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AI・人工知能における顧客行動パーソナライズとは?
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株式会社リーセントテクノロジーは、世界最高レベルの画像解析技術、
行動解析技術を応用して商品を製品化しており、「ソーシャルイノベーション領域」
において、新たな価値を生み出す製品を企業向けに提供しております。
これからの社会のイノベーションに少しでも貢献し、評価されることが、
当社の最大の目標です。
【事業概要】
■顔属性(年齢・性別・笑度)自動計測システムの販売
■サイネージシステム(タブレット、スマートフォン、大型画面)の視聴率分析システムの提供
■3D屋内モニタリングシステムの構築・販売
■行動測位システムの企画販売
■3次元顔認証システムの他システム移植、導入、保守、コンサルタント
■画像解析システム(どのような環境下でも対象物体を認識する)
■業務システム開発におけるコンサルティングから構築・導入・保守まで
トータルサポートパッケージ販売
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
株式会社リーセントテクノロジー 会社案内
Affdex SDK(Affdex Software Development Kit)は、貴社の製品やサービスに感情認識AI「Affdex」を実装するためのソフトウェア開発キットです。
Affdex SDKはソフトウェア開発キットのため、貴社サービスへの実装にはソフトウェア開発が必要となります。
・マルチプラットフォーム(Windows、Android、iOS、Linux)に対応
・ネット接続のないローカル環境においても感情データの高速処理が可能
・スタ ンドアロンもしくは、クラウドベースでパワフルな機能を実現することも可能
既にモバイルアプリケーションやゲーム・ロボットといった製品をはじめ、広告・教育・ヘルスケア業界などへも導入が進んでいます。
感情認識AI開発キット 「Affdex SDK」
我々は生成AIを含む最先端技術を活用し、
インバウンドセールスの課題を解決する「LeedScope」を提供しています。
生成AIがリード情報を自動調 査・スコアリングし、優先顧客を即座に特定。営業リソースの最適配分と効率的なナーチャリングを実現し、
成約率を飛躍的に向上させます。
CRMとの連携やパーソナライズされたアプローチなど、
デモを通じて営業プロセスの変革をご体感いただけます。
「LeedScope」の他、企業ごとにカスタマイズした生成AIの業務活用も行っております。
当日、ブースでは専任のコンサルタントによる無料相談会を実施いたします。
日程:2025/4/15(火) - 17(木)
場所:東京ビッグサイト
小間番号: 15-46
◆AI・人工知能EXPO出展◆ Leed Scope のご紹介
株式会社ロボケンは、脳科学に触発されたAI開発を行っております。
『ニューロAI』は、企業の人事戦略の質向上に貢献します。
表情と目の動きによるリアルタイム感情予測を、従来技術では7種類のみだった
感情の種類を22種類に細分化して実現。
脳波解析を組合わせることで、感情分析の高精度化も可能になります。
【特長】
■表情と目の動きによるリアルタイム感情予測
■脳波解析を組合わせることで、感情分析の高精度化も可能
■HR以外の各領域の市場規模、成長性、ニーズにより優先順位を
付けて幅広く展開
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
ニュー ロAI
■ 当社独自のディープラーニング技術を採用
■ 対象者の見た目年齢と性別を推定します
■ 年齢は1歳単位での推定値が出力可能です
■ 性別は男女の推定結果および信頼度を出力します
※見た目の推定値であり、実際の年齢や性別とは異なる場合があります
AI 年齢・性別推定ソフトウェア IP Stier AG1
「心sensor」は専用アプリを使用して動画やリアルタイム映像から感情や表情を分析できるローカルベースの感情分析サービスです。分析結果はビューア画面や数値で表した感情データログならびに分析結果サマリーレポートで確認できます。
Affectiva社により開発された感情認識AI「Affdex」を使用しており、膨大な人間の表情データをもとに、表情データからどのような感情なのかをディープラーニングによって分析します。
34のフェイスポイントの動きから21種類の表情、7種類の感情、2種類の特殊指標(Valence[肯定的表情・否定的表情] / Engagement[表情の豊かさ])を計測します。
「心sensor」をご利用頂ければ、企業が既にお持ちの動画データやリアルタイム映像から手軽に感情分析を行い、新たな資産価値を生み出すことができます。
映像から感情分析する「心sensor」
★心拍・脈波、脳波、発汗、眼球運動、瞳孔反応、表情、音声、姿勢・ジェスチャー ⇒ ユーザーの行動や心理状態を正確に把握する!
★個人差のばらつき、ラベルの曖昧さ、精度の不安定性、複数感情の混在 ⇒ AIを活用した生体情報を高速かつ高精度に解析するには?
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■本書のポイント
●測定条件の設定
・個人差、季節・時間などの環境変動への対応
・リアルタイムに推定・計測できるシステム
・日常的な使用環境に近い状態で計測するための非侵襲的かつ低負荷なセンシング手法
・倫理的な配慮の強化
●マルチモーダルな情報統合とAI
・複数の生体指標の組み合わせた方
・タイミングの不一致
・異なるモダリティ間の情報融合
・AIによるデータ解析の高度化
・感情の複雑さや学習データの偏りをどうするか
【書籍】感情センシング技術と活用事例(No.2309)
『AR MACHINE GUN』は、AR(拡張現実)を華麗に演出する
AR ITエンジンです。
新聞・書籍・週刊誌・カタログ・パンフレット・名刺等の紙媒体は元より、
テレビ・パソコン等のIT画面を素速く読み取り、所定の音声入り動画を
出します。(0.3秒)
また、屋外大型カンバン・大阪城・東京スカイツリー等の巨大物体に対しても、
GPS使用にて、同様の事ができます。(日本製エンジン:ARUKAS使用)
【ARの見方】
■App Store や Google Play から「ARi」を検索し、ARiアプリをダウンロード
■右下の青い円をタップすると、MARKET標示画面になり、左側の四角の
標示をダブルタップし、取得するを押す
■「ARを見る」を押し、御覧下さい
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
『AR MACHINE GUN』
●実務活用に向けた運用設計と取り組みの具体的事例
【製造業・開発/マーケティング/自動車/金融/環境/農業/医療 】
・どのようにデータの収集を行うのか?
⇒センシング技術と用いるデバイス/必要なデータの種類や量/データ収集時に注意すべき点
・社内外に眠るデータの取り扱い方から学習におけるポイント
⇒ビッグデータの取り扱い方/データが少ない場合の工夫点/精度向上手法/学習手法の選定基準と学習工程/乱雑なデータの検証
・実業務への適用。システムの理論から運用活用方法について
⇒課題設定から解決のプロセス/導入時に発生する問題と解決方法/サービスの開発工程と運用実績
●実務で機械学習・人工知能を活用する為に。企業として、現場として必要な要件とは?
●目的別にみる機械学習手法の解説~各手法の得意・不得意を正しく理解!
●主流のツールから言語の扱い方まで具体的に学べる!
機械学習・人工知能 業務活用の手引き
『Affectiva』は、凸版印刷とシーエーシーが共同開発した感情AIをプロ
モーションに活用したデモアプリケーションです。
表情動作を記述する技術に基づくシステムを採用。
34のフェイスポイントにより21の表情を分析し、7つの感情と2つの特殊な
指標(表情の豊かさ、好感度と反感度)を測定します。
【特長】
■機械学習を用いた感情認識AI
■世界最大級のデータベース
■FACS(顔面動 作符号化システム)に基づいた技術を採用
■同時に複数人の認識が可能
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
感情AI『Affectiva(アフェクティバ)』
デジタルペンと生体データから「心のうつろい」を推定するシステムの
システム企画、UIデザイン、機械学習モデルおよびアプリケーションの開発を
担当した事例をご紹介いたします。
木を描くことに焦点を当て、収集したデータをリアルタイムに分析して
心のうつろいを推定し、描いた木に対して反映。どのような木の描き方が
あるのか、ペンデータと生体データを収集してこれらのデータを分析し、
よく描かれる木のパターンや珍しいパターン、ペンの運び方や色の使い方を
整理しました。
これら、キャンパスの状態とユーザーの行動、生体データを組み合わせることで
ユーザーの行動がどれくらい効率的か、非効率だが創造的かを推定するモデルを
開発し、心のうつろいを推定しました。
【事例概要】
■よく描かれる木のパターンや珍しいパターン、ペンの運び方や色の使い方を整理
■キャンパスの状態とユーザーの行動、生体データを組み合わせることでユーザーの
行動がどれくらい効率的か、非効率だが創造的かを推定するモデルを開発
※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
【開発事例】デジタルペンと生体データから「心のうつろい」を推定

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AI・人工知能における顧客行動パーソナライズ
AI・人工知能における顧客行動パーソナライズとは?
AI・人工知能の顧客行動パーソナライズとは、AI技術を活用して個々の顧客の購買履歴、閲覧履歴、デモグラフィック情報などのデータを分析し、その顧客の興味関心やニーズに合わせた情報提供やサービスを最適化することです。これにより、顧客体験の向上、エンゲージメントの強化、そして最終的なコンバージョン率の向上が期待されます。
課題
データプライバシーと倫理的懸念
顧客データの収集・利用におけるプライバシー保護や、AIによるパーソナライズが差別や偏見を助長する可能性への懸念。
データ品質と統合の複雑さ
多様なチャネルから収集されるデータの品質が不均一であったり、それらを統合・分析するための技術的ハードルが高いこと。
過度なパーソナライズによる顧客の不快感
顧客が監視されていると感じたり、興味のない情報ばかりが表示されることで、かえって顧客体験を損なうリスク。
AIモデルの精度と継続的な改善
顧客行動は常に変化するため、AIモデルの精度を維持・向上させ、最新の顧客ニーズに対応し続けるための継続的なチューニングが必要であること。
対策
透明性の高いデータ利用ポリシーの策定
顧客にデータ利用目的を明確に伝え、同意を得るプロセスを整備し、倫理的なガイドラインを遵守する。
データ統合・分析プラットフォームの導入
様々なソースからのデータを一元管理し、高度な分析を可能にする統合プラットフォームを活用する。
顧客フィードバックに基づいた調整
顧客からのフィードバックを収集・分析し、パーソナライズの度合いや内容を柔軟に調整する仕組みを構築する。
継続的なAIモデルの学習と評価
最新のデータを用いてAIモデルを定期的に再学習させ、パフォーマンスを継続的に評価・改善する。
対策に役立つ製品例
顧客データ分析基盤
多様な顧客データを収集・統合し、AIによる高度な分析を可能にするプラットフォーム。顧客の行動パターンを詳細に把握できる。
レコメンデーションエンジン
顧客の過去の行動履歴や嗜好に基づいて、最適な商品やコンテンツを自動的に推薦するAIシステム。購買意欲を高める。
パーソナライズドマーケティング自動化ツール
顧客セグメントごとに最適化されたメッセージやオファーを、適切なタイミングで自動配信するツール。顧客エンゲージメントを向上させる。
顧客体験最適化システム
ウェブサイトやアプリ上での顧客の行動をリアルタイムに分析し、UI/UXを動的に変更して最適な体験を提供するシステム。








