | 価格・最安値は非常に精度高い |
| 使いやすさ | 会話ベースで条件を追加可能 | 商品ページに自動表示 | 検索窓に入力するだけ |
| 弱点 | 価格・在庫は購入前に要確認 | Amazon以外の店を見ない | 条件を複合的に扱うのは苦手 |
| 適している人 | 条件が多い／選定理由まで欲しい人 | Amazon中心で買う人 | 多店舗比較したい人 |
AmazonのRufusやGoogleショッピングAIは、それぞれ得意分野が明確で、特に最安値検索やAmazon内での比較には強みがあります。一方、ChatGPTのショッピングリサーチは、複数の条件を同時に扱いながら、候補選出・理由づけ・比較表作成まで一気に行える点が特徴です。
そのため、「条件が多く、複数の商品を横並びで比較したい」というシーンでは、ショッピングリサーチが最も効果を発揮します。
逆に、Amazonだけで完結したい場合や、とにかく最安値を調べたい場合は他のツールを使う方が効率的です。
状況に応じてうまく使い分けることで、無駄な検索時間を減らし、より納得感のある買い物ができるようになります。
ChatGPTのショッピングリサーチを安全かつ快適に使うためのポイント
便利な機能を安全に使うには、情報の扱い方やプロンプトの出し方に工夫が必要です。
ここでは個人情報の管理や条件設定のコツなど、安心して使うためのポイントをまとめます。
個人情報で気をつけたいこと
ショッピングリサーチは会話形式で条件を詰めていくため、具体的な情報を書き込みたくなります。しかし、買い物相談に必要な情報は「予算・用途・必須条件」が中心で、個人を特定する情報まで入力する必要はありません。
特に、住所・電話番号・メールアドレス・注文番号・クレジットカード情報などは入力しないようにしましょう。決済や配送などの手続きは、販売元の正規フォームで行うのが安全です。
なお、ショッピングリサーチの結果は公開されているサイトをもとに作られ、会話内容が小売業者に共有されることはないと説明されていますが、不必要な個人情報を入れないで利用するのが安全です。
お客様のチャット内容は小売業者と共有されることはありません。結果はオーガニックで、公開されている小売サイトに基づいています。
ChatGPTでショッピングリサーチを活用する
条件設定で精度を上げるコツ
ショッピングリサーチの精度は、条件の伝え方で大きく変わります。まずは「予算・用途・重視ポイント」を簡潔に伝え、細かい部分はチャットの中で詰めていくのが基本です。
精度を上げるには、「条件の細かさ」を揃えることが重要です。
予算は「2万円台まで」「できれば3万円前後」のように、上限と目安をセットで伝えると候補が広がりすぎません。用途は「誰が・どこで・どう使うか」を示すだけで、比較の軸（サイズ感、静音性、耐久性など）が自然に決まります。重視ポイントは2〜3個に絞り、優先順位まで添えると、トレードオフの読み解きがしやすくなります。
条件を詰め込みすぎるよりも、判断に直結する要素（置けるサイズ、苦手な素材、静音必須など）に絞っておくほうが、出力のブレを抑えられます。
うまく候補が出ないときの改善策
候補が広すぎたり、逆にピンと来ない提案が続くときは、条件の出し方を少し変えるだけで改善することがあります。効果が高いのは「NG条件」を明確にする方法です。
たとえば「ファン音が大きいモデルは除外」「◯cm以上は置けない」「このメーカーは避けたい」のように、避けたい条件を先に伝えると候補が絞れます。
次に、候補がある程度決まっている場合は、商品名やURLを貼って「この中から選んで」と依頼すると比較の前提が揃い、結論が安定します。迷う場合は、ショッピングリサーチ側の追加質問（選択式の質問）に答えるだけでも、優先順位が整理され、提案の精度が上がりやすくなります。
それでも合わないときは、重視ポイントを1つ減らす／逆に1つだけ強める（例：とにかく軽さ最優先）など、軸を動かして再実行すると、方向性が見えやすくなります。
まとめ
ショッピングリサーチは、条件を伝えるだけで候補選定から比較表、バイヤーズガイド作成までまとめて行う買い物機能です。
タブを行き来して情報を拾い集める手間を減らし、なぜその候補なのかまで理由付きで比較できます。まずは「予算・用途・重視点」を簡潔に伝え、追加質問で条件を詰めると提案が安定します。
AIの提案はあくまで「比較の手助け」です。価格・在庫・保証は変動するため、購入前に販売元の最新情報を確認しつつ活用しましょう。