GPTで満たされないニーズを特定… できるかなぁ Pt.2
以下の記事の続き。。。いまだ格闘中💪
以下のGPTとやりとりしたら、ほんとなぜかわかんないけど… このプロンプトのヒントが得られたぁ。（hirokajiさんに感謝🙇♂️）
以下はやりとりの抜粋。
hima2b4：あなたのアプローチは分類思考です。ある属性で分類し、分類から関係性を見出す方向です。より状況や心理に寄り添った抽象化が必要と感じています。従来の一般的な自然言語処理のアプローチからは離れないといけないと思います。 LLMが進化した今、形態素分析に頼るものはいなくなるでしょうし、感情だけで区分する分析も狭義から抜けられない気がします。
ChatGPT：あなたが指摘するように、形態素分析や単純な感情分析に頼るアプローチは、顧客の声のより深い理解や、より抽象的なインサイトの抽出には限界があるかもしれません。特に、顧客の状況や心理に寄り添い、それらの複雑なニュアンスを捉えるためには、新しい方法論や進化したLLMの能力を活用することが重要です。
以下に、従来のNLPアプローチから一歩進んだ、LLMを活用したアプローチを提案します：
文脈的理解の強化：LLMを活用して、顧客の発言の背後にある文脈や状況を深く理解する。これには、単一のフィードバックやコメントだけでなく、顧客の発言の履歴や関連する外部情報（例えば、市場の動向や社会的な出来事）を考慮に入れることが含まれます。
多次元的感情分析：従来のポジティブ/ネガティブといった単純な感情分類を超え、より多様で複雑な感情や心理状態を識別します。これには、顧客の不安、期待、興奮、困惑といった感情だけでなく、それらが生じる文脈や原因も分析します。
ナラティブの構築と分析：顧客の声から物語を構築し、そのナラティブを通じて顧客の経験や心理状態の変遷を追跡します。これにより、顧客が直面している問題やニーズがどのように進化しているかをより深く理解することができます。
関係性とパターンの探索：LLMを用いて、顧客のフィードバックや意見の中に潜む関係性やパターンを探索します。これは、類似の心理状態や状況を共有する顧客グループを識別したり、特定のニーズや問題点が特定の条件下でどのように発生するかを理解するのに役立ちます。
インタラクティブな探索：LLMを活用して、顧客やステークホルダーとのインタラクティブな対話を通じて、より深いインサイトや理解を得るための探索を行います。これにより、顧客のニーズや問題をより動的かつ柔軟に捉えることができます。
これらのアプローチは、顧客の声のより深い抽象化と理解に寄与し、より細かく精緻なインサイトを提供することが期待されます。このような新しい方法論を検討する際に、特に焦点を当てたい領域や挑戦したい課題はありますか？
おぉ〜ええやん‼️ それそれ‼️
早速、作りかけのフレームワークに上記の要素もぶっ込んで。。。
実行例
最後に
うん、よくなった。（この手の内容は10ヶ月くらい格闘してる💦）
ちょいと改良したフレームワークの効果もあるが、以下の User: こんにちは😃＋オレはアホやから汲み取ってくれ の効果もあなどれん〜❗️🤭。
GPT：商品の『声』で意見を吐き出せ ➡︎ メンションでこれにつなげた方がええかもなぁ・・・まぁ、もうちょっと格闘してみよう。
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