Olive、AI活用に向けた「人の状態データ」提供を複数業界で開始
Olive株式会社
～感情推定AI基盤「LaCause」が生成するリアルタイム状態データを、複数業界の企業がAI活用の学習・推論データとして導入～
Olive株式会社（本社：愛知県名古屋市、代表取締役：竹内精治）は、生体反応を起点に人の「状態」を非接触で可視化するHuman State Platform「LaCause（ラクーズ）」が生成する「人の状態データ」について、AI活用を目的とした企業への提供を複数業界で開始しました。移動、顧客接点、対人サービスなど複数の領域において、LaCauseが取得する状態データを、需要予測・パーソナライズ・意思決定支援といったAIモデルの学習・推論データとして活用する導入が進んでいます。
本リリースでは、これらの導入を支える設計思想として、LaCauseが取得する「人の状態データ」がなぜAIの精度・妥当性・実効性を高めるのかをあわせて提示します。
■ 導入が開始されている領域
現在、複数の業界において、AI活用を目的とした「人の状態データ」の提供・導入が開始されています。
移動・オペレーション領域
人の覚醒度・注意安定度を状態データとして取得し、安全性やパフォーマンスに関わる判断を支援するAIの入力データとして導入。
顧客接点・体験領域
利用者の興味・迷い・没入・快適度といった状態を取得し、体験設計やパーソナライズ、需要予測を担うAIの説明変数として導入。
対人サービス・応対領域
応対・接客時の状態データを取得し、品質評価や体験改善を支援するAI活用の基礎データとして導入。
いずれの領域においても、LaCauseは計測基盤として機能し、出力ラベルや活用設計は導入企業側で定義される構造を採用しています。
■ 背景：AIは「行動データ」を持つが、「状態データ」を持たない
AIの社会実装が進むなかで、AIが扱えるデータは飛躍的に増大しました。
・購買履歴
・クリック・行動ログ
・テキスト・音声
・業務データ
しかし、これらはいずれも「人が何をしたか（結果）」を記録したデータであり、
・なぜその行動に至ったのか
・その瞬間、人はどのような状態にあったのか
という「行動の背景にある人の状態」は、依然としてブラックボックスのままでした。
AIの予測・推論・パーソナライズの精度は、最終的に「人の状態」という文脈に大きく依存します。この欠落したレイヤーを、生体反応から非接触で補完可能にすることが、AI活用の質を根本から変える可能性を生んでいます。
■ 人の状態データ基盤とは
Oliveが構築する「人の状態データ基盤」は、生体反応を起点に人の状態をリアルタイムにデータ化し、体験・サービス・意思決定を最適化する社会インフラです。
LaCauseは、単なる感情分析ツールではなく、
人の状態を社会の共通データとして扱うための社会インフラとして機能するHuman State Platform
として設計されています。
[画像1:
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LaCauseLaCauseは、人の状態をリアルタイムにデータ化し、体験・サービス・意思決定を最適化する状態データインフラです。
■ なぜ「人の状態データ」がAI活用において有用なのか
LaCauseが生成する状態データは、以下の特性によりAIの学習・推論データとして高い有用性を持ちます。
1. 人が操作できない「一次データ」である
アンケートや自己申告と異なり、生体反応は本人が意図的に調整できません。AIにとって、ノイズや意図的バイアスの少ない、信頼性の高い教師データ・入力データとなります。
2. 時系列・連続的な状態遷移を捉える
単発のラベルではなく、覚醒度・注意安定度などの状態がどう変化したかを時系列で取得。AIが「文脈」と「因果」を学習するための構造化データとして機能します。
3. 行動データと結合可能な「説明変数」となる
既存の行動・成果データ（購買、離職、成績、事故等）に「そのときの状態」を紐づけることで、AIの予測モデルに説明力の高い特徴量を追加します。
4. マルチモーダルAIの欠落レイヤーを補完する
テキスト・画像・音声に加え、「人の内的状態」という新たなモダリティを提供し、AIの推論をより人間の実態に即したものへと近づけます。
■ AI活用における設計領域
LaCauseの状態データを組み込むことで、以下のようなAI活用設計が可能になります。
予測・推論モデルの高度化
行動の背景にある状態を特徴量として加えることで、離脱予測・需要予測・リスク予測等のモデル精度を向上。
パーソナライズ・レコメンドの精緻化
「今この人がどのような状態か」に応じたコンテンツ・接客・タイミングの最適化を実現。
意思決定支援AI・エージェントの文脈理解
AIエージェントが、相手の状態を踏まえた応答・提案を行うための入力データを提供。
AIによる施策検証・効果測定
施策前後の状態変化を客観データとして取得し、AIによる効果検証・自動改善のループを構築。
[画像2:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/115414/10/115414-10-6652ca1ebe1af5b28714790521b7282c-2356x1274.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
■ 何が変わるのか
従来：
・AIは「行動の結果」だけを学習する
・状態は主観アンケートで補うしかない
これから：
・AIが「行動の背景にある人の状態」を文脈として扱える
・無意識・連続・非接触の一次データで学習・推論を高度化
LaCauseは、AIに「人を理解するための文脈レイヤー」を提供することで、AI活用を結果予測から状態理解へと進化させます。
■ なぜOliveはこの領域に取り組むのか
AIの高度化が進むほど、その出力の妥当性は「入力データが人の実態をどれだけ捉えているか」に依存します。
しかし人の状態は、
・本人が自覚していない
・意図的に調整できてしまう
・時間とともに大きく変化する
という特性を持ち、従来のデータ取得手法では捉えることが困難でした。
Oliveは、人が操作できない「生体反応」を基盤とすることで、AIが真に人を理解するための客観的かつ連続的なデータ基盤を構築し、社会全体で活用可能なインフラへと変換することを目指しています。
■ 実装が行われている領域・ユースケース：
「LaCause」はすでに、以下の領域で実環境への実装および事業導入が進んでいます。
商業施設・小売店舗
来店客の興味・迷い・没入・快適度を可視化し、売場設計・導線・演出改善に活用
観光・MaaS・エンターテインメント施設
体験前後における感情・覚醒・回復状態の変化を計測し、体験価値設計・演出評価に活用
オフィス・研修・会議空間
集中度・疲労・活性度を可視化し、空間設計・研修効果測定・組織改善に活用
教育分野
学習中の注意・理解状態を推定し、教材設計・指導改善の基礎データとして活用
ヘルスケア・ウェルビーイング領域
覚醒・ストレス・回復傾向を可視化し、生活環境・サービス評価に活用
■ LaCauseが提供するデータの特長
LaCauseは単発の感情分析ではなく、AI活用を前提とした状態データ基盤として設計されています。
「聞く」から「観測する」へ
従来：主観アンケート（離散・事後・バイアスあり）
LaCause：行動中の無意識データ（連続・リアルタイム・一次データ）
AI連携を前提とした構造
・時系列で構造化された状態データ
・行動・成果データと結合可能なフォーマット
・API連携による既存システム・AIモデルへの統合
■ 今後の展望
Oliveは、人の状態データをAI活用時代の共通基盤として扱う未来を目指し、
・小売、EC
・健康経営
・教育
・観光
・都市・インフラ
など各市場において、
・AIモデル・パートナー企業とのデータ連携
・状態データを前提としたAIソリューションの共同開発
・海外展開
を進め、「人の状態データ」を前提とした新しい社会設計モデルの提示を加速していきます。
■ Olive株式会社について（
https://www.01ive.co.jp）
Olive株式会社は、表情解析ではなく、生体反応を起点に人の「状態」を非接触で可視化するHuman State Platform「LaCause（ラクーズ）」を提供する企業です。
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
