AIにおすすめを絞ってもらうと、すぐ決まるのに後悔が残る。韓国の17人の実験では、好みの候補だけから選ぶと速く決まった一方、選んだあとの後悔は大きかった

Seo ら（2026）[1]

映画のポスターを6〜24枚並べ、見たい1本を選んでもらう実験を2つ行いました。1つめは、本人が前もって高く評価したポスターだけを並べる条件（好みの候補だけ）と、低く評価したものだけを並べる条件の比較です。好みの候補だけのときは決めるのが速く（平均5.85秒と7.38秒）、楽しさや満足度も高い一方、「いちばんいいものを選べた」という自信は低く、後悔は7段階で平均5.69と、もう一方の2.92より大きくなっていました。候補の数が増えるほど、好みの候補だけの条件では、並んだ中でいちばん好きなものを選べる度合いが大きく下がっていました。2つめは、先に自分でお気に入りに印をつけ、その中から選ぶ実験です。この場合も決めるのは速くなりましたが、選んだものの良さは変わらず、自信は下がり、後悔は大きめでした。

対象: 韓国の大学の実験に参加した主に大学生。1つめは18人（18〜27歳）が参加し17人を分析、2つめは30人（19〜32歳）が参加し28人を分析 ／ 限界: 人数が少なく、映画のポスターを選ぶ実験室の課題です。AIのおすすめを使ったわけではありません。

Yeung ら（2025）[2]

オンラインで参加した人を、心のセルフケアの練習を1つだけ示される組、4つから選べる組、16個から選べる組に分けました。「練習をやる」と選んだのは、1つだけの組で約4人に1人だったのに対し、4つの組と16個の組では約半数でした。選んだことへの満足も、1つだけの組より4つや16個の組のほうが高くなっていました。

対象: 香港で大学のメールやSNSを通じて集めた652人（平均21.77歳） ／ 限界: その場1回の選択と練習を調べたもので、2週間後の調査は回答が少なく分析できていません。AIが選択肢を出す場面ではありません。

Misuraca ら（2024）[3]

選択肢の多さと選びにくさの研究を整理したレビューです。この論文が紹介している先行研究のまとめ（メタ分析）では、選びすぎの負担はいつでも起きるのではなく、条件しだいで起きるとされています。条件として、好みや基準がはっきりしているか、「決めること」が目的か「眺めること」が目的か、時間に追われているか、いちばんを探すタイプか「これで十分」で決めるタイプかなどが挙げられています。理想の選択肢を先に思い描けていると選ぶ難しさが小さくなり、その差は候補が多いときほど大きいという先行研究も紹介されています。

対象: 選択肢の多さに関する査読論文 ／ 限界: 研究を集めて整理したレビューで、新しい実験ではありません。AIのおすすめを扱った研究は含まれていません。