講演情報
[1Yin-B-46]短期・長期選好を考慮したLLMによる顧客プロファイリングと購買行動シミュレーション
〇美濃部 駿1、上田 雅夫1 (1. 横浜市立大学)
キーワード：
大規模言語モデル、購買履歴データ、顧客プロファイリング
近年、 消費者向け電⼦商取引における消費者の購買⾏動分析において、⼤規模⾔語モデル (LLM)を活⽤する研究が活発に⾏われている。LLM の導⼊により、従来は解析が困難であ った商品説明⽂等の補助情報を加味した分析が可能となり、商品推薦の精度や説明可能性 の向上といった成果が報告されている。本研究では、LLM を⽤いた購買⾏動分析を発展させ、企業の施策⽴案という⽬的に特化 した分析⼿法を提案する。具体的には、 消費者の購買特性の変遷に着⽬し、短期・⻑期選好 をそれぞれ考慮した顧客プロファイリングを⾏う。さらに、作成した顧客プロファイルと⾃ 然⾔語による条件指定を組み合わせ、顧客の購買⾏動シミュレーションを実⾏する。 提案⼿ 法により、企業は消費者の特性と合致した施策⽴案や、シミュレーションを通した施策の効 果予測が可能となり、精緻なマーケティング施策の⽴案に寄与することが期待される。本研究では、顧客プロファイルが消費者の購買特性を適切に反映できているかの質的評 価に加え、LLM に⼊⼒する情報や条件の変化がシミュレーション結果に与える影響を調査 し、提案⼿法の有⽤性を明らかにする。