画像情報と画像表現がVLMエージェントのユーザー行動模倣に及ぼす影響の分析

大規模言語モデル（LLM）/視覚言語モデル（VLM）エージェントは，人間の行動を再現できる可能性が示されており，推薦システムの分野でも，A/Bテストのようなオンライン評価のユーザーシミュレーションへの活用が進められている．しかし，エージェントがユーザーの行動を模倣する精度について，画像を考慮した検証は十分に行われていない．本研究では，推薦アイテムの提示情報に画像情報，ペルソナに画像表現（base64エンコード）を追加し，実ユーザーとの1対1対応による模倣精度を評価した．その結果，視聴履歴をペルソナとして与えた条件では，画像情報や画像表現が模倣精度向上に寄与することが示された．