[1E4-OS-3a] 大規模言語モデルとデータサイエンス

[1E4-OS-3a-05] 大規模言語モデルによる商品利用シナリオの生成と評価

〇羽切 まどか¹、岡本 一志¹、原田 慧¹、柴田 淳司²、軽部 幸起¹ (1. 電気通信大学、2. 東京都立産業技術大学院大学)

キーワード：電子商取引、補完推薦、大規模言語モデル、利用シナリオ

電子商取引ではユーザの利便性を高めるために推薦システムが利用されており，その中でも，併用すると便利になる商品の組み合わせを推薦する技術として補完推薦がある．しかし，補完関係は曖昧であり，明確に定義することが難しいという課題がある．そこで我々は大規模言語モデル（LLM）を利用し，「商品を利用するシナリオ」に基づいた補完推薦システムの構築を目指している．シナリオを利用することで，明確な根拠を伴った補完推薦が期待できる．本研究では，LLMが出力する商品を利用するシナリオの妥当性を明らかにする．具体的には，GPT 4o-miniに商品のカテゴリ名のみを入力し，当該カテゴリを利用するシナリオを生成させ，生成されたシナリオを人手で評価する実験を行う．実験結果より，生成されたシナリオの約85%が妥当であると判断されることが確認された．