AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手が「LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を顧客提案に使える」と言い出して困っております。要するにAIに『お客の好み』を学習させて、提案を自動化できるという話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、短くまとめると本論文は「大規模言語モデルが顧客の選択データから個人の好みをどこまで読み取れるか」を実験的に確かめた研究ですよ。まずは結論だけお伝えすると、予想以上に『学べる部分』と『学びにくい部分』が明確に出ますよ。
うちの現場は紙と電話がまだ多い。データも整っていません。そんな状況でLLMを持ち出すのは無理筋に思えるのですが、本当に使えるという根拠は何ですか？投資対効果を知りたいです。
いい質問です。結論を三点で言いますね。第一、LLMは与えられた選択データからリスク回避など明確な傾向を推定できる。第二、複雑な心理的パラメータ、例えば失望回避（disappointment aversion）は学びにくい。第三、モデルサイズやプロンプトの工夫で性能が変わる。これらが投資判断の材料になりますよ。
それはつまり、顧客が「慎重なタイプ」か「積極的なタイプ」かといった大きな傾向はAIで取れるが、心の微妙な動きまでは任せられないということですか。これって要するに大雑把なセグメント化はできるが、微妙なニーズまでのパーソナライズは難しいということ？
その理解でほぼ正しいですよ。もっと端的に言うと、LLMは「選択データ（choice data、顧客が選んだ履歴）」から期待効用（expected utility、期待効用）に関わるパラメータをある程度復元できるが、失望感のような非期待効用的な心理は弱い。投資対効果の見積もりでは、まず大きな傾向を取れる点を評価して、細部は現場判断で補うと良いですね。
実務上の導入が一番の関心事です。現場のデータが少ない場合、どう始めれば良いですか。小さな投資で効果を確認する実験の設計案が欲しいです。
素晴らしい着眼点ですね！まずは小さなA/Bテストを推奨します。現場での少数顧客群に対して、AIが作る提案と従来の提案を比較し、反応差を数週間で計測する。要点は三つです。短期間で測定可能な指標を決める、手作業でデータを補完する、そしてモデルに過剰な期待をしないことです。
なるほど。プロンプトという言葉も出ましたが、うちのIT部門に専門的な調整をさせないと効果が出ないのでしょうか。外注でやるにしても費用対効果が心配です。
良い質問です。プロンプトとは「AIに渡す説明文」のことです。複雑な再学習（fine-tuning）なしに、プロンプトの工夫だけでかなりの改善が得られることが本研究でも示唆されています。したがって初期投資は比較的低く、まずは社内の現場知見を反映したプロンプトを作る作業にリソースを割くのが賢明です。
分かりました。最後に確認させてください。これって要するに『大規模言語モデルは顧客の大まかな選好を学べるが、深い心理や特殊ケースまでは万能ではない』ということで、現場の判断と組み合わせて使うのが現実的だということですね。
その理解で完璧です。最後に要点を三つだけ復唱しますね。第一、LLMは選択データからリスク傾向などの顕著なパラメータを推定できる。第二、失望回避のような複雑な心理は弱い。第三、プロンプト工夫で費用を抑えつつ改善できる。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
承知しました。では私の言葉で整理します。『まずは小さく試し、LLMに顧客の大まかな選好を学ばせ、得られた傾向を現場での提案改善に使う。細かい心理は人が補完する』。これで社内説明をしてみます。ありがとうございました、拓海先生。
