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〜大型IT購買の関与者502名の74.3%が、深掘り比較までに最有力候補を決定。 5段階の購買行動と、複数の関与者による社内の意思決定を支える情報提供の役割を整理〜
AI時代のカスタマージャーニーをもとに、カスタマーの意思決定を後押しするマーケティング・アセットを設計・制作する株式会社IDEATECH（本社：東京都港区、代表取締役社長：石川友夫）は、当社エグゼクティブフェローの北川裕康と2026年に実施した3回の共同調査をもとに、「AI時代のBtoBバイヤージャーニーマップ」を発表します。
本発表では、買い手が課題を認識してから、比較・選定、社内の意思決定に至るまでの過程を5段階で整理しました。情報収集の接点や最有力候補が固まった時期などの調査結果に、各段階で企業が提供すべき情報についての当社の考察を加え、購買を支援するための設計指針として提示します。
直近の調査は、500万円以上のBtoB向けIT製品・サービスの購買に関与した502名を対象に実施しました。90.6%が選定過程の少なくとも一部で生成AIを利用し、最終的に採用した企業が最有力候補に固まった時期を「検討開始前」から「深掘り比較」まで合算すると、74.3%となりました。
また、第2回調査（年間契約金額500万円以上、325名）では、検討・意思決定に7名以上が関与した案件が58.5%を占め、情報システム、経理・財務、セキュリティ、法務、購買・調達など複数の専門部門が判断に加わっていました。買い手がAIで検討を進める一方で、社内の意思決定は複数の関与者を経る複雑なものになっています。
◾️発表の背景｜買い手の検討を、売り手との接点だけで捉えない
資料請求、問い合わせ、商談は、顧客の検討状況を知る手掛かりになります。一方、当社の共同調査では、営業と本格的にやり取りする時点で、買い手がすでに課題や候補を整理している実態が確認されました。
営業との接点を持った後にも、買い手には費用対効果の確認、導入後の運用の見通し、関係部門への説明などが残ります。関与する部門と人数が多いほど、担当者が社内で説明し、合意を形成する負担は大きくなります。当社は、接点を獲得するための情報と、買い手が自ら判断を進めるための情報を、購買の過程全体から設計する必要があると考えています。
▼インフォグラフィックで全文をみる
https://ideatech.jp/research/btob-buyer-journey
▼BtoB バイヤージャーニーマップをダウンロードする
https://box.ideatech.jp/p/ideatech/h1ibxv
◾️3回の共同調査で、検討の進み方と必要な支援を確認
第1回：営業と本格的に接触するまでに、何が進んでいるのか
2026年3月、300万円以上のBtoB商材の購買に関与した307名を対象に調査しました。営業との初めての本格的なやり取りの時点で、解決すべき課題の明確化が「完了していた」「おおむね進んでいた」と回答した割合は、合計70.4%でした。
検討・意思決定に関与した部門数は「2部門」が42.3%で最多となり、3部門以上が関与した案件も45.9%を占めました。営業と接する前から、購買は一つの部門だけで進むものではありませんでした。
自社の業界・業種に特化した情報が、候補に入れる決め手になった、または候補に入れる判断を後押しした割合は62.5%でした。当社は、製品の一般的な特徴だけではなく、業界や業務の実態に即した情報を、候補を探す段階から届ける必要があると捉えました。
参照：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000629.000045863.html
第2回：買い手は、何を判断する際に困っているのか
2026年5月、年間契約金額500万円以上のBtoB向けIT商材の購買に関与した330名を対象に調査しました。案件種別の不明回答を除く325名のうち、73.5%が、当初想定したスケジュールより検討が長期化したと回答しました。
検討・意思決定に関与した最大人数は「4～6名」が32.3%、「7～9名」が29.2%で、7名以上が関与した案件は58.5%でした。関与した専門部門は「情報システム部門」が42.2%、「経理・財務部門」が38.2%、「セキュリティ部門」が37.2%、「法務部門」が33.2%、「購買・調達部門」が32.0%と、判断基準の異なる部門に分散しています。社内で意見が分かれ、合意形成に時間がかかったポイントは「必要な機能・要件についての部門間調整」が56.9%、「予算規模・予算配分の社内調整」が51.7%でした。検討が長期化した239名では、63.6%が「経営層の判断が下りるまで時間がかかったから」を理由に挙げています。
営業との接触前の社内検討で判断が難しかった項目は、「導入後の運用負荷の見積もり」が56.3%でした。判断材料として助かったコンテンツでは、投資に対する効果を試算する「ROI計算シミュレーター・投資対効果の試算ツール」が55.4%、「自社業界・類似規模の成功事例」が46.5%でした。
当社は、買い手が必要としているのは製品の理解だけではなく、自社で利用できるか、導入の妥当性を社内で説明できるかを判断するための材料だと考えています。稟議に至るまでには複数の部門と階層の合意が必要になるため、意思決定は一人の担当者では完結せず、複雑化しています。
参照：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000657.000045863.html
第3回：生成AIを使う買い手は、いつ候補を固めるのか
2026年8月、500万円以上のBtoB向けIT製品・サービスの購買に関与した502名を対象に、段階別の情報接点、最有力候補が固まった時期、名前・連絡先を明かした時期、営業への相談時期などを調べました。
「課題認識・整理」の段階で主に参照した接点は、「生成AI・AI検索」が36.5%で最多でした。また、回答者自身または検討チームが、生成AIを使って候補企業・製品の比較表を作成した割合は53.8%でした。
参照：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000717.000045863.html
◾️調査からわかる、「情報提供」のあり方
1.候補を探し、比較する段階までに、判断材料を届ける
最終的に採用した企業が最有力候補に固まった時期は、「解決策・候補探索」が22.9%、「深掘り比較」が23.1%でした。両段階で46.0%を占め、検討開始前と課題認識・整理を含めると74.3%になります。
最有力候補が固まることと、契約先が確定することは異なります。ただし、候補の探索や比較で接した情報が、その後に提案を受け止める際の前提になり得ると、当社は考えています。
営業に本格的に相談する前に用意してほしかった情報として、「具体的な価格・料金体系・見積条件」が56.8%、「自社に合うかを判断できる比較表・選定ガイド」が48.0%、「自社と業種・規模が近い企業の導入事例」が42.0%でした。企業には、適する顧客や利用条件まで判断できる情報の提供が求められると考えています。
2.フォーム入力の有無だけで、購買意向を判断しない
候補企業の資料・価格・導入事例などを見たいと思いながら、フォームに入力せず情報収集を続けた経験がある回答者は84.7%でした。未入力の経験がある425名の44.7%が「検討していることをまだ知られたくなかったから」、44.5%が「生成AIで同等の情報を得られると思ったから」を理由に選びました。
フォーム入力時の営業連絡への意向を尋ねた設問では、全回答者502名の43.0%が「比較検討が進んだ後なら、連絡を受けたいと思っていた」、27.3%が「自分から依頼した場合だけ、連絡を受けたいと思っていた」を選びました。「すぐに連絡を受けたいと思っていた」は15.3%でした。
当社は、フォーム入力がなくても検討が進んでいる場合があり、入力があっても直ちに営業との対話を求めているとは限らないと捉えています。必要な情報を閲覧できる公開範囲と、相談の時期や方法を選べる接点を設計することを提言します。
3.自ら検討するための情報と、判断を確かめる情報を使い分ける
課題整理や候補探索では、独自調査、業界分析、選定ガイドなどを通じて、買い手が自社の課題と判断基準を理解できるようにします。企業独自の見方を示す場合も、調査で確認した事実と企業の見解を分け、特定の結論に誘導する説明を避けます。
個別の提案や最終選定では、顧客の条件を反映した費用対効果の試算、運用負荷の見積もり、要件への適合性、社内説明用の資料などを用意します。同じ比較資料でも、探索段階では選ぶ基準を整理し、最終選定では自社の要件を満たすかを確かめるという役割の違いがあります。
4.商談の後に残る、複数の関与者への説明を支える
第2回調査では、7名以上が関与した案件が58.5%を占め、合意形成に時間がかかったポイントとして「必要な機能・要件についての部門間調整」（56.9%）と「予算規模・予算配分の社内調整」（51.7%）が挙がりました。判断材料として助かったコンテンツには、「ROI計算シミュレーター・投資対効果の試算ツール」（55.4%）、「自社業界・類似規模の成功事例」（46.5%）に続き、「社内説明用スライド・経営層向け資料」（26.8%）、「稟議申請サポート資料」（14.2%）も含まれています。
当社は、商談の後に買い手側で行われる社内説明を、営業が個別の提案書だけで支えることには限界があると考えています。関与者ごとに、費用対効果、運用負荷、セキュリティ、契約条件など、確認したい点は異なります。商談で確認した質問や懸念を記録し、それぞれの関与者が社内で説明できる材料に組み替えて渡すことを提言します。
■エグゼクティブフェロー 北川 裕康 からのコメント
「AI時代のBtoBバイヤージャーニーマップ」をリリースできたことを嬉しく思います。 BtoBにおけるバイヤーの購買行動について3回にわたる実態調査を実施し、その結果をバイヤージャーニーマップとしてまとめました。購買プロセスを5つのステージに分け、「接点」「行動」「感情」の軸で整理しています。これにより、AI時代におけるバイヤー購買行動の変化を容易にご理解いただけます。このような取り組みは、世界的に見ても最先端の試みであると考えております。
2010年代から世界規模で変化を続けてきたBtoBバイヤーの購買行動は、生成AIの普及によってさらに急速な変化を遂げています。しかし、この潮流について国内では十分な議論がなされてきませんでした。その結果、従来型の直列型・プッシュ型販売モデルが未だに最適解であると捉えられ、変化に適応できていない国内ベンダーが多い現状に強い危機感を抱いています。
本「AI時代のBtoBバイヤージャーニーマップ」を通じて変化する購買行動への理解が深まり、LLMOやチームセリングといった新たな打ち手を講じるヒントとなれば幸いです。
今後も継続して調査を実施し、マップを随時アップデートしてまいります。
北川 裕康 プロフィール
マイクロソフトやシスコシステムズ等の役員・本部長を歴任。エンジニア出身としてプロダクト、マーケティングやセールスオペレーションを牽引後、2023年に独立しIT・AI企業のGTM戦略、事業開発などを支援。2026年よりIDEATECHのエグゼクティブフェローを務める。
◾️顧客の意思決定支援と、生成AIへの対応を一体で設計
IDEATECHは、AI時代のカスタマージャーニーをもとに、カスタマーの意思決定を後押しするマーケティング・アセットを設計・制作することを事業の方針としています。
当社は、調査レポート、白書、比較ガイド、事例、営業資料などを、継続的に顧客の判断を支える情報資産として設計します。当社が「マーケティング・アセット」と呼ぶ対象です。
生成AIが回答する際に、企業や製品の情報を参照できるように、根拠と適用条件を整理する支援も行います。大規模言語モデル最適化（LLMO：Large Language Model Optimization）の取り組みです。AIの回答に社名が出ることだけを目的にせず、買い手の課題整理、比較、社内説明に役立つ情報を届けることを重視します。
800社の支援、3,000件のマーケティング・アセットの設計・制作実績をもとに、独自調査からコンテンツの制作・発信、生成AIを通じた情報提供の設計まで、一貫して支援します。
◾️参考：共同調査の概要
| 調査 | 実施期間・回答数 | 主な対象条件 |
|---|---|---|
| 第1回 | 2026年3月23～26日 | |
| 307名 | 直近12か月以内に300万円以上のBtoB商材の購買に2名以上で関与した、BtoB企業の会社員・経営者。金額は年間契約または一括導入費用。 | |
| https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000629.000045863.html | ||
| 第2回 | 2026年5月25～26日 | |
| 330名 | 直近12か月以内に年間契約金額500万円以上のBtoB業務ソフトウェア・SaaS、ITインフラ・セキュリティ商材の購買に2名以上で関与した方。主要設問は325名。 | |
| https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000657.000045863.html | ||
| 第3回 | 2026年8月7～19日 | |
| 502名 | 直近12か月以内に500万円以上のBtoB向けIT製品・サービスの購買に2名以上で関与した方。金額は年間契約または一括導入費用。 | |
| https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000717.000045863.html |