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AIエージェントに人間のような感情記憶・学習能力を付与。店舗・ゲーム・メタバースで真の感情体験を実現します。
OmniCreatorに統合済み - AIエージェント開発について見る店舗カメラ・センサーから顧客の表情・行動を分析。感情変化を記憶し、次回来店時にパーソナライズされた接客を実現。
NPCや育成キャラクターが感情を記憶・学習。プレイヤーの行動に応じて性格が変化し、没入できるゲーム体験を提供。
バーチャルアバターが感情表現・記憶を持ち、リアルな交流を実現。ライブイベントでは観客の感情を分析し、演出を動的に調整。
OCC + Plutchik理論とQ学習を組み合わせた独自の感情エンジン
EmotiAIの感情知性システムはOmniCreatorの850+専門AIエージェントに統合されており、各エージェントが感情を理解し、記憶し、学習する能力を持っています。これにより、より人間的で文脈に応じた応答が可能になります。
OCC理論（認知評価に基づく感情）とPlutchik理論（基本感情の輪）を統合。複雑な感情状態を正確にモデル化。
感情状態に基づく行動選択を強化学習で最適化。10ms以内の高速処理で自然な応答を実現。
短期記憶と長期記憶を統合管理。記憶の減衰・統合・予測を自動化し、過去の感情から未来を予測。
日本語・英語・中国語・韓国語など多言語対応。テキストから感情を抽出し、文化的文脈も考慮。
直近の感情を高速アクセス可能なメモリに保存。リアルタイム応答（10ms以内）を実現。
重要な感情体験を永続化。記憶の減衰アルゴリズムで自然な忘却を再現し、記憶の統合で関連感情をグループ化。
過去の感情パターンから未来の感情状態を予測。「この顧客は次回不満を感じる可能性」などを事前検知。
感情状態ごとに最適な行動を学習。「怒り→謝罪」「喜び→追加提案」など、状況に応じた応答を自動選択。
行動の結果をフィードバックとして学習。成功した行動の価値を上げ、失敗した行動を避けるように調整。
時間帯・場所・状況など環境コンテキストも学習。「夕方は疲労→簡潔な応対」など、環境に応じた最適化。
カメラで顧客表情を分析。不満そうなら即座にスタッフへアラート、満足なら追加提案。感情履歴を記憶し、次回来店時に活用。
過去の感情履歴から優良顧客を自動判定。来店時に特別対応を通知し、満足度を向上。
プレイヤーの選択や行動をNPCが記憶。親切にすれば懐き、冷たくすれば距離を置く。没入体験を提供。
育成方法により性格が変化。厳しく育てれば勇敢に、優しく育てれば温厚に。世界に1つだけのキャラクターが誕生。
アバターが過去の会話を記憶し、感情的に応答。リアルな人間関係をバーチャル空間で再現。
観客の感情をリアルタイム分析。盛り上がれば照明・音響を強化、疲労を検知したらテンポ調整。
一度の接触で終わらず、感情を記憶して次回に活かす。長期的な関係構築を実現。
感情状態に基づく行動選択をQ学習で最適化。より自然なAI応答を実現。
OCC + Plutchik理論を統合。複雑な人間の感情を正確に分析・予測。
EmotiAIは、AIエージェントに人間のような感情記憶・学習能力を付与する感情知性エンジンです。OCC理論とPlutchik理論を統合したハイブリッド感情モデルと、Q学習アルゴリズムを組み合わせることで、AIが感情を理解し、記憶し、学習する能力を実現します。
小売・店舗、ゲーム開発、メタバース・ライブエンターテインメントなど幅広い業界で活用できます。店舗では顧客の感情分析による接客最適化、ゲームではNPCの感情的成長による没入体験、メタバースではアバターの感情表現によるリアルな交流が可能です。
OCC理論は認知評価に基づく感情生成モデルで、出来事や他者の行動に対する評価から感情を導出します。Plutchik理論は8つの基本感情（喜び、信頼、恐怖、驚き、悲しみ、嫌悪、怒り、期待）とその組み合わせによる複雑な感情を表現します。EmotiAIはこの2つの理論を統合し、より正確な感情モデリングを実現しています。
Q学習は強化学習アルゴリズムの一つで、EmotiAIでは感情状態に基づく最適な行動選択に活用されています。AIは行動の結果をフィードバックとして学習し、「怒り→謝罪」「喜び→追加提案」など、状況に応じた最適な応答を自動的に選択できるようになります。
EmotiAIの感情知性システムは、OmniCreatorの850+専門AIエージェントに統合されています。これにより、各エージェントが感情を理解し、記憶し、学習する能力を持ち、より人間的で文脈に応じた応答が可能になります。
プロジェクトの規模や要件により異なりますが、一般的なAPI統合であれば2-4週間、カスタマイズされたソリューションの場合は1-3ヶ月程度です。無料デモで実際の動作をご確認いただけます。