ユーソナーは、同社が保有する日本最大級の法人企業データベース「LBC」とOpenAI社によって開発された最新の大規模言語モデル（LLM）である「GPT」を組み合わせ、企業属性に合わせてパーソナライズしたビジネスメールを自動生成する「LBCメール」の実証実験を開始したことを発表した。
LLMを利用する際の一般的な課題として、別システムで管理されているコンテンツをそのままパーソナライズに利用できないことや、データが複数のツールにまたがり管理されていて顧客プロファイルが統合できないため、LLMの利用がうまく進まないケースが多く存在している。
そこで、ユーソナーが立ち上げた部署横断のGPTプロジェクトチームでは、ユーソナーが提供する顧客データ統合ソリューション「ユーソナー」や名刺管理ツール「名刺ソナー」を活用し、企業に関わる属性情報（業種や売上、従業員数、商品などの企業属性変数や、営業活動変数である顧客/見込み客、商談有無、サイトでの行動パターン変数である新規/リピート訪問者、閲覧ページなど）を統合したうえで、大規模言語モデル（LLM）である「GPT-3.5」や「GPT-4」を活用し、企業属性に合わせてパーソナライズしたメールコンテンツ配信の実証実験を行っている。
第1弾の検証結果では、通常の差し込みありの一斉配信メールと比べて、「GPT-3.5」で開発した「LBCメール」の場合CTR（クリック率）1.3倍、CVR（資料ダウンロード率）2.7倍、「GPT-4」で開発した「LBCメール」の場合CTR1.5倍、CVR4.5倍という効果が得られた。
