Nint調査：EC事業者の7割が生成AIに不安──回答精度課題の背景を分析

“AIの性能”ではなく“根拠となるデータ”が、意思決定の質を左右していた

株式会社Nint

2026年2月18日 11時00分

国内3大ECモール（楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング）の公開データを収集・分析するクラウドサービス「Nint ECommerce」を提供している株式会社Nint（本社：東京都新宿区、代表取締役：吉野順子、以下「Nint」）は、EC事業者100名を対象に実施したアンケート調査をもとに、生成AI活用において多くの担当者が感じている「精度不安」の要因と、その解決の方向性を整理した調査レポート「EC事業者100名に聞いた、生成AI利用実態アンケート調査結果」を公開しました。

本調査では、生成AIがすでにEC業務の現場に広く浸透している一方で、多くの担当者が「回答の精度」「数値の根拠」「再現性」といった点に不安を感じており、生成AIを“意思決定に使いきれていない”実態が明らかになりました。
さらに調査結果を詳細に分析したところ、こうした不安の背景には、AIの性能そのものではなく、AIに与えられている根拠となるデータの不足や不確実性が大きく影響していることが見えてきました。

調査レポートDLはこちらから

調査背景：生成AIは「当たり前」になったが、使いこなせていない

生成AIは、商品説明文の作成、競合調査、データ要約など、EC業務のさまざまな場面で活用が進んでいます。実際に本調査でも、EC事業者の94％が業務で生成AIを利用していることが確認されました。

一方で、「期待通りの回答が得られる」と回答した担当者は3割以下にとどまり、約7割が生成AIの回答精度（数値の妥当性・根拠の明確さ）に不安を感じているという結果となっています。

「もっともらしい回答だが、根拠が曖昧でそのまま使えない」
「結局、重要な数字は自分で調べ直している」

といった声も多く、生成AIが“作業効率化ツール”にはなっているものの、判断や企画の根拠としては使い切れていない現状が浮き彫りになりました。

精度不安の正体：問題は「AI」ではなく「データ」

詳細分析の結果、EC担当者が感じている精度不安の背景には、以下のような共通課題があることがわかりました。

回答の根拠や出典が不明確
市場規模や成長率などの数値にばらつきがある
同じ質問でも、回答が毎回変わる

これらの課題の根本原因は、生成AIに与えられている情報が、断片的で信頼性の担保が難しいものであることにあります。
一般的な生成AIは、学習済みの公開情報をもとに確率的に文章を生成するため、最新かつ正確なEC市場の根拠となるデータが十分に与えられていない場合、どうしても“それらしいがズレた回答”になりやすいという構造的な問題を抱えています。
これは生成AIにおける「ハルシネーション（事実ではない情報を、あたかも正しいかのように生成してしまう現象）」の一種であり、特に数値や市場分析を扱う場面では、意思決定上のリスクになりやすい課題です。

データを組み合わせると、AIは「意思決定に使える」存在へ

一方で、EC市場の根拠となるデータをAIに組み合わせて活用している担当者からは、明確な変化が確認されました。

約8割が「生成AIのアウトプット精度が向上した」と実感
85％が「商品企画やMD判断に有益」と評価

市場データをもとにした分析や仮説立案が可能になることで、生成AIは単なる文章生成ツールから、根拠ある企画・分析を支援するツールへと進化します。

本調査レポートでは、Nint ECommerceのEC市場データと生成AIを組み合わせた具体的なユースケースを交えながら、

なぜ精度が向上するのか
実務でどのような判断が変わるのか

を詳しく解説しています。

調査レポート概要

タイトル：EC事業者100名に聞いた、生成AI利用実態アンケート調査結果
内容：
- EC業務における生成AI活用の最新実態
- 約7割が感じている「精度不安」の構造的要因
- EC市場データ×生成AIによる活用高度化のヒント
- 実務で使える具体的ユースケース
形式：PDF（無料ダウンロード）

ダウンロードはこちらから

今後について

生成AIの成果を最大化するためには、ツール選定だけでなく、どのような根拠となるデータを、どのように組み合わせて活用するかが重要になります。
今後は、回答結果だけでなく、その根拠や再現性まで説明できる「意思決定AI」としての活用が、EC業務において一層求められると考えられます。
Nintは今後も、EC市場データの提供と分析を通じて、生成AIを「使えるAI」へと進化させるための情報発信を行ってまいります。