本資料について
注文住宅の購入検討者を対象とした定量調査2,200名と、行動観察調査10名を組み合わせた総合調査レポートです。住宅検討の初期段階が生成AIを起点とした情報収集に移行するなか、企業サイトの情報不足がどこで検討者を取りこぼしているかを可視化しました。競合比較診断やLLMO（生成AI最適化）施策まで、自社サイト内で意思決定を完結させるための具体策を扱います。
調査から見えた4つの構造課題
- AI起点の検索行動：戸建て検討者の28.3%、積極検討層では70%が生成AIを活用し、75.0%が候補の洗い出しに利用しています。
- SNS流出ループ：企業サイトで知りたい情報が得られず、90%が第三者情報を求めてSNS・口コミへ移動し、そのまま戻りません。
- レベル3の壁：情報ニーズは4段階で深化しますが、標準装備の詳細・価格目安・オプションといった経済的判断材料の提供が極めて不十分で、ここが最大の離反ポイントになっています。
- 透明性が選定基準に：技術力やデザインではなく情報の透明性が勝敗を分け、情報を隠す企業は「誠実ではない」と受け取られています。
こんな方におすすめです
- 住宅メーカー・工務店のWeb担当者、マーケティング責任者の方
- 資料請求やモデルハウス予約への転換率を改善したい方
- 価格や標準装備の情報開示の是非を判断したい方
- 生成AIに参照されるサイト設計（LLMO）に取り組みたい方
よくある質問
注文住宅の検討者は、どの段階で企業サイトから離脱していますか。
価格や標準装備を確かめる段階です。情報ニーズは4段階で深化しますが、標準装備の詳細・価格目安・オプションという経済的判断材料を扱う「レベル3」の提供が極めて不十分で、脱落率は70%。商品ラインナップや構造・保証といったレベル1・2は充実しています（定量調査2,200名）。
住宅検討における生成AIの利用実態はどうなっていますか。
戸建て検討者の28.3%、積極検討層では70%が生成AIを活用し、そのうち75.0%が候補の洗い出しに使っています。AIで候補を絞る、企業サイトを3〜5分閲覧する、知りたい情報がない、SNS・口コミへ移る、という流れが定着しつつあります（定量調査2,200名）。
価格や詳細を伏せて問い合わせを促す方法は、今も有効ですか。
有効ではありません。企業サイトで情報を得られなかった90%が、第三者情報を求めてSNS・口コミへ移動し、そのまま戻りません。「詳細はお問い合わせください」は「高いから隠している」という不信感のシグナルとして受け取られ、候補除外の直接要因になっています（定量調査2,200名）。
情報開示を進めると、どの程度の改善が見込めますか。
本資料では、SNS流出率90%を50%以下へ、レベル3での脱落率70%を40%以下へ、サイト訪問からの資料請求転換率1.5%を3.0〜4.5%（2〜3倍）へ、という改善目標を設定しています。情報開示は単なる改修ではなく、リードの質を変える経営判断として位置づけられます。
著者・監修者
ECマーケティング編集部
ECマーケティングは、AI時代の、伴走型マーケティング支援・制作会社です。
デジタルマーケティング戦略の入口から成果が出る実施・検証現場まで、お客さまの隣をリードしながら歩き続けます。
伊藤 肇 UI・UXスペシャリスト 執行役員
1997年慶應義塾大学卒業後、大手電機メーカーにて仕事の仕方を学ぶ。
2000年からデジタルマーケティング業界で、大手企業のウェブマーケティングを支援。
GoogleAnalyticsが始まる前の2002年にサーバーの生ログを集計して「アクセスログ解析」をレポート。2006年にサイバーエージェント、アルベルト（現アクセンチュア併合）を含め業界をリードする各社を招待して「コンバージョンアップサミット」を主催。
以降、800超のプロジェクトでサイトユーザビリティやCRM改善に携わる。
2025年11月5日REAL VALUE(リアルバリュー)にプレゼンターで出演。堀江貴文氏のYouTube ホリエモンチャンネルにて公開中。
調査概要
- 調査主体
- ECマーケティング株式会社／株式会社伸和エージェンシー（Daiwa House Group）
- 調査手法
- 定量調査（2,200名）と行動観察調査（10名）の併用
- 調査対象
- 注文住宅購入検討者
- 有効回答数
- 2,200名