新製品を市場に投入する前に、顧客がその製品についてどう思うかがあらかじめ分かるとしたらどうだろうか。サンフランシスコを拠点とするスタートアップのVectorial（ベクトリアル）は、同社の人間の行動シミュレーションプラットフォームを利用して、市場投入前の新製品のテストや既存製品の変更を行えばそれが可能だと主張する。
シードラウンドで300万ドル（約4億7300万円）の資金調達を実施したと発表したVectorialは、行動科学、人工知能（AI）開発、市場調査のバックグラウンドを持つ3人の共同創業者によって設立された。タランヴィール・シン（Taranveer Singh）、ジャスミン・カウア（Jasmine Kaur）、ラフル・ガーグ（Rahul Garg）の3人は、消費者向け市場でソフトウェアやデジタルエクスペリエンスを開発する企業を対象とした同社のサービスが、一般消費者向け製品の立ち上げを、格段に高い成功率で支援できると考えている。
「AIによって、この市場での製品開発は信じられないほど速くなった。一方で、消費者から何らかのフィードバックを得るプロセスはいまだにかなり遅い」と、同社CEOであるシンは説明する。「その結果、企業は必要な市場調査を行わないまま、あるいは少数のユーザーを対象にごくわずかな調査を行っただけで、製品を発売してしまうことが非常に多い」
アンケート調査を代替する独自の行動モデル「SAPIENS」
この問題を解決するため、Vectorialは「SAPIENS」と名付けられた独自の行動モデルを構築した。このモデルは、消費者の社会人口統計学的特性、サイコグラフィック特性、行動特性の変化に関するデータを継続的に取り込んでいる。同モデルは同社のシミュレーションプラットフォームの基盤であり、企業はその上でプロトタイプ製品を走らせることができる。狙いは、製品を本番環境に移す前に、想定する顧客が計画中の製品体験、キャンペーン設計、AIエージェントにどう反応するかを企業が把握できるようにすることだ。これによって企業は、実際のユーザーに販売を試みる前に、製品や設計を微調整できる。
これは迅速なプロセスであり、従来型の調査に比べて、はるかに速くテストと反復を行える。Vectorialはまた、同プラットフォームが実データに基づいている点も強調する。同社は公開データ、企業データ、独自データを使ってモデルを構築している。こうした利点により、ユーザーは発売前の調査やテストを大幅に増やせる。創業者たちによれば、顧客は以前に比べて最大40倍もの調査を行っており、総コストはむしろ低くなることも多いという。
「これはゲームチェンジャーだ」とシンは主張する。「ターゲット顧客の集団をオンデマンドで提供するため、いつでも好きなときにユーザーリサーチを掘り下げることができる。製品全体を操作したりキャンペーン全体を観察したりするシミュレーションを実行し、消費者がどのように捉えているかを伝えることができるのだ」
もちろん、最も重要な問題はモデルが正しく予測できるかどうかだ。Vectorialには揺るぎない自信がある。調査精度の公表ベンチマークにおいて、SAPIENSは約87%の精度に達しており、精度が約51〜56%で伸び悩んでいる汎用的な大規模言語モデル（LLM）を大きく引き離しているという。
