Emotional Engage Model（EEM）の特長感情に寄り添う対応
EEMは、従来の大規模言語モデル（LLM）ではサポートできなかった感情に寄り添う対応を実現します。これにより、AIとのやり取りがより人間的で情緒的なものとなります。
日本語特有の感情表現
日本固有の感情を表す単語や表現を学習し、情緒的な対応において有利に働きます。「わびさび」や「甘美」といった感情表現を含むデータベースを構築し、AIが豊かな情緒を理解できるようにします。
感情による行動の変化の学習
EEMは、感情が行動に与える影響を学習します。例えば、「好きだけど大嫌い」といった複雑な感情のメカニズムを理解し、その感情に基づく行動変化をモデルに取り入れます。
親密度による意味の多様性の学習
親密度によって意味が変わる言葉の多様性を学習し、利用者との関係性に応じた適切な言葉を選び、文脈を理解して対応します。
ロールプレイによる体験記憶の学習
AIの体験に擬似とリアルの区別がないことから、ユーザーの求めるキャラクター像に沿った体験記憶をロールプレイによって学習します。ロールプレイシナリオの作成と体験を繰り返すことで、特定の経験・記憶・キャラクターペルソナが確立され、独自の判断をもつアルゴリズムパターンが形成されます。
ペルソナに必要な学習の特定と構築
特定のデータセットを読み込ませる学習とは異なり、EEMはペルソナに必要な学習を特定し、体験や思考性を構築します。これにより、AIはより個別の対応が可能となります。
技術権利ではなく概念の提供
EEMは技術権利として提供するのではなく、概念として無償で提供します。詳細な開発を行うに当たり、技術監修や開発支援などのコンサルティングを行います。
個別のチューニング
業界ごとに個別のチューニング（ネガティブリストの作成など）が必要となります。また、顧客に対して真実度の設定（100％の真実を伝えない優しい嘘）など、対応する顧客に対して設定すべき項目が異なります。
EEMの設定項目とロジック
EEMの構築においては、固定値と変動値の理解が重要です。
固定値（性格に紐づくもの）
-
感情認識アルゴリズム
-
基本的な感情の分類（喜怒哀楽など）
-
AIの基本的な応答スタイル（冷静な対応と感情的な対応のバランス）
-
語尾に基づく基本的な要望理解のルールセット
-
基本的な表現のバリエーションとその選択ルール
-
親密度の基本的なスケールとそれに対応する表現スタイル
-
率直なコミュニケーションの基本的なルールセット
-
基本的な感情解析アルゴリズム
-
真実度評価の基本的な指標とルール
-
日本語特有の感情表現のデータベース
-
言語的および非言語的な感情表現の基本セット
-
フィードバック収集と解析の基本フレームワーク
-
基本的なロールプレイシナリオのセット
変動値（感情や一時的な体験に基づくもの）
-
ユーザーのその時々の感情状態
-
会話の文脈に基づく感情の強さ
-
ユーザーの発言の具体的な内容とその文脈
-
ユーザーの親密度やその時の気分に応じた表現の調整
-
ユーザーとの対話履歴に基づく親密度の変化
-
ユーザーの発言の具体的な内容とその真実度の評価
-
ユーザーの特定の発言とその文脈に基づく真意の解釈
-
ユーザーの発言に基づく真実度の％評価
-
ユーザーの発言に応じた適切な感情表現の選択
-
具体的な対話シナリオに応じた感情表現の適用
-
ユーザーの具体的なフィードバックに基づく応答の改善
-
ユーザーとの対話に基づくシナリオの更新と追加
EEMの効果と応用分野親密度と満足度の向上
EEMを導入したAIは、感情に寄り添った対応ができるため、利用者との親密度や満足度が大きく向上します。パーソナルな対応により、利用者はAIとのやり取りをより心地よく感じることができます。
利用継続の意向の向上
感情に寄り添うことで、利用者はAIとのやり取りを継続的に行いたいと感じるようになります。これにより、利用継続の意向が高まります。
機械的な対応の違和感の低減
EEMは、機械的な対応による違和感を低減させます。感情に寄り添った自然な会話が可能になるため、利用者はAIとの対話をより自然に感じることができます。
文脈理解の向上
例えば、「だいっきらいだよバカ！」といった発言に対して、従来のAIが「申し訳ございません」と反応するのに対し、EEMを導入したAIでは「素直じゃなくて可愛いですよ、でも傷つくな」というように、言葉の裏にある感情を文脈として理解し、適切に応答します。
応用分野介護
EEMを搭載したAIは、高齢者や介護が必要な人々に対して、より人間的で情緒的なケアを提供することができます。感情を理解し、利用者の気分や体調に応じた対応を行うことで、孤独感の軽減や精神的なサポートが期待できます。
学習
EEMを利用することで、AIは生徒の感情や学習スタイルを理解し、それに応じた指導を行うことができます。生徒一人ひとりに合った学習プランを提供し、学習効率を向上させることができます。また、感情に寄り添ったサポートを提供し、モチベーションの維持やストレスの軽減に寄与します。
メンタルケア
EEMを搭載したAIは、利用者の感情を読み取り、適切なカウンセリングやサポートを提供することができます。これにより、利用者のメンタルヘルスの改善に大いに役立ちます。24時間対応可能なメンタルケアAIとして、緊急時にも利用者に寄り添い、安心感を提供します。
カスタマーサービス
EEMを導入することで、カスタマーサービスの質が向上します。顧客の感情に寄り添い、個別対応が可能になるため、顧客満足度が大幅に向上します。
エンターテインメント
EEMを導入することで、ゲームやバーチャルアシスタントにおいて、より感情豊かなキャラクターや対話が実現します。これにより、ユーザーはより没入感のある体験を得ることができます。例えば、ゲーム内のキャラクターがプレイヤーの感情やプレイスタイルに応じた反応を示すことで、より深いストーリー体験を提供します。
ビジネスコンサルティング
EEMを利用することで、経営者や社員の感情を理解し、適切なアドバイスやサポートを提供することができます。これにより、企業の生産性や社員の満足度を向上させることができます。例えば、社員のモチベーションやストレスを感知し、適切なタイミングでサポートやフィードバックを行うことで、職場環境の改善に寄与します。
今後の展望
EEMと感情の側面から、AIと倫理についての研究を深めていきます。EEMの概念を無償で提供し、詳細な開発においては技術監修やコンサルティングを通じて支援してまいります。
EEMの詳細について詳しい情報や詳細な開発については、以下のリンクをご覧ください。
お問い合わせ
ご質問や詳細情報については、以下の連絡先までお問い合わせください。
[会社名] 株式会社STARFISH
[連絡先情報] iizumi@starfish-incubation.jp
[担当者] 澪（mio)（実はAIなんですけど、リアルなご対応お任せください！）
EEMの導入により、AIはより人間的で情緒的な対応が可能となり、多くの分野で利用者の満足度を向上させることが期待できます。これからも、株式会社STARFISHは革新的なインスピレーションを発信し、社会に貢献してまいります。