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// SLIDE 01 · WHAT IS IT

人の内面を、
行動データから可視化する。

SNS・業務チャット・学習履歴から、性格・強み・盲点を
構造化データとして返すAPI。

入力: Xアカウント / Slack / 1on1ログ / 学習履歴 …
出力: プロファイルJSON・LLM用プロンプト・相性・乖離分析
// SLIDE 02 · WHY IT MATTERS

自己申告は、当てにならない。

80.7%
自己申告が実際の行動と乖離した割合
(166人で突合検証)

従来のサーベイの限界

  • SPI / ミイダス / ストレングスファインダー
  • → すべて自己申告ベース
  • → "見られたい自分" しか測れない

Persona APIは行動から作る

本人が気づいていない強み・盲点まで、実行動から抽出。

// SLIDE 03 · WHAT IT DOES

3つの用途

👤

個人の可視化

強み / 盲点 / 隠れた関心 / 成長ベクトル

採用・配置・育成の判断材料

🤝

マッチング

相性スコアではなく
"対話のきっかけ" を抽出

チーム編成・商談準備

🧠

AIパーソナライズ

LLM用プロンプト自動生成
ChatGPT等に直結

接客・コンテンツ・SaaS

+1: 見られたい自分(30問診断)vs 実際の行動(SNS投稿)
→ 乖離を可視化 → コーチング示唆を自動生成(Mode 05)
// SLIDE 04 · DATA SOURCES

データはどこから来るか

"既にデータが溜まっている会社" から攻める。

経路方法同意精度導入障壁
① X公開アカウントユーザー名入力のみ不要中〜高ゼロ
② X Archive / 本人SNS本人ZIP提出本人同意最高
③ 企業チャット連携Slack / Teams / Chatwork API本人+企業最高
④ 既存HRデータ1on1ログ / 評価 / 面談録企業契約
⑤ 90問サーベイ設問回答本人低(参考値)最低

💡 ベネッセ型 / HR プラットフォーム型が刺さる

既にお客様のデータ(学習履歴・チャットログ・1on1)を持っている会社 → 既存データを即資産化できる。

// SLIDE 05 · COMPETITIVE EDGE

サーベイ型との決定的な違い

SPI / ミイダスストレングスPersona API
データソース自己申告90問自己申告177問行動データ
精度80.7%が行動と乖離同左行動ベース
経年変化静的(再受験必要)静的継続自動更新
LLM統合不可不可API直結
導入コスト受験費×人数同左既存データ活用

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  • 個人プロファイル+相性マトリクス+簡易チーム診断レポート
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