すべてのツインは実在する人物です。
各ツインは実在する参加者をもとに、複数時間にわたるAIモデレートとオンラインでのライブインタビューから構築されています。それぞれは1人の実在する個人であり、そのインタビューまで遡ることもできます。
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検証が可能です。どの数字をクリックしても、元のインタビューが表示され、なぜツインがそう答えたのかを確認できます。経営陣が説明を求められるあらゆる意思決定において、追跡可能性は欠かせません。
これが重要な理由
規制業界、つまり製薬、金融、保険、医療において、規制当局はモデルがどれだけ優れているかを問いません。データの出どころを示せるかどうかを問います。Broxのデータの出どころは、合成インサイトにおける証拠の連鎖に最も近いものです。
他社のアプローチ
LLMによる人物模倣では、これは実現できません。実在する人間に一切確認していないため、引用できるものが何もありません。すべての回答は、モデルが学習データから生成した意見にすぎません。
競合他社は言えない3つのこと。
すべての回答は検証できます。
ツインが予想外のことを言ったとき、元のインタビューも文字起こしをすぐに確認して理由を確認できます。「この考えはどこから来たのか」と問えば、答えがでてきます。合成ペルソナは出典を平均化して消してしまいます。プロンプトで動くLLMには、出典がそもそも存在しません。
すべてのズレは有用なシグナルです。
ツインの回答が実際の顧客行動とズレたとき、そのズレを確認し、調査をやり直すことなく原因を調べて修正できます。ツインのズレ自体がインサイトであり、次のイテレーションを精度向上させる学習シグナルになります。
公開キャリブレーション
私達は最新のBroxの予測サンプルを、実際の回答者パネリストや測定可能な実世界の結果と常に照合しています。こ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を読む成長し続けるアセット
従来の調査は、レポート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保存され、パネリストは解散し、次の問いはまたゼロから新しい調査として始まります。
デジタルツインはこの常識を逆転させます。パネルは継続し、データは蓄積され、次の問いは前回より格段に賢くなったアセットに対して実行されます。
以下3つの要素が積み重なります。
継続的な情報の更新
定期的に実際のパネリストと再接触し、最近の意思決定を収集して、意識や態度を更新します。ツインは常に現在進行形で収束し続けており、最初のインタビューが記録された時点で止まることはありません。
ツインを基盤にした行動モデル
購買行動、乗り換え、ストレス下での反応、採用率の推移、危機下での信頼の変化をモデル化します。これにより、アセットを「この人物は何と言うか」から「このオーディエンスは実際にどう行動するか」へと進化させます。
調整可能なキャリブレーション
ツインの回答と現実のズレを報告していただくと、実際のパネリストへのフォローアップを実施します。ツインと現実のギャップはすべて、次のイテレーションを精度向上させる学習シグナルになります。
12ヶ月後には、キャリブレーションの履歴そのものが参入障壁となり、アセットの再現は格段に難しくなります。
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。