[1G5-OS-13c] AIを活用したマーケティング実践

18:10 〜 18:25

[1G5-OS-13c-03] お問い合わせフォームからの成約確率予測大規模言語モデルを用いた特徴量抽出と外部情報収集

〇大浜 毅美¹ (1. ナイル株式会社)

キーワード：

マーケティング、ビジネス、機械学習

本研究は、大規模言語モデル（LLM）を用いてBtoBお問い合わせフォームから成約確率を予測する手法を提案する。BtoBビジネスの接点として重要なお問い合わせフォームであるが、離脱防止のため入力項目は最小限に設計されていることが多い。このため従来機械学習の適用は困難であった。本研究では以下の3つで課題に対処した：(1) LLMでフリーテキストから意欲・能力スコアを抽出、(2) 会社名とメールドメインからAIエージェントが企業属性を自律収集、(3) 過学習防止の循環エンコーディングと交差項の適用。SEOコンサルティングサービス1,794件で実験し、CatBoostがTest AUC 0.8503、Train-Test Gap 2.94ptを達成した。AIエージェント収集の企業属性は特徴量重要度の59.7%を占め、小規模BtoBデータへの外部情報拡張の有効性を示した。