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パーソナライズ化・レコメンドとは？課題と対策・製品を解説
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AI（人工知能）におけるパーソナライズ化・レコメンドとは？
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『Innovation Transforming』は、独自に開発したHIM(Holistic
Integration model)を具現化したAIリコメンドシステムです。
価値提案や経営戦略構想等の経営に関わる創造的思考を支援する
サービスを提供することが可能。
自律型ではなく、対話型で「人と協創するAIシステム」で、自然な文脈で
文書を生成する生成AIの機能を活かすことを設計思想としています。
【特長】
■業務オペレーションを効率化するAIエージェントシステムではなく、
経営に関わる創造的思考を支援するAIリコメンドシステムによってのみ
実現しうる先進的な独自のサービス
■目の前のことや短期的なことに囚われがちな経営(限定合理性)から
脱却した経営戦略や価値提案を短時間に生成することができる
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
Innovation Transforming
当社では、AI作品の投稿・SNS・収益化までを一括でサポートする
オールインワンプラットフォーム『PromptCom』を提供しています。
クリエイターは、AIで生成したイラスト・漫画・プロンプトを投稿して
ファンとつながりながら、メンバーシップ・単体購入・ギフトメッセージ
など、複数の方法で収益化が可能。
その他、話題がすぐわかるトレンドニュースアプリ「ミーハー」の運営や、
コンテンツ販売、サイト運営・制作なども行っています。
【投稿できる作品の種類】
■ギャラリー
■漫画
■プロンプト
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
PromptCom
当社では、16TYPE診断・BIG5性格診断・悟り/意識レベル診断などができる
パートナーAI『I.Jarvis』を運営しております。
あなたの性格に合わせながら、目標達成やお悩みの解決方法を具体的に
コーチング。週に1度、会話内容を分析して、あなたの深層心理を
レポートします。
その他、人生工学理 論や、関連する脳科学・心理学にまつわるトピックスを
発信するメディア事業や法人向け心理分析AIサービスなども行っております。
【特長】
■自由にロール設定で、好きなキャラクターに設定できる
■GPT-4も無料で使える
■会話の内容からあなたの深層心理を分析
■毎朝の占いで、あなたにエールを
■コーチングセッションで、あなたの問題解決をサポート
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
パートナーAI『I.Jarvis』
『SOAR』は、「シンプル・どこでも」を基に0から作ったAIクラウド
販売管理システムです。
AIで予測した受注データから、原料の準備、人員の準備が可能。
無駄のない原料調達、人員配置が実現いたします。
ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。
【特長】
■受注予測用に独自に開発したAI
■説明書不要のUI
■一目でわかるダッシュボード
■インターネットにつながっていれば、PC・タブレット・
スマートフォンからもアクセス可能
■複数の事業所を管理できる
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お問い合わせください。
クラウド販 売管理システム『SOAR』
当社では、AI導入に関する様々なお悩みに対応する『AIシステム開発』を
手掛けております。
OCR、姿勢推定、顔認証技術のサポートが可能なAI専門家を有し、
時代を切り開いていく高品質なAIシステム開発をご支援致します。
ご要望の際は、お気軽にお問い合わせください。
【AIサービス】
■OCR（光学文字認識）
■AI姿勢推定
■顔認証技術
※詳細はお問い合わせください。
AIシステム開発サービス
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AI（人工知能）におけるパーソナライズ化・レコメンド
AI（人工知能）におけるパーソナライズ化・レコメンドとは？
AI（人工知能）のパーソナライズ化・レコメンドとは、個々のユーザーの行動履歴、嗜好、属性などのデータを分析し、そのユーザーに最適化された情報やコンテンツ、商品などを提示する技術です。これにより、ユーザー体験の向上、エンゲージメントの強化、コンバージョン率の改善などを目指します。例えば、ECサイトでの商品推薦、動画配信サービスでのコンテンツ推薦、ニュースアプリでの記事配信などが代表的な例です。
課題
データプライバシーとセキュリティへの懸念
ユーザーの個人データを収集・分析する際に、プライバシー侵害や情報漏洩のリスクが伴います。適切な管理体制と同意取得が不可欠です。
アルゴリズムの偏りと公平性の問題
学習データに偏りがあると、特定のユーザー層に有利または不利なレコメンドが行われ、結果として多様性が失われる可能性があります。
過剰なパーソナライズによる「フィルターバブル」
ユーザーが興味のある情報ばかりに触れることで、視野が狭まり、新しい発見や多様な意見に触れる機会が減少する恐れがあります。
レコメンド精度の維持と変化への対応
ユーザーの嗜好は時間とともに変化するため、常に最新のデータに基づいてアルゴリズムを更新し、精度の高いレコメンドを維持する必要があります。
対策
匿名化・集計化によるデータ活用
個人を特定できないようにデータを匿名化・集計化することで、プライバシーに配慮しつつ、分析に活用します。同意管理プラットフォームの導入も有効です。
多様なデータソースとアルゴリズムの組み合わせ
複数のデータソースを活用し、多様なアルゴリズムを組み合わせることで、偏りを軽減し、より公平で精度の高いレコメンドを目指します。
探索的レコメンドと多様性の促進
ユーザーの既存の嗜好だけでなく、関連性の低いが興味を引きそうなアイテムも提示することで、フィルターバブルを防ぎ、新たな発見を促します。
リアルタイム分析と継続的なモデル改善
ユーザーの最新の行動をリアルタイムで分析し、機械学習モデルを継続的に更新・改善することで、変化する嗜好に迅速に対応します。
対策に役立つ製品例
顧客行動分析システム
ユーザーのウェブサイト上での行動を詳細に分析し、嗜好や興味の傾向を把握することで、パーソナライズされたコンテンツ配信の基盤を提供します。
レコメンデーションエンジン
機械学習アルゴリズムを用いて、ユーザーの過去の行動や類似ユーザーのデータを基に、最適な商品やコンテンツを自動的に推薦します。
パーソナライズドメール配信システム
顧客の属性や購買履歴に基づき、個別に最適化されたメールコンテンツを自動で生成・配信し、エンゲージメントを高めます。
AIを活用したコンテンツ最適化ツール
ウェブサイトやアプリ上のコンテンツ表示を、ユーザーごとにリアルタイムで最適化し、閲覧体験の向上とコンバージョン率の改善を支援します。
