プロジェクト情報(概要) / Project information (abstract)
基本情報 / Basic Informations
- 研究題目
Research Title ペルソナ条件付きLLMによる移動経路生成とマーケティングシミュレーションへの応用
Trajectory Generation via Persona-Conditioned LLMs and its Application to Marketing Simulation
- 状態
Status -
実施中
Started
- 研究番号
Research Number - 1522
- 研究代表者
PI - 横山 昌平 / 東京都立大学
- 事務担当者
Secretary - 木村和貴 / 東京都立大学
- 受入CSIS教員
CSIS reception staff 関本 義秀
Yoshihide SEKIMOTO
- 研究内容
Abstract 本研究は、大規模言語モデル(LLM)にペルソナ情報を付与することで、人間の移動経路をどの程度再現可能かを検証し、マーケティングシミュレーションへの応用可能性を評価することを目的とする。具体的には、擬似的に生成された人流データ(Pseudo PFlow)から、個人単位のデモグラフィック属性、活動目的(出勤、買い物等)、出発地点をLLMへの入力として与え、OpenStreetMap(OSM)と連携したMCP(Model Context Protocol)を用いて到達地点および移動経路を推論させる。次に、生成された移動軌跡と正解データとの類似度を、Dynamic Time Warping(DTW)による時系列比較、およびJensen–Shannon Divergenceによるエリア滞在分布の分布的一致性の観点から評価する。これにより、個人レベルの移動再現性と、集団レベルでの商圏分布再現性の双方を検証する。本研究は、LLMを用いた人流生成モデルが、従来の統計的・エージェントベース手法に代わり、柔軟かつ高解釈性なマーケティングシミュレーション基盤となり得る可能性を示すものである。
- 研究期間
Research Period - 2026-01-27 - 2027-03-31
変更申請
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研究者 / Researchers
申請中の研究者は表示されません。 / Pending researchers are not shown.
木村和貴 / 東京都立大学
横山 昌平 / 東京都立大学
利用データセット / Datasets used
申請中のデータセットは表示されません。 / Pending datasets are not shown.
研究成果 / Achievement
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