[1D3-OS-24a] Behavioral Data Science: 行動インサイトとAI・機械学習・最適化

[1D3-OS-24a-03] 行動経済学的特性を付与した大規模言語モデルによる消費行動予測

〇馬田 光琉¹、山本 修平¹ (1. 筑波大学)

キーワード：大規模言語モデル、行動経済学、消費行動

近年，大規模言語モデル（LLM）は急速に発展し，人間のような反応を引き出すツールとして注目されている．しかし，人間の消費行動への応用研究は比較的少ない．人間の消費行動には，認知バイアスによる非合理的な意思決定が存在する．LLMによって人間らしい非合理的な消費行動を模倣させることによって，効果的な商品販売やサービス提供に繋がると考えられる．本研究は，LLMに人間の消費行動をより高精度に予測・模倣するため，LLMに認知バイアスを明示的に与えることを試みる．主な課題は，LLMにどのように認知バイアスを与えられるかという点と，観察された予測結果が明示的に付与した認知バイアスによって得られたものか否かを，どのように判別するかという点が挙げられる．これらの課題を解決するため，本研究では(1) 通常のLLMはどのような行動経済学的特性を有しているか，(2) プロンプト指示やファインチューニングによって行動経済学的特性の調整は可能か，(3) 認知バイアスを有するLLMは、通常のLLMと比較して，人間の非合理的な消費行動をより高精度に予測できるかを検証する．