生成AIや機械学習の急速な進展により、データの先にある「顧客理解」の手法も大きな転換期を迎えている。従来の定性的な手法に加え、大量のデータからアルゴリズムによって定量的にペルソナを構築する「データ駆動型ペルソナ開発（DDPD）」というアプローチが登場した。データサイエンスを専門とする慶應義塾大学の高橋大志教授が解説する。

生成AIの普及によって高まるデータサイエンスへの期待

深層学習の登場以降、機械学習分野の技術は急速な進展を遂げてきた。生成AIの普及に伴い、データサイエンスに対する期待はますます高まっており、学術、産業など各分野においても数多くの取り組みが進んでいる。

データサイエンスにおいて機械学習は主要な役割を果たし、決定木、ナイーブベイズ分類器、サポートベクターマシン（SVM）、ランダムフォレスト等のモデルが広く知られている。また、深層学習が脚光を浴びて以降、文章内の依存関係をアテンション機構により捉えるトランスフォーマ（Transformer）が提案され、トランスフォーマを基盤として数多くのモデルが登場した（※1）。

※1 高橋大志：データサイエンス入門・概観―機械学習、生成AI、システムサイエンスおよび関連トピック―.証券アナリストジャーナル,2025.

本稿では、定量的なアプローチを通じて顧客の表現を試みる、データ駆動型ペルソナに関する取り組みを紹介する。...