42AI、人間の意思決定を予測する行動世界モデルを発表

多くのAIシステムは、情報を解釈したり回答を生成したりするために構築されています。42AIが取り組んでいるのは、異なる問いです。状況が変化したとき、特定の人はどのように反応するのか。同社は、行動世界モデルと呼ぶ技術を携えてステルス状態を脱し、人間の行動を企業向けAIにおける独立した予測課題として位置付けています。

テルアビブに拠点を置く同社は、これまでに6,250万ドルを調達したと発表し、金融市場で事業を開始します。今回の発表で企業に提示されたのは、野心的な提案です。取引の流れそのものを分析するのと同じくらい、その背後にいる人々を理解することが重要になり得る、というものです。

人に焦点を当てた世界モデル

ロボティクスにおける世界モデルは通常、物体の移動や動作の進行に伴って環境がどのように変化するかを表現します。42AIはこの世界モデルの考え方を人間に応用し、個人の特性、変化する状況、過去の行動に関する情報を組み合わせて、将来の行動を予測します。

同社は、心理学的データ、行動データ、ゲノムデータを取り入れた独自のアプローチを説明しています。しかし、発表では、こうしたデータセットの入手元や同意の取り扱い、あるいは商用導入にゲノム情報が必要かどうかについて説明されていません。この違いは重要です。研究で使うデータについて説明したからといって、顧客が遺伝情報を提供しなければならないことにはなりません。

42AIはウェブサイトで、このプラットフォームを行動リスクインテリジェンスとして紹介しています。提案されているワークフローでは、生データから行動の要因を把握し、さらに、出来事に対する反応や時間の経過に伴う行動を予測します。用途として挙げられているのは、エクスポージャー管理、不正検知、サイバーセキュリティ、投資調査、パーソナライズドAIです。

実用面での魅力は、文脈を捉えられることです。同じ情報に直面しても、2人の人が異なる判断を下すことがあります。また、同じ人でも、インセンティブや制約、経験が変われば反応が変わる可能性があります。有用な行動モデルには、すべてのユーザーを同じ属性集団に属する入れ替え可能な一員として扱うのではなく、こうした違いを表現することが求められます。

行動予測を支える研究

42AIがリンクした2026年2月の研究プレプリント「人間的要因の解読：戦略的先見性に向けた高精度の行動予測」は、同社の研究の方向性をより具体的に示しています。この論文では、心理測定評価から得た構造化プロフィールを用いてLlama 3.1-8B-Instructをファインチューニングし、大規模行動モデルを構築したと説明しています。

研究者らは、気質、動機付けの状態、状況上の制約を、実際に観察された選択と結び付けています。評価用に取り分けたシナリオでは、適応後のモデルが未変更のベースモデルを上回ったと報告しており、より詳細な特性プロフィールを使うことで、幅広い性格カテゴリーをプロンプトで与える方法を超える効果が得られる可能性も示しています。

これは、汎用チャットボットに誰かの行動を想像させることと、構造化された行動の証拠を利用するよう特化してモデルを訓練することとの技術的な違いを示しています。ただし、このプレプリントだけでは、42AIが発表したすべての商用製品の性能が独立して実証されたことにはなりません。また、シナリオ評価を同社の取引予測と同一視すべきでもありません。

金融市場が最初の商用検証の場に

42AIによると、最初の用途は個々のトレーダーの行動予測で、取引対象、方向、タイミング、取引量を、1時間後、4時間後、24時間後の各時点について予測します。同社は、数百万人のトレーダーを対象に、予測精度が98％を超えたと報告しています。

この数値は同社の主張です。発表では、精度の算出方法、比較の基準、検証データについて、第三者が独自に評価するのに十分な詳細が示されていません。また、トレーダーの行動を予測することは、市場価格の予測や、利益を生む投資戦略を実証することとは異なります。

ブローカーにとって、当面のユースケースはエクスポージャーの予測です。つまり、顧客全体の行動によって自社のリスクポジションがどのように変化するかを見極めることです。投資を推奨するために使われない場合でも、行動予測にはこうした業務上の目的があります。

行動予測から企業の意思決定へ

経営陣の紹介ページによると、42AIはCEOのAmit Gal-Or氏とCTOのEhud Ezra氏が率いており、Amir Gal-Or氏が共同創業者兼会長を務めています。研究部門を率いるのは、認知AIの専門家であるRoi Reichart教授と、行動研究責任者のEyal Fruchter教授です。ノーベル賞受賞者のDan Shechtman教授は上級顧問を務めています。

より広い可能性は、金融以外にも広がっています。ある人が推奨をどう受け止めるかを予測できるAIアシスタントなら、その人とのやり取りをより有用な形に調整できるかもしれません。同じ機能が、顧客や従業員に関する重大な意思決定にも影響を及ぼす可能性があるため、導入にあたっては、同意、適切な利用、予測に異議を申し立てる手段が重要になります。

42AIの発表は、流暢な応答を生成するだけでなく、人間の多様性をモデル化するという、難しいAI課題へのアプローチを提示しています。次の課題は、管理された評価環境の外でも予測が有用で信頼できること、そして企業が確率に基づく予測を人の固定的な評価として扱うことなく、それを意思決定に活用できることを示すことです。