InfoDome使用するには、1つ以上のドキュメントをアップロードし、予測したい内容を平易な言葉で説明し、対象となる国とラウンド数を選択し、ナレッジグラフを確認して、シミュレーションを実行します。シミュレーションが完了したら、アナリストの予測レポートを読み、個々のエージェントにインタビューして、なぜ彼らがそのような反応を示したのかを理解します。このガイドでは、各ステップを順を追って説明し、結果をより正確にするための実践的なヒントを紹介します。
ステップ1:書類を準備する
この文書はシミュレーション全体の基盤となります。InfoDome InfoDome文書を読み込み、関係する人物、組織、グループ、そしてそれらの関係性を特定し、その情報に基づいてAIエージェントを構築します。対応フォーマットはPDF 、 Markdown 、プレーンテキストです。
効果的な方法:
- テストしたいものを、できるだけ最終版に近い形で記述してください。例えば、プレスリリース、政策草案、価格ページ、社内計画などです。
- 環境に関する背景情報:最近のニュース記事数件、市場の簡単な説明、既知の批判者または支持者に関する注記。
- 関係者の明記:規制当局、労働組合、競合他社が重要な場合は、その立場を説明する一文とともに本文中に必ず記載してください。
避けるべきこと:無関係な内容が詰め込まれた長文文書、登場人物が明確に示されていない曖昧な文章。計画書の中で「一般大衆」という言葉が一度しか出てこない場合、シミュレーションの精度は著しく低下します。対象となる聴衆が誰なのか、彼らが何に関心を持っているのか、そして彼らが既に何を信じているのかを簡潔に説明する段落を加えることで、結果は格段に向上します。
ステップ2:予測に関する質問を作成する
次に、予測したい内容を平易な言葉で説明してください。この質問は、エージェントとレポートを作成するアナリストの両方の方向性を定めるものなので、少し時間をかけて考える価値があります。
良い質問とは、誰が、どのような出来事が、どのような結果に関心があるかを明確にするものです。比較してみましょう。
- 弱点:「周りの人はどう思うだろうか?」
- より良い例:「既存顧客はメールで発表された15%の値上げにどのように反応し、どのような反対意見が広がるだろうか?」
- 最も優れた質問:「既存顧客や業界ブロガーは、メールで発表された15%の値上げに対し、最初の2週間でどのような反応を示すのか、どのような主張が主流となるのか、そして解約を減らすにはどうすればよいのか?」
どのように表現すればよいか分からない場合は、コンソールのギャラリーに50種類以上の既成シナリオが用意されており、それぞれ専用のページがあります。価格変更シナリオや危機対応リハーサルなどは、有用なレポートを作成する際に役立つ枠組みを示しています。
ステップ3:対象国とシミュレーション期間を選択する
対象国は最大10か国まで選択できます。エージェントは対象国に均等に割り当てられるため、同じメッセージがさまざまな市場でどのように受け止められるかを比較できます。文書に記載されている実名(特定の省庁や企業など)は、選択に関わらず、それぞれの国に紐づいています。
いくつかアドバイスを:
- 質問が地域的な内容で、その地域の聴衆との間で可能な限り深い議論を望む場合、一つの国を選ぶと良いでしょう。
- 新製品発売やキャンペーンの市場比較を行う際には、 2~4か国を対象とする。
- 例えば国際的なブランドステートメントのように、深さよりも幅広さが重要な場合、より多くの国が対象となります。
次に、ラウンド数(例えば10、20、40)を選択します。各ラウンドで、エージェントは閲覧、投稿、返信、記憶の更新を行う機会を得ます。
- 10発の射撃は、最初の反応を素早く確認するのに適している。
- ほとんどの質問に対しては、 20ラウンドが適切なデフォルト設定と言えるでしょう。反論や論点の転換を行うのに十分な時間です。
- 40ラウンドという期間は、議論がどのように決着するか、噂が消えるか、あるいは連立政権が形成されるかどうかを気にする場合に役立ちます。
実行時間が長くなると、月々のAI予算をより多く消費するため、最初は短めに実行し、設定が適切だと判断できたら徐々に時間を延ばしていくのが良いでしょう。
ステップ4:実行前にナレッジグラフを読む
シミュレーション開始前に、 InfoDomeあなたのドキュメントからナレッジグラフを作成します。これは、検出されたアクターとその関係性を示すものです。少し時間を取って、このナレッジグラフをご覧ください。これは、得られる最良の早期警告となるでしょう。
自問自答してみましょう:
- 主要な関係者は出席していますか?もし重要な批判者が欠席している場合は、そのことについて一文追加してください。
- その関係性は妥当だろうか?もし二つのグループがライバル関係にあるにもかかわらず、同盟関係にあるとされているなら、その文章は曖昧になる可能性がある。
- 何か無関係な要素が支配的になっていませんか?長い付録はグラフを誤った方向に引っ張ってしまう可能性があります。
この段階で入力内容を修正する方が、最終報告書で盲点を発見するよりもはるかに安上がりだ。
ステップ5:シミュレーションを実行し、レポートを読む
グラフが適切になったら、実行を開始します。エージェントはそれぞれ独自の性格、位置、長期記憶を持ち、2つのプラットフォーム上で並行してやり取りを行います。1つはTwitterのような短い投稿のフィード、もう1つはRedditのような長文のスレッドで構成されるフォーラムです。イベントが展開するにつれて、エージェントの記憶が更新されるため、後のラウンドでは以前の発言が反映されます。
実行が完了すると、アナリストエージェントが予測レポートを作成します。そのレポートを注意深く読んでください。
- 主要な物語と、それを始めた人物を探し出してください。
- どのグループが移動したか、そして何が彼らを移動させたのかを記録してください。
- アナリストが指摘するリスクと未解決の疑問点を確認してください。
- 次に、主要な主張の根拠となっている実際の投稿やスレッドを開いてください。すべての結論は、エージェントの発言に遡って検証できるはずです。
ステップ6:エージェントとアナリストにインタビューする
この報告書は分析の出発点であり、終着点ではありません。どのエージェントにもインタビューを行い、報告書の分析担当者に追加の質問をすることができます。
役立つヒント:
- 批判的なエージェントに対して:「一体何があなたを怒らせたのですか?そして、何があればあなたの考えは変わるでしょうか?」
- 中立的な立場の人に対して:「なぜあなたは議論に参加しなかったのですか?」
- アナリストへ:「どの調査結果に最も自信がありませんか?また、その理由は?」
具体的な例
ある小規模ソフトウェア会社が無料プランの廃止を計画している。プロダクトマネージャーは、発表の草稿、よくある苦情をまとめたサポート概要、そしてその分野で人気の高いレビュアーによるブログ記事をアップロードする。彼女は、無料ユーザー、有料顧客、そしてレビュアーが最初の2週間でどのような反応を示すかを尋ねる。彼女は2つの国を選び、20回の調査を実施する。
グラフには、企業、レビュー担当者、2つのユーザーコミュニティが表示されていますが、競合他社は表示されていません。そこで彼女は、主な代替案を示す段落を追加して、再度シミュレーションを実行します。シミュレーションでは、フォーラムの無料ユーザーは競合他社と価格を素早く比較しますが、フィードの有料顧客はほとんど無関心です。レポートでは、レビュー担当者が変更を「おとり商法」と捉えるリスクが指摘されています。レビュー担当者にインタビューしたところ、手厚い移行割引があれば、その見方を和らげることができることが分かりました。チームはそれをドラフトに追加し、シミュレーションをレビュー可能な記録として残します。
実践的なヒント
- プロジェクトごとに明確な質問を1つ設定することから始めましょう。プロジェクト数は無制限なので、幅広いテーマを分割して考えてください。
- 同じ設定で2つのバージョンのメッセージを実行し、それらを並べて比較してください。
- 実行ごとに変更した内容をメモしておけば、何が違いを生んだのかが分かります。
- 結果は仮説として扱うべきです。それらは判断を裏付けるものであり、現実世界からのフィードバックに取って代わるものではありません。
内部で何が起こっているのかを理解するには、 AIによる群衆シミュレーションがどのように反応を予測するのかをお読みください。準備ができたら、コンソールで最初のタスクを準備してください。サインアップする前に設定することも可能です。
よくある質問
文書の長さはどれくらいが適切ですか?
主要人物とその役職を挙げるのに十分な長さで、かつ主題に焦点を絞ったものが望ましい。関連性の薄い資料を大量に羅列するよりも、簡潔な数ページの方が効果的な場合が多い。
何ラウンドを選べばいいですか?
20ラウンドは妥当な初期設定です。素早い最初の反応を知りたい場合は10ラウンド、議論が長期的にどのように決着していくかを見極めたい場合は40ラウンドを使用してください。
実行後に設定を変更できますか?
はい。ドキュメントまたは質問を更新して、新しいプロジェクトとして再度実行してください。月額29ユーロのプランではプロジェクト数は無制限なので、バージョン比較にかかる費用はAIの使用料のみです。
結果は正確ですか?
これらは検証可能な仮説であり、確実なものではありません。それぞれの結論は、エージェントの投稿やインタビューに基づいて検証できるため、その結論にどれだけの重みを与えるべきかを判断するのに役立ちます。