マルチエージェントイベント予測エンジン
マルチエージェントイベント予測エンジン
コンテンツ紹介
説明
マルチエージェントイベント予測エンジン - ターゲット市場のユーザーのソーシャルメディア上での相互作用をシミュレートすることで、製品機能のリリース時に引き起こされる可能性のある文化的、宗教的、政治的なタブーシナリオを事前に発見し、的を絞ったテスト提案を生成します。
関連スキル
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執筆SNS投稿の公開前チェック
WeChat Channels、WeChat公式アカウント、Douyin、小紅書、快手、Bilibili、知乎、Weiboなどでコンテンツを公開する前に、コンプライアンス上のリスク、ユーザーの反応、拡散の可能性をまとめて確認できます。ショート動画の読み上げ台本、画像付き投稿、WeChat公式アカウントの記事、モーメンツ用の文案、ライブ配信の台本、DMの文面など、元の文章をもとに、プラットフォーム、カテゴリー、対象ユーザー、公開目的を見極めたうえで、効果の保証、断定的な表現、特定業界の禁止事項、外部誘導や煽りなどのリスクを特定します。 確認では、追跡可能な最新ルール情報を参照しながら、高リスクおよび中・低リスクの表現を一文ずつ示し、判断の根拠を説明します。元の語調やテンポを保ったまま、そのまま差し替えられる文章も提案し、プラットフォームごとの審査の違いも知らせます。対象ユーザーに合わせて、最初の3秒や冒頭を読んだときの反応もシミュレーションし、支持、疑問、反発を含むコメント欄のリアルな声を生成して、最も攻撃を招きやすい一文を見つけます。 拡散力の評価では、フック、感情、情報の新しさ、アイデンティティへの共感、他人に伝えやすいか、最後まで読まれる・視聴される可能性、行動への導線を軸に、根拠を説明できる形で採点します。プラットフォームとの適合度、確率の範囲、優先度の高い修正案も提示します。最終的に、会話内の概要と完全版レポートを提供し、すぐ公開するか、修正して公開するか、書き直しが必要かを素早く判断できるようにします。再確認に使える、整理済みの文案も残します。
天人感応
ユーザーが指定した金融/テクノロジー/ビジネスの方向性に基づき、複数のプラットフォームから情報源を自動検索し、一次的な手がかりと核となる手がかりを抽出し、10年以内の関連イベントを掘り起こして、構造化されたテーマ分析レポートを出力します。 Step 1: マルチソース情報収集 - 過去30日間のニュースを検索（カバレッジ：WeChat公式アカウント、華爾街見聞、36Kr（高優先度）、虎嗅、雪球、タイメディア（標準優先度）） - タイトル、時間、プラットフォーム、要約、元リンクを記録 - 重複、広告、低信頼性の内容を一次フィルタリング Step 2: 情報の重複排除と集約 - 同一イベントを核となるオブジェクト、核となる事実、時間枠（7日以内）で集約 - 独立した情報源によって言及された数を統計 - 低価値のイベントを除去し、候補情報イベントリストを出力 Step 3: イベント分析と手がかり分類 一次的手がかりの基準（いずれかに該当）：異常イベント、高い議論度（3つ以上の情報源）、異変、業界の重要な節目、大企業のネガティブ情報 核となる手がかりの基準（2つ以上該当）：劇的な対立、掘り起こし可能な意味空間、3つ以上の主体、タイムリー性（14日以内） - 核となる手がかりは5つ以上、合計10～25件 - 各手がかりには：イベントのタイトル、概要、執筆可能なポイントの深掘り分析（具体的な執筆価値）、基準適合マークを含む Step 4: 深い関連性の掘り起こし - 検索範囲を10年以内に拡大 - 主要エンティティを抽出し、検索：主体の歴史的節目、業界政策の変遷、競合他社の同期動向、サプライチェーンの変化 - 関連があればすべて収録し、関連の種類と年をマーク Step 5: 構造化された出力 出力内容：一、核となる手がかりブロック；二、一次的手がかりブロック；三、研究提案 各手がかりには：イベント概要、基準適合マーク、執筆可能なポイントの深掘り分析、関連イベント（10年の歴史）、参考リンクを含む ツール設定：ウェブ検索、長文書生成 参考リソース：固定の参考はなく、ユーザーは入力時に追加可能
研究ニッチAIプロダクトレーダー
ニッチなAIプロダクトの機会を体系的に発見するエンジン v3.1。v2.0の数学的な厳密性と、アプリ発掘の実行メソドロジーを融合しています。5段階アンカー尺度と対数変換による需要強度スコアリング、カテゴリー別に重み付けした供給希少度、シグナルの鮮度減衰関数、競合の反応とプラットフォームリスクのゲーム分析、ベイズ事前分布・事後分布更新による検証フレームワークを備えています。v3.1では、供給側の探知レイヤー SonarPing を追加。SonarPingによるAI新製品の毎日スキャン、模倣・同質化プロダクトの排除、実際の操作検証、時系列スナップショットデータを取り込み、名目上の供給に含まれる有効でない競合を除外します。さらに、有効供給率、新製品の参入速度、休眠化速度を算出し、静的な半減期を、実際の供給フローに基づく動的な機会期間へと発展させます。中国語圏のTwitterブロガー130人以上のエコシステム、中国語コミュニティ、決済行動データを高品質な需要シグナル源として統合し、独立開発者による競争が少なく課題密度の高いAaaSおよびB2Cサブスクリプション型の機会の特定を支援します。実行可能なレーダーレポートとプロモーションチャネルのマトリクスを出力します。
情報
- バージョン
- v3
- 最終更新
- 実行クレジット
- 使用量に応じて消費
- モデル
- 自動選択
