LLM埋め込みと遷移確率予測を利用した実店舗内顧客行動シミュレーション

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．