拓海先生、お時間ありがとうございます。先日部下から「脳波を使ったレコメンド論文が面白い」と聞いたのですが、正直何が画期的なのか分からず焦っております。これ、うちの投資判断に関係ありますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと、リアルタイムの「思考」に近い信号を使って推薦する試みで、将来の顧客行動予測の精度向上につながる可能性があるんですよ。
「思考に近い信号」とは要するに脳の電気みたいなものですよね。測るのは難しそうですが、本当に商用の判断材料になるものなんですか。
電気生理の一つであるElectroencephalography (EEG)（脳波計測）を使います。EEG自体は既に可搬で安価な機器が普及しており、ポイントはそのデータをどう解釈するかです。研究は理論と処理手法で商用利用の現実性を高めようとしているんです。
では、その「解釈」が本論文の肝なんですね。理論の名前を聞きましたが、Quantum Cognition Theory（QCT）って何ですか。名前だけ見ると難しそうで。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言えば、Quantum Cognition Theory (QCT)（量子認知理論）は人の判断や思考を、古典的な確率ではなく量子的な重なりや干渉で表現する枠組みです。身近な比喩でいうと、ある人が同時に複数の興味を「重ね持ち」している状態を数理的に扱えるんです。
なるほど。これって要するに、顧客の関心がAとBで迷っているような状態を、数式でちゃんと扱えるということ？もしそうなら面白い。過去の購買履歴だけ見るより深いですね。
そうなんです！その通りですよ。さらに本論文はそのQCTで分解した「思考の成分」をGraph Convolutional Networks (GCN)（グラフ畳み込みネットワーク）でまとめ、過去の思考と未来の思考の影響関係を扱っています。要点を三つに絞ると、EEGを時系列で分割すること、QCTで思考を分解すること、GCNで関係を統合することです。
技術的には理解できたつもりですが、現場導入の不安は拭えません。測定の手間やデータ品質、プライバシー、そしてROIはどう評価すればいいでしょうか。
大丈夫、経営視点の良い質問ですね。実務的には三段階で考えると良いです。まずは小規模なPoCで測定の耐久性とデータ品質を確認すること、次に匿名化や同意取得などの法規対応を固めること、最後に従来の推薦との比較でどれだけ売上やCVRが改善するかをKPIで評価することです。
具体的にKPIはどれを見ればいいですか。投資対効果を示せないと、取締役会で承認が下りません。
よい視点ですね。短期はクリック率やコンバージョン率といった直近KPI、長期は顧客ロイヤルティや回遊時間の変化を見ます。さらに一番分かりやすいのはABテストで、従来手法とEEGベースを比較して純増分の売上でROIを算出することです。
分かりました。最後に、これを実用化するまでのハードルを一言で言うと何でしょうか。
本質は二つです。一つは高品質で意味のあるEEGデータを安定して得ること、二つ目は倫理と法規に沿ったデータ利用の設計です。これが整えば、ビジネス上の価値は一気に見えてきますよ。
なるほど、整理するとEEGでリアルタイムの“思考”を捉え、QCTで分解してGCNで統合する。ROIはまずはABテストで示す、そして法令順守を堅持する。これで自分の言葉で説明できます、ありがとうございました。
