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7回をお届けいたします。
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Googleの特許（US20240403564A1、2025年9月登録）を読むと、
パーソナライズはテキストの差し込みだけではないことが分かります。
「ソフトプロンプト」という方式が権利化されています。
ソフトプロンプトとは、人間が読む文章ではなく、学習で調整した数値の列（ベクトル）としてモデルに渡す指示のことです。
通常のプロンプトと同じ入力位置に置かれますが、トークナイザも埋め込み層も通らず、本体に直接入ります。
語彙に対応する番号がないため、言葉には戻せません。
特許の課題設定は明確です。
長い個人情報を文章で入れると推論が重くなり、ユーザーごとにモデルを再学習するのは不可能です。
その中間として、数百トークン分のユーザー説明を数個のベクトルに圧縮します。
ベクトルは本体を固定したまま、本体を通して学習されるため、本体が読める形に収束します。
作り方は2方式あり、属性でカテゴリ分けして共通ベクトルを引く方式と、小さなモデルで個人ごとに生成する方式です。
どちらでも、どの個人情報が回答に影響したかは、Google内部でも言葉として取り出せません。
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それができるのが、ディギディギです。
連想スターで、ブランド名から引き出される連想ワードを星図として描けます。
パーソナライズで動かせない「本体の記憶」が自社をどの意味の近くに置いているかを可視化できます。
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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。
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