いつもお世話になっております。Qlipper運営・株式会社トドオナダです。
「AI検索のパーソナライズ」第2回をお届けいたします。
────────────────────────
3種類の個人データの中で、ユーザーが直接編集できるのはメモリだけです。
「Remember 〜」で登録し、「Forget 〜」で削除し、「What do you know about me?」と聞けば一覧が返ります。
過去の会話からモデルが判断して自動保存する経路と、本人が明示的に登録する経路の2つがあります。
メモリは小さく、確度の高い事実の保管庫です。
検索履歴やメールが大量でノイズ混じりなのに対し、メモリは
「ベジタリアン」「競合A社のツールを使っている」
といった短い事実を、信頼できる情報として応答に反映します。
ここに広報上の問題があります。
「競合A社を使っている」が一度メモリに入ると、そのユーザーへの関連する推薦は以降ずっと偏ります。
AIの記憶ではなく、ユーザー側の記憶に先に入る競争が始まっています。
Googleの白書は失敗例も公開しています。
「ステーキは食べない」と会話で伝えても、1週間後にステーキハウスを薦める、という例です。
会話中の自然な訂正ではメモリが確実に更新されない、つまりメモリ抽出もモデルの判断に依存していることを示しています。
────────────────────────
それができるのが、ディギディギです。
逆引きで、カテゴリ名から質問したときにLLMが最初に挙げる社名の一覧を取得できます。
ユーザーのメモリに入る前に、どの社名が候補として提示されやすいかを確認できます。
▼ ただいま1 on 1ミーティングを開催中です
LLMOの疑問やお悩みを、ディギディギを使いながらご相談いただけます。
▼ サービス資料・LLMO事前学習対策チェックシート(無料)
────────────────────────
次回もどうぞお楽しみに。
何かご不明点がございましたら、お気軽にご連絡ください。
どうぞよろしくお願いいたします。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
株式会社トドオナダ
Qlipper運営事務局
〒110-0005
東京都台東区上野7-11-13 弥彦ビル302
03-6453-6886
info@todo-o-nada.com
https://qlipper.jp/
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
