先取り: 私たちは、データソース (ai-userチャット) から情報を抽出するためにLLMを活用したユーザープロファイリングと理解の次世代技術を構築しています。

なぜLLMの会話が至る所で行われているのか: 大規模言語モデル(LLM)は急速に勢いを増し、その驚くべき能力により、テクノロジーの世界で注目のテーマとなっています。その能力は、人間の言語を理解し、生成し、操作することです。膨大なデータと高度な機械学習技術を駆使することで、LLMは質問に答えたり、テキストを要約したり、首尾一貫した関連性のあるコンテンツを作成するなど、多岐にわたるタスクを実行できます - これはほんの始まりに過ぎません。LLMは人間とコンピュータの相互作用の境界を再定義し、さまざまな分野に新しい可能性を開く準備が整っています。

LLMは、アバターによって提供される視覚的な表現を補完し、個々の行動をより深く理解することを可能にします。この深い理解を活用することで、ユーザーについての独自の洞察を提供し、彼らのために特別に調整されたパーソナライズされた体験を創造できます。

Geniesでは、私たちの旅はTraits Framework、ユーザーの活動を基に基盤となる特性にマッピングするために設計された高度なシステムから始まります。これらの特性は、個人の性格の重要な側面をカプセル化したシステムの構成要素です。Genies LLM技術はその後、ユーザーデータを分析し、個人の性格についてさらに多くの情報を明らかにし、特性を割り当てます。ユーザーが私たちのアプリと引き続き対話し続けると、システムは追加の信号を集め、Genies LLM技術はさらに洗練された結論を引き出し、パーソナライズされたコンテンツとインタラクションを提供します。

あなたのアバターがあなたに似ているだけでなく、あなたの好み、習慣、および性格特性を理解していると想像してください。この視覚的データと行動データのシームレスな統合は、より豊かで没入感のある体験を提供します。新しいアクティビティの推奨、同じ興味を持つ友達の提案、自分自身の行動に関する洞察の提供など、私たちの機械学習技術はGeniesでのデジタル旅のすべての側面を向上させます。

私たちのチームの最大の焦点は、Genies LLM技術の実装と使用に関連しています

焦点 1: 会話型ゲーム体験の革新 

LLMは、チャットボットがユーザーと対話する方法を変革し、高度に魅力的でインタラクティブな会話を可能にしています。ゲーム業界では、LLMがエキサイティングな可能性をもたらしました。例えば、InWorldが開発したLLMを搭載したNPC（ノンプレイヤーキャラクター）は、ストーリーテリングやスクリプトの生成を促進し、他のGenAIツールは動的なアートを作成します。

Geniesは、ユーザーの考えや計画について既定のシナリオ内で対話するよう設計された私たちのパーソナリティAIチャットボットを通じて、この革新の最前線にいます。このイニシアティブからのポジティブなフィードバックは、私たちを刺激してLLM搭載のペルソナを持つアバターと統合し、会話ベースのゲーム体験を創造することにつながりました。NPCとの議論に参加することでモノポリーを勝ち取ることを想像してください。これはLLMの能力によって実現された成果です。

LLMを使用すると、事前に定義されたスクリプトに従うだけでなく、プレイヤーの行動にリアルタイムで適応し応答するNPCを作成できます。この動的な対話は、より魅力的でリアルなゲームプレイにつながり、各決定と会話がゲームの進行を変える可能性があります。私たちのアバターにLLM搭載のペルソナを組み込むことで、プレイヤーに前例のない没入感とパーソナライズされた体験を提供します。

焦点 2: ユーザープロファイリングとパーソナライズの向上

従来、デジタルプラットフォームのパーソナライズは、TikTokやInstagramなどのアプリの成功に不可欠なレコメンデーションシステムに依存してきました。これらのシステムは、クリックやスワイプなどのユーザーの相互作用に基づいており、効果的ですが限界もあります。チャットボットとユーザー間の会話データは、ユーザーをより深く理解し、説明可能性を向上させるための豊かでニュアンスに富んだ情報源を提供します。

以前のブログでは、ユーザーのユニークな性格や特性をアバターとともに表現するために設計されたGeniesエコシステムのコアコンポーネントであるTraits Frameworkを紹介しました。フレームワークの重要性が強調された中で、私たちはMLとAIが会話やアプリ内の活動をどのように分析し、これらの特性プロファイルを構築するのかをさらに深く掘り下げます。これらの洞察を従来の推薦手法と統合することで、Geniesエコシステム内でよりパーソナライズされたコンテンツとインタラクションを提供できます。ユーザーが私たちのプラットフォームとより多く関わるにつれて、これらの相互作用からの継続的な入力により、LLMはユーザーの進化する好みや特性を更新し反映させることができます。

アウトドア活動に関する興味を頻繁に話すユーザーを想像してください。Genies LLM技術はこのパターンを認識し、屋外をテーマにしたイベント、製品、あるいは類似の興味を持つ潜在的な友達を提案し始めます。これは単純なアルゴリズムの提案を超えた、彼らの変化する興味や活動に応じて進化する深く調整された体験を提供します。

焦点 3: ユーザーとゲーマーのインサイト分析の変革 

ユーザーとゲーマーのインサイトの領域では、貴重なデータはしばしば海の底に散らばった宝石のように見られます。従来のツールであるGoogle AnalyticsやMixpanelは複雑なクエリ命令を提供し、複雑なデータセットを持つ運用上の課題を引き起こします。Geniesでは、直感的なチャットボット駆動のインターフェースでデータ分析を革新しています。この革新により、ゲーム開発者は自然言語を通じてインサイトを抽出できるため、データのクエリにおける柔軟性と容易さが向上します。このアプローチは、データ分析を簡素化し、よりアクセスしやすくし、ゲーム開発やユーザーエンゲージメント戦略における情報に基づいた意思決定を可能にします。

私たちのLLM搭載システムは、アプリ内のさまざまな情報源からの膨大なデータを分析でき、他では見逃されがちなトレンドやパターンを特定します。たとえば、ゲーム内の行動や会話データを検査することで、どのゲームメカニクスがプレイヤーに最も魅力的であるか、あるいはどのストーリー要素が最も共鳴しているかを特定できます。開発者はこれらの洞察を使用して、ゲーム体験を改善し、引き続きユーザーに対して魅力的で楽しいものを確保できます。

さらに、私たちのLLMの自然言語クエリ機能は、非技術的なチームメンバーが複雑なインターフェースや専門のクエリ言語を学ぶことなく、貴重なインサイトを抽出できるようにします。データへのアクセスを民主化することで、組織内のすべての人がデータに基づいた意思決定を下すことができ、より敏捷で対応力のある開発プロセスを促進します。

さあ、デジタルアイデンティティと相互作用の未来を一緒に再想像しましょう。私たちのツールキットについてのお問い合わせはこちらからお願いするか、メディアのお問い合わせについてはpress@genies.comまでご連絡ください。