すべてのツインは実在の人物。
各ツインは実在の参加者に基づき、AIモデレーションとライブによる複数時間のビデオインタビューから構築されます。1人の実在する個人、そのインタビューまで追跡可能。
すべての回答に、根拠が添えられます。
デジタルツインの回答は妥当性を確認できます。任意の数字をクリックし、その背後のインタビューに降り、ツインがそう言った理由を見ます。経営陣が説明を求められる可能性のあるあらゆる意思決定において、追跡可能性は譲れないからです。
これが重要な理由
規制業界 (製薬、金融、保険、ヘルスケア) では、規制当局はモデルの賢さなど気にしません。気にするのは、その作業を示せるかどうかです。BroxのProvenanceは、合成インサイトの分野で、保管チェーンに最も近いものです。
他社のやり方
社内LLMの模倣ではこれは不可能です。実在の人間に問い合わせていない以上、引用するものが存在しないためです。すべての回答は、構造上、モデルが学習分布から生み出した意見にすぎません。
競合が言えない3つのこと。
すべての回答は妥当性を確認できる。
ツインが予期しないことを言ったとき、その背後のインタビュー記録に直接降りて理由を見ることができます。推論を読むことができます。「これはどこから来たのか」を尋ね、答えを得ることができます。合成ペルソナはその出典を平均化して消し去ります。プロンプト型LLMにはそもそも出典がありません。
すべての乖離は使えるシグナル。
ツインの応答が実際の顧客の行動と乖離したとき、その乖離を見つけ、問いただし、再フィールド化せずに調整できます。ツインの乖離それ自体が使えるインサイトであり、次のイテレーションを引き締める学習シグナルになります。
公開キャリブレーション
最近のBrox予測のサンプルを、実在する回答者パネリストと、測定可能な場合は実世界の成果に対して、私たちは継続的にテストしています。これらのキャリブレーションレポートは四半期ごとに公開しています。
最新のBenchmarkを読む複利で増えるアセット
従来の調査プロジェクトはすべて、デッキが納品された時点で終わります。データセットは共有ドライブに移り、パネリストは帰宅し、次の問いはゼロから新しい調査を立ち上げます。
デジタルツインはこれを反転させます。パネルは継続し、データは蓄積し、次の問いは前回照会されたときよりも実質的に賢くなったアセットに対して走ります。
3つのベクトルが複利で増えます:
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継続的なエンリッチメント
実在のパネリストに定期的なペースで再エンゲージし、最近の意思決定を捉え、態度を更新します。ツインは常に現在に収束し、最初にインタビューを記録した日付に取り残されることはありません。
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基盤の上に乗る行動モデル
購買行動、切り替え、ストレス下での反応、採用カーブのダイナミクス、危機下での信頼の軌跡のためのモデル。これらは、アセットを「この個人は何と言うか」から「このオーディエンスは実際に何をするか」へと押し上げます。
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操作可能なキャリブレーション
ツインの応答と現実の乖離を指摘されたとき、私たちは背後の実在のパネリストとフォローアップを起動します。ツインと現実のあらゆる差は、次のイテレーションを引き締める学習シグナルになります。
12か月もすれば、アセットは誰にとっても模倣が実質的に難しくなります。なぜならキャリブレーションの履歴自体がモートだからです。
さらに詳しく
マーケティングやセールスのための美辞麗句を並べるよりも、私たち自身が製品をお見せしたいと思います。
まずはお問い合わせください。担当者よりご連絡し、オンラインミーティングを設定いたします。当日は、貴社のビジネス課題や調査したい内容について、ぜひお聞かせください。直接、お伺いできればと思います。ミーティングでは、Brox のデジタルツインの構築方法、信頼性の根拠、導入プロセス、費用体系、検証方法などをご説明します。その他、ご関心のあることは何でもお伝えください。投資対効果をすぐに実感していただけるはずです。
現在、米国、英国、日本、トルコでサービスを提供しており、まもなく中東およびアジア太平洋地域の多くの国や地域でも展開予定です。