購買間隔を考慮したバスケット予測モデルに関する発表を実施

2025年5月27〜30日に大阪で開催された人工知能分野の国内会議にて、株式会社博報堂ＤＹホールディングスの研究・開発部門であるマーケティング・テクノロジー・センターの研究員が口頭発表を行いました。

人工知能学会全国大会（JSAI）とは

人工知能学会全国大会とは、人工知能学会の年次大会であり、AIや人工知能、機械学習に関する大学・企業研究者が集まる国内最大の学会イベントです。2025年度は4949名の参加者が集まりました。

第39回となる2025年大会は、2025年5月27〜30日に大阪のグランキューブ大阪（大阪府立国際展示場）で開催（ハイブリッド開催）されました。プログラムの詳細はこちらをご覧ください。

発表について

タイトル

購買間隔を考慮したバスケット予測モデル: 探索とリピート購買の推薦

発表者

牛尾 貴志 （株式会社博報堂ＤＹホールディングス マーケティング・テクノロジー・センター）

概要

本研究では、ユーザの購買履歴をもとに将来の買い物かご（バスケット）を予測するタスクに取り組みました。従来手法では、バスケット間の時間間隔や探索的購買とリピート購買の行動特性の違いが十分に考慮されていませんでした。そこで本研究では、変分オートエンコーダによるバスケット表現とトランスフォーマーを統合した新たなモデルを提案しました。提案手法では、(1) 各バスケットの購買間隔を自己注意機構に組み込むことで時間的な依存関係をモデル化し、(2) バスケット内の商品を「探索」と「リピート」に分けて表現することで、より良い推薦を行います。 実データを用いた実験の結果、特に探索商品を明示的に分けて扱ったモデルでは、探索的な新商品推薦の精度が顕著に改善しました。

本研究の意義

本研究成果は、小売店において商品クーポンを適切な生活者に届けることで、生活者目線では新規の商品探索や、ブランドスイッチの促進に貢献し、小売店目線ではクーポン利用率の向上により売上向上に貢献します。特に、生活者のリピート購買と探索購買の双方の特性を考慮した次バスケット予測モデルにより、生活者のユースケースに合わせた推薦を可能としています。