行動観察×AI

~AI(人工知能)を考えることは、ヒトとは何かを考えるということ~

『ヒトの知能=学習サイクル』 を構造的に理解し、AI設計に応用する

AI技術を使った複雑なアルゴリズムであっても、学習サイクルを回し続けなければ「知能」とはいえません。人工「知能」になるためには、学習サイクルが回るようにデザインされていることが必要です。そのためには、ヒトの学習サイクルを構造的に理解し、AIの機械学習サイクルのデザインに応用することが求められます。

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行動観察でヒトを深く理解することが、より良いAI設計につながる

ヒトの学習サイクルを構造的に理解するためには、ヒトの深い理解が欠かせません。 行動観察は、様々な"場"においてヒトがどのような行動をしているかを観察し、定性的な事実から非言語化領域のニーズやリスク、暗黙知を導き出す手法です。無意識の行動、言葉にならない思いなど、本人に聞いても分からない事実や当たり前すぎて見過ごされてきた事実を行動観察によって把握することで、潜在的なヒトのインサイトを導出できます。

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ヒトの行動・心理とは、様々な気持ちが絡み合う複雑なものです。行動観察では、このように複雑なヒトの行動・心理を、短絡的単純*にとらえるのではなく、複雑なものとして深く理解します。オージス総研では、長年培ってきた行動観察のノウハウを活かし、ヒトの深い理解をAI設計に応用しています。

*短絡的単純にとらえないとは、例えば、線形的、重回帰・パス回帰的モデルでヒトを理解しないということなどになります



実績事例

●月桂冠・オージス総研 共同プレスリリース
AI活用で飲みくらべ商品購入率10倍、購入単価1.2倍
オージス総研と月桂冠の共同開発アプリ「サケクラ」がお酒の楽しみ方を後押し、日本酒選びを深化

●企業の事業開発者のためのWebメディア「BizZine」
『久留米絣のAI活用がデータドリブンではなく、行動観察による「ニーズドリブン」だった理由』(外部サイト)

●NTTデータ数理システム BayoLinkS ユーザーインタビュー
『行動観察とBayoLinkでビジネスに新たな視点をもたらします』(外部サイト)

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