[1Win4-28] 行動履歴に基づく人物プロフィールを持つエージェント生成手法
キーワード：エージェント、シミュレーション、行動履歴、購買履歴、小売
近年、大規模言語モデル（LLM）を用いて、パーソナリティを模倣したエージェントを生成する様々な方法論の研究が増加している。中でも、人物の行動履歴から生成される個人プロフィールに基づくエージェントは、マーケティング分野での活用が期待されている。マーケティング分野において、消費者の経験に基づくタイムリーなサービス提供が重要視されているが、従来手法に基づく静的なプロフィール生成だけではニーズに対応することが難しい。これに対応するため、行動履歴の時間軸に沿ってユーザプロフィールを継続的に更新する方法と、過去の経験に基づく判断を模倣した記憶想起の方法によるエージェント生成手法を提案する。この方法により、実店舗での顧客の購買履歴に適用した顧客エージェントを生成し、購買行動をシミュレーションした結果、提案法は67.7%の精度で実際に購買した商品を選択し、従来法よりも4.3%高い精度を実現した。
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