レビュー文書・ユーザープロフィール・店舗情報を考慮したマルチモーダル深層学習による飲食店の評価予測手法の提案

抄録

近年では、マーケティング分野の顧客関係管理におけるパーソナライゼーションの一環として、さまざまなモバイルアプリ上で顧客の嗜好に合わせたレコメンデーションを行うことが試行されている。しかしながら、そのような消費者理解にあたっては、行動ログからは識別不可能な消費者の異質性の問題が長らく指摘されてきた。一方、近年ではオンラインレビュー等のテキストデータの投稿により、顧客自らが製品等の評価にあたりその理由を表明するとともに、大規模言語モデル等の事前学習モデルの組み込みによりそのようなテキストデータを比較的容易に解析可能となっている。そこで、本研究ではそのようなレビューテキストと従来的な顧客情報および店舗情報のマルチモーダルな深層学習の概念モデルを提示し、実データの解析例として従来的な深層学習手法に消費者の異質性を理解するためのテキストデータ解析を組み込んだ店舗評価モデルを構築する。網羅的な探索と複数モデルの比較により、提案モデルを用いた場合に予測精度が最も改善する結果となることを示すとともに、従来的な顧客情報のみを用いた解析の限界と、今後の購買予測モデル等への発展の可能性についても述べる。