内海寛晴さんがSSI2024 計測自動制御学会 システム?情報部門 学術講演会にてベリサーブ賞を受賞

 

研究目的

近年の小売実店舗では、様々なデバイスを利用することで、顧客の来店中に商品推薦を行うことが可能となっています。本研究では、顧客が次に購買する商品を予測するという商品推薦に、顧客が以前商品を購入して何日経過したかという購買間隔の情報を組み合わせた新たな商品推薦手法を実装しました。

研究内容

本研究では、既存の商品推薦モデルに来店中の顧客の次点購買予測という新たなタスクを課し、その出力に購買間隔情報を追加することで購買間隔を考慮した次点購買予測を実装しました。結果として、顧客の周期的な購買行動をモデルに反映することができ、推薦性能のさらなる向上が可能となりました。

今後の展望

実店舗においても、推薦された商品を見ながら、悩みながら、買い物を行う未来が来ています。そういった中で、本研究のように動的に商品推薦を行うことができれば、顧客の買い物体験をさらに向上させることができると考えます。