パーソナライズされたAIアイデンティティプラットフォームHonchoの概要：LLMアプリケーションが超パーソナライズ体験をどのように開くか？

原文作者：ダニエル・バラバンダー、バリアント総顧問＆投資パートナー

コンピレーション:禅、PANews

北京時間の4月11日、AIスタートアップのPlastic Labsは、Variant、White Star Capital、Betaworksが主導し、Mozilla Ventures、Seed Club Ventures、Greycroft、Differential Ventures、Scottなどのエンジェル投資家が参加した535万ドルのプレシードラウンドの資金調達を完了したと発表しました ムーア、ニマ・アスガリ、トーマス・ハウエル。 同時に、パーソナライズされたAIアイデンティティプラットフォーム「Honcho」が正式に早期アクセスを開始しました。

プロジェクトはまだ初期段階にあるため、暗号コミュニティ全体はPlastic Labsについてほとんど知られていません。そして、PlasticがXを通じて上記の資金調達および製品の動向を発表する際に、主要な投資家であるVariantの総顧問兼投資パートナーであるDaniel Barabanderも、このプロジェクトおよびそのHonchoプラットフォームについて深い解説を行いました。以下は原文の内容です：

大規模言語モデル（LLM）の応用が広がる中、ソフトウェアに対する個別化のニーズは前例のないほど増加しています。これらのアプリケーションは自然言語に依存しており、自然言語は会話の相手によって変化します—例えば、祖父母に数学の概念を説明する際の言い回しは、両親や子供に説明する際とはまったく異なります。あなたは聴衆に応じて表現を本能的に調整しますが、LLM アプリケーションも同様に「誰と対話しているのか」を理解しなければ、より効果的で関連性のある体験を提供できません。癒し系アシスタント、法律アシスタント、ショッピングパートナーなど、これらのアプリケーションはユーザーを真に理解する必要があり、その価値を発揮するためには欠かせません。

しかし、パーソナライズが非常に重要であるにもかかわらず、現在市場にはLLMアプリケーションが呼び出すための既製のソリューションは存在しません。開発者はしばしば、ユーザーデータ（通常は会話ログ形式）を保存し、必要に応じて取得するために、さまざまな散発的なシステムを自前で構築する必要があります。その結果、各チームが輪を再発明し、ユーザー状態管理のインフラを自分たちで構築する必要があります。さらに厄介なのは、ユーザーのインタラクションをベクトルデータベースに保存し、情報検索強化（RAG）を行うような方法では、過去の会話を呼び起こすことはできても、ユーザー自身の興味、コミュニケーションの好み、トーンの感受性といった深い特性を本当に把握することができないということです。

Plastic LabsはHonchoを提供します。これは開発者が任意のLLMアプリケーションのパーソナライズを簡単に実現できるプラグアンドプレイのプラットフォームです。開発者はユーザーモデリングをゼロから構築する必要がなく、Honchoを統合するだけで、豊かで持続的なユーザー画像を即座に取得できます。これらの画像は、チームが認知科学の先進技術を参考にしたため、従来の方法よりも繊細です。また、これらは自然言語クエリをサポートし、LLMがユーザー画像に基づいて自らの行動を柔軟に調整できます。

ユーザー状態管理の複雑さを抽象化することによって、Honcho は LLM アプリケーションに超パーソナライズ体験の新たな高みを開きました。しかし、その意味はこれだけに留まりません。Honcho が生成する豊かな抽象ユーザープロフィールは、長い間実現が難しかった「共有ユーザーデータ層」の道を開くものです。

歴史的に、ユーザーデータの共有層が失敗した理由は主に二つあります：

1. 相互運用性の欠如：従来のユーザーデータは特定のアプリケーションシナリオに高度に依存しているため、アプリ間の移行が難しいです。例えば、ソーシャルプラットフォームXはあなたがフォローしている人に基づいてモデルを構築するかもしれませんが、このデータはLinkedInでのあなたの職業ネットワークには何の役にも立ちません。しかし、Honchoはより高次で一般的なユーザー特性を捉え、あらゆるLLMアプリケーションにシームレスにサービスを提供できます。例えば、ある学習アプリがあなたにアナロジー学習が最も適していると発見した場合、あなたの治療アシスタントもこの洞察を利用して、異なるシナリオにもかかわらず、より効果的にあなたとコミュニケーションできます。
2. 即時価値の欠如**：**従来の共有層は、初期にアプリの接続を引き付けるのが難しかった。なぜなら、それらは先行者に実質的な利益をもたらさなかったからである。そして先行者こそが価値あるユーザーデータを生成する鍵である。Honchoは異なる：それはまず単一のアプリのユーザー状態管理という「一次問題」を解決し、十分な数のアプリが接続された後、ネットワーク効果が自然に「二次問題」の解決をもたらす——新しいアプリは個別化のためだけに接続されるのではなく、最初から既存の共有ユーザープロファイルを利用でき、冷却スタートの痛点を完全に免除される。

現在、Honchoには数百のアプリケーションがクローズドベータの候補リストにあり、禁煙コーチ、教育パートナー、読書アシスタント、電子商取引ツールなど、さまざまなシナリオをカバーしています。**チームの戦略は、まずアプリケーションのユーザー状態管理という核心的な問題の解決に集中し、その後参加を希望するアプリケーションに対して段階的に共有データレイヤーを導入することです。**このレイヤーは暗号インセンティブを採用し、早期にアクセスしたアプリケーションはこのレイヤーの所有権を獲得し、その成長の利益を共有します。同時に、ブロックチェーンのメカニズムにより、システムの分散化と信頼性が確保され、中央集権的な機関による価値の抽出や競合製品の開発に対する懸念が取り除かれます。

Variantは、Plastic LabsチームがLLM駆動のソフトウェアにおけるユーザー モデリングの課題を克服する実力を持っていると信じています。このチームは、パーソナライズされたチャットチュータリングアプリBloomを開発する際に、アプリが学生やその学習方法を本当に理解できないという問題を実際に体験しました。Honchoはまさにこの洞察に基づいて生まれ、すべてのLLMアプリケーション開発者が直面する痛点を解決しています。