ソートリーダー3 months ago
感情を理解するAIコーチングが未来である理由：単なるトラッキングと通知を超えて
2019年にSimpleの開発を始めたとき、私は優れた教師が生徒を導くように人々を導く健康製品を望んでいました。私が繰り返し思い返した比較対象は、初期のDuolingoでした。ゲーミフィケーションのためではなく、Duolingoが日々の習慣に人々を確実に引き戻す数少ないデジタルツールの一つだったからです。ほとんどの健康に関する選択は、劇的な出来事ではありません。それらは日々の小さな決断の積み重ねです。もしアプリが、それらの決断が複利効果を生むまで十分な間、誰かを関与させ続けられるなら、それは本当の価値を生んでいます。私たちは、現在のAIブームよりずっと前に、たとえ失敗しても、人々が戻ってきて振り返り、再挑戦するのを助けるAI健康コーチを構築したいと考えました。ほとんどの減量アプリは、異なる前提で構築されています。AIは付属品として扱われています。「人間らしい」チャットボットがトラッカーの上に載っているだけです。多くの場合、ユーザーの質問に答えるQ&Aモジュールがいくつかあります。さらに、ユーザーが離れそうになったときに戻ってくるよう促すモチベーションの通知もあります。これらの要素はまったく問題ありませんが、人々が継続に苦労する根本的な理由には迫れません。ほとんどの人は情報が不足しているから失敗するのではなく、一貫性を保つには感情的なサポート、責任感、パートナーシップの感覚が必要だから失敗するのです。通知やリマインダーを送るように設計されたアプリケーションは、本当の行動変容が起こる長い停滞期をユーザーと共に支えることはできません。結局のところ、AIはそれが正しく行われれば、それができるのです。なぜ従来型の減量アプリは期待通りに機能しないのか私たちが継続パターンの研究を始めたとき、一つのことが明らかになりました。人々は困難な目標に一人で立ち向かっていると感じると脱落します。カロリーや断食ウィンドウの記録は、ユーザーが混乱したり落胆したりする瞬間にサポートされていると感じている間だけ有用です。ほとんどのアプリはそうした瞬間に対応せず、単にユーザーデータを記録し、一般的なアドバイスを提供するだけです。その結果、ユーザーが諦めを選択する感情のレベルでユーザーに寄り添わないツールが生まれてしまっています。そして、古くからある決断疲れもあります。健康に関する選択は繰り返し多く、簡単に合理化して回避できてしまいます。感情を調整し、挫折を解釈し、勢いを維持するのを助けるシステムがなければ、記録は進歩ではなく失敗の鏡となってしまいます。誰かが3日間の過食を記録したとき、彼らはそれを整然としたダッシュボードで見たいのではありません。理解、視点、そして実際に実行できる次のステップを求めているのです。ここでAIエージェントが測定可能な変化を示し始めています。ユーティリティではなく継続的な伴走者として設計された場合、それらはユーザーが自身のデータの意味を処理するのを助けます。共感を持ってパターンを説明します。小さな改善を祝福し、その場で対処法を提供します。コーチング中心のAIは、ユーザーと彼ら自身の落胆の間の緩衝材となります。この感情的な層は、既存製品の多くに欠けていますが、習慣が自動化されるまで長く続くかどうかを決定するまさにその要素なのです。感情的に知的なAIコーチに焦点を当てる大規模な継続性を生み出す最も強力なレバーは、関係性を構築することです。これがほとんどの製品が見落としている部分です。彼らは論理や構造を通じて行動を変えようとします。しかし、変化を持続させるのは感情だけです。理解されていると感じるとき、人は留まります。導かれていると感じるとき、人は再挑戦します。そしてここに秘訣があります：機能的なAIコーチを望むなら、すべてのインタラクションが機械的ではなく、関係性を感じさせるものである必要があります。それがうまくいけば、一貫性はユーザーにとって面倒な作業ではなく、誰もが戻りたいと思う会話になります。実際、私たちはChatGPTがこの「関係性 — 機械的」というスペクトル上で行き来しているのを、ユーザーがそれに応じて反応しながら、新しいバージョンごとに見ています。ですから私たちにとって、それぞれのインタラクションには目的が必要でした。チェックインは単なるデータ収集ではありません。それらはAIがユーザーの感情状態と文脈を理解するのに役立ちます。プロンプトは個人のパターンに応答します。コーチングの声調は、ユーザーのトーン、好み、弱さに適応します。時間が経つにつれ、人々はAIをツールではなく健康の伴走者のように扱い始めます。多くのユーザーはこのコーチを、セラピストとトレーナーの間のようなものだと表現します。それは偶然ではありません。機能性だけではなく、感情的なつながりのために設計した結果でした。コーチングファーストモデルへの方向転換ある時点で、私たちのソリューションはトラッキング製品として急速に成長していました。同時に、トラッキングだけでは私たちが望む革新的なインパクトは決して生まれないという信念を拭い去ることができませんでした。私たちは、方向転換を支持する指標が得られる前に、コーチングモデルへリソースを振り向けるという難しい決断をしました。リスクに感じましたが、古い道に留まることはよりリスクに感じました。その方向にコミットした瞬間、製品は変わり始めました。インタラクションモデルを再構築し、ユーザージャーニーを書き直し、コーチングの背後にある行動科学を拡張しました。速い移行ではありませんでしたが、正しい選択でした。感情的なAIへのシフトは、より良い定着率、より強い成果、そしてより明確な製品アイデンティティをもたらしました。私たちのAIコーチが指示を吐き出すのではなく関係を築き始めると、ユーザーはより長く留まるようになりました。彼らは体重のことを考えたくない日でもアプリを開き、実際の習慣についてより詳細を共有し、挫折後にも完全に離脱するのではなくチェックインするようになりました。コーチングは義務ではなく、拠り所となったのです。これは私たちが初期から疑っていたことを裏付けました：持続可能な体重変化は強度のプロセスではなく、感情的な回復力を構築するプロセスであり、AIとの感情的な絆がそのための完璧な条件を作り出すということです。神経多様性思考がどのように感情をターゲットするよう促したか私たちの製品哲学が徹底的な研究と革新的思考のみから来ていると言いたいところですが、それは私自身の脳の働き方に大きく依存しています。私はADHDを持ち、過剰警戒傾向が強いです。これは私を悪循環に引き込み、すべてを疑わせ、アイデアの間をあまりにも速く飛び移らせます。当然ながら、私は人生のかなりの部分を、これらの習慣を建設的な何かに方向転換させようと試みることに費やしてきました。例えば、過剰警戒はリスクモデリングに優れていることがわかりました。特に、あなたの製品が何百万人もの人々と対話するAIシステムである場合、エッジケースが起こる前にそれを見る必要があるときに有用です。神経多様性思考は自然と、通常ではないシナリオ、規範から外れた行動をするユーザー、予期しない感情的反応を探求します。それは、何よりも感情的知性を持つコーチを構築する上で強みとなりました。私たちが必要としたのは、「平均的なユーザー」を理解するだけのAIではありませんでした。それは、圧倒され、散漫で、一貫性がなく、回避的で、恥ずかしがり、またはストレスを感じている人々を理解しなければならなかったのです。なぜなら、彼らこそが最もサポートを必要としているからです。何がうまくいかないかを絶えずスキャンし続ける脳は、人々がどのように誤解されていると感じるかを見るのにもかなり優れています。それは、私たちのAIエージェントがユーザーの混乱、欲求不満、疑念にどのように応答するかを形作るのに役立ちました。それはまた、安全性への私たちのアプローチにも影響を与えました。健康についてアドバイスを与えるAIを構築することは、失敗モードを予測しなければならないことを意味します。ストレスの瞬間に誰かがメッセージをどのように解釈するかを理解しなければなりません。神経多様性思考は、私たちのチームをトーン、ペーシング、感情のニュアンスに対してより敏感にしました。それは、明白ではないが実世界での使用において重要なものとなったガードレールを追加するよう私たちを駆り立てました。AIには人間の監視だけでなく、人間のモデリングが必要一般的なAI、特に健康文脈でのAIの展開において、人間をループに留めることについての議論が多くあります。それは重要ですが、技術的思考を持つ人々が忘れがちな別の側面があります。効果的なAIコーチングには監視だけでなく、モデリングが必要です。あなたが構築するコーチが何であれ、それは人間が直感的に思いやりがあり、一貫性があり、信頼できると認識する方法で振る舞わなければなりません。感情的な合図は、情報的な合図と同じくらい重要です。人間らしいパターンをモデリングすることは、AIが人間であるふりをすることを意味しません。それはユーザーに親しみやすいリズムを与えることを意味します。優れたコーチは注意を払い、トーンを調整し、落胆を察知します。彼らは誰かが混乱していると感じるときに構造を提供します。これらは非常に予測可能な人間の行動です。私たちは、それらが継続を容易にするため、AIにそれらのパターンを採用するように訓練しました。人々が感情的に調整されていると感じるとき、彼らはより良い選択をし、それをより長く続けます。それが私たちが気にかけた人間的要因です。AIによるコーチングの未来この過程で私が学んだ最も重要なことは、人々はより大きなリマインダーやより多くのデータを必要としているのではなく、変化がいかに難しいかを理解するシステムとの関係を必要としているということです。人工知能は今、少なくとも感情的ニュアンスを持って設計すれば、そのように人々をサポートすることが可能です。AIモデルが感情、文脈、行動パターンをよりニュアンス豊かに解釈するようになるにつれ、それらは、願わくば、洒落たチャットボットのように機能するのをやめるでしょう。私の予測では、モデルの大きさではなく、感情的知性がすでに真の差別化要因になりつつあります。私たちの製品が成長を続ける中で、ビジョンは変わりません：健康の変化は実践であり、実践にはパートナーが必要です。私たちの目標は、世界で最も感情的知性の高い健康コーチを構築することです。人々が理解されていると感じれば、彼らは戻ってきます。戻ってくれば、彼らは変わります。そして変われば、製品はそれが作られた目的を果たしていることになります。自慢するわけではありませんが、私たちは現在1億6000万ドルの年間経常収益（ARR）を上げる企業です。これは感情的なAIコーチングが規模を拡大できることの証明です。
