近年,大規模言語モデルを用いた推薦システムの研究が活発に行われており,特にパラメータ更新を伴わないZero-shot推薦が注目されている.しかし,既存のZero-shot推薦手法の多くは,推薦対象のユーザ情報のみを用いており,他のユーザの情報を十分に活用できていない.本研究では,ユーザプロフィールの構築,類似ユーザ情報の検索,推薦タスクの3ステップからなるZero-shot推薦手法を用い,従来手法との比較により,他のユーザ情報活用の効果を検証する.実験の結果,推薦対象ユーザと嗜好が類似したユーザの情報を活用することが推薦精度を向上させること,および類似ユーザ情報の選択手法としてベクトル検索が最も効果的であることを示した.

大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）は自然言語処理をはじめとする多様なタスクにおいて高い性能を示しており,その応用は推薦システムにおいても盛んに研究されている.近年では,LLMの高い言語処理能力を活用し,モデルのパラメータ更新をせずにZero-shotで推薦タスクを行う研究が注目を集めている[1,2,3,4].Zero-shot推薦は,特定のドメインやタスクへの依存を抑え,より汎用的な推薦を可能にする.Zero-shot推薦においては,ユーザの行動履歴（アイテムの購入履歴や閲覧履歴など）をプロンプトとして与え,LLMにより次の行動を予測するSequentialRecommendationに関する研究が進められてきた[1,2].近年では,行動履歴に加えて,レビューから抽出されたユーザのアイテムに関する嗜好情報を自然言語で表現したユーザプロフィールを活用する手法[3]が提案されており,行動履歴のみからは捉えきれない詳細な嗜好情報を取り入れることで,より高精度な推薦を実現している.しかし,Zero-shot推薦は,推薦対象のユーザ情報のみを用いて推薦を行うため,推薦タスクにおいて重要とされる他のユーザの行動履歴を活用できず,十分な推薦性能が得られない可能性がある.従来のﬁne-tuningに基づく推薦手法[5,6,7]では,多数のユーザの行動履歴から学習された潜在的な知識をモデル内部に保持しており,これらの知識を活用することで対象ユーザへの推薦精度を向上できるが,多くのZero-shot推薦手法ではこの情報を活用していない.そこで本研究では,他のユーザの行動履歴がZero-shot推薦の性能に与える影響を検証する.具体的には,ユーザプロフィールに記載された嗜好情報を用いて推薦対象のユーザと嗜好が類似したユーザを検索し,検索によって得られた類似ユーザ情報をプロンプトに組み込むことで推薦を行う.類似ユーザ情報の検索手法として,(1)ユーザプロフィールの特徴ベクトル間の距離に基づく検索手法,(2)候補となる類似ユーザ情報からLLMにより有用な類似ユーザ情報を選択する手法,(3)類似ユーザ情報を用いた推薦結果のフィードバックに基づき,類似ユーザ情報の選択を逐次的に最適化する手法を検証する.