ネットショッピングにおける商品レビュー・AIレビューに関する実態調査|64.3 %がAIレビューの利用に前向き、読み切れない口コミを、AIでもっと選びやすく。
読み切れない口コミを、AIでもっと選びやすく。68.0%がレビュー途中離脱、64.3%がAIレビューの利用に前向き
■調査の主要ファインディング(要点まとめ)
・商品レビューは購入判断に強く影響。全体の75.3%が「影響する」と回答し、男女とも全ての年代で60%を超える
・商品レビューを読み切れず途中で読むのをやめた経験は68.0%。レビュー利用時には「サクラ・やらせ」への不安も48.4%に上る
・AIによる要約機能の利用意向は64.3%。商品レビューが購入判断に「非常に影響する」層では76.5%まで上昇
・AIレビュー表示で65.2%が「商品を比較・検討しやすい」、55.6%が「購入したい」と回答。特に男性20代はAIレビューに前向きな姿勢が目立つ
・AIレビューが表示されても58.0%は一般的な商品レビューを引き続き確認
【調査概要】
調査の対象:全国20歳~69歳の男女、直近3か月以内にECサイトを使い、かつ商品レビュー(口コミ)を確認する人
有効回答数:1,000人
調査方法:株式会社ネオマーケティングが運営するアンケートシステムを利用したWEBアンケート方式で実施
調査実施日:2026年8月6日(木)〜2026年8月13日(木)
調査実施機関:株式会社ネオマーケティング(東証スタンダード上場)
■ECサイトでの購入判断に商品レビュー(口コミ)がどの程度影響するか:75.3%が「購入判断に影響」

|
回答者区分 |
非常に影響する |
影響する |
どちらともいえない |
あまり影響しない |
全く影響しない |
|---|---|---|---|---|---|
|
全体 |
19.6% |
55.7% |
22.1% |
2.5% |
0.1% |
|
男性20代 |
32.0% |
44.0% |
22.0% |
2.0% |
- |
|
男性30代 |
16.0% |
48.0% |
35.0% |
1.0% |
- |
|
男性40代 |
11.0% |
60.0% |
25.0% |
4.0% |
- |
|
男性50代 |
16.0% |
54.0% |
26.0% |
4.0% |
- |
|
男性60代 |
11.0% |
51.0% |
33.0% |
5.0% |
- |
|
女性20代 |
27.1% |
56.3% |
14.6% |
2.1% |
- |
|
女性30代 |
26.0% |
58.7% |
13.5% |
1.0% |
1.0% |
|
女性40代 |
19.0% |
63.0% |
15.0% |
3.0% |
- |
|
女性50代 |
18.0% |
56.0% |
23.0% |
3.0% |
- |
|
女性60代 |
20.0% |
66.0% |
14.0% |
- |
- |
ECサイトでの商品購入時、レビューが「非常に影響する」「影響する」と答えた人は全体で75.3%となり、男女とも全ての年代で60%を超えました。
特に女性60代では86.0%と最も高く、口コミが幅広い年代で重要な判断材料となっていることが確認されました。一方、「非常に影響する」は男女とも20代が最多で、若年層ほどレビューの影響を強く受ける傾向も見られます。
■商品レビュー(口コミ)を読むときに、困ったことや使いづらいと感じたこと:「サクラ・やらせ」への不安が48.4%で最多
|
項目 |
全体 |
|---|---|
|
レビューの数が多く読みきれない |
19.0% |
|
良い評価と悪い評価が混在していて判断しづらい |
27.6% |
|
サクラ・やらせのレビューがないか不安 |
48.4% |
|
自分に近い条件(体型・肌質など)のレビューが見つからない |
22.2% |
|
レビューの内容が主観的すぎて参考にならない |
20.3% |
|
知りたい情報(サイズ感・使用感など)が書かれていない |
32.0% |
|
その他 |
0.8% |
|
特に困ることはない |
15.9% |
商品レビューを読む際の不満では、「サクラ・やらせのレビューがないか不安」が48.4%で最多となり、半数近くが信ぴょう性を気にしていることが確認されました。「知りたい情報が書かれていない」32.0%、「判断しづらい」27.6%も上位に位置しています。
一方、「レビューの数が多く読みきれない」も19.0%に上り、量が多ければ多いほど良いとは限らず、必要な情報への辿り着きやすさも求められていることがわかりました。
■商品レビュー(口コミ)を読み切れず、途中で読むのをやめたことはあるか:68.0%がレビューの途中離脱を経験

|
項目 |
全体 |
|---|---|
|
よくある |
18.5% |
|
たまにある |
49.5% |
|
あまりない |
26.0% |
|
全くない |
6.0% |
商品レビューを読み切れず途中で読むのをやめた経験は、「よくある」18.5%、「たまにある」49.5%で、計68.0%に達しました。「よくある」だけでも約20%を占めています。
前掲設問【商品レビュー(口コミ)を読むときに、困ったことや使いづらいと感じたこと】で「レビューの数が多く読みきれない」に19.0%集まっていたことからもわかるように、レビューを充実させるだけでなく、豊富な情報の中から必要な内容へ効率良く辿り着ける仕組みを整えることも、より重要になっていると考えられます。
■AIレビューがあれば利用したいと思うか:64.3%が利用に前向き、男性20代では71.0%

|
回答者区分 |
ぜひ利用したい |
利用したい |
あまり利用したくない |
利用したくない |
|---|---|---|---|---|
|
全体 |
13.2% |
51.1% |
25.8% |
9.9% |
|
男性20代 |
25.0% |
46.0% |
23.0% |
6.0% |
|
男性30代 |
15.0% |
53.0% |
20.0% |
12.0% |
|
男性40代 |
19.0% |
49.0% |
22.0% |
10.0% |
|
男性50代 |
7.0% |
56.0% |
30.0% |
7.0% |
|
男性60代 |
8.0% |
56.0% |
26.0% |
10.0% |
|
女性20代 |
16.7% |
44.8% |
27.1% |
11.5% |
|
女性30代 |
16.3% |
51.9% |
22.1% |
9.6% |
|
女性40代 |
9.0% |
54.0% |
25.0% |
12.0% |
|
女性50代 |
8.0% |
50.0% |
29.0% |
13.0% |
|
女性60代 |
8.0% |
50.0% |
34.0% |
8.0% |
|
レビューの影響度合い別 |
ぜひ利用したい |
利用したい |
あまり利用したくない |
利用したくない |
|---|---|---|---|---|
|
非常に影響する |
31.6% |
44.9% |
14.8% |
8.7% |
|
影響する |
10.8% |
58.9% |
23.0% |
7.4% |
|
どちらともいえない |
4.5% |
39.4% |
41.2% |
14.9% |
|
あまり影響しない |
- |
32.0% |
36.0% |
32.0% |
|
全く影響しない |
- |
- |
100.0% |
- |
もしAIレビュー(※)があったとしたら「ぜひ利用したい」「利用したい」と答えた人は64.3%に達しました。
性年代別では男性20代が71.0%で最多に。
「ぜひ利用したい」のみで比較すると、男性40代は19.0%で女性40代9.0%の約2.1倍となっています。
また、口コミが購入判断に「非常に影響する」層ではAIレビュー利用意向も76.5%と高く、口コミを重視する人ほどAIによる要約・補助機能にも前向きな傾向が確認されました。
※AIが複数の商品レビュー(口コミ)を分析・要約して表示する機能
■AIレビューが表示されている商品のほうが、商品を比較・検討しやすいと思うか:65.2%が同意

|
項目 |
全体 |
|---|---|
|
とてもそう思う |
12.4% |
|
そう思う |
52.8% |
|
あまりそう思わない |
26.5% |
|
全くそう思わない |
8.3% |
AIレビューが表示されている商品のほうが「比較・検討しやすい」と答えた人は、「とてもそう思う」12.4%、「そう思う」52.8%を合わせて65.2%に到達。
前掲設問【AIレビューがあれば利用したいと思うか】の利用意向64.3%とも近い水準となっており、単なる新機能への関心だけでなく、膨大な口コミを整理し、商品選びを効率化する実用的な機能として期待されていることが確認されました。
■AIレビューが表示されている商品のほうが、購入したいと思うか:55.6%が購入に前向き、男性20代で高い反応

|
回答者区分 |
とてもそう思う |
そう思う |
あまりそう思わない |
全くそう思わない |
|---|---|---|---|---|
|
全体 |
8.4% |
47.2% |
34.6% |
9.8% |
|
男性20代 |
23.0% |
43.0% |
25.0% |
9.0% |
|
男性30代 |
8.0% |
54.0% |
29.0% |
9.0% |
|
男性40代 |
9.0% |
49.0% |
33.0% |
9.0% |
|
男性50代 |
5.0% |
53.0% |
35.0% |
7.0% |
|
男性60代 |
7.0% |
48.0% |
33.0% |
12.0% |
|
女性20代 |
10.4% |
42.7% |
37.5% |
9.4% |
|
女性30代 |
10.6% |
44.2% |
33.7% |
11.5% |
|
女性40代 |
6.0% |
45.0% |
36.0% |
13.0% |
|
女性50代 |
2.0% |
49.0% |
37.0% |
12.0% |
|
女性60代 |
3.0% |
44.0% |
47.0% |
6.0% |
AIレビューが表示されている商品のほうが「購入したい」と答えた割合は全体で55.6%でした。
肯定割合を性年代別で見ると、全ての年代で男性が女性を上回り、特に男性20代では「とてもそう思う」が23.0%と突出。女性20代10.4%の約2.2倍となっています。
若年男性では、AIレビューが購入検討を後押しする情報として受け入れられやすい傾向が確認されました。
■AIレビューが表示されていても、一般的な商品レビュー(口コミ)は読むか:58.0%が一般レビューも継続して確認

|
回答者区分 |
必ず読む |
読むことが多い |
たまに読む |
ほとんど読まない |
全く読まない |
|---|---|---|---|---|---|
|
全体 |
19.2% |
38.8% |
29.0% |
8.0% |
5.0% |
|
男性20代 |
19.0% |
45.0% |
22.0% |
9.0% |
5.0% |
|
男性30代 |
16.0% |
39.0% |
28.0% |
11.0% |
6.0% |
|
男性40代 |
11.0% |
52.0% |
25.0% |
6.0% |
6.0% |
|
男性50代 |
18.0% |
38.0% |
34.0% |
9.0% |
1.0% |
|
男性60代 |
15.0% |
31.0% |
38.0% |
10.0% |
6.0% |
|
女性20代 |
21.9% |
37.5% |
26.0% |
8.3% |
6.3% |
|
女性30代 |
24.0% |
40.4% |
25.0% |
2.9% |
7.7% |
|
女性40代 |
21.0% |
39.0% |
30.0% |
7.0% |
3.0% |
|
女性50代 |
26.0% |
32.0% |
30.0% |
6.0% |
6.0% |
|
女性60代 |
20.0% |
34.0% |
32.0% |
11.0% |
3.0% |
AIレビューが表示されていても、「必ず読む」「読むことが多い」は計58.0%となり、半数以上が一般的な口コミも引き続き確認すると回答しました。AIは口コミを置き換えるものではなく、要点把握を助ける補助ツールとして受け入れられていると考えられます。
また「必ず読む」は全世代で女性が男性を上回っています。同じ40代でも、女性40代は21.0%で、男性40代11.0%の約1.9倍。女性ほど実際の口コミを自分の目で確かめる姿勢が強いことが確認されました。
■AIレビューでどんな情報を知りたいか:「悪い点・不満点」が47.7%で最多
|
項目 |
全体 |
|---|---|
|
総合的な評価・満足度 |
34.1% |
|
良い点・高く評価されている点 |
34.6% |
|
悪い点・不満点 |
47.7% |
|
使用感・体験談 |
35.6% |
|
サイズ感 |
27.9% |
|
品質・耐久性 |
32.2% |
|
コストパフォーマンス |
26.0% |
|
購入者の年代・性別などの属性傾向 |
16.0% |
|
よくある質問・注意点 |
27.1% |
|
他の商品との比較 |
23.8% |
|
その他 |
0.4% |
|
特にない |
16.8% |
AIレビューで知りたい情報は、「悪い点・不満点」が47.7%で最多となり、「使用感・体験談」35.6%などを上回りました。
|
項目 |
男性40代 |
|---|---|
|
総合的な評価・満足度 |
39.0% |
|
良い点・高く評価されている点 |
28.0% |
|
悪い点・不満点 |
36.0% |
|
使用感・体験談 |
29.0% |
|
サイズ感 |
24.0% |
|
品質・耐久性 |
28.0% |
|
コストパフォーマンス |
24.0% |
|
購入者の年代・性別などの属性傾向 |
11.0% |
|
よくある質問・注意点 |
29.0% |
|
他の商品との比較 |
21.0% |
|
その他 |
- |
|
特にない |
16.0% |
|
項目 |
女性40代 |
|---|---|
|
総合的な評価・満足度 |
33.0% |
|
良い点・高く評価されている点 |
40.0% |
|
悪い点・不満点 |
55.0% |
|
使用感・体験談 |
39.0% |
|
サイズ感 |
38.0% |
|
品質・耐久性 |
37.0% |
|
コストパフォーマンス |
22.0% |
|
購入者の年代・性別などの属性傾向 |
20.0% |
|
よくある質問・注意点 |
27.0% |
|
他の商品との比較 |
25.0% |
|
その他 |
- |
|
特にない |
16.0% |
40代男女で比較すると、女性は「悪い点・不満点」55.0%で男性36.0%を19ポイント上回るほか、「良い点・高く評価されている点」「使用感・体験談」「サイズ感」でも高い結果に。
女性はより多面的な情報を求めつつ、男女とも購入前に見極めたいネガティブ情報の整理をAIに期待していることが確認されました。
■AIレビューに最も期待すること:「正確性・信頼性」「中立性・公平性」が上位

|
項目 |
全体 |
|---|---|
|
情報の正確性・信頼性 |
23.9% |
|
中立性・公平性(やらせ・偏りがない) |
22.8% |
|
内容が分かりやすく簡潔であること |
12.2% |
|
必要な情報が網羅されていること |
10.5% |
|
最新の情報が反映されていること |
6.1% |
|
自分に合ったレビュー内容が表示されること |
7.9% |
|
その他 |
0.1% |
|
特にない |
16.5% |
AIレビューに期待することは、「情報の正確性・信頼性」23.9%が最多で、「中立性・公平性」22.8%が僅差で続きました。
一方、「内容が分かりやすく簡潔であること」は12.2%にとどまっています。
前掲設問【商品レビュー(口コミ)を読むときに、困ったことや使いづらいと感じたこと】でも「サクラ・やらせ」が48.4%で最多だったことから、生活者はAIレビューに、単なる情報の短縮・要約だけでなく、偏りの少ない信頼できる情報整理を求めていると考えられます。
■今後ECサイトの商品レビュー機能に追加されるとよいと思う機能:「AIによる要約・分析」が最多、上位機能はほぼ同水準
|
項目 |
全体 |
|---|---|
|
写真・動画付きレビューが充実した機能 |
25.4% |
|
自分と似た属性の人のレビューを表示する機能 |
24.8% |
|
レビューの信頼性をスコア表示させる機能 |
25.5% |
|
AIによる商品レビュー(口コミ)要約・分析機能 |
26.9% |
|
商品について質問できるチャット機能 |
19.9% |
|
レビューを条件で絞り込める機能(評価順・条件別など) |
25.5% |
|
その他 |
0.4% |
|
特にない |
22.4% |
追加してほしい機能は「AIによる商品レビューの要約・分析」が26.9%で最多となりました。
一方、「信頼性のスコア表示」「条件での絞り込み」が各25.5%、「写真・動画付きレビューの充実」も25.4%と、上位4項目はいずれもほぼ同水準です。
現状ECサイトにおいては、レビューを効率良く把握したいニーズだけでなく、「信頼できるか」「必要な情報を探しやすいか」「具体的な使用感が伝わるか」といった複数の課題が並存しており、レビュー体験全体を多面的に改善していく必要性が確認されました。
■調査背景
ECサイトでの購買行動において、商品レビュー(口コミ)は欠かせない判断材料となっている一方、その「量」の多さから最後まで読み切れずに離脱してしまうケースも少なくありません。
こうした中、生成AIの普及に伴い、膨大な口コミを要約・分析する「AIによる要約機能(AIレビュー)」への注目が高まっています。
本調査では、この機能への期待とともに、消費者が既存の商品レビューとどう向き合っているかを幅広く可視化しました。
EC事業者・小売業のみならず、レビュー機能の設計やAI活用施策の検討にも活用できるヒントが詰まっていますので、是非今後のマーケティング活動の一資料としてご活用ください。
■この調査で使用した調査サービスはコチラ
ネットリサーチ:https://corp.neo-m.jp/service/research/quantitation/netresearch-domestic/
■引用・転載時のクレジット表記のお願い
※本リリースの引用・転載は、必ずクレジットを明記していただきますようお願い申し上げます。
<例>「生活者を中心にしたマーケティング支援事業を提供する株式会社ネオマーケティングが実施した調査結果によると……」
引用元:https://corp.neo-m.jp/report/investigation/itmedia_060_ai-review
■株式会社ネオマーケティングについて
会社名:株式会社ネオマーケティング
所在地:東京都渋谷区南平台町16-25 養命酒ビル11F
代表者:代表取締役 橋本光伸
資本金:8,725万円(2026年6月末時点)
事業内容:マーケティング支援事業
※ネオマーケティングは、一般社団法人日本マーケティング・リサーチ協会(会員社No:20220)に加盟しております。
【マーケティングリサーチ/市場調査】
マーケティングリサーチメニュー:https://corp.neo-m.jp/service/research/
5分でわかる!マーケティングリサーチとは:https://corp.neo-m.jp/service/for-bigginer/
【カテゴリーエントリーポイント(CEP)事例】
わかる!カテゴリ―エントリーポイント:https://corp.neo-m.jp/wakaru-category-entry-point/
カテゴリーエントリーポイント(CEP)リサーチ:https://corp.neo-m.jp/service/original/category-entry-point/
【インサイト マーケティング事例】
インサイトドリブンⓇ:https://corp.neo-m.jp/service/original/insight-driven/
ビジネスにおけるインサイトの意味・重要性と効果的な創り方とは?
:https://corp.neo-m.jp/column/marketing-research_080_insight-marketing
【定量調査:インターネットリサーチ/web調査】
インターネットリサーチ/web調査:https://corp.neo-m.jp/lp/service/net-research/
【定性調査:インタビュー調査】
デプスインタビュー:https://corp.neo-m.jp/service/research/qualitative/deps-interview/
グループインタビュー:https://corp.neo-m.jp/service/research/qualitative/group-interview/
訪問観察調査(エスノグラフィー):https://corp.neo-m.jp/service/research/qualitative/visit/
【海外調査】
海外定量調査:https://corp.neo-m.jp/service/research/quantitation/netresearch-oversea/
海外調査強み:https://corp.neo-m.jp/lp/service/global-research/
【本リリースに関するお問合せ先】
ネオマーケティング広報事務局 担当:三村
Tel:03-6328-2881
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