本記事では、現実の人間の多様性をLLMの出力に反映させることを試みた研究を紹介します。
単一のペルソナを与える従来の方法では再現が難しかった集団のばらつきに対し、視点と応答例を組み合わせる構成が提案されています。
その設計思想と実験結果には、プロンプト設計に応用できる示唆が含まれており、実務にも展開可能な要素があります。
研究そのものの詳細だけでなく、実際に使ってみる際の考え方についても整理します。
背景
LLMは、マーケティングや製品開発、顧客体験の設計など、さまざまなビジネス領域で活用が進んでいます。ユーザーの反応を事前に検討したり、多様な顧客層の視点を取り入れたりする場面で、テキスト生成の能力が応用されています。
たとえば、新しい商品やサービスに対する反応をシミュレーションしたり、異なる属性の顧客の声を踏まえてレビューを分析したりする活用方法があります。また、従来の調査を補う形でマーケットリサーチに活用されたり、個別の利用者に合わせたメッセージを生成したりする場面もあります。
一方で、LLMの出力には偏りが見られることがあり、実際の顧客の多様性を十分に表現することが難しい場合があります。年齢や性別、価値観、購買傾向など、人の特性は多岐にわたりますが、学習済みのLLMはそれらを均等に捉えることができないことがあります。
また、LLMにペルソナ（想定される顧客像）を設定した場合でも、その応答に一貫性や多様性が見られず、別の属性の影響を受けたような出力になることが報告されています。
こうした課題を受けて、今回イエール大学などの研究者らは新しい手法を提案しています。
以下で詳しく紹介します。
