■トークをAIで解析する「UpSighter」 私たちは、コミュニケーション(例えば営業担当者のトークなど)の内容を解析し、可視化できるツール「UpSighter」を開発しています。 ー「UpSighter」はー ・営業担当者はみな同じような商談をしているはずなのに、なぜ結果を出せる人とそうでない人が存在するのか ・優秀な営業担当者のトークは一体何が違うのか といったような、可視化が難しいため指導・評価がしにくく、感覚的な教育が多かった「コミュニケーション」という領域に対して、定量的に指導・評価することをサポートすることが出来るサービスです。営業トークのスキルアップのためのツールとしてご利用いただいています。 人が持つ言葉の曖昧さを解き明かし、情報を一定の規則性に基づいて仕分け、整理し、評価することで課題の本質を掴むことができます。 ■優秀な営業マンと残念な営業マンは何が違うのか 営業マンのトークスキルをあげるためにセミナーや社内研修を実施しても、なかなか成績が向上しないという問題はよくあります。どんなに良いセミナーを実施したとしても、各営業担当の課題はそれぞれで異なるため、劇的な変化はみられないことが大半です。 では、どうすれば良いのか？ このような課題を解決する手助けとなるツールが「UpSighter」です。 サービスの使い方はとてもシンプルで、まず商談などの場面を録音していただき、その録音に基づいて話の内容をUpSighterで分析。レポートやランキングなどでフィードバックするというものです。 営業成績の良い人と良くない人のトークを「UpSighter」で分析をし、会話の内容やロジック構成などを比べることでトークの違いを浮き彫りにし、「なぜこのトークで商材は売れるのか」という理由を点数化します。 点数化することで、会社としての営業トークの理想モデルを設定することが出来るので、個々人に対して「こういう内容を増やすべき」「ここはこういったロジック展開で話しましょう」など、具体的な改善点を指摘することができます。 例えば、上位の特徴を見ると、話している量が多い、深掘りした説明が多いといったポイントがあって、それに対してあなたはここが足りてないので、もっとこういうふうにしたほうがいいですよ、というような比較が可能になれます。 上司にフィードバックされなくても、レポートを見ることで自己成長を促すことができるため、マネジメント工数も削減できます。 「UpSighter」を月に一回受けてもらえば、先月に対し自分はどのように営業トークがよくなったのか、上位にどう近づいたのかということを定点観測することも可能です。

■認知バイアスを取り除く 私たちは「技術の力で、思考バイアスなき社会を。」をミッションとしています。 「UpSighter」の開発のきっかけは、人間の「思考バイアス」、つまり思い込みをなくしたいという思いから生まれました。 自分にとって最善だと思えたことも、他の人に聞いてみると違う選択にすべきだったと後悔する・・・ そのような経験は誰しもあるのではないでしょうか。そこには思い込みや近視眼的判断など、人間が持つ「認知バイアス（思考限界）」との葛藤が存在しています。 代表の河野は14歳の中学生ながらwebサービスを立ち上げ、その頃から"中学生だから"、"女性だから"などという偏見のない人々にたくさんのチャンスをもらってきました。 その後、18歳での起業や大企業での経験をしていく中でも、たくさんの「バイアスに囚われずに判断をしてくれる人」のおかげで、ここまで歩みを勧めてくることができました。 そんな経験から、「思考バイアスをこの世界からなくすことができれば、もっとたくさんの人にいろんなチャンスが降ってくるのではないか」と考え、技術の力を使って、その世界一難しい課題に挑戦することにしました。 技術の力で、思考バイアスなき社会を――。 これがコグニティのミッションです。 人間は生物としての限界をテクノロジーで克服してきました。 それにもかかわらず、まだテクノロジーでも解決できていないのが「思考の限界」です。 人の思い込みや、固定概念などのバイアスは、円滑で、良質なコミュニケーションコミュニケーションを阻害します。 私たちは「UpSighter」によって、バイアスによるコミュニケーションの損失を少しでも減らしたいです。

■トークの定量評価を実現するAI解析フレームワークを開発 当社は、トーク内の情報を分類して整理するためのフレームワーク「CogStructure」を開発し、「UpSighter」のサービスを確立しました。 CogStructureは、文章やスピーチ、会話のなかに、どのような種類の情報がどれだけあり、どのような組み合わせになっているかを明らかにするためのフレームワークです。 トーク内容の定量評価を可能にし、会話内で論理が飛躍した場合も対応できるようになっています。 かつてイギリスの哲学者 スティーブン・トゥールミンは、「何かを主張する際には論拠、主張など6つの要素によって論理を組み立てられる」という論証のモデルを生み出した。 しかし、当社は「トゥールミン・モデル」と呼ばれるこのモデルでは、すべてのスピーチや会話は分析できないと考え、さらに詳細な研究を進め、8,000を超えるサンプルを分析しました。 トークの内容は、以下のような要素に分類されます。 ・起点となる提案や意見 ・深掘りした説明 など... それぞれの要素をどのような割合で話しているのか、どのような構成で話を進めているのかなどを分析し、特徴を割り出すことを可能にしたのが「CogStructure」です。 ■人の手が加わるからこそ実現できること 「UpSighter」が複雑な情報でも解析できるのは、その一連の過程で「人の手」による作業を入れているためです。 解析したい営業トークやスピーチは、まず音声データを文字に起こし、自社技術のフレームワークであるCogStructureを用いて、情報を分類していきます。 その際、システムで自動処理する部分もありますが、多くはトレーニングを積んだ専門スタッフによる人力での分類が行れています。 「ここで主張が変わったな」、「反論を多く述べ始めたな」という細かな判断は、まだ人間にしかできません。 人間の力を介在してはいますが、10カ国近い言語の解析が可能で、言語を横断して解析することもできます。 例えば、スティーブ・ジョブズと日本の政治家のスピーチを比較することもできます。 ジョブズのスピーチには「深掘り説明」「起点となる意見」「理由づけ」「事例」などがバランスよく入っているが、あの政治家はまったく事例を言わないし、あちこちに話が飛んでいる……、ということも客観的に分析することができます。 ■IPOを視野に事業展開中 現在は社員もパートナーも揃ってきており、直近数年でのIPOに向けて動きだしています。 IPO準備に伴って、海外展開と、地方展開を併せて行っています。 上場を目標としている背景は、多くの人が働ける環境で、社会に対して良いものを作っていくことには意義があると思っているからです。 また、働ける場所の選択肢を増やしたいと思っており。 そのためにはまず事業規模が必要です。 当社はこれから、情報の偏りや思い込みが判断を鈍らせないような世の中にしていく事業を展開していく予定です。そのためのツール、技術を開発していくことが当社のミッションだと思っています。

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