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商品比較・購入意思決定支援

Product comparison & purchase decision support

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

詳しい家電量販店員より広い横断比較が瞬時にできるが、実店舗での実物確認や値引き交渉には劣る

できること

複数モデルのスペック比較表・レビュー要約の即時生成、条件を満たす候補への絞り込み、価格帯別の推薦

まだできないこと

在庫・実売価格のリアルタイム精度の完全な保証、ニッチ商品での仕様の事実誤認

なぜそうなのか

学習データの鮮度と店舗側システムとの連携精度に依存。新しい商取引プロトコルで鮮度は改善中

これからの予測の根拠

UCP等の商取引プロトコル普及でエージェントが店舗データへ直接アクセスできるようになれば精度がさらに向上する見込み

いま使える主な道具

Google AI Mode Shopping、Amazon Alexa for Shopping（旧Rufus）、ChatGPT Shopping

根拠

• Amazon Shifts Strategy, Replaces Rufus With Alexa Shopping Agent 2026-05
  Rufus利用者は非利用者より購入完了率が60%高く、2年で3億人超が利用、120億ドル超の増分売上に寄与
• Google Shopping launches agentic checkout and more AI shopping tools 2026
  Universal Commerce Protocol(UCP)が2026年1月始動、複数小売と連携した比較・チェックアウト

同じ分野のほかの仕事（情報探索・調べもの・買い物比較）

• 詳細な調べもの・複数ソース横断のリサーチレポート作成
• 複雑な質問への検索AI回答（AI Overview／AI Mode）
• AIエージェントによる自律購入・自動チェックアウト

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。