「見るだけユーザー」の心を見抜く！AI名探偵が教えるお買い物の新常識

それはECサイト、つまりネットショッピングの話だよ。アプリは開くけど全然買い物をしてくれない「休眠ユーザー」をどうやって「買う気」にさせるかっていう研究だね。

亜美さんみたいな人は実はすごく多くて、ユーザーの4割もいるのに、注文全体の2割以下しか貢献してないんだ。ここを改善できれば、売上がめちゃくちゃ伸びるってわけ。

そこがこの論文の面白いところでね。今までのAIは「この商品をクリックするかどうか」だけを見てたんだけど、この研究では「その商品がユーザーの気持ちをどう動かすか」っていう『道具的効果』を重視してるんだ。

魔法じゃないよ。例えば、亜美さんが「オートミール」を見たとする。それ自体は買わなくても、それを見たことで「あ、健康的な生活のためにミキサーも欲しいかも」って気持ちが変化するよね。そうやって次の購入のきっかけを作る役割のことだよ。

そう。そのために「RoleGen」っていう仕組みを使っている。まずLLMを使った「推論器」が、ユーザーの過去の行動から『この商品はユーザーにとってどんな役割（Functional Role）を持つか』を推理するんだ。代わりになるものか、セットで使うものか、とかね。

さらに「反事実的推論」っていうのもやってる。「もしあの時、別の商品を見せていたら、この人は買う気になっていたかな？」ってシミュレーションして、一番いい提案を探るんだよ。

推理した結果を、今度は「実行エンジン」に渡すんだ。これは実際の膨大な購入データから学習したモデルで、推理に基づいた具体的な商品を生成してユーザーに表示する。この「推理」と「実行」のコンビネーションが強力なんだよ。

中国の「快手（Kuaishou）」っていう大きなプラットフォームでテストしたら、注文数が7.3%も増えたらしいよ。これだけ大規模なサイトで7%増えるっていうのは、金額にしたらとんでもないインパクトだね。

そうだね。単に「似たものを勧める」だけじゃなくて、ユーザーの成長や意図の変化をサポートするような推薦ができるようになるはずだ。ただ、まだ課題もあって、行動データが少なすぎたりノイズが多かったりすると、推理が外れることもあるみたいだけどね。

それはただの嫌がらせだから。いい加減、何か一つくらい買ってあげなよ。