Mon Sep 30 00:41:48 UTC 2024: ## 東京大学大学院生が提案する、LLMを活用したスーパーマーケットの未来

**東京大学大学院数理科学研究科博士課程2年の安達充慶氏は、スーパーマーケットにおけるLLM（大規模言語モデル）の活用を提案するインターンシップを実施しました。安達氏は、ナレッジグラフとLLMを組み合わせることで、従来の課題を解決し、売り上げ向上に繋がる可能性を示しました。**

スーパーマーケットは、個々の商品の単価が低く利益率も低いため、売上高を伸ばすことが重要です。安達氏は、チラシ、パーソナライズされた商品のおすすめ、店頭POPの3つの課題に対して、ナレッジグラフとLLMを活用したレコメンドシステムによる解決策を提案しました。

**ナレッジグラフは、さまざまな知識を連結してグラフとして表現したものです。** 例えば、「ユーザーAが商品Bを購入した」という情報は、ユーザーAと商品Bのノードと、その間に「購入した」というラベルのついたエッジで表現できます。

**安達氏は、ナレッジグラフにLLMの推論能力を組み合わせることで、以下の3つの課題を解決できると考えています。**

1. **チラシのクロスセル:** ナレッジグラフを用いて、商品と商品の関連性を分析し、一緒に売れる可能性の高い商品を提案できます。
2. **パーソナライズされた商品のおすすめ:** ユーザーの購買履歴や口コミをナレッジグラフに登録することで、一人ひとりの好みに合わせた商品をおすすめできます。
3. **店頭POPの改善:** 商品の特性やターゲット層についての情報を的確に取り込み、効果的なPOP文を作成できます。

**安達氏は、ナレッジグラフとLLMが相互補完的な関係にあると指摘しています。** ナレッジグラフは事実関係を整理するのに適しており、LLMは推論能力でその事実関係を解釈し、新しい情報を生み出すのに役立ちます。

**安達氏は、Customer Decision Treeをベースとしたナレッジグラフ構築を検討しており、説明力の高いレコメンドシステムの開発を目指しています。**

**このインターンシップを通して、安達氏はLLMを活用した事業の可能性を実感しました。** メンターである森氏の指導のもと、事業の特性を考慮した取り組みの重要性を認識しました。

**安達氏の研究は、スーパーマーケットの未来に大きな可能性をもたらすものとして期待されています。** LLMを活用した新たなサービスやシステムの開発により、顧客満足度向上と売上増加が期待できます。

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