ECサイト等の推薦システムにおいて，特定ジャンルの購買履歴が乏しい場合，ユーザに適した商品を提案することは困難である．そこで本研究では，大規模言語モデル（LLM）を活用したクロスジャンル推薦手法を提案する．具体的には，既存の購買履歴からLLMが深層的な嗜好を捉えたユーザプロファイルを生成し，その潜在的な関心を対象ジャンルの文脈へと変換させる．これにより，履歴の少ないジャンルにおいても，ユーザの嗜好に合致した高精度な商品推薦を実現することを目的とする．