What's Thinkeye

Thinkeyeとは、
ビッグデータだけでなくスモールデータからAIを自動で生成することができるAIソフトです。
Thinkeyeには大きな5つの特長があります。

1.ノンプログラミング

AIを生成する際にプログラミングは必要ありません。
そのため人件費などの開発コストをかなり下げることが出来ます。

2.DTL・DFLを用いたAIシステム

DTLはdecision tree Learning、DFLはDTLのTreeの集合体、decision forest Learningのことを指します。
AIを生成するときの学習方法の１つで、Thinkeyeはこの手法を用いてコミュニケ―ショナルAIを生成しています。
DTLはAIが取得した事例データからどのように模倣したかを見ることができるWhiteBOX型AIです。
現在巷で「AI」と呼ばれているものはDL(Deep Learning)を用いた中身の見えないBlackBOX型AIです。
DTLという学習方法は2012年に特許を取得しています。

3.AIドリブン型

AIドリブンとは現存しているチャットボットとは違いAI側からユーザーへ話しかけるAI先行型のコミュニケーションのことです。
会話をコントロールすることができるため目的のサービスを実現できます。

4.造形にも対応

コミュニケーションだけではなく数値を用いたデータでもAIを生成することができます。
今までなかった一人ひとりにあった造形物を3Dプリンターをはじめとする出力機器などから生成することが可能です。

5.Thinkeyeはヒト模倣AI

Thinkeyeは模倣するドナーらしさを忠実に再現します。

他にもDL（Deep Learning）とは異なった特長があります。

• 比較的少ないデータ量から作成可能

• 中コスト、独自性あり、模倣されにくい

• 思考や判断に基づいた人らしさのある意思決定

• 思考や判断に基づいた人らしさのある意思決定

• 説明可能・WhiteBOX

• 自社でメンテナンス可能・リアルタイムで反映

では実際にThinkeyeがどのような仕組みで模倣しているのかについてご説明します。

Thinkeyeでヒト模倣AIをつくるには

その人らしさ（性格・言葉遣い・ユーザーへの接し方etc…）を追求しThinkeyeの生成する人工人格に反映させるために、ドナーとなる方へヒアリングを重ねていきます。
Thinkeyeでは、その人が大切にしている信念や視点をそのまま反映させることが可能です。

Thinkeyeがヒト模倣できる理由

人の頭の中では一つのことだけではなく同時にたくさんのことを並行して考えています。
例えばお腹が減った時、私たちの頭の中では「何を食べようかな」「体型が気になるな」「財布の中にいくらあったっけ」などが同時に並行して無意識の中で考えられています。
見たもの、触ったもの、気分などあらゆる刺激から思考し判断をしています。
これを多重思考と呼んでいます。

人が日々行っている多重思考を、Thinkeyeは模倣することができます。

AIドリブンの多重思考AIとの会話例です。

上の図では分かりやすく思考ごとにアイコンを変えてあります。
「プ」はプロンプトpersonaで、このpersonaは主に会話の様子を見ながら相づちなどを入れてくれる司会者のようなものです。
「A」のpersonaは日々のメニューを一緒に考えてくれます。
「B」のpersonaはユーザーがダイエットに挫折しないよう寄り添ってくれます。
「C」personaはユーザーのお財布事情を気にかけてくれます。

一度にたくさんのことを考えている私たちに寄り添うAIたちの中身はこんな感じになります。

personaAのツリー図

personaBのツリー図

personaCのツリー図

target（目的）

物事を考える上での結論部分
例：どの食べ物をオススメするか・ダイエットにどれくらい執着しているか・どれくらい金銭面が厳しいか…など

element（判断材料）

物事を考える上での注目する事柄
例：財布に余裕があるか・ガッツリ系かあっさり系か・反応はいいか…など

persona（思考回路）

物事を考える上で考えていることや順番を目に見えるようにツリー状に起こしたもの
参照：上記ツリー状のイメージ図