新しい切り口を発見するためのブロードリスニング
可視化して散布図を見せることが目的でない場合の顧客価値は「新しい切り口」の発見であるという仮説
実装
UMAPで2次元にしてからSpectralClusteringするのではなく、高次元のままHDBSCANする
この時、クラスタ数多め(30~100)でスパース領域捨てまくりで濃いクラスタだけ取り出す
その取り出したクラスタの説明をLLMに作らせる(ここで意外性判定もする)
これはKJ法でいうところの「表札作り」だ
グループをまず説明し、それからその説明を圧縮した表札をつける
それから、そのクラスタの説明をもとに除外されたデータに関して「関連があるか」をチェックし、ピックアップ
これは離れ猿の合流だ
追記
上記のプロセスでは散布図の作成をいったん捨ててたけどKJ法においてもグループ編成をしてから空間配置するのだから、この後で空間配置をすればいいと気づいた
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