AI 共生時代における消費者行動の再理論化―AIBCBM フレームワーク―

　本研究は，AIが意思決定の前段階から介入する環境において，企業・消費者・AIの三者相互作用を体系的に説明する理論枠組みとして，Artificial Intelligence-Based Consumer Behavior Model（AIBCBM）を構築し，提示することを目的とする。まず，既存の消費者行動モデルが，アルゴリズム露出，再帰的学習ループ，AI媒介型社会的影響（Algorithmic Social Influence）といった現代的現象を十分に扱えないという決定的な理論的限界を明らかにする。そのうえで，AI共生時代における消費者行動を，「企業－AI－消費者」の三者循環構造として捉えるAIBCBMを提示する。
　モデル構築に際しては，複雑な現実を過度に単純化するのではなく，三者共進化構造モデル（図２），行動生成の動態を示す行動プロセスモデル（表３），概念構造モデル（図３），行動類型モデル（図４）に分離することで，理論的明瞭性と分析可能性を確保した。本研究の理論的貢献は，①System １を行動生成メカニズムとして再定義した点，②意思決定主体と権力構造を再定義した点，③消費者行動における非線形・高速フィードバックループを理論化した点，④非消費やJOMOを，幸福と主体性に根ざした戦略的行動として理論的に再定義した点，⑤消費者行動を「意思決定モデル」から「行動生成モデル」へ理論的に転換した点に集約される。さらに，本研究が提示する，アルゴリズムによる効用の向上と自律性の毀損が併存しうるという二面性は，AI時代におけるマーケティング戦略および政策設計に対して，規範的かつ理論的な新たな評価軸を提供する。AIBCBMは，これらの視座を統合する理論的プラットフォームとして，今後の実証研究に向けた基盤として機能する。とりわけ， AIBCBMは，JOMOや非消費行動を，アルゴリズム環境からの受動的撤退ではなく，AIによって構築された選択環境との距離を意図的に調整し，人間らしさ（人間としての主体性やウェルビーイング）を保持するための戦略的行動として位置づける点に独自性を有する。さらに本モデルは，AI設計（企業側）・アルゴリズム動態（AI側）・主体性とウェルビーイング（Well-being）（消費者側）を同一枠組みで接続することで，AI共生時代の実証研究と規範設計を架橋する理論的座標軸を確立する。

　This study aims to construct and present the AI-Based Consumer Behavior Model（AIBCBM） as a theoretical framework that systematically explains the tripartite interaction among companies, consumers, and AI in environments where AI intervenes from the pre-decision stage. First, it identifies the critical theoretical limitations of existing consumer behavior models, which fail to adequately address contemporary phenomena such as algorithmic exposure, recursive learning loops, and AI-mediated social influence. Building upon this, the study presents the AIBCBM （AI-Based Consumer Behavior Model）, which conceptualizes consumer behavior in the era of AI symbiosis as a tripartite cyclical structure involving“ business–AI–consumer.”
　In constructing the model, rather than oversimplifying complex reality, theoretical clarity and analytical tractability are ensured by separating it into a tripartite co-evolutionary structure model （Figure 2）, a behavioral process model illustrating the dynamics of behavior generation（Table 3）, a conceptual structure model（Figure 3）, and a behavioral typology model（Figure 4）. The theoretical contributions of this study are summarized in five points:
（1） redefining System 1 as a behavioral generation mechanism;
（2） redefining decision-making agents and power structures;
（3） theoretically modeling nonlinear, high-speed feedback loops in consumer behavior;
（4） Theoretical redefinition of non-consumption and JOMO as strategic behaviors grounded in well-being and human agency.
（5） reconceptualizing consumer behavior from a "decision-making model" to a "behavior generation model."
　Moreover, the duality highlighted in this study—where algorithm-driven utility enhancement and autonomy impairment can coexist—provides a new normative and theoretical evaluation framework for marketing strategies and policy design in the AI era. AIBCBM functions as a theoretical platform that integrates these perspectives, serving as a foundation for future theoretical development and empirical validation. In particular, AIBCBM is distinctive in positioning JOMO and non-consumption not as passive withdrawal from algorithmic environments, but as strategic behaviors through which consumers intentionally calibrate their distance from AI-constructed choice architectures to preserve human agency, well-being, and human-likeness.
　Finally, the proposed model serves as a theoretical coordinate framework that systematically connects firm-side AI design, algorithmic dynamics, and consumer agency and well-being, thereby bridging empirical inquiry and normative design in the age of AI co-existence.

論説 (Articles)