感情を理解するAIコーチングが未来である理由

2019年にSimpleを構築し始めたとき、私は、良い先生が学生を導くように、健康製品が人を導くことを目指しました。私が繰り返し戻った比較は、Duolingoの初期の頃でした。ゲーム化ではなく、Duolingoは毎日練習に人を引き戻すことができる数少ないデジタルツールの1つだったからです。ほとんどの健康上の選択はドラマ的な出来事ではありません。それらは小さな日常の決定です。アプリが誰かを十分な時間エンゲージできる場合、それは本物の仕事をしています。私たちは、失敗した後でも、戻ってきて、反省して、再挑戦するのを助けるAIヘルスコーチを構築したいと思っていました。

ほとんどの減量アプリは、AIを付属品として扱うという別の前提に基づいて構築されています。人間のようなチャットボットがトラッカーの上に座っています。ほとんどの場合、ユーザーが尋ねるものに対して回答するQ&Aモジュールがあります。さらに、ユーザーが漂流したときに戻ってくるように励ますためのモチベーション的なピングがあります。これらの要素は完全に適切ですが、ユーザーが遵守するのに苦労する理由の根底にあるものには届きません。ほとんどの人は、情報が不足しているためではなく、感情的なサポート、説明責任、パートナーシップ感が必要だから失敗します。ユーザーを通じて保持することができないアプリケーションは、実際の行動の変化が起こる長いプレート期では機能しません。AIは、正しく行われる場合、機能します。

伝統的な減量アプリが私たちが望むほどうまく機能しない理由

私たちが遵守パターンを調査し始めたとき、1つのことが明らかになりました。人々は、難しい目標を達成する際に一人で感じるときに脱落します。カロリーまたは断食ウィンドウをトラッキングすることは、ユーザーが混沌としたまたは気分が落ち込むときにサポートされていると感じている限り、有用です。ほとんどのアプリは、そのような時期に反応しません。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、ユーザーと感情的なレベルで出会わないツールができあがります。

そして、そこには決定疲労があります。健康上の選択は繰り返され、容易に合理化されます。感情を調節するのを助けるシステムがなければ、後退を解釈するのを助けるシステムがなければ、勢いを維持するのを助けるシステムがなければ、トラッキングは進歩ではなく失敗の鏡となります。3日間の過食を記録した人がそれを見たいと思わないとき、誰かはダッシュボードでそれを見たくないのです。誰かは理解、視点、実行可能な次のステップを望みます。

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。継続的な相棒としてではなく、ユーティリティとして設計された場合、ユーザーはデータの意味を理解するのを助けます。彼らは共感をもってパターンを説明します。彼らは小さな改善を祝い、瞬間的な対処戦略を提供します。コーチング中心のAIは、ユーザーと彼らの own 懐疑的な間のバッファーとなります。その感情的な層は、ほとんどの製品から欠けていますが、それは習慣が自動的になるのに十分な時間存続するかどうかを決定するものです。

感情的に知的なAIコーチに焦点を当てる

大量の遵守を作るための最も強力なレバーは、関係を構築することです。それが、ほとんどの製品が見落としている部分です。彼らは、ロジックや構造を通じて行動を変えることを試みます。変化を維持するのは感情だけです。理解されていると感じると、そこに留まります。導かれていると感じると、再挑戦します。そのトリックは、機能的なAIコーチが必要な場合は、すべてのやり取りが機械的なのではなく、関係的なものである必要があるということです。そうすれば、ユーザーにとって一貫性は負担ではなく、誰もが戻ってくる会話になります。実際、ChatGPTは、戻ってと戻って、新しいバージョンごとにこのスペクトル「関係的 — 機械的」でスイングしています。ユーザーはそれに応じて反応しています。

私たちにとって、各やり取りには目的が必要でした。チェックインはデータ収集だけではありません。AIがユーザーの感情的な状態とコンテキストを理解するのを助けます。プロンプトは個々のパターンに応じます。コーチングボイスはユーザーのトーン、好み、脆弱性に適応します。時間の経過とともに、人々はAIを健康上のパートナーとして扱うようになります。多くのユーザーは、コーチをセラピストとトレーナーの間にあるものと説明しています。那は偶然ではありませんでした。それは、機能だけでなく感情的なつながりに設計した結果でした。

コーチング第一のモデルへの転換

ある時点で、私たちの解決策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、私はトラッキングだけが私たちが望む革新的な影響を生み出すことは決してないと感じることができませんでした。コーチングモデルへのリソースの転換を決定することが難しかったです。メトリクスがなければ、変化することはリスクがありました。しかし、古い道を続けることはよりリスクがありました。方向性へのコミットメントの瞬間、製品は変わり始めました。私たちはやり取りモデルを再構築し、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大しました。迅速な移行ではありませんでしたが、正しいものでした。感情的なAIへの転換は、より良いリテンション、より強い成果、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コーチが指示を出すのではなく関係を築くようになったとき、ユーザーはより長く滞在し始めました。彼らは、健康について考えることなくアプリを開きました。実際の習慣についてより多くの詳細を共有し、完全に脱落するのではなく、後退の後でもチェックインしました。コーチングは義務ではなく、土台となりました。

これは私たちが最初に疑っていたことを強化しました。持続可能な体重の変化は、強度のプロセスではなく、感情的な回復力の構築であり、AIとの感情的な絆がそれを可能にする完璧な条件を作ります。

神経発散的思考が感情を対象とするよう促した方法

私たちの製品哲学は、徹底的な研究と革新的な思考のみから来ているわけではありません。私の頭の働き方にも多く依存しています。私はADHDを持ち、強い警戒心を持っています。これは私を螺旋状に引き込み、すべてを疑わせ、アイデアをあまりにも素早くジャンプさせます。自然に、私はこれらの習慣を何か建設的なものに転換しようと努力してきました。

警戒心は、例えばリスクモデリングに際しては優れたものでした。特に製品が数百万の人々とやり取りするAIシステムである場合、エッジケースを予測する必要があります。神経発散的思考は、通常のシナリオ、規範から外れたユーザー、予想外の感情的な反応を自然に探求します。那は、感情的に知的なコーチを構築する上で利点となりました。私たちは、「平均的なユーザー」だけを理解するAIは必要なかったのです。圧倒されている人、散らかっている人、不一致している人、避けている人、恥ずかしい人、ストレスを感じている人を理解する必要がありました。なぜなら、彼らはサポートを必要としているからです。

何が間違っているかを常にスキャンしている脳は、ユーザーが混乱している、苛立っている、または疑問に思っているのを見て、感情的なニュアンス、テンポ、感情的な繊細さを理解するのにも優れています。私たちは、予想外のものではありましたが、現実世界で使用する上で重要な、ガードレールを追加するのを促しました。

AIが人間のモデリングを必要とする理由

一般的にも、特にAIを健康上の文脈で展開する場合にも、ループ内に人間を保つことについて議論されています。那は重要ですが、技術的な思考家が忘れがちな別の次元があります。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。構築するコーチは、人間が直感的に認識できるように、ケア、一貫性、信頼性のある方法で行動する必要があります。感情的な合図は、情報的な合図と同等に重要です。

人間のようなパターンを模倣することは、AIが人間であることを装う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。良いコーチは注意を払い、調子を合わせ、失望を察知します。彼らは混沌とした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、ユーザーが感情的に規制されているときに、より良い選択を下し、より長くそれに従うため、それらのパターンを採用するようにAIを訓練しました。那が私たちが気にかけていた人間的要素でした。

AIコーチングの未来

私が道筋で最も重要なことを学んだのは、人々がより大きなリマインダーまたはより多くのデータを必要としているのではなく、変化が難しいこと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、少なくとも私たちが感情的なニュアンスで設計する限り、その方法で人々をサポートすることができます。AIモデルが感情、コンテキスト、行動パターンをよりニュアンスに解釈するようになれば、華麗なチャットボットのように機能しなくなるでしょう。私の予測は、感情的な知性が、モデルサイズではなく、すでに大きな違いを作り始めています。

私たちの製品が成長を続けるにつれて、ビジョンは同じままです。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、世界で最も感情的に知的なヘルス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ると、戻ってきます。戻ってくると、変化します。変化すると、製品は目的を達成しています。自慢ではありませんが、現在は160万ドルのARR会社です。感情的なAIコーチングが拡大できることを証明しています。