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[1O2-J-12-03] 顧客の非言語情報をフィードバックする 商品推薦エージェントによる推薦モデル
キーワード:ヒューマンエージェントインタラクション、バーチャルエージェント、商品推薦
本研究では,ウェブ上で商品推薦を行うバーチャルエージェント(商品推薦エージェント, PRVA)による商品推薦効果を向上させるために,顧客の非言語情報の中でも「前傾姿勢」を認識してフィードバックするモデルを提案する.
先行研究から,顧客が販売員と対話をしている際に,前傾姿勢を表出することと購買意欲の上昇との間には相関があることが示されている.
また,商品推薦エージェントがポジティブな感情や専門知識を表出することにより,顧客の購買意欲を上昇させることができることも示されてる.
本研究では,これらの先行研究から,顧客の内部状態遷移モデルを提案する.
このモデルでは,顧客の前傾姿勢を検出し,それに合わせてポジティブな感情・専門知識を表出することにより,ユーザの購買意欲を上昇させることを提案する.
さらに,このモデルを検証するための実験を構想する.
先行研究から,顧客が販売員と対話をしている際に,前傾姿勢を表出することと購買意欲の上昇との間には相関があることが示されている.
また,商品推薦エージェントがポジティブな感情や専門知識を表出することにより,顧客の購買意欲を上昇させることができることも示されてる.
本研究では,これらの先行研究から,顧客の内部状態遷移モデルを提案する.
このモデルでは,顧客の前傾姿勢を検出し,それに合わせてポジティブな感情・専門知識を表出することにより,ユーザの購買意欲を上昇させることを提案する.
さらに,このモデルを検証するための実験を構想する.