米サンフランシスコのAIスタートアップMirror Particleが、大規模言語モデル（LLM）に特定の属性や役割を与えて消費者像を再現する従来手法に頼らず、人間の動機や行動の変化を長期的に捉える独自の基盤モデルを開発している。米TechCrunchが6日付で報じた。

同社が開発を進めるのは、消費者が何を選び、なぜそう行動するのかを分析するモデルだ。Mirror Particleはこれを、時間の経過とともに変化する人間の動機と行動を再現する「ワールドモデル（world model）」と位置付けている。

行動予測の分野では、LLMに特定の年齢層や消費者集団の役割を与えたり、追加学習によって仮想的な消費者像を作ったりする手法が広く使われている。

これに対し、Mirror Particleの共同創業者兼CEO、アビビャクティ・アフジャ氏は、すでに膨大なテキストを学習したLLMを少量のデータで補正するには限界があると指摘する。言語だけで、視覚や空間認知、社会的知能まで十分にモデル化するのは難しいとの立場だ。

同社は、顧客企業が持つ消費者データに加え、時事動向やポップカルチャー、ソーシャルメディア（SNS）の情報を組み合わせて分析する。アンケート回答よりも、実際に表れた行動を重視する点が特徴だ。特定の集団を固定的なデモグラフィック属性としてではなく、経験や出来事によって動機や選択が変化するシステムとして捉えることを中核に据える。

初期の事業領域は市場調査とブランド・製品戦略。単にZ世代向けの広告コピーを作るのではなく、その消費者層がそもそも製品自体を求めているのかどうかを分析対象にするという。

ペットフード企業でのパイロット案件では、パッケージ画像よりも「大衆的で安価なブランド」という認識の方が、販売停滞の大きな要因になっているとの結果を示した。ただし、これは同社が公表した事例であり、独立した予測精度の検証結果ではない。

人間行動のモデリング分野には資金も流入している。Simileは最近、2億ドルを調達し、企業価値は20億ドルと評価された。Humans&も今年、シード投資として4億8000万ドルを調達した。

Mirror Particleはすでにエンジェル投資を終えており、初のベンチャー投資ラウンドの完了が近いという。長期的には集団分析にとどまらず、個人の行動予測まで可能にする汎用レイヤーへ拡張する方針だ。