本研究では、ベイジアンネットと生成LLMを用いて、消費者データから高解像度な消費者像を描き出す手法を提案する。ターゲット商品としてビールとヨーグルトを取り上げ、商品間で消費者像の共通点や相違点を明らかにし、商品ドメイン間の比較を通じて本手法の有効性を検証した。まず、個人属性に関する変数からベイジアンネットを構築し、購入意向・実態に強く影響する変数の組み合わせを特定した。その後、これらの変数の組合せから、生成LLMを用いて代表的な消費者像を生成した。結果として、本手法は消費者像の共通点や相違点を的確に捉える可能性を示し、特にニッチな客層向け商品ドメインにおいて消費者像の解釈性が高まることが示唆された。