商品がエージェントとなり、推薦する行為を我々は「自己推薦」と呼んでいます。人やヒュこれまでの商品推薦とは異なる新しい推薦手法として、商品がエージェントとなり、商品自身が自らを推薦する「自己推薦」技術の研究を進めています。通常の他者（販売員・対話エージェント）による商品推薦は、推薦者・商品・利用客、の3者で構成されますが、「自己推薦」は商品が推薦者となることで、推薦者（商品）・利用客、の2者構造になることで、利用客の注意を商品に惹きつけ続けられる効果が期待できます。実際の商業フィールドにおける実証実験に重点を置き、実用化を目指した研究開発を推進しています。
The act of a product becoming an agent and making a recommendation is what we call “self-recommendation”. A recommendation by a person or humanoid consists of three parties: “recommender,” “product,” and “customer. Self-recommendation has a two-party structure of “recommender/product” and “customer” because the product is the agent (recommender). We hypothesize that this structure works effectively for recommendation, and are conducting research on it.
発表論文：
- 原拓也, 馬場惇, 岩本拓也「商品主体推薦：客が選んだ商品による他商品の推薦システム」JSAI2021[PAPER]
- Takuya Iwamoto, Jun Baba, Junya Nakanish, Daisuke Endo,Taishi Unokuchi,Kohtaro Nishi,Yuichiro Yoshikawa, and Hiroshi Ishiguro, ”The Effectiveness of Self-Recommending Agents in Advancing Purchase Behavior Steps in Retail Marketing” HAI2021, Outstanding Award受賞[PAPER]
- Takuya Iwamoto, Jun Baba,Junya Nakanishi,Katsuya Hyodo,Yuichiro Yoshikawa,Hiroshi Ishiguro,”Playful Recommendation: Sales Promotion that Robots Stimulate Pleasant Feelings instead of Product Explanation” IEEE2022, accepted for publication in the IEEE Robotics and Automation Letters [PAPER]
