結論から言います：「頼んでいない提案」は信頼を損なう
AIを使ったレコメンド（おすすめ機能）は、うまく機能すれば顧客満足度を高め、売上にもつながります。しかし使い方を誤ると、それまで積み上げてきたユーザーとの信頼関係を一度に傷つけることがあります。
2026年10月1日、テクノロジーメディア「TechCrunch」が報じたのは、まさにその典型的なケースです。ペット管理アプリ「Instinct」が新機能として商品や旅行に関するレコメンドを導入したところ、一部ユーザーから強い反発が起きました。ユーザーが求めていたのはペットの健康管理であって、商品や旅行の提案ではなかった——という声が出ているのです。
この出来事は、AIを自社サービスや集客に活用しようとしている中小企業にとって、非常に示唆に富んでいます。大きな予算をかけなくても、小さな設計判断ひとつがユーザーの「なんか違う」という感覚につながる。その感覚が、解約や口コミへの悪影響を生みます。
なぜ「良かれ」と思ったレコメンドが反発を招くのか
機能とユーザーの期待のズレ
Instinctは、人が選んだ（ヒューマンキュレーションの）商品や旅行プランを提案する機能を追加しました。これ自体は、一見ユーザーにとって便利に思えるかもしれません。しかし報道によれば、ユーザーは「頼んでいない提案をされた」という感覚を持ったとされています。
「ヒューマンキュレーション」とは、AIが自動的に判断するのではなく、人間が選んで並べた情報のことです。機械的なレコメンドではないため質は高いかもしれませんが、それでも「求めていないタイミングで届く提案」はユーザーに違和感を与えます。
信頼は「一貫した体験」の積み重ね
ユーザーがあるアプリやサービスを使い続けるのは、そのサービスに対して「何のために使うか」という明確なイメージを持っているからです。その前提を崩す変化は、たとえ意図が良くても「なんか変わった」「広告みたいになってきた」という不満につながりやすい。
特に、サービスへの関与度が高いユーザーほど、この感覚は敏感です。ペットの健康に真剣に向き合っているユーザーであれば、「旅行のすすめ」が突然表示されることへの違和感は大きくなります。
中小企業にとって、これはどういう意味があるか
「おすすめ機能」は今や中小企業にも身近
数年前まで、レコメンド機能はAmazonや大手ECサイトのような大企業だけのものでした。しかし今は、SNSの自動投稿ツール、メルマガの配信タイミング最適化、ECサイトの関連商品表示、チャットボットによる案内など、中小企業でも低コストでAIを使った「おすすめ」の仕組みを取り入れられる環境があります。
愛媛・松山でも、製造業や飲食業、小売業の方々が「LINEで自動返信を入れた」「ネットショップに関連商品の表示を追加した」という取り組みを始めているのを見かけます。これはとても自然な流れです。
ただ、Instinctの事例が教えてくれるのは、「機能を追加すること」と「ユーザーに喜んでもらえること」は、必ずしも同じではないという点です。
「ユーザーが来た目的」からずれた提案はマイナスになる
例えば、あなたが工務店のWebサイトを運営していて、訪問者に「お役立ちコンテンツを読んでもらった後に、関連する施工事例を自動表示する」という仕組みを入れたとします。これは自然なつながりがあります。
一方で、同じページで「旅行保険のご案内」や「引越し業者の比較」が急に出てきたらどうでしょう。訪問者は混乱するでしょうし、「このサイト、広告だらけになってきた」という印象を持つかもしれません。
内容の質よりも先に、「なぜここでこの提案が出るのか」という文脈のつながりが、ユーザー体験を左右します。
チャットボットや自動応答でも同じことが起きる
問い合わせ対応にAIチャットボットを入れている場合も、似たリスクがあります。「営業時間を知りたい」と入力したユーザーに、「お得なキャンペーンもご覧ください！」と返ってきたら、どう感じるでしょうか。
もちろん、タイミングによっては関心を持つユーザーもいます。しかし、まず「求めた情報をちゃんと答える」という基本を押さえないまま提案を差し込むと、「この会社は売ることしか考えていない」という印象につながります。
では、どうすればよいか。3つの視点で整理する
1. 提案のタイミングと文脈を設計する
Instinctの事例が示すのは、機能そのものの問題というより、「どのタイミングで・どの文脈で出すか」の設計が不十分だった可能性があるということです。これは推測ですが、ユーザーが「ペットの記録をつけている最中」に商品提案が来れば、それは体験の邪魔になります。
自社のサービスや集客に何らかのAI的な仕組みを入れるなら、「この提案はユーザーの目的の延長にあるか」を一度立ち止まって確認することが大切です。
具体的には：
- ユーザーが何を求めてそのページ・サービスに来たか
- その目的を果たした後で、次に何を求めるか
- その流れの中に、自然に置ける提案は何か
この順番で考えると、「押しつけ感のないおすすめ」に近づきます。
2. 「機能追加」はユーザーに事前に知らせる
Instinctのケースで反発が起きた背景には、「突然変わった」という驚きもあると考えられます。長く使っているユーザーほど、慣れ親しんだ体験への変更を嫌がる傾向があります。
中小企業でも、例えば「来月からLINE公式アカウントでおすすめ情報をお届けします」と事前にアナウンスするだけで、受け取り方はかなり変わります。提案そのものの内容と同じくらい、「なぜこうなったか」の説明がユーザーの納得感を左右します。
3. オプトイン（受け取るかどうかを選べる）を検討する
Instinctのケースで報じられていることの一つは、ユーザーが「求めていないのに届いた」という点です。これを防ぐシンプルな方法が、ユーザー自身に「受け取るかどうか」を選ばせる仕組みです。
「オプトイン」とは、同意した人にだけ提案や情報を届ける方式のことです。逆に、デフォルトでオンになっていて「嫌なら切る」方式は「オプトアウト」と呼ばれます。後者は多くの人に届く反面、望まない人に届いて反発を生みやすい。
大企業のシステムでなくても、メルマガの配信設定や、LINEのリッチメニューで「情報を受け取る/受け取らない」を選べるようにするなど、小さなツールで対応できることも少なくありません。
Webサイトや集客に使うAI機能でも、同じ視点が必要
AEO（AI検索対応）の観点でも「意図に沿うこと」が重要
弊社Cirasでは、AIを使った検索（Perplexity、ChatGPT検索など）に自社の情報が引用されやすい構造づくりをご支援しています。これを「AEO（Answer Engine Optimization、AI検索最適化）」と呼んでいます。
AEOの文脈でも、Instinctの事例は示唆があります。AI検索はユーザーの「意図」に最も忠実にマッチするコンテンツを優先的に引用します。検索した人が「松山市でリフォームを頼む業者を探している」なら、その意図に正直に答えているページが選ばれやすい。売り込みの色が強すぎる文章より、「求めていることにちゃんと答えている情報」の方が、AIに引用されやすいわけです。
レコメンドもAEOも、根っこにある考え方は共通しています。「相手が求めていることに誠実に向き合う」——これがAIをうまく使うための、変わらない基本だと感じます。
まとめ：AIの機能追加は「相手の文脈」から設計する
Instinctの事例は、AI機能を持つサービスが「良かれと思って追加した機能」がユーザーの反発を招いたという、2026年10月時点の現実を示しています。
中小企業の立場で言えば、AI機能を活用するかどうかより前に「誰の・どんな場面での・何を解決するための機能か」を先に考えることが重要です。機能の有無ではなく、設計の丁寧さが、ユーザーの信頼に直結します。
愛媛の現場でも、「チャットボットを入れたけど使ってもらえない」「メルマガの開封率が下がった」という話を聞くことがあります。多くの場合、機能そのものより、タイミング・文脈・ユーザーへの説明が不足していることが原因だと感じます。
AIを活用する取り組みをすでに始めている方も、これから検討している方も、「ユーザーが何を求めてそこに来たか」という問いを出発点に置くだけで、設計の質はぐっと変わります。大きな投資をしなくても、今使っているツールの設定や文章の見直しから始めてみることができます。
焦らず、少しずつ、ユーザーの感覚に寄り添いながら——それが、長く続く活用のかたちだと思います。
