FTA Globalのテストでは、「ニューヨーク＋英語」の基準の外で、AIが推薦する上位5ブランドのうち平均2.9が入れ替わりました。この記事では、AIでの購買の質問が市場によって違う4つの点（どこで尋ねるか、現地の条件、引用される情報源、推薦されるブランド）を整理し、それらを比較する5ステップの方法を紹介します。
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Nov 05, 2026に更新されました
この記事でいう「AIでの購買の質問」とは、ChatGPT、Gemini、Google AI Modeなどの AI ツールに人々が尋ねる、買い物、比較、価格に関する質問のことです。
ここでいう「市場」は、3つの変数を重ねたものです。ユーザーの国や地域、質問の言語、そしてAIプラットフォームです。どれか1つが変わるだけで、同じ購買の質問でも違う回答が返ってくることがあります。英国と米国は同じ言語ですが、インドでは英語、ヒンディー語、ヒングリッシュが混ざるので、国と言語は分けて記録する必要があります。
場所だけでも回答は書き換わります。2026年10月に公開されたテストで、Massiveは「カフェのコーヒー1杯の一般的な価格」を尋ねる同じプロンプトを、米国、ブラジル、日本から同時にChatGPTに送りました。プロンプトでは国を指定していません。米国の回答はドルで示し、ブラジルと日本の回答ではレアルと円の価格が加わりました。各国で1回しか実行していないので、このテストは効果があることを示すだけで、どのくらいの頻度で起きるかは示していません。
分析では2つの層を分けてください。質問の層は、ユーザーが何を尋ね、どんな条件を付けたかです。回答の層は、AIがどの情報源を使い、どのブランドを推薦したかです。ある市場でブランドが「消えた」とき、現地のユーザーが単に違う質問をしている可能性もあれば、AIの情報源や好みが変わった可能性もあります。以下の4つのセクションはこの順番で進みます。
4層の違い。以下の4つのセクションで扱います。
主要な海外市場ではどこでもChatGPTが首位ですが、その後ろの順位は異なります。Statcounterの2026年9月のデータでは、下の7市場のそれぞれでChatGPTは約74%〜80%です。Geminiはブラジル、日本、インドで16%を超えますが、英国では約10%です。Copilotは米国と日本で6%を超えますが、インドでは2%未満です。Perplexityは、ドイツとフランスで他の市場より高くなっています。
出典：Statcounter Global Stats、AIチャットボットの参照シェア、2026年9月、7市場。
指標に注意してください。Statcounterが測っているのは、各チャットボットがWebサイトに送る参照の割合（追跡しているサイトのページビューに基づく）です。質問数やユーザー数ではなく、参照データを渡さないGrokは含まれていません。ある市場でどのプラットフォームが人々をWebサイトに送っているかはわかりますが、買い物の質問量の推定には使えません。
調査データも同じ方向を示しています。Vercelが委託したWorld Retail Congressの調査（2026年5月、欧州の買い物客4,000人）をPygmaliosが報じたところでは、買い物でChatGPTを使う回答者は南欧で49%、北欧で40%、ドイツで38%、英国で33%でした。英国の回答者の半数は買い物でAI検索をまったく使っておらず、南欧では32%でした。これらの数字は自己申告で、南欧と北欧は複数の国をまとめたグループです。Pygmalios自身も「表明された意向は、観察される行動を日常的に上回る」と注意を促しています。
機能を展開する順番も違いを生みます。OpenAIが2025年9月29日にChatGPT内でInstant Checkoutを開始したとき、使えたのは米国のユーザーだけで、加盟店は米国のEtsy出品者だけでした。「代わりに買って」という依頼は、チェックアウトがある市場ではチャット内で完結できましたが、それ以外の市場では外部サイトに誘導するしかありませんでした。2026年10月時点でこの機能がどの市場に対応しているかは確認していません。市場を比較する前に別途確認してください。
質問が「どれを選べばいいか」であっても、市場ごとに付く条件は違います。質問の中に書かれるものもあれば、ユーザーの場所から補われるものもあります。
すべてのニーズが市場によって違うわけではありません。上のWorld Retail Congressの調査では、AIで買い物をする人の最も多い用途は、どの地域でも価格比較でした（51%〜55%）。私たちの判断：質問の行動は市場をまたいで似ており、違いは主に予算の範囲、使えるチャネル、現地のルールにあります。そのため、質問を整理するときは、予算と通貨、名前が挙がったプラットフォーム、支払いと配送、規制、デバイスの条件をそれぞれ独立した列にしてください。
英語以外の市場の購買の質問でも、根拠の多くはまだ英語のWebページから来ています。Peec AIは1,000万件以上のChatGPTプロンプトと2,000万件以上の裏側の検索（クエリファンアウト）を分析し、ユーザーの場所とプロンプトの言語が一致するセッションだけを残しました。英語以外のセッションの約78%で英語での調査が追加され、英語以外のプロンプトのファンアウトのうち43%は英語で行われていました。言語別では、英語の調査が最も多く追加されたのはトルコ語のセッション（94%）で、最も少なかったのはスペイン語のセッション（66%）でした。
現地の情報源の比重も国によって違います。FTA Globalのテストでは、引用元のうち現地のドメインと出版物が占める割合は、ドイツで42%、フランスで34%、インドで17%でした。現地の情報源の比重が小さい市場では、現地ブランドが回答に入るには英語サイトや海外サイトでの露出が必要かもしれません。Peec AIの手動テストには1つの例があります。ポーランドのIPアドレスからポーランド語で最良のオークションサイトを尋ねると、ChatGPTはポーランド最大の現地プラットフォームであるAllegroを外すか、リストのずっと下に置きました。これは1つの例であり、統計的な結果ではありません。
AIの回答への信頼も違います。同じDeloitteの調査では、AIが提供する情報を信頼すると答えた人はスペインで61%、フィンランドで36%でした。私たちの仮説：信頼が低い市場ほど、ユーザーは情報源、レビュー、アフターサービスの保証を追加で確認しやすいので、現地で確認できる資料がより重要になります。これを直接検証した公開データはまだありません。
最初の3つの違いが重なると、ユーザーが目にする候補リストは違うものになります。FTA Globalは「ニューヨーク＋英語」を基準に、同じ中小企業向けの購買の質問を、ロンドン、マドリード、パリ、ベルリン、インドの3都市で繰り返しました。
言語でも第1候補が変わります。SALT.agencyの共同創業者Reza MoaiandinがSearch Engine Journalで公開したテストでは、同じ購買の質問セットを英語、アラビア語、ロシア語、簡体字中国語、ペルシャ語で尋ねました。中心となるテストはWeb検索をオフにしたClaude Sonnet 5を使い、2026年9月7日に収集し、シナリオと言語の組み合わせごとに40回実行しています。表は、各ブランドが第1候補になった回答の割合です。
| シナリオ | ブランド | 最も高い割合 | 最も低い割合 |
|---|---|---|---|
| ロンドン〜テネリフェ往復航空券 | easyJet | ロシア語 72.5% | ペルシャ語 12.5% |
| 400ポンド以下のノイズキャンセリングヘッドホン | Sony | ロシア語とペルシャ語 100% | 英語 50% |
| 英国の中小企業向けCRM | HubSpot CRM | 英語 22.5% | アラビア語 2.5% |
| 500ポンド以下のロボット掃除機 | Roborock | ロシア語 97.5% | 英語とアラビア語 87.5% |
ロボット掃除機の行は、すべてのカテゴリーが大きく揺れるわけではないことを示しています。同じテストで、2つのカテゴリーについてWeb検索をオンにすると、カテゴリーと言語の組み合わせ10件のうち7件で第1候補が変わりました。同じ2つのカテゴリーで検索をオフにした場合、ChatGPTの第1候補がClaudeと一致したのは10件中1件だけで、Geminiとは5件でした。著者は、データが1日の午後に収集されたものであり、結果は方向性を示すものだと述べています。
学術研究でも似た傾向が見られます。EMNLP 2024の論文「Global is Good, Local is Bad?」は、LLMが肯定的な属性をグローバルブランドと結びつけやすく、高所得国の人に高級な贈り物を不釣り合いに多く勧めることを示しました。ただし、特定の状況では原産国の効果で現地ブランドが有利になることもあります。ブランドにとっては、競合は市場ごとに違うということです。米国で正面から競っているブランドが、インドやポーランドでは別の現地ブランドの組み合わせに置き換わるかもしれません。
「国または地域 × 言語 × プラットフォーム」を最小の比較単位として扱い、5つのステップで進めます。
| 観点 | 市場ごとに記録すること | よくある誤読 |
|---|---|---|
| どこで尋ねるか | 現地の主要AIプラットフォーム、ショッピングカードやチェックアウトなどの機能が使えるか | ChatGPTだけ、米国英語だけでテストする |
| 質問の条件 | 元の質問文、予算と通貨、言及されたプラットフォーム、支払い、配送、規制、デバイス | 翻訳した英語の質問を現地の質問として扱う |
| 根拠の情報源 | 引用されたURL、情報源の言語、現地サイトか海外サイトか | 情報源を読まずにドメインを数える |
| 推薦 | 第1候補、上位5位のリスト、自社ブランドが登場するか、どんな文脈か | スクリーンショット1枚で市場全体を代表させる |
上の4つの観点は、Dagenoのいくつかの機能に対応します。
Dagenoのデモワークスペースのスマートウォッチ市場を例にします（Appleは例のブランドにすぎず、Dagenoの顧客ではありません）。「Market overview → Platforms & regions」の地域表では、Appleはほとんどの市場で1位ですが、スペイン、ポーランド、イタリアでは2位で、そこではGarminが先頭です。
図1：1つのスマートウォッチ市場で、ブランドの順位と可視性をAIプラットフォーム別・地域別に分けたもの。
地域表が教えてくれるのは、どこから見ればいいかだけです。質問そのものを見るには回答を開く必要があります。Dagenoが公開しているケーススタディ地域別のAI可視性：ページをローカライズすべきときでは、Appleはインドで14位、可視性は4.76%です。回答を読むと、インドの2つの回答はどちらも₹5,000以下の時計を勧めており、AppleのインドサイトではApple Watch SE 3が₹29,900から販売されていました（ケーススタディによると2026年9月30日に確認）。
図2：インド（IN）のChatGPT回答。質問は₹5,000以下に限定されています。
一方、ポーランドの回答はポーランド語で、予算は1500 złです。Amazfit、Garmin、Huawei、Samsungなどの時計を勧めており、引用元は主にeuro.com.pl、ceneo.pl、mediamarkt.pl、allegro.plといった現地の小売サイトや価格比較サイトです。
図3：ポーランド（PL）のChatGPT回答。1500 złの予算内の時計をポーランド語で勧めています。
この2つの市場は、上で説明した2種類の違いに当てはまります。インドでは質問の予算条件が変わり、ポーランドでは言語と現地の情報源が変わりました。サンプルは小さい（インドは回答2件、ポーランドは比較できる回答が1件だけ）ので、ケーススタディはインドを「対象外の質問として記録」、ポーランドを「観察を続ける」と結論づけています。
これらの画面は、保存したAI回答を記録したものです。Dagenoの市場拡大ページにあるとおり、市場をまたいだAI可視性は「総需要、市場規模、販売の可能性、市場シェア、購買者の好みを測るものではありません」。市場を選ぶには、ファーストパーティの調査に加え、製品、チャネル、コンプライアンスの検討が必要です。Dagenoのブログによると、無料の検索は86の国と地域、12,000の市場セグメントをカバーしているので、まずターゲット市場で自社ブランドがどこにいるかを確認するところから始められます。
市場を比べるとき、次の要素は「市場の違い」と取り違えやすく、比較のコストを想定以上に押し上げることもあります。
「同じタスクを現地の言語で尋ねたもの」としてだけです。現地の予算、チャネル、日常の言い回しは反映されません。翻訳した質問は市場をまたいだ対照セットとして使い、現地の検索候補、フォーラム、カスタマーサービスの記録から集めた現地の言い回しを加えてください。
現地の購買者が実際に使う言語に合わせてください。インド、スイス、カナダのような多言語の市場では、少なくとも主要な言語を別々にテストします。購買者の一部が英語で尋ねる場合（たとえば多国籍企業の調達チーム）は、英語の言い回しも別に記録してください。
万能の数字はありません。公開テストでは、FTA Globalが各条件を5回、SALTが40回実行しています。私たちのおすすめ：繰り返しの実行で第1候補が安定するまでは市場について結論を出さず、変動の大きいカテゴリーではサンプルを増やしてください。
ほとんどの市場では足りません。ChatGPTの参照シェアは最大ですが、市場によってはGeminiが16%を超え、同じ質問でChatGPTとGeminiの上位5ブランドで共通するのは平均3.2だけです。少なくとも、各市場で2番目と3番目に大きいプラットフォームを加えてください。
いいえ。まず質問そのものが違わないかを確認してください。たとえば、予算が自社の製品ラインより低いといったケースです。次に、製品が現地で販売されているか、現地の情報源が何と言っているかを確認します。現地向けページに価値があるのは、現地の事実が本当に違い、繰り返しサンプリングしても自社ブランドが出てこない状態が続く場合だけです。
海外市場ごとのAIでの購買の質問は、4つの層で違います。人々がどのプラットフォームに尋ねるか、質問にどんな条件が付くか、AIがどこから根拠を得るか、そして最終的に誰を推薦するかです。公開テストはすでに、米国英語の結果だけを見ると候補リストの半分以上で判断を誤るおそれがあることを示しています（FTA Globalのソフトウェアカテゴリーのテストでは、上位5つのうち平均2.9が入れ替わりました）。ただし、現地のユーザーが実際にどう尋ねるかについての公開データはまだ少ないため、どのブランドも自社の市場とカテゴリーで自らサンプリングする必要があります。
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