ドコモが実現する新しい顧客行動予測技術の最前線

株式会社NTTドコモは、企業固有のデータと大規模言語モデル（LLM）を駆使し、実践的なユーザーモデルを生成して実ユーザーの行動や選択をシミュレーションするための新技術を開発しました。この革新的なアプローチにより、小売企業は新商品の企画や需要予測をより効果的に行えるようになります。

LLMによるデータ解析の進化

大規模言語モデルは、膨大なデータを学習し、多様な人口統計情報や性格データを内包しています。これにより、性別や年齢層などの基本的な属性に基づいた質問に対して、適切な回答を瞬時に得ることが可能となります。この特性を活用し、LLMはゲームキャラクターとの対話生成やマーケティングのデプスインタビューなど、さまざまな場面での利用が進んでいます。

ただし、過去のデータに強く依存した回答や、汎用的なプロファイルから得られる情報には限界があり、信頼性に対する課題も浮上していました。加えて、LLMは特定の知識や回答に偏りがちな傾向があり、期待通りの結果を得るのが難しいこともあります。

新技術の概要と効果

そこで、ドコモが開発したこの新技術は、バイアスの影響を軽減する学習を行ったパラメーターを用いたユーザーモデルを生成します。このモデルでは、多数の質問をパラレルに実行し、それに基づいた統計的な結果をまとめることで、LLMのバイアスを取り除き、精度の高い回答を得ることができるのです。

ユーザーモデルの生成には、匿名化した企業のデータを多段階に統計化したクラスタ情報を使用し、属性ベクトルを抽出して活用します。この属性ベクトルをLLMに組み込むことで、さまざまな性格や価値観を持つユーザー像を描くことができ、そのプロファイルを基にマーケティング施策を支援します。

さらに、高速な計算基盤を構築し、大量の質問を短時間で処理できるようにしたことで、従来手法に比べて最大6倍の計算速度を実現しました。これにより、口コミや人気商品の選択といった複雑なプロセスを迅速にデータ化し、実商業ベースでの使用を可能にしました。

実証実験の結果

実際にドコモが行った入手したデータをもとにした味覚に関するアンケートでは、従来型のLLMでは意外にも正答率が30%から65%と幅広く、安定しない結果が出た一方、本技術を用いた場合は73%の正答率を叩き出し、信頼性の高さが実証されました。

加えて、株式会社Relicが運営する小売店舗での実証実験では、従来の発注方法と比較して、本技術を用いることで約4%の販売率の向上を確認しました。さらに、NTTコミュニケーションズが運営する無人物販店舗でも新商品の売上予測が高精度で行えることが証明されました。

市場での期待と今後の展開

このように、ドコモの新技術は、市場調査やABテスト、商品開発など多彩なユースケースでの活用が見込まれています。ドコモは、さらなる精度検証を進める中で、この技術を自社サービスへ適用し、他企業とも連携を深めていく計画です。これにより、カスタマーのニーズを理解し、最適な商品とサービスを提供する体験を強化することを目指します。

この技術の進展が、今後のマーケティングの在り方を大きく変えることは間違いありません。