名称：Marketing Conference2026 AI共生時代のマーケティング-デジタルのその先に-
大会会期：2026年10月25日
会場：法政大学 市ヶ谷キャンパス
発表タイトル：合成データを付与したLLMは消費者の回答をどこまで再現できるか-消費者動向調査を正解データとした誤差の縮小効果と限界-
著者：向川佳佑、伴 果純
発表内容の要約：https://www.j-mac.or.jp/oral/dtl.php?os_id=733
本研究は，LLMを用いたシリコンサンプリングによる消費者調査において，合成データ「Nemotron-Personas-Japan」で詳細な人物像を与えることが，どの範囲で回答精度（実在データとの一致度）を高め，どこに限界があるのかを検証した。実際の消費者動向調査179質問項目を正解データとし，「合成データ条件」と性別・年齢・居住地のみの「属性のみ条件」を，LLM3種×回答方法2種で500人分の回答を5セット反復して比較した。その結果，属性のみ条件では質問項目に「あてはまる」と答える割合（該当率）が実在データを大きく上回ったが，合成データの付与によりこの偏りは6条件すべてで抑制され，実在データとの誤差は8.8〜18.0ポイント有意に縮小した。一方，該当率の平均は実測値を上回り，規範や理想を問う項目では偏りが強まる例もあった。合成データは定量調査の代替ではなく，項目の性質を見極めたうえで，仮説立案など探索的用途において偏りを抑えた仮想回答者を低コストで得る手段として位置づけられる。
マーケティングとAIは切っても切り離せない時代になりました。
今後も両者の融合と発展に寄与すべく、研究を進めてまいります。
