行動の背景にある“意味”を推定して構造化する特許を取得
行動分析は”行動の結果”を扱っている
・どこにいる(位置情報)
・何を買った(購買履歴)
・どれくらい滞在した(滞在時間)
・何をクリックした(ログ)
“なぜその行動が起きたのか(意味)” までは、扱えません。
生成AIに渡せるのは「行動の点情報」だけです。
私たちの行動の背景は、 目的・感情・意図 があり、各々の 物語(ナラティブ)があります。
”行動の意味”を技術として扱えるよう構造化
単に”写真を撮る” 行為も 人によって、意味が異なります。
例えば、
景色を楽しんでいる
SNS投稿のため
道に迷っているので記録している
学習目的で撮影している
Journey Graph は、旅程データの前後関係・場所・時間帯・行動パターンを解析し、行動の背景にある“意味”を推定して構造化する特許を取得しております。
従来のレコメンド技術や行動分析にはこの”意味の抽出”という概念が存在しません。
特許の狙い
旅程データや行動ログの前後関係、 場所、時間帯、行動パターンなどを解析し、 その行動の背景にある “目的・感情・意図” を推定して 、「意味タグ」として構造化します。
行動を点ではなく、物語(ナラティブ)の流れとして整理します。
どこで意味が変化し、どこで介入すると物語が変わるかを捉えられるため、 人の体験をナラティブとして可視化できます。
行動の背景にある「意味」を抽出する抽象モデルとして設計されています。
旅行・教育・介護・広告・マーケティング・行動変容支援など、 人の行動がある領域すべてに応用できる可能性を持っています(多様な領域で活用を考慮し、分割特許を出願済)
Journey Graph は、NBX に基づく体験価値向上の取り組みを社会へ広げるため、共創いただけるパートナー企業を募集しています。
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