LLMを用いたレコメンデーション研究において，行動履歴や属性に基づく推薦理由の提示が試みられているが，商品の特徴を中心とした従来の説明では，ユーザーが具体的な利用シーンを想起することは困難である．本研究では，ユーザーのインサイトを深層的に分析し，パーソナルデータから推測されるライフスタイルに即した体験イメージを物語形式で提示する手法を提案する．本アプローチにより，単なる情報提示を超えた深い納得感を醸成し，より満足度の高い意思決定および購買体験の実現をめざす．

近年，大規模言語モデル（LLM）の台頭によって高度な論理的思考と文章生成が可能となり，広範なタスクにおいて革新的な成果が得られている．商品やサービスをユーザーに推薦するレコメンデーションの分野においても，その進展は顕著である．従来の協調フィルタリング[1]等に代わる新たなアプローチとして，LLMの活用が急速に進んでおり，双方向の対話を通じたユーザー嗜好の把握や自然言語による柔軟な表現力は，従来の推薦システムにはない独自の強みとなっている．こうしたパーソナライズの高度化に伴い，レコメンデーションにおけるテーマの一つとして，提案内容の説明性に関する研究が取り組まれている[2-5]．LLMは，従来ブラックボックスであった商品の推薦根拠を文章として提示することを可能とし，ユーザーの納得感や推薦システムへの信頼性の向上に貢献している．しかし，既存研究の多くは主にユーザーの行動履歴や嗜好との整合性を語る説明に焦点を当てており，その商品が各ユーザーの日常生活でどのように役立つかという具体的な利用イメージが欠如しやすい．このような提案は，商品購入前の期待と購入後の実体験との乖離を招き，ユーザーの購買意欲の減退や購入後の満足度の低下を引き起こす要因となり得る．本研究では，ユーザーの潜在的な要望を深層的に分析し，個々のライフスタイルに即したメリットを物語形式で提示する手法を構築する．これにより，従来の嗜好適合性に基づく説明だけでは想起困難であった具体的な商品の体験のイメージを補完し，ユーザーの深い納得感と円滑な意思決定を支援することをめざす．