LTK、アプリに新「Search」タブを公開：クリエイターの推薦に接地したAI検索と会話型AIを統合、小売サイトへの送客は84%増

LTKが検索タブに3つの発見手段をまとめた

LTK Reimagines Shopping Discovery, Bringing AI and Real Creator Recommendations Together in One Experience

LTKアプリの新しいSearchタブは、興味ベースのパーソナライズされた発見、AI検索、会話型ショッピングを一つにまとめ、信頼できる推薦を通じてインスピレーション、クリエイター、商品を見つけやすくします。

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米ダラスに本社を置くクリエイターコマースプラットフォームのLTKは2026年9月24日、消費者向けアプリに新しい「Search」タブを導入したと発表しました。LTKは2011年にAmber Venz Box氏とBaxter Box氏が創業した企業で、クリエイター、ブランド、消費者をつなぐ三面市場を運営しています。年間の小売売上は60億ドル超、月間ユーザーは4,400万人超、クリエイター施策に投資する小売事業者は8,000社を超えるとしています。

新しいタブが束ねるのは、次の3つの発見手段です。

• 興味から探す：ファッション、ビューティ、ホーム、ウェルネス、ライフスタイルの領域で、利用者の関心と行動に合わせてAIがクリエイターの投稿、商品、ブランドを並べる
• AI概要付きで検索する：特定の商品から漠然としたインスピレーションまで、AIが生成した検索概要とともに、関心に合うクリエイターの投稿や商品を示す
• LTK AIに相談する：初出勤の日の服装や新しいフィットネス習慣など、自然な会話で質問すると、クリエイターの推薦をもとに提案が返ってくる

LTKによれば、検索はすでにアプリで2番目に多く使われている機能です。欲しいランニングシューズが決まっている人も、これから走り始めたい人も、同じタブの中で検索、興味、AIへの相談を行き来できるようにしたと説明しています。

「接地」の中身は、50万人の審査済みクリエイターと15年分の取引データ

今回の発表で最も重要なのは、AIの答えをどこから持ってくるかという設計です。LTKは、発見体験の土台に独自の「commerce intelligence graph（コマースインテリジェンスグラフ）」を置いています。15年分のクリエイターコマースの活動から作られ、クリエイター、消費者、商品、ブランド、取引にまたがる1,000億件超のシグナルを持つとされます。これに50万人を超える審査済みクリエイターの投稿と推薦を組み合わせ、消費者の関心や購買意図を、関連するクリエイターの投稿と商品に結びつけるという構造です。

ここでいう接地（グラウンディング）とは、AIの回答を特定の情報源に根拠づけることを指します。ウェブ全体から集めた情報で汎用的な答えを作るのではなく、LTK上のクリエイターが実際に着た、使った、贈ったものの記録だけを材料にする、という意味です。

この考え方は、2026年2月に公開したLTK AIの段階からはっきりしていました。当時の発表では、一律の検索結果を生成するのではなく、認証済みクリエイターの投稿、コーディネート、ルーティン、レシピ、レビューを表示すると説明していました。桜の季節の日本旅行に何を持っていくか、ハーフマラソンの練習に何を使うかといった文脈のある質問に、実在する人の実例で答えるのが基本形です。

もう一つの特徴は、推薦の対価がクリエイターに戻る仕組みです。ニュースレターScalableは、ChatGPTのような汎用チャットボットがクリエイターの投稿に大きく依存して商品を推薦しているにもかかわらず、クリエイターは売上の分け前もクレジットも受け取れていないと指摘しました。LTK AIでは推薦から売上が生まれるとクリエイターにクレジットと手数料が付くとされ、同じ記事の中で共同創業者のAmber Venz Box氏は「人々がいま期待しているのはチャットのインターフェースだ」と語っています。

ただし、この設計には裏返しの制約もあります。LTK AIが推薦に使えるのは、LTKに登録して投稿しているクリエイターのコンテンツに限られます。ウェブ全体を見渡す汎用AIに比べて、品揃えの網羅性では最初から勝負していません。

LTKは消費者側のAIを段階的に積み上げてきました。今回のタブはその集約点にあたります。

84%増のクリックアウトは何を測った数字か

新しい検索体験は9月初めに公開され、LTKは公開後の初期指標として次の3つを示しました。

• 検索から小売サイトへの商品クリックアウト：84%増
• 検索からのクリエイタープロフィール閲覧：約50%増
• LTK AIのデイリーユーザー：前月比89%増

EC事業者にとって意味が大きいのは、最初の数字です。LTKのアプリは商品を自分で売るのではなく、推薦された商品を小売事業者のサイトへ送り出す形で購買につなげています。クリックアウトとは、アプリ内の商品リンクがタップされ、利用者が小売サイトへ移動した回数のことです。AIによる検索概要や会話の結果が、そのまま小売の購買フローの入口になっていることを示しています。

一方で、読み方には注意が必要です。公表されたのはすべて伸び率で、比較の基準となる期間や絶対数は未開示です。公開から1か月足らずの数字であり、新機能のお披露目による一時的な利用増と区別できません。クリックアウトは小売サイトへの移動を示すだけで、購入率や売上への寄与も示されていません。5月の発表でもLTK AIの月間アクティブユーザーが前月比で約3倍になったとしていましたが、こちらも元の規模は明かされていません。

AIを経由した来訪そのものの質については、外部データが参考になります。Adobeの分析を報じたDigital Commerce 360によれば、2026年5月に米国の小売サイトへAI経由で訪れた利用者は、AI以外の流入より54%高い率で購入に至りました。ただしこれはChatGPTなどの汎用AIを含む集計で、LTKのようなアプリ内のAIからの送客を切り出したものではありません。

汎用AIと何が違うのか：信頼をどこから持ってくるか

商品探しの入口は、汎用AIアシスタントに寄りつつあります。米IABが2026年9月9日に公表した調査では、買い物に関わる判断で汎用AIアシスタントを使う消費者は72%に達しました。ここで問題になるのが、AIの推薦をどこまで信じられるかです。

同じIABの調査は、LTKの設計を後押しする結果を示しています。米英豪墨印の5か国でAIを買い物に使った2,200人のうち、56%がクリエイターやインフルエンサーの視点を取り入れたAIの推薦を好み、65%は信頼できるクリエイターのレビューに基づく推薦ならより自信を持てると答えました。世代差は大きく、Z世代とミレニアル世代では約65%が支持する一方、ベビーブーマー世代では34%にとどまります。

信頼されるクリエイター像も興味深い結果です。最も信頼されたのは有名人ではなく「普通の消費者」（52%）で、専門のレビュアー（43%）、その分野の専門家（37%）が続きます。信頼の条件としては、信用度（46%）、一貫性（40%）に加えて、ブランドからの独立性やスポンサー関係の透明性（34%）が挙がりました。

この数字は、LTKにとって追い風であると同時に宿題でもあります。LTKのクリエイターは紹介した商品の売上から手数料を得ており、その推薦は純粋な第三者レビューではありません。AIが推薦を束ねて要約するほど、どの投稿が報酬付きなのかは利用者から見えにくくなります。消費者が求める「独立性」とLTKのビジネスモデルの間には、構造的な緊張があります。

調査の出し手にも留意が要ります。IABはクリエイター広告を含むデジタル広告業界の団体で、この調査も初開催のIAB CreatorFrontsを前に公表されたものです。LTKが2月に示した「クリエイターへの信頼が前年比21%上昇」という数字も自社調査です。

中立的なデータを見ると、AIの推薦がそのまま信じられているわけではありません。RithumとIndustry Diveが米英の1,000人超を対象に行った調査では、AIの推薦を確かめる際に小売サイトを見る人はわずか5%で、残り95%は検索エンジン、レビュー、友人や家族に頼っていました。AIが誤った商品情報を示すとブランドへの信頼が下がると答えた人は58%にのぼります。AIの答えを人の声で裏づけたいという行動が、すでに広く存在していることになります。

LTKの賭けは、この「確かめる」行動を最初からAIの中に組み込むことです。汎用AIが答えを出し、利用者が別の場所で裏を取るのではなく、答えそのものを実在の人の推薦で作るという発想です。Scalableが指摘するように、目的の決まった買い物に向く汎用チャットボットと、目的のない回遊から欲しいものに出会うソーシャルの買い物は性格が違います。LTKはAIを使いながらも、後者の「まだ欲しいと気づいていなかったもの」に出会う体験を守ろうとしています。

ブランドと小売は、この発見面にどう載るか

LTKのAIに商品が推薦されるには、LTK上のクリエイターがその商品を実際に紹介している必要があります。広告枠を買えば表示される面ではなく、クリエイターの投稿がそのままAIの索引になる構造です。商品データを整えればAIに拾われる汎用AI向けの対策とは、入口の作り方が異なります。

ここで、LTKが8月に発表したブランド向けのエージェント体験とのつながりが見えてきます。ブランド側では、目標を伝えるとAIがキャンペーン設計やクリエイター選定を支援する仕組みを整え、消費者側では、そのクリエイターの投稿をAIが推薦に使います。供給側と需要側の両方でAIが動き、その中心にクリエイターの投稿と取引データがある構図です。ブランドにとっては、どのクリエイターと組むかが、LTKのAI上での露出を左右することになります。

実務で最初に効いてくるのは、紹介してもらう素材の質です。LTKが例に挙げるのは「初出勤の日に何を着るか」のような文脈のある質問です。こうした質問に応える材料になるには、どんな場面で、どんな体型や暮らしの人が、どう使ったかが投稿の中に残っている必要があります。クリエイターに商品を渡すときに、サイズ感や使用シーンまで語ってもらえる設計にしておくことが、そのままAI上の露出につながります。

着地先も見落とせません。クリックアウトの先は小売サイトの商品ページであり、AIとクリエイターが作った期待に在庫、価格、商品情報が応えられなければ、送客は購入に変わりません。

計測の粒度も課題になります。同じLTKからの流入でも、フォロー中のクリエイターのフィード、検索、AIへの相談では、利用者が置かれている状況が異なります。送客元をどこまで細かく見分けられるかは今回の発表では明らかにされておらず、ブランドや小売が自社の分析でどう切り分けるかを考えておく必要があります。

まとめ

LTKの新しいSearchタブは、AIによる商品発見が汎用チャットに集まる流れの中で、「誰が勧めたか」を答えの根拠に据えるという別の道を示しました。検索から小売サイトへのクリックアウトが84%増えたという数字は、AI発見面が小売の購買フローに直結しうることを示す一方、基準値も購入率もまだ見えていません。年末商戦を通じてこの伸びが持続するのか、そして報酬付きの推薦を消費者がどこまで信頼し続けるのかが、次に確かめるべき点です。