
株式会社ネットプロテクションズ(東京都千代田区、代表取締役社長:柴田紳)が運営するシンクタンク「NP総研」が、「エージェンティックコマースの購買・決済に関する実態調査」を実施しました。調査対象は、直近半年間にネットショッピングを利用した全国の20歳から65歳までの男女1,000名です。
調査結果によると、AIサービスを週に数回以上使用している人の割合は43.9%に到達し、商品選択を支援する用途をはじめ、購買前のシーンでAI活用が拡大していることが判明しました。その一方で、購入から決済に至るまでをAIに委ねても構わないと答えた人はわずか2.2%に留まっており、情報収集段階から実際に金銭が動く決済段階へと進む過程には、依然として心理的な障壁が存在することが明らかになりました。
さらに、BNPL(後払い)を利用している層では、AIを活用した購買行動の実施率が81.7%、AIによる決済提案への利用意向が83.7%となり、非利用層と比較して高い受容度が見受けられました。この調査結果から、エージェンティックコマースの普及には、AIによる自動化のみならず、利用者自身が最終判断を下せる仕組みや、提案根拠・利用状況を確認可能な「信頼設計」が重要であることが示されています。
NP総研では、決済および購買行動を取り巻く生活者の意識変化を継続的に調査するとともに、AI時代に求められる「信頼される決済UX」や、AIエージェントの身元や権限を確認・管理するKYA(Know Your Agent:AIエージェントの身元や、利用者から付与された権限の範囲を確認・管理し、安全な取引につなげるための考え方)に関する研究を推進し、新しい購買体験の実現を目指すとしています。
調査結果の詳細
AIサービスを週に数回以上利用する人は43.9%
AIサービスを「毎日使う」と回答した人は16.3%、「週に数回使う」と回答した人は27.6%で、合わせると43.9%となりました。AIは生活者の日常生活に浸透しつつあることがわかります。一方で、「ほとんど使わない・使わない」と答えた人も39.7%存在しており、利用状況には二極化の傾向も見られました。
エージェンティックコマースの利用経験、最多は「"あなたへのおすすめ"、"この商品を買った人はこれも"から購入」19.7%
AIを活用した購買行動においては、「"あなたへのおすすめ"、"この商品を買った人はこれも"から購入」が19.7%で最も多く、「ChatGPT・Gemini・Perplexityなどで商品や購入先を調べてからECで購入」が12.0%、「楽天の"Rakuten AI"に商品について質問」が9.7%と続きました。商品選びをサポートする用途からAI活用が広がっていることが確認されました。
AIに期待する役割、最多は商品の「認知」と「比較・検討」の支援
AIに期待する役割については、「商品の比較・選択の自動化」が30.2%、「より精度の高い商品の発見・提案」が27.1%で上位となりました。その一方で、「支払い方法の自動選択・自動決済」は1割未満に留まっており、まずは購入前の支援に期待が寄せられていることがわかりました。
AIに購入を手伝ってほしい商品は「日用品・消耗品」「家電・デジタル機器」
AIに購入のサポートを依頼したい商品は、「日用品・消耗品」が21.8%、「家電・デジタル機器」が21.4%で上位を占めました。購入頻度が高い商品や比較検討項目が多い商品ほど、AI活用への期待が高い傾向が確認されました。
購入・決済までAIに任せてもよい人は2.2%
AIに委ねても構わない範囲については、「自分の好みに合いそうな商品候補を探してもらう」が37.2%、「口コミやレビューを要約してもらう」が29.0%となった一方で、「購入・決済まで自動で完了してもらう」はわずか2.2%に留まりました。AIの活用は進んでいるものの、金銭が動く場面では慎重な姿勢が見られます。
AI決済の利用条件、最多は「最終確認・承認を自分でできること」
AIによる決済を利用する条件として、「最終確認・承認を自分で行えること」が52.8%で最も多く、「信頼できる企業・ブランドが運営」や「提案の根拠・理由が明確に表示」が続く結果となりました。AI決済には透明性や安心感が求められていることが明らかになりました。
60代以上の女性でも約4割がAIによる支払い方法の提案に利用意向
AIが最適な支払い方法を提案する機能について、女性では20代に次いで60代以上での支持が高く、約4割が利用意向を示しました。AIは「提案・アドバイス」として幅広い年代層に受け入れられる可能性があることがわかります。
BNPL利用者の81.7%が、AIを活用した購買行動を経験
BNPL利用者の81.7%が、商品や購入先の調査、商品比較、口コミ要約など、AIを活用した購買行動を経験していました。これはBNPL非利用者の35.7%を46ポイント上回る結果で、BNPL利用者は、AIを取り入れた新しい購買体験への受容性が高い層であることが示されました。
BNPL利用者の83.7%がAIによる決済提案に利用意向
BNPL利用者の83.7%が、AIによる支払い方法の提案機能に利用意向を示しました。BNPL利用者は、購買前の商品探索や比較のみならず、支払い方法に関するAIの提案についても、高い受容性を持つことが確認されました。
「エージェンティックコマースに関する実態調査」から導き出される考察
生成AIの急速な普及を背景として、AIは商品探索や比較、口コミの要約など、生活者の購買前における意思決定を支援する存在として日常に浸透し始めています。今回の調査でも、AIサービスを週に数回以上利用している人は43.9%に達しており、AIを活用した購買行動も一定程度広がっていることが確認されました。その一方で、購入・決済までAIに任せても構わないと回答した人は2.2%に留まっており、エージェンティックコマースは「情報収集・比較を支援する段階」から、「購入・決済まで担う段階」へ移行する過渡期にあることが見て取れます。
しかしながら今回の調査は、エージェンティックコマースの可能性を否定する結果ではありません。AIによる商品提案や、お得な購入方法の提案、比較・選択の支援には高い期待が寄せられており、特に日用品や家電など、比較や管理の負担が大きい商品カテゴリーではAI活用への期待が高いことも明らかになりました。AIは人の意思決定を代替するものではなく、「より良い判断を支援するパートナー」として、生活者に受け入れられ始めていると考えられます。
決済の場面においては、「最終判断は自分で行いたい」「提案理由を確認したい」「利用状況や支払い内容を把握したい」といったニーズが強く見られました。AIによる利便性への期待は高まる一方で、金銭が動く場面では、利用者が納得して意思決定できる仕組みが不可欠であることが示されています。エージェンティックコマースの進展に伴い、決済サービスに求められる価値は、単に取引を自動化することから、利用者が安心してAIに取引を任せられる「信頼される決済UX」を構築することへと広がっていくと考えられます。
今回の調査では、BNPL利用者のAI活用購買行動やAI決済提案への利用意向が高いことも確認されました。BNPLはこれまで、与信を通じて取引の対象・金額・条件を判断するとともに、利用状況の可視化や利用者による最終確認を組み込むことで、安全で円滑な取引を支えてきました。こうした仕組みは、AIエージェントの身元や権限、取引可能な範囲を確認・管理するKYAの考え方とも親和性が高く、安心・安全なエージェンティックコマースを実現する基盤になり得ると考えられます。
今後、エージェンティックコマースが商品探索から購入・決済へと発展していく中では、AIにすべてを委ねるのではなく、AIの提案と利用者の最終判断を組み合わせることに加えて、取引を行うAIエージェントの身元や権限を適切に確認・管理することが重要になります。
同社は、BNPL事業を通じて培ってきた与信・決済・債権管理の知見を活かし、AIエージェントによる新しい購買体験をフリクションレスかつ安心して利用できるものにするため、「信頼される決済UX」とKYAに関する研究を進めていくとしています。
調査概要
調査手法:インターネット調査
調査地域:日本国内
調査対象者:直近6カ月以内にネットショッピングで商品を購入した20歳から65歳の男女
有効回答数:1,000人
調査期間:2026年6月10日から6月12日
調査主体:株式会社ネットプロテクションズ
※調査結果の数値は、四捨五入の関係で合計が100%にならない場合があります。
NP総研について
NP総研は、株式会社ネットプロテクションズが運営する、決済・与信・債権管理領域に特化したシンクタンクです。年間約6,800万件の取引データや事業で培った知見をもとに、決済や生成AI、DXに関する調査・研究・情報発信を行うとともに、企業の業務変革や顧客体験の向上を支援しています。今後は、AIエージェントが購買や決済を担う時代を見据え、「信頼される決済UX」やKYAを含む、安心・安全なエージェンティックコマースの実現に向けた研究にも取り組んでいくとしています。
ネットプロテクションズについて
商号:株式会社ネットプロテクションズ(株式会社ネットプロテクションズホールディングス(東証プライム、証券コード7383)グループ)
代表者:代表取締役社長 柴田紳
事業内容:後払い決済サービス各種
創業:2000年1月
資本金:1億円
所在地:東京都千代田区麹町4丁目2-6 住友不動産麹町ファーストビル5階
出典元: 株式会社ネットプロテクションズ














