Kocoroが解決したい課題

今でも、これらの古い課題に繰り返し直面しています

• 個人レベル：日々の雑務に追われ、創造的な仕事ができない

  多くの従業員が単調で反復的な業務に時間を取られています。例えば、広告担当者は効果的なパターンを見つけられず、試行錯誤の連続で、本来注力すべきクリエイティブやユーザー理解に十分な時間を割くことができません。カスタマーマネージャーも、フィードバックの整理や進捗管理、レポート作成に忙殺され、顧客の本質的なニーズやビジネスチャンスを深掘りする余裕がありません。

• チームレベル：情報の断絶・決断の遅れ・実行とのギャップ

  さまざまなコラボレーションツールが乱立し、情報が分断されて効率が低下、成果物の統一感も損なわれがちです。意思決定も経験則に頼りがちで、リアルタイムなデータやスマートな支援が不足し、長い会議や繰り返しの議論の末に市場のチャンスを逃してしまうことも。戦略から現場への落とし込みも非効率で、繰り返し作業や情報の伝達ロスが多発し、最終成果が当初の目標からかけ離れてしまうことも少なくありません。

• ユーザーレベル：価値ある体験を求めながらも情報過多に疲弊

  ユーザーは常に自分のニーズを理解し、心のこもった価値ある体験を提供してくれるブランドを求めています。しかし、業界知識やデータに基づかない似通った低品質なマーケティングがあふれ、差別化が困難に。結果として、企業は予算を消耗するだけでユーザー離れを加速させてしまい、本当に良い商品やサービスを届けきれないというジレンマに陥っています。

課題解決の難しさ

• 膨大な情報を集める手間

  情報が各所に分散し、全体像を把握するのが困難です。個人や小規模チームでは必要な情報をタイムリーに収集しきれず、重要なポイントを見落としがちです。

• 情報を洞察・意思決定に活かす難しさ

  データを集めても、そこから有用な洞察を得て価値ある判断につなげるのは容易ではありません。AIやデジタル化が進んでも、情報量の爆発的増加により、かつての専門家レベルのスキルが全員に求められる状況です。難しさはむしろ増しています。

• 高品質な成果物を生み出す専門性

  良い意思決定には、実行段階での高い専門性と創造力が不可欠です。しかし、日常の単純作業が多すぎて、考え抜く・創り出すための余力がありません。

• 継続的な振り返りと進化

  変化の激しい市場では、経験だけに頼らず常に素早く学び、最適化・進化する力が不可欠です。十分なフィードバックや振り返りの時間が取れず、根本からの業務改善につながりにくいのが現状です。

AI市場の現状

AIが急速に発展している現在でも、コーディング以外の専門的な業務への活用は依然として難しいと感じることが多いです。

• ハードルが高い

  AIツールの操作や導入には専門知識が必要で、一般ユーザーには扱いづらい現状があります。

• 実用性・洞察の深さが足りない

  AIが出すのは正しいけれど表面的なアドバイスが多く、現場で役立つ実践的な提案は少ないのが現状です。

• ワークフローが複雑に

  AIツールと既存システムの連携が難しく、かえって協働が煩雑になってしまうケースも多々見受けられます。

Kocoroのアプローチ

人を中心に、あなた・あなたの顧客・あなたのチームを深く理解する

• 人間中心の思想

  「Kocoro」は“心”を意味し、AIには知能だけでなく“心”が必要だと考えます。Kocoroは業務改善だけでなく、人が持つ本来の力を引き出し、複雑な課題に対する洞察力とイノベーションを後押しします。

• 使いやすさと適応力

  ユーザーの職種や業務内容に合わせてAIが自動で調整されるため、AIの知識がなくても誰でも簡単に扱えます。

• 顧客理解の深化

  ユーザーデータや経営分析、ペルソナ情報などを活用し、顧客一人ひとりに最適な商品・体験を提供できるよう支援します。

• チームの“第二の頭脳”

  メンバー全員の利用が「認知資産」として積み上がり、使えば使うほど組織全体が賢くなるネットワーク効果が期待できます。

設計の原理

Kocoroは、AI（特にLLM）が「次に来る言葉を予測」する仕組みと、その限界も理解した上で設計されています。ただ万能なAIとしてではなく、人間の強み・弱みとAIを補完し合う形で活用します。

私たちは、モデルの出力における「信号対雑音比（信噪比）」を高め、有用で精度の高い情報の割合を増やす必要があります。

• 高品質な問いかけ：意図を正確に伝え、モデルに解決してほしい課題を明確に示すことで、曖昧さや誤解を減らします。

• 高品質な背景情報：十分かつ質の高い文脈や背景情報を提供し、モデルが業務シーンやユーザーのニーズをしっかり理解できるようにします。的上下文信息，让模型充分理解业务场景和用户需求。

このため、私たちの設計は以下の点を重視しています。

• 十分かつ高品質な情報入力の重視：短いプロンプトだけに頼るのではなく、幅広い背景・データ・業務文脈を入力し、LLMに十分な「信号」を与えます。

• Human in the loopの徹底：人をプロセスの重要な一員とし、専門的な判断で意思決定に関わることで、AIの認知の盲点を補い、全体のアウトプットの信頼性と実用性を高めます。

• 個人差の理解と適応：Kocoroは、一人ひとりの独自の業務シーンや個別ニーズに寄り添い、ユーザーごとの理解の仕方や表現習慣に合わせて、最適な内容やアドバイスを柔軟に提供します。

Kocoroの構成

コアモジュール

• Kocoro：インテリジェント・コラボレーションスペース

  Kocoroは「インテリジェント・コラボレーションスペース」を中核コンセプトとしたプラットフォームです。データドリブンとAIの力で、チームメンバーの効率的な協働とナレッジシェアを実現します。多層的なインテリジェントモジュールを統合し、データ収集・知識検索・AI処理・パーソナライズ出力までを一気通貫で提供。さらに独自の評価メカニズムにより、自律的な最適化と進化を繰り返します。

• データ収集・インプット

  Kocoroは、基盤となるデータおよび情報ソースモジュールを通じて、さまざまなデータを総合的に収集し、コラボレーションのリソース基盤を構築します。

  • Ptengine：Ptengineによってユーザーのオンラインでの意図や行動データを精緻に取得

  • データアプリ連携：複数の企業向けデータアプリケーションと連携

  • 企業データ連携：データテーブルのアップロードやデータベース接続をサポート

  • 企業ドキュメント連携：企業ドキュメントのアップロード、またはKocoro上での直接作成・管理

  • ウェブデータ：ウェブ検索やサイト情報のクロール

  • 業界データ：業界知識やナレッジリソースの取り込み

• マルチソース検索・情報統合

  収集したデータは「マルチソース検索レイヤー」で知的に統合・発掘されます。

  • データクエリ：構造化データを効率的に検索

  • ナレッジ検索：ドキュメントやナレッジベースから非構造化情報を取得

  • 出典トレーサビリティ：結果表示時に明確な出典情報を提示し、検証性を確保

• AIアプリケーション

  統合された情報は「AIアプリケーションレイヤー」に送られ、インテリジェントエージェントやチャットシステムによる解析・対話が行われます。

  • Chat：インテリジェントな対話・コミュニケーションインターフェース

  • Agent：ビジネスに密着した多様なエージェントを簡単に構築し、チームで活用

• パーソナライズ出力

  AIによる分析結果は「パーソナライズ出力レイヤー」で、ユーザーの履歴やシステムの記憶と組み合わせ、高度にカスタマイズされたコンテンツとして提供されます。

  • パーソナライズ：ユーザープロファイルやニーズに応じて動的に出力を最適化

  • 行動履歴の反映：過去の操作・行動パターンを分析し、最も関連性の高い結果を提示

  • メモリー：ユーザーに関する履歴データを蓄積・参照し、体験を継続的に最適化

• フィードバック・評価・進化

  Kocoroでは、すべての利用プロセスがフィードバック・評価・進化のサイクルに組み込まれ、チームで使い込むほど継続的な改善が進みます。

Kocoroでできること

Kocoroは、さまざまな業務シーンにおいて、あなたやチームの力を引き出します。

• ユーザー理解
  • 従来の方法

    専門スタッフが数日かけて手作業で情報を整理し、Excelで分類・分析して傾向を探ります。この過程では重要なポイントが抜け落ちたり、個人の主観が結果に影響しやすいという課題があります。

  • Kocoroのアプローチ

    Kocoroは異なるチャネルからのユーザーデータを統合・分析し、ユーザーの本質的なニーズや課題を特定します。たとえば新商品のフィードバック分析では、明示的な意見だけでなく、行動データから潜在的なニーズまで発掘できます。

• ビジネス・市場調査
  • 従来の方法

    市場調査会社に依頼したり、社内で数週間〜数ヶ月かけて二次情報を集め、競合分析やユーザー調査を設計します。コストや時間がかかる上、結果が抽象的で現場の具体策に落とし込みづらいことも多く、社内のリソースや強みと結び付けるのも困難です。

  • Kocoroのアプローチ

    Kocoroは「業界のベストプラクティス」と「自社の文脈」を研究の各段階で融合。市場調査が単なるデータ収集ではなくブランド戦略と直結したインサイト獲得となります。競合分析・トレンド洞察・ターゲット分析も、ブランド独自の強みを織り込んで素早く取得できます。

• 企画・クリエイティブ
  • 従来の方法

    複数部署の会議やブレインストーミング、競合参考など、経験や直感に頼ったり、類似商品を微調整するのが主流です。その結果、見た目は良くても心に響かず、ビジネス成果にもつながらないアイデアになりがちです。

  • Kocoroのアプローチ

    Kocoroは、ユーザー・ブランド・市場環境を深く理解した上で、ブランドらしさとユーザーへの共感を両立させる戦略を提案します。「温かみ」と「深み」を持つクリエイティブを生み出し、ブランドとユーザーの感情的な架け橋となるコンテンツ作成を実現します。

• 追跡・アジャイルな調整
  • 従来の方法

    毎週各チャネルのレポートを集め、会議で数値変化を議論し、経験則で戦略を修正します。しかし、表面的なデータに留まりがちで、ユーザー行動の根本原因までは把握しきれず、気付いたときには最適なタイミングを逃してしまうことも。

  • Kocoroのアプローチ

    Kocoroは実行だけでなく、学習と最適化も支援。マーケティング施策の結果を常にトラッキングしてリアルタイムで最適化提案を行います。単なるレポートではなく、データの背後にあるユーザー心理や市場シグナルの本質的な理解を重視します。

• 知識の蓄積と学習
  • 従来の方法

    過去の事例やお客様の声を人力で探し、経験や記憶に頼ってノウハウを引き出します。時間がかかる上、重要なポイントを見落としたり、業界ごとの違いを誤って適用してしまうリスクもあります。さらに、暗黙知の共有が難しく、組織にノウハウが蓄積されにくい課題もあります。

  • Kocoroのアプローチ

    すべての業務が知識資産として蓄積され、Kocoroがチームの暗黙知を可視化します。単なる業務効率化にとどまらず、ナレッジの蓄積と学習の促進にも寄与。各プロジェクトから得た洞察やパターンを素早くナレッジ化し、組織の知的資産として進化させていきます。

• 日々の生産性向上
  • 従来の方法

    日常業務では、会議記録やタスク分解、リソース探索、コミュニケーションや資料作成に多くの時間が費やされます。情報は分散しやすく、協働効率が下がり、重要事項が埋もれてしまうことも珍しくありません。

  • Kocoroのアプローチ

    Kocoroのサポートにより、会議やプロジェクトの要点整理、タスク・リソースの可視化、スムーズな情報共有が実現。メンバー全員が高付加価値な成果とイノベーションに集中でき、協働も円滑化。チーム全体が戦略目標や成長により多くの時間とエネルギーを注げるようになります。