実店舗での顧客行動シミュレーションは物理的な制約やコストから難しく，WEBのようなA/Bテストが不可能なため需要が高い．本研究では顧客の店内行動をシミュレートするフレームワークLISSを提案する．店内をエリア区分し，隣接する棚や商品，滞在時間をLLMで埋め込み化することで，新商品の追加やレイアウト変更が購入率や滞在時間に与える影響を推定する．手法は過去の店舗行動ログを用いて学習し，変更時の行動変化を推論する．EZOHUBTOKYOにおける実データを用いて商品追加や配置変更の影響，情報拡張による推論安定化，柔軟な条件の設定が可能であることを確認した．実運用向けの推論アプリケーションも開発した．

小売店舗における棚割やレイアウトの最適化は，売上の最大化に加えて顧客体験の向上にも不可欠な課題である．しかし，従来の最適化手法は，熟練担当者の経験や実店舗での試行錯誤に大きく依存しておりコストや時間の面で非効率的であるだけでなく，新規商品の追加や売り場カテゴリの変更が生じた際の効果を事前に数値的に予測することが難しいという問題がある．その結果，顧客行動の詳細な把握やデータに基づく戦略的意思決定の実現が十分になされていないケースが多いと考えられる．本研究では，店舗レイアウトの最適化問題に対して課題を解決するため，新たなフレームワークLISS(Language-basedIn-StoreSimulator)を提案する．これは，Webマーケティング分野の顧客行動シミュレーション技術を基盤とするCXSimulator[1]を実店舗に適用したものである．具体的には，事前に収集した顧客の店内移動ログを基に，位置や滞在時間，商品情報などをノードとする遷移グラフを構築し，LLMによる商品情報の埋め込み化を通じて，ノード間の意味的関連性を考慮する．これにより，新規商品カテゴリの追加やノード位置の変更などが行われた場合でも，言語情報を基盤とした遷移確率推定を用いて，既存の動線や顧客行動への影響を定量的に評価することが可能となる．さらに，本フレームワークは推論時に大量の計算資源を要しないため，低コストかつ短時間で多様な検証を実行できるという特長を有する．これにより，コストやリスクを削減しつつ複数の配置案を比較検討することが可能となる．本研究の成果は，小売業界が直面する課題に対する新たな解決策を提示し，将来的な店舗モデルの革新に貢献できる．