ChatGPTの商品カードはどこから来るのか：
41万件の回答から見る
韓国と米国のAIショッピング調査

AI検索で「おすすめの商品」を尋ねると、回答の横に価格や販売事業者が表示された商品カードが現れます。このカードは韓国語の質問にも同じように表示されるのでしょうか？表示されるとしたら、商品はどこから来るのでしょうか？Anymorphは2026年10月19日から11月1日まで、同じ測定プロジェクトの質問をChatGPT、Google AIによる概要（AI Overviews）、NAVER AIタブに毎日尋ね、回答410,088件と商品カード544,067枚を分析しました。韓国語の質問を中心に調べ、同じ方法で収集した米国の英語の質問と比較しました。

調査結果の概要

調査方法

測定対象

すべての数値は複数の測定プロジェクトを合算したもので、特定企業の結果は掲載していません。データはAnymorphが収集したAI検索の回答です。

測定方法

• 商品カード： 回答に商品名、価格、販売事業者とともに表示された商品を1つにつき1枚として数えました。カードのセット、横にスワイプする商品一覧、本文中の商品をすべて含みます。
• 商品カードが表示された回答の割合： 商品カードが1枚以上表示された回答数を、回答全体の数で割った値です。
• 同じコマースプロジェクトの比較： 業種や質問テーマの違いを抑えるため、韓国語と英語の質問を両方測定した5つのコマースプロジェクトだけを別途集計しました。2言語の質問は、同じプロジェクトの商品群を対象としています。
• ChatGPTの商品カードの出所： ChatGPTが商品を見つけたカタログを、カードごとに記録しました。Google Shopping、販売事業者がChatGPTに送った商品フィード、Shopifyの3種類です。Google Shoppingの商品については、ChatGPTが使った検索語と検索対象の国も記録しました。
• ChatGPTモデルへの入力： 回答を作成するモデルに渡された商品情報（商品名、説明、評価、レビュー数、商品ページ）をカードごとに記録しました。
• 販売事業者の種類： エンジンと言語ごとにカード数の多い販売事業者150社を手作業で分類し、それ以外は「その他」としました。販売事業者名は掲載していません。上位販売事業者の割合は、同じ販売事業者の異なる表記をまとめて計算しました。

韓国語の回答に商品カードが表示される割合は、米国の半分未満でした

韓国語と英語の両方を測定した5つのコマースプロジェクトの結果です。同じ商品群について同じ方法で質問したところ、米国の英語の回答では81.0%にChatGPTの商品カードが表示されたのに対し、韓国語の回答では28.6%でした。Google AIによる概要では差がさらに大きく、英語の回答の72.6%、韓国語の回答の6.5%に商品カードが表示されました。カードが表示された回答でも、韓国語の回答のカード数は少なくなっていました。

測定範囲を広げても同じ差が見られました

コマースプロジェクト全体でも、ソフトウェアやサービス業種を含む全プロジェクトでも、米国の英語の回答には商品カードが3倍以上の頻度で表示されました。韓国語の質問で商品カードが最も頻繁に表示されたエンジンはNAVER AIタブで、コマースプロジェクトの回答の53.6%に商品が表示されました。

NAVER AIタブは1つの回答に商品を21個表示しました

NAVER AIタブは、商品が表示された回答1つにつき、平均21.1個の商品を14.4社の販売事業者から選んで表示しました（中央値10個）。142,316個の商品はすべてNAVERショッピングの商品ページにリンクしており、販売事業者は6,919社でした。上位5つの販売事業者の割合は8.4%で、1社が掲載枠を独占していませんでした。ChatGPTとGoogle AIによる概要は、1つの回答に2～3個の商品を表示しました。韓国語のChatGPTカードの63.1%には評価が表示されており、評価がある商品のレビュー数の中央値は1,500件でした。

韓国のChatGPTの商品カードはGoogle Shoppingから来ていました

韓国語の回答に表示されたChatGPTの商品カードは、2枚を除いてすべてGoogle Shoppingの商品でした。検索対象の国が記録された商品の99.9%は、韓国のGoogle Shoppingで見つかった商品でした。米国の英語の回答では、販売事業者がChatGPTに直接送った商品フィードがカードの93.2%を占め、Shopifyの商品が4.3%、Google Shoppingの商品が2.4%でした。同じChatGPTでも、韓国語の回答の商品カードはGoogle Shoppingにある商品の中から表示されました。

韓国の商品は説明なしでChatGPTに渡されていました

ChatGPTは、商品カードとともに、回答を作成するモデルに商品情報を渡します。米国の販売事業者フィードの商品は99.9%以上が販売事業者による説明とともに渡され、97.0%には評価とレビュー数も渡されていました。韓国のGoogle Shoppingの商品では、説明も一緒に渡されたケースは0.1%未満で、評価とレビュー数は63.1%に渡されていました。韓国語の回答でChatGPTが商品の特徴を説明する際には、カタログの説明よりも、回答の参考にしたウェブページに頼っているようです。

ChatGPTは韓国語の質問の商品を英語でも検索していました

韓国語の回答に表示されたGoogle Shoppingの商品30,285枚について、ChatGPTが使った検索語13,414件を分類しました。3枚に1枚は、ハングルをまったく含まない英語の検索語で見つかった商品でした。サンプルを確認すると、英語の検索語は商品の種類、成分、肌の悩み、用途を列挙した形式が多く見られました。英語の検索語で見つかった商品の24.9%は、検索語に「korea」または「korean」が含まれていました。検索語の長さは平均6.2語でした。韓国語で質問しても、ChatGPTは英語で商品を検索することが多くありました。

米国のChatGPTカードは上位5つの販売事業者が88%、韓国では43%を占めました

米国のChatGPTカードは、少数の大手販売事業者に集中していました。最大の販売事業者1社がカードの44.7%、上位5社が88.4%を占め、カテゴリー専門店の割合は70.4%でした。韓国のChatGPTカードでは上位5社の割合は43.2%で、大手総合モールや専門店、ブランド公式ストア、海外通販サイトに分散していました。ブランド公式ストアの割合は、韓国が17.6%、米国が6.2%でした。

同じ5つのコマースプロジェクトだけを見ても、結果は同じでした。ChatGPTカードに占める上位5つの販売事業者の割合は韓国が46.4%、米国が89.3%で、ブランド公式ストアの割合は17.3%と6.9%でした。Google AIによる概要では、両国ともブランド公式ストアがカードの約20%を占めており、米国でも販売事業者がChatGPTより幅広く分散していました。

実践方法

韓国のChatGPTショッピングでは、まずGoogle Shoppingの商品情報を整えます

韓国語の回答に表示されたChatGPTの商品カード30,943枚のうち、30,941枚がGoogle Shoppingの商品でした。韓国のChatGPTカードを狙うなら、まず商品をGoogle Shoppingに掲載する必要があります。

• 自社ストアの商品をGoogle Merchant Centerに登録し、価格、在庫、画像を最新の状態に保ちます。
• 商品ページに商品構造化データ（商品名、価格、在庫、評価）を追加し、検索エンジンが商品情報を正確に読み取れるようにします。

商品名と商品情報には英語表記も併記します

ChatGPTが韓国語の質問の商品を探す際に使った検索語の33.8%は英語で、商品の種類や成分、用途を列挙したものが多くありました。

• 商品名と商品情報には、主要な成分、機能、用途を韓国語と英語の両方で記載します。
• 商品情報に、商品カテゴリーを表す英語の一般名称（例：sunscreen、cleansing oil）を含めます。

商品説明はウェブページ上にテキストで記載します

韓国のGoogle Shoppingの商品は、説明なしでChatGPTモデルに渡されていました。商品の特徴や違いを回答に反映させるには、エンジンが読み取れるウェブページが必要です。

• 商品詳細ページの主要な説明は、画像ではなくテキストで記載します。
• 商品の比較、選び方、使い方など、質問に直接答えるページを自社サイトに用意します。

公式ストアと販売チャネルの商品情報をそろえます

韓国のChatGPTカードでは販売事業者が幅広く分散しており、ブランド公式ストアの割合は17.6%で、米国の約3倍でした。

• 公式ストアを販売チャネルの1つとして位置づけ、Google Shoppingにも登録します。
• 公式ストア、オンラインマーケットプレイス、専門店で、同じ商品の名前、容量、価格の表記を統一します。

評価とレビューを商品情報に関連付けます

韓国のChatGPTカードの63.1%、NAVER AIタブの商品カードの79.0%には評価が表示されていました。評価とレビュー数はカードにも表示され、ChatGPTモデルにも渡されます。

• 自社ストアのレビューを商品情報と構造化データに関連付けます。
• NAVER AIタブを狙う場合は、NAVERショッピングの商品情報とレビューを管理します。NAVER AIタブの商品はすべてNAVERショッピングの商品ページにリンクしていました。

米国で販売する場合は、販売事業者の商品フィードを確認します

米国の英語の回答に表示されたChatGPTカードの93.2%は販売事業者の商品フィードに由来し、上位5つの販売事業者が88.4%を占めていました。

• 米国の主要な販売事業者に出品している商品の名前、説明、評価情報を確認します。販売事業者フィードの商品は、説明と評価がChatGPTモデルに一緒に渡されます。
• 自社ストアは、ChatGPTに商品フィードを送る手順とShopifyとの連携状況を確認します。

限界

• 2026年10月19日～11月1日の14日間の観察結果です。エンジンが商品を表示する方法が変われば、結果も変わる可能性があります。
• 質問はAnymorphが測定プロジェクトのために行った一般的な質問で、コマース業種が中心です。市場全体の質問分布をそのまま代表するものではありません。業種構成の違いは、同じ5つのコマースプロジェクトを比較することで抑えました。
• 数値はAnymorphの測定条件（ウェブ検索を使用）で収集した回答に基づきます。ユーザーアカウントの履歴や設定によって、商品カードの表示は異なる場合があります。
• NAVER AIタブは測定プロジェクト10件、質問1,087件で、他のエンジンよりサンプル数が少なくなっています。
• 販売事業者の種類はエンジンと言語ごとに上位150社を手作業で分類し、それ以外は「その他」としました。NAVER AIタブは小規模な販売事業者が多いため、種類の分類ではなく、販売事業者数と上位販売事業者の割合のみを確認しました。
• 商品カードは回答に表示されたことを意味します。クリックや購入につながったかどうかは、今回の調査では確認していません。
• 評価、販売事業者の種類とカード表示の関係は、観察された分布を示すものであり、原因を実験で確認した結果ではありません。

結論

1. 韓国語の質問では商品カードの表示が少なくなります。 同じコマースプロジェクトでは、ChatGPTは韓国語の回答の28.6%、英語の回答の81.0%に商品カードを表示し、Google AIによる概要では6.5%と72.6%でした。韓国語の質問で最も多く商品を表示したエンジンはNAVER AIタブでした。
2. 韓国のChatGPTの商品はGoogle Shoppingから来ます。 米国ではカードの93.2%が販売事業者の商品フィードに由来していましたが、韓国ではカードのほぼすべてがGoogle Shoppingの商品で、商品説明なしでモデルに渡されていました。
3. 韓国では販売事業者が分散しています。 上位5つの販売事業者の割合は米国の半分程度で、ブランド公式ストアもカードの17.6%を占めていました。

韓国でAI検索の商品カードに表示されるには、Google ShoppingとNAVERショッピングに商品情報を正確に登録し、商品の特徴をエンジンが読み取れるウェブページにテキストで記載する必要があります。同じブランドでも、韓国と米国では商品がカードに表示される経路が異なるため、国ごとに別々に測定し、準備する必要があります。

付録：調査データ