「この製品が出たら買う？」消費者調査で人間の代わりにLLMを上手く使う手法

本記事では、LLMを使った消費者調査の新しい手法を紹介します。

新製品を開発する際、実際の消費者を集めて製品コンセプトを見せ、購買意欲を尋ねる調査には多額のコストがかかります。そこで注目されているのが、LLMに消費者の役割を演じさせる方法です。しかし、どのように使えば上手くいくのでしょうか。

背景

企業が新しい製品を世に出す前には、必ずと言っていいほど消費者調査が行われます。消費者調査とは、実際に製品を作って販売する前に、「この製品、消費者は本当に買ってくれるだろうか？」という問いを考えるステップです。例えば一般消費者を集めて製品のコンセプトを見せ、その反応を調べます。

この消費者調査において重視される質問が「購買意欲」、つまり「この製品が発売されたら買いたいと思いますか？」という問いです。

しかし、この伝統的な調査手法には大きなコストがかかります。さらに、調査結果の信頼性にも課題があり、得られるデータには「ノイズ」が混じっているのです。

ここ数年、こうした状況を変える可能性を秘めた技術としてLLMは注目されています。たとえば、「あなたは30代の女性で、東京に住んでいて、年収は400万円です」といった情報を与えると、LLMはその人物になりきって質問に答えることができます。これを応用して、実際の人間の代わりに消費者調査に答えてもらおうという研究が、マーケティング、政治学、心理学など様々な分野で始まっています。もしこれがうまくいけば、従来よりも低コストで、しかも規模を自由に調整できる消費者調査が可能になります。

ところが、実際にLLMを消費者調査に使おうとすると、大きな壁にぶつかります。LLMの回答は偏っている傾向があり、実際の人間の回答と比べて一貫性に欠けることもあります。

これまでは、「LLMを消費者調査に使うこと自体に限界がある」と考えられてきました。しかし質問の仕方に問題があるだけなのかもしれません。

そこで新しいアプローチに基づいて実際の企業データを使った実験が行われました。以下で詳しく取り上げます。