[1M5-GS-10] AI応用：購買・売買

[1M5-GS-10-02] 大規模言語モデルを用いた食料品小売店における次回購買予測

〇松下 亮祐¹、伊藤 孝太朗¹、道下 良司² (1. 株式会社NTTデータ数理システム、2. 株式会社NTTデータ)

キーワード：大規模言語モデル、購買行動予測、マーケティング

小売業者にとって消費者の次回購買商品の予測は重要なタスクである。多くのアルゴリズムが開発されているなか、大規模言語モデル (LLM) の個人化による方法がゼロショット予測ができることから大きな注目を集めている。 本論文では、LLMに基づく次回購買予測を食料品の購買データに適用する。既存研究で使われているデータセットと比較し、食料品購買データではリピート購入の頻度が高く、かつ、商品名が商品内容をよく説明するものとなっている。我々は数値実験による検証結果から、LLMに基づく手法がこれらの性質をうまく利用できること、つまり、購買頻度の高い商品に高い予測スコアが付与されること、および、購買履歴内の商品と類似した商品が商品名から識別されることを示す。一方、我々が検証した予測手法では、購買履歴における lost in the middle 現象のためにリーセンシーを捉えることができないこと、および、商品の人気度を適切に予測に反映できないことが確認された。これらの原因により、LLMに基づく手法での予測精度は既存の機械学習による手法を下回っている。