{ "title": "店舗体験分析レポート", "subtitle": "このペルソナは最終的に キシリトールガム、カップヌードル（シーフード）、じゃがりこ を購入し、目的達成は おおむね良い と見られる。 特に gum_rack で迷いが目立ち、比較負荷は 強い と読める。 購入理由の代表例は キシリトールガム に対する 買い物の順番は キシリトールガム、カップヌードル（シーフード）。 このペルソナは入店後、gum_rack から買い物を始めた。", "template": { "report_name": "current_runtime_compact", "title": "店舗体験分析レポート", "sections": [ { "type": "kpi_cards", "title": "主観評価サマリー" }, { "type": "persona_profile", "title": "ペルソナ情報" }, { "type": "purchase_summary", "title": "購入内訳" }, { "type": "simulation_replay", "title": "シミュレーション上面リプレイ" }, { "type": "journey_replay", "title": "ジャーニー再生", "show_keyframes": false }, { "type": "emotion_timeline", "title": "感情の流れ", "metrics": [ "satisfaction", "frustration", "confusion", "interest", "confidence" ] }, { "type": "product_funnel", "title": "商品認知から購入まで" }, { "type": "non_purchase_reasons", "title": "買いそうだったが買わなかったもの" }, { "type": "journey_storyboard", "title": "ジャーニーストーリーボード" }, { "type": "recommendations", "title": "改善提案" }, { "type": "evidence_table", "title": 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キシリトールガム に手応えを感じた。 気になっている不満や迷いは gum_rack で比較負荷が高く、迷いが強まった。", "journey_summary": "このペルソナは入店後、gum_rack から買い物を始めた。 これまでに キシリトールガム、カップヌードル（シーフード）、ポッキー、クッキー を視認している。 購入候補や比較対象として キシリトールガム、カップヌードル（シーフード）、じゃがりこ を意識していた。 主観状態は、満足度 1.00、迷い 0.98、判断確信度 0.99 程度。 満足寄りの要因は gum_rack で キシリトールガム に手応えを感じた。 気になっている不満や迷いは gum_rack で比較負荷が高く、迷いが強まった。 最終的に キシリトールガム、カップヌードル（シーフード）、じゃがりこ を購入した。", "finalized": true }, "persona_profile": { "display_name": "Shopper_2", "actor_name": "Shopper_02", "character_id": "business-m-0033", "persona_title": "大阪 男性 63歳", "persona_text": "**1. 基本情報**：\n- 性別：男性\n- 年齢：63歳\n- 居住地：大阪府、近畿地方\n- 結婚状態：未婚\n- 子供：なし\n- 世帯収入：200万未満\n- 個人収入：200万未満\n- 職業：自営業\n\n**2. ライフスタイル・行動パターン**：\n- 平日・休日ともに自宅で過ごすことが多く、外出は少ない。\n- 兄弟と同居している。\n- まとまった空き時間は何もしないで自宅で過ごすことが多い。\n- 車や公共交通機関を利用することはほとんどない。\n\n**3. メディア嗜好・デジタル利用状況**：\n- 地上波テレビを朝と夜に視聴。\n- スマートフォンでYouTubeやABEMAを利用。\n- ラジオを聴く習慣があり、新聞（朝日新聞）を読む。\n- InstagramとTwitterを利用。\n- GoogleやSmartNewsを情報収集に利用。\n- 楽天ペイを利用している。\n\n**4. 消費行動・嗜好**：\n- 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" } }, "sections": [ { "type": "kpi_cards", "title": "主観評価サマリー", "content": "

主観評価サマリー

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店舗体験の印象
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かなり良い
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購入まで自然に進めた
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商品の見つけやすさ
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判断が分かれる
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gum_rack から gum_rack にかけて候補商品は見えていた
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比較時の迷い
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強い
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gum_rack で confusion=0.70, frustration=0.35。
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店内導線のわかりやすさ
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迷いやすい
\n
戻り行動 30 回、判断ループ 6 回。
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購入判断の納得感
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かなり良い
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キシリトールガム を選んだ理由がログに残っている
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主観ログで残った不満
\n
要確認
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gum_rack で比較負荷が高く、迷いが強まった / gum_rack で不満が生じた
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\n
" }, { "type": "persona_profile", "title": "ペルソナ情報", "content": "

ペルソナ情報

このレポートがどのアバターとどのペルソナを対象にしているかを明示します。

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シミュレーション上のアバター
Shopper_2
今回のシミュレーションで使われた shopper 名
Character ID
business-m-0033
ランタイム設定上の character_id
ペルソナ
大阪 男性 63歳
年齢・居住地などの識別ラベル
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1. 基本情報

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  • 性別：男性
  • 年齢：63歳
  • 居住地：大阪府、近畿地方
  • 結婚状態：未婚
  • 子供：なし
  • 世帯収入：200万未満
  • 個人収入：200万未満
  • 職業：自営業
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2. ライフスタイル・行動パターン

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  • 平日・休日ともに自宅で過ごすことが多く、外出は少ない。
  • 兄弟と同居している。
  • まとまった空き時間は何もしないで自宅で過ごすことが多い。
  • 車や公共交通機関を利用することはほとんどない。
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3. メディア嗜好・デジタル利用状況

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  • 地上波テレビを朝と夜に視聴。
  • スマートフォンでYouTubeやABEMAを利用。
  • ラジオを聴く習慣があり、新聞（朝日新聞）を読む。
  • InstagramとTwitterを利用。
  • GoogleやSmartNewsを情報収集に利用。
  • 楽天ペイを利用している。
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\n

4. 消費行動・嗜好

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  • ヨーグルトと牛乳をほぼ毎日摂取。
  • 冷凍食品やインスタントめんを週に数回利用。
  • コンビニエンスストア、スーパー、ドラッグストアを頻繁に利用。
  • 外食やインターネット通販の利用は少ない。
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5. 価値観・意識・ニーズ

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  • 安心を重視する価値観を持つ。
  • 特に興味を持っている話題や行動はない。
  • 経済的に慎重で、無駄な出費を避ける傾向がある。
  • 生活において大きな変化を求めていない。
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\n
" }, { "type": "purchase_summary", "title": "購入内訳", "content": "

購入内訳

このペルソナが最終的に購入した商品だけを抜き出しています。

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会計到達
あり
レジ到達を購入完了として扱っています
購入商品数
3
このペルソナが購入した内訳
購入金額
価格未取得
価格データがないため金額は未算出
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商品根拠 event_id価格
キシリトールガムevt_000022価格未取得
カップヌードル（シーフード）evt_000022価格未取得
じゃがりこevt_000022価格未取得
\n
" }, { "type": "simulation_replay", "title": "シミュレーション上面リプレイ", "content": "

シミュレーション上面リプレイ

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左の上面リプレイに合わせて、右側の頭部カメラ画像も切り替わります。下には代表シーンも置いています。
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別ページで開く
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Head Camera Sync
\n 頭部カメラの同期表示\n
上面 replay の進行に合わせて、同じジャーニー進行率の視点画像を右側に表示します。
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頭部カメラ
\n キシリトールガム\n
gum_rack / evt_000001
\n
落ち着いて、無理のない範囲で店内を見て回りたい。 今の視界には キシリトールガム、カップヌードル（シーフード）、ポッキー が入っている。ここで慌てて決めるより、流れがきれいにつながる動きを選びたい。\n\n今日は キシリトールガム の順に見て…
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\n
代表シーン
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頭部カメラ
\n キシリトールガム\n
gum_rack / evt_000001
\n
落ち着いて、無理のない範囲で店内を見て回りたい。 今の視界には キシリトールガム、カップヌードル（シーフード）、ポッキー が入っている。ここで…
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\n
頭部カメラ
\n キシリトールガム\n
gum_rack / evt_000007
\n
キシリトールガム、ポッキー、クッキー が見えているので、次の一歩はかなり絞りやすい。勢いで動くより、今の気分に合う順番で見ていきたい。\n\n今日…
\n
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\n
頭部カメラ
\n じゃがりこ\n
snack_aisle / evt_000204
\n
落ち着いて、無理のない範囲で店内を見て回りたい。 今の視界には じゃがりこ、キシリトールガム、ポッキー が入っている。ここで慌てて決めるより、…
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" }, { "type": "journey_replay", "title": "ジャーニー再生", "content": "

ジャーニー再生

動的な再生ビューです。スライダーと再生ボタンで、上面経路と感情変化を時間順に追えます。

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7 / 204
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\n \n \n \n \n \n \n \n 現在地点\n \n
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再生ボタンまたはスライダーで、実際の購買ジャーニーを時間順に追えます。店舗上面画像を背景に使用中。
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MOVE
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キシリトールガム

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2026-04-26 00:28:01 UTC
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満足
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中程度
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不満
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中程度
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迷い
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中程度
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関心
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中程度
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確信
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中程度
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satisfactionfrustrationconfusioninterestconfidence
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" }, { "type": "emotion_timeline", "title": "感情の流れ", "content": "

感情の流れ

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満足不満迷い関心確信
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\n \n \n \n \n \n 0.000.250.500.751.00\n UTCUTCUTCUTCUTCUTC\n \n 感情値\n 時間\n \n
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横軸は時刻、縦軸は感情値です。色ごとに、満足・不満・迷い・関心・確信の上下を重ねて表示しています。
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" }, { "type": "product_funnel", "title": "商品認知から購入まで", "content": "

商品認知から購入まで

各列は、その商品が今回のセッションでその段階まで到達したかを表します。

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じゃがりこ
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この商品が各段階を通ったかどうかを、事実ベースで示します。
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購入済み
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視認
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あり
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\n \n
\n
興味
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あり
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\n \n
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比較
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なし
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\n \n
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候補
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あり
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\n
購入
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あり
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購入まで到達した商品です。どの段階で数が伸びたかを見ると、決め手になった情報の置き方を考えやすくなります。
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カップヌードル（シーフード）
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この商品が各段階を通ったかどうかを、事実ベースで示します。
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購入済み
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視認
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あり
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\n \n
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興味
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あり
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比較
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なし
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候補
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あり
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購入
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あり
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購入まで到達した商品です。どの段階で数が伸びたかを見ると、決め手になった情報の置き方を考えやすくなります。
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キシリトールガム
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この商品が各段階を通ったかどうかを、事実ベースで示します。
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購入済み
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視認
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あり
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興味
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あり
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比較
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なし
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候補
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あり
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購入
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あり
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購入まで到達した商品です。どの段階で数が伸びたかを見ると、決め手になった情報の置き方を考えやすくなります。
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クッキー
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この商品が各段階を通ったかどうかを、事実ベースで示します。
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未購入
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視認
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あり
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興味
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あり
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比較
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なし
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候補
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あり
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購入
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なし
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候補には入ったが購入されませんでした。比較後の最後の決め手が弱かった可能性があります。
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ポッキー
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この商品が各段階を通ったかどうかを、事実ベースで示します。
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未購入
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視認
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あり
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興味
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あり
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比較
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なし
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候補
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あり
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購入
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なし
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候補には入ったが購入されませんでした。比較後の最後の決め手が弱かった可能性があります。
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" }, { "type": "non_purchase_reasons", "title": "買いそうだったが買わなかったもの", "content": "

買いそうだったが買わなかったもの

候補には残った、または関心が高かったのに購入に至らなかった商品を整理しています。

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\n
snack_aisle
\n

クッキー

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event_id: evt_000188
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\n 買いそうだった理由\n
比較候補に入り、最後まで購入候補として残っていた。
\n
\n
\n 買わなかった理由\n
比較の迷いが強く、最後の決め手が不足した。
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\n
event_id: evt_000188今いちばん判断を進めやすいのは クッキー
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snack_aisle
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ポッキー

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event_id: evt_000204
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\n 買いそうだった理由\n
比較候補に入り、最後まで購入候補として残っていた。
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\n 買わなかった理由\n
比較の迷いが強く、最後の決め手が不足した。
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\n
event_id: evt_000204今いちばん判断を進めやすいのは じゃがりこ
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\n
" }, { "type": "journey_storyboard", "title": "ジャーニーストーリーボード", "content": "

ジャーニーストーリーボード

代表シーンだけを抜き出して、ペルソナ体験をカードで追えるようにしています。

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2026-04-26 00:27:45 UTC / gum_rack
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キシリトールガム

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キシリトールガムカップヌードル（シーフード）ポッキー
\n

落ち着いて、無理のない範囲で店内を見て回りたい。 今の視界には キシリトールガム、カップヌードル（シーフード）、ポッキー が入っている。ここで慌てて決めるより、流れがきれいにつながる動きを選びたい。\n\n今日は キシリトールガム の順に見て、最後はレジへ向かう流れにしておきたい。今は 1/3 件目だ。\n\nその中でも キシリトールガム がいちばん引っかかる。 位置は 中くらいの高さ くらいで、動きの見た目も合わせやすそうだ。\n\n歩きながら距離を縮めて、次の判断をそこで固めたい。

\n

次に寄る場所を自然に決めたい。

\n
判断: MOVE キシリトールガム
\n
\n 満足 やや高め\n 迷い 小さい\n 確信 中程度\n
\n
\n
\n \n
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\n
2026-04-26 00:28:01 UTC / gum_rack
\n

キシリトールガム

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キシリトールガムポッキークッキー
\n

キシリトールガム、ポッキー、クッキー が見えているので、次の一歩はかなり絞りやすい。勢いで動くより、今の気分に合う順番で見ていきたい。\n\n今日は キシリトールガム の順に見て、最後はレジへ向かう流れにしておきたい。今は 1/3 件目だ。\n\nその中でも キシリトールガム がいちばん引っかかる。 位置は 中くらいの高さ くらいで、動きの見た目も合わせやすそうだ。\n\n歩きながら距離を縮めて、次の判断をそこで固めたい。

\n

次に寄る場所を自然に決めたい。

\n
判断: MOVE キシリトールガム
\n
\n 満足 高め\n 迷い 強い\n 確信 高め\n
\n
\n
\n \n
\n \n
\n
2026-04-26 00:28:44 UTC / checkout_zone
\n

レジ到達 / 購入完了

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ポッキークッキーじゃがりこ
\n

ポッキー、クッキー、じゃがりこ が見えているので、次の一歩はかなり絞りやすい。勢いで動くより、今の気分に合う順番で見ていきたい。\n\n今日は キシリトールガム、カップヌードル（シーフード）、じゃがりこ の順に見て、最後はレジへ向かう流れにしておきたい。今は 3/3 件目だ。\n\nその中でも レジ がいちばん引っかかる。\n\n歩きながら距離を縮めて、次の判断をそこで固めたい。

\n

次に寄る場所を自然に決めたい。

\n
判断: CHECKOUT レジ
\n
\n 満足 高め\n 迷い 強い\n 確信 高め\n
\n
\n
\n \n
\n
\n
\n
2026-04-26 00:39:14 UTC / snack_aisle
\n

じゃがりこ

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じゃがりこキシリトールガムポッキー
\n

落ち着いて、無理のない範囲で店内を見て回りたい。 今の視界には じゃがりこ、キシリトールガム、ポッキー が入っている。ここで慌てて決めるより、流れがきれいにつながる動きを選びたい。\n\n今日は じゃがりこ の順に見て、最後はレジへ向かう流れにしておきたい。今は 1/3 件目だ。\n\nその中でも じゃがりこ がいちばん引っかかる。 位置は 上の段 くらいで、動きの見た目も合わせやすそうだ。\n\n歩きながら距離を縮めて、次の判断をそこで固めたい。

\n

次に寄る場所を自然に決めたい。

\n
判断: MOVE じゃがりこ
\n
\n 満足 高め\n 迷い 強い\n 確信 高め\n
\n
\n
\n
" }, { "type": "recommendations", "title": "改善提案", "content": "

改善提案

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\n
HIGH
\n

checkout_zone のカテゴリ分けを強化する

\n

checkout_zone で迷いが繰り返し発生し、比較負荷が高い。

\n

改善策: 棚ラベルとPOPで『定番』『新商品』『比較しやすい候補』を分け、視線移動だけで候補を絞れるようにする。

\n

期待効果: 商品比較時間の短縮、購入確信度の向上、候補離脱の減少

\n
event_id: evt_000022inner_monologue: ポッキー、クッキー、じゃがりこ が見えているので、次の一歩はかなり絞りやすい。勢いで動くより、今の気分に合う順番で見ていきたい。\n\n今日は キシリトールガム、カップヌードル（シー…rationale: 今いちばん判断を進めやすいのは レジ
\n
\n \n
\n
HIGH
\n

snack_aisle のカテゴリ分けを強化する

\n

snack_aisle で迷いが繰り返し発生し、比較負荷が高い。

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改善策: 棚ラベルとPOPで『定番』『新商品』『比較しやすい候補』を分け、視線移動だけで候補を絞れるようにする。

\n

期待効果: 商品比較時間の短縮、購入確信度の向上、候補離脱の減少

\n
event_id: evt_000017inner_monologue: 店内の流れは落ち着いていて、視界には じゃがりこ、カップヌードル（シーフード）、キシリトールガム がある。今の自分にとって無理のない一手を選びたい。\n\n今日は キシリトールガム、…rationale: 今いちばん判断を進めやすいのは じゃがりこ
\n
\n \n
\n
HIGH
\n

gum_rack のカテゴリ分けを強化する

\n

gum_rack で迷いが繰り返し発生し、比較負荷が高い。

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改善策: 棚ラベルとPOPで『定番』『新商品』『比較しやすい候補』を分け、視線移動だけで候補を絞れるようにする。

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期待効果: 商品比較時間の短縮、購入確信度の向上、候補離脱の減少

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event_id: evt_000005inner_monologue: キシリトールガム、ポッキー、クッキー が見えているので、次の一歩はかなり絞りやすい。勢いで動くより、今の気分に合う順番で見ていきたい。\n\n今日は キシリトールガム の順に見て、最…rationale: 今いちばん判断を進めやすいのは キシリトールガム
\n
\n \n
\n
HIGH
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instant_food のカテゴリ分けを強化する

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instant_food で迷いが繰り返し発生し、比較負荷が高い。

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改善策: 棚ラベルとPOPで『定番』『新商品』『比較しやすい候補』を分け、視線移動だけで候補を絞れるようにする。

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期待効果: 商品比較時間の短縮、購入確信度の向上、候補離脱の減少

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event_id: evt_000013inner_monologue: カップヌードル（シーフード）、じゃがりこ、キシリトールガム が見えているので、次の一歩はかなり絞りやすい。勢いで動くより、今の気分に合う順番で見ていきたい。\n\n今日は キシリトー…rationale: 今いちばん判断を進めやすいのは カップヌードル（シーフード）
\n
\n \n
\n
MEDIUM
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上段商品の価格・特徴比較を見やすくする

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上段商品は視認されている一方、比較時の confusion が高く、購入につながりにくい。

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改善策: 上段棚には価格、容量、特徴をひと目で比較できるPOPを追加し、視線を上げたまま判断できるようにする。

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期待効果: 見えているのに選ばれない商品の機会損失を減らし、比較負荷を軽くできる

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shelf_position: upperavg_confusion: 0.986
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MEDIUM
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導線サインを追加して戻り行動を減らす

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店内で backtrack が 30 回発生しており、目的地の把握に小さなロスがある。

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改善策: 棚カテゴリ案内とレジ方向サインを追加し、目的売場と会計の方向を先読みしやすくする。

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期待効果: 遠回りと滞留の減少、移動の自然さ向上

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backtrack_count: 30
\n
\n
" }, { "type": "evidence_table", "title": "根拠ログ", "content": "

根拠ログ

event_id時刻場所行動根拠
evt_0000012026-04-26 00:27:45 UTCgum_rackMOVE キシリトールガム今いちばん判断を進めやすいのは キシリトールガム / 買い物の順番は キシリトールガム を基準にしている
evt_0000022026-04-26 00:27:49 UTCgum_rackMOVE キシリトールガム今いちばん判断を進めやすいのは キシリトールガム / 買い物の順番は キシリトールガム を基準にしている
evt_0000032026-04-26 00:27:50 UTCgum_rackMOVE キシリトールガム今いちばん判断を進めやすいのは キシリトールガム / 買い物の順番は キシリトールガム を基準にしている
evt_0000042026-04-26 00:27:52 UTCgum_rackMOVE キシリトールガム今いちばん判断を進めやすいのは キシリトールガム / 買い物の順番は キシリトールガム を基準にしている
evt_0000052026-04-26 00:27:55 UTCgum_rackMOVE キシリトールガム今いちばん判断を進めやすいのは キシリトールガム / 買い物の順番は キシリトールガム を基準にしている
evt_0000062026-04-26 00:27:58 UTCgum_rackMOVE キシリトールガム今いちばん判断を進めやすいのは キシリトールガム / 買い物の順番は キシリトールガム を基準にしている
evt_0000072026-04-26 00:28:01 UTCgum_rackMOVE キシリトールガム今いちばん判断を進めやすいのは キシリトールガム / 買い物の順番は キシリトールガム を基準にしている
evt_0000082026-04-26 00:28:05 UTCgum_rackMOVE キシリトールガム今いちばん判断を進めやすいのは キシリトールガム / 買い物の順番は キシリトールガム を基準にしている
evt_0000092026-04-26 00:28:08 UTCgum_rackMOVE キシリトールガム今いちばん判断を進めやすいのは キシリトールガム / 買い物の順番は キシリトールガム を基準にしている
evt_0000102026-04-26 00:28:13 UTCgum_rackMOVE キシリトールガム今いちばん判断を進めやすいのは キシリトールガム / 買い物の順番は キシリトールガム を基準にしている
evt_0000112026-04-26 00:28:16 UTCgum_rackMOVE キシリトールガム今いちばん判断を進めやすいのは キシリトールガム / 買い物の順番は キシリトールガム を基準にしている
evt_0000122026-04-26 00:28:19 UTCgum_rackMOVE キシリトールガム今いちばん判断を進めやすいのは キシリトールガム / 買い物の順番は キシリトールガム を基準にしている
evt_0000132026-04-26 00:28:21 UTCinstant_foodMOVE カップヌードル（シーフード）今いちばん判断を進めやすいのは カップヌードル（シーフード） / 買い物の順番は キシリトールガム、カップヌードル（シーフード） を基準にしている
evt_0000142026-04-26 00:28:24 UTCinstant_foodMOVE カップヌードル（シーフード）今いちばん判断を進めやすいのは カップヌードル（シーフード） / 買い物の順番は キシリトールガム、カップヌードル（シーフード） を基準にしている
evt_0000152026-04-26 00:28:25 UTCinstant_foodMOVE カップヌードル（シーフード）今いちばん判断を進めやすいのは カップヌードル（シーフード） / 買い物の順番は キシリトールガム、カップヌードル（シーフード） を基準にしている
evt_0000162026-04-26 00:28:27 UTCinstant_foodMOVE カップヌードル（シーフード）今いちばん判断を進めやすいのは カップヌードル（シーフード） / 買い物の順番は キシリトールガム、カップヌードル（シーフード） を基準にしている
" }, { "type": "appendix", "title": "Appendix", "content": "

Appendix

本文の数値がどのように作られているかを、最後に明示しています。

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\n
\n 1. 主観状態の初期値\n
入店直後の中立状態として、satisfaction=0.50 / interest=0.50 / confidence=0.50、frustration=0.00 / confusion=0.00 から開始しています。最初から不満や迷いを持っている前提にはせず、「まだ何も起きていない」状態を丸い値で置いています。
\n
\n
\n 2. satisfaction_signal / friction_signal の元ロジック\n 
satisfaction_signal =\n  +0.08  if visible_count > 0\n  +0.10  if target_name がある\n  +0.18  if selected_now = true\n  +0.32  if purchased_now がある\n  +0.04  if action.kind = motion\n\nfriction_signal =\n  +0.24  if visible_count = 0\n  +0.12  if dwell_seconds > 10 and not purchased_now\n  +0.10  if persona_text に「慎重」または「安心」が含まれ、visible_count >= 4
\n
この 2 つはシミュレーション側の experience logger がイベントごとに出している補助シグナルです。重みは統計学習で推定したものではなく、購買行動の強さの順序が崩れないように手作業で置いたヒューリスティックです。具体的には、purchase > selected > target_name > visible_count の順で満足側の寄与を大きくし、visible_count=0 > 長い滞在 > 慎重ペルソナの選択肢過多 の順で摩擦側の寄与を大きくしています。
\n
\n
\n 3. confusion / frustration などのイベント単位計算式\n 
satisfaction_t = clamp(satisfaction_(t-1) + 0.85*satisfaction_signal - 0.15*friction_signal + purchase_adjustment)\nfrustration_t  = clamp(frustration_(t-1) + 0.75*friction_signal - 0.12*satisfaction_signal - 0.08*(purchase))\nconfusion_t    = clamp(confusion_(t-1) + 0.65*friction_signal + 0.06*(visible_count>=4) + 0.08*(action=COMPARE) - 0.15*(purchase))\ninterest_t     = clamp(interest_(t-1) + 0.04*(visible_count>0) - 0.05*(visible_count=0) + 0.06*(action in LOOK/COMPARE/PICK) + 0.10*(action=PICK))\nconfidence_t   = clamp(confidence_(t-1) + 0.55*satisfaction_signal - 0.28*friction_signal + 0.12*(action=PICK) + 0.10*(action=CHECKOUT) + 0.18*(purchase))\n\npurchase のとき追加補正:\n- satisfaction += 0.18\n- confidence += 0.18\n- confusion -= 0.15\n- frustration -= 0.08
\n
各値は 0.0 から 1.0 の範囲に clamp しています。本文の confusion=0.56 や frustration=0.31 は、このイベント単位の推定値です。
\n
\n
\n 4. レポート内の集計値\n 
avg_confusion = mean(event.confusion)\npeak_confusion = max(event.confusion)\noverall_satisfaction = clamp(mean(satisfaction)*0.55 + final_satisfaction*0.45)\npurchase_confidence = mean(confidence for BUY/CHECKOUT events) を優先し、無ければ全イベント平均
\n
購入商品数は checkout 時点の cart_state.items を事実値として採用しています。価格は price_yen が入力されているときだけ合算します。
\n
\n
\n 5. LLM の使い方\n
数値指標はルールベースで固定計算し、この出力では LLM を使わず、ルールベースのみで生成しています。
\n
\n
\n 6. 参考理論と、この重みの位置づけ\n
参考にしているのは、数値そのものではなく「方向性」です。Bettman, Luce, Payne (1998, Journal of Consumer Research, DOI: 10.1086/209535) は、消費者の選好や判断が状況に応じて構成されることを示しており、候補入りや購入完了のような進展イベントを強く扱う根拠になります。Iyengar & Lepper (2000, Journal of Personality and Social Psychology, DOI: 10.1037//0022-3514.79.6.995) は、選択肢が増えると判断が難しくなることを示しており、選択肢過多や長い滞在を friction 側に足す根拠になります。Pirolli (2007, Information Foraging Theory, DOI: 10.1093/acprof:oso/9780195173321.001.0001) は、見えている手がかりから価値ある情報をたどる考え方を整理しており、visible_count や target_name を弱い正の前進として扱う考え方に影響しています。
\n
一方で、0.08 / 0.10 / 0.18 / 0.32 / 0.04 そのものは論文から直接引いた値ではありません。現在は「購入完了が最も強い」「候補入りはその次」「対象が定まるのは視認より少し強い」「移動だけでは効きすぎない」という順序関係を守るための説明可能な初期重みです。将来的に人手評価や実購買ログで較正する前提の、監査可能なヒューリスティックとして扱っています。
\n
\n
\n
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