usermodeling-ozawa 生成AIのブームが続いていますので、ChatGPTを使ってみたことがある人も多いのではないでしょうか。
信頼性や正確性に欠けるといったネガティブな側面もあるようですが、所詮技術の一つですので、使えそうな時にあくまでも一つの技術として使ってみれば良いと思います…ということで、ちょっと使ってみました。
「ユーザーモデル（自動車保険に対する考え方に基づく4つのモデル）で得られた各クラスタの心理特性に応じたメッセージの作成」です。
あなたは保険会社のマーケティング担当者です。初めて車を購入したユーザー向けにメールを送ることを計画しています。対象者は、自動車保険に対して「…」のような考えをもっている20代の会社員です。対象者が当社のサイトで保険について調べてみようと興味をもってもらうためのメールに使いたいので、見出しを20文字以内で作成した後、本文を280文字以内で作成をお願いします。
※「…」にユーザーモデルの各クラスタのプロファイルを挿入しました。
ユーザーモデルで得られた各クラスタの心理特性に応じてChatGPTで作り分けて制作されたメールを、所属クラスタを判別した対象者それぞれに向けてそれぞれの内容で送付する…のようなことも結構簡単にできそうです。
もちろん、異なる心理特性をもつ対象者に個別に作り分けた内容でアプローチするようなことを想定するなら…
〇ChatGPTにどのように作り分けるのかの意図を正しく指示できること
⇒ChatGPT（生成AI）に意図はありません。意味のある意図を効率的・効果的に伝えて正しく生成してもらう必要があります。
〇生成されたどの内容をどの心理特性をもつ対象者に送るのかを個別に予測できること
⇒ChatGPT（生成AI）は生成したものを誰に送るかは決められません。生成したものを誰に送れば良いかは指示した人が決めてあげる必要があります。
…が重要であることは言うまでもありません。
※併せて[ペルソナとユーザーモデル…]も参照してみて下さい。