マーケティングテクノロジー藤井です。

暑くなったり涼しくなったり寒暖差の激しい日々ですが皆さまお元気でお過ごしでしょうか。

今回は、最近の技術進化を感じさせる製品をいくつかご紹介します。

〇Apple Vision Proを使い「視線」と「思考」だけで電化製品を操作

Appleは、2025年後半からARヘッドセット「Vision Pro」で脳コンピュータインターフェース（Brain-Computer Interface BCI）対応製品の提供を開始予定と発表しました。

ユーザーは「Vision Pro」を使い「視線」と「思考」だけで電化製品の操作ができるという、キーボードや音声も不要な新時代のインターフェースが登場します。

BCI技術のパートナーはSynchron社で、開頭せず脳血管に電極を挿入する埋め込み型デバイス「Stentrode」を提供しており、「脳を切開しない安全性」が特徴です。

BCIはイーロン・マスク氏のNeuralinkも研究を進めていますが、Neuralinkは脳にチップを埋め込む必要があります。

Vision Proを使い「視線」と「思考」だけで電化製品を操作する動画
https://www.youtube.com/watch?v=c-_OVgQ5q7k

〇現代自動車がヒューマノイドロボット（人型ロボット）導入へ

現代自動車は、ボストン・ダイナミクス製のヒューマノイドロボット「アトラス」を2025年に米国工場へ導入予定と発表しました。

アトラスは部品仕分けや重作業など高度かつ肉体的負荷の高い作業を担う予定で、AIや大規模言語モデルの進化によって複雑な判断も可能になります。

アトラスの実装を皮切りに、今後製造業を中心にロボット導入の動きが加速すると見られています。

走ったり側転したり・・・アトラス動画　
https://www.youtube.com/watch?v=I44_zbEwz_w

〇電動アシスト外骨格「Hypershell Pro X」

個人的にはこの人間の脚をアシストするウェアラブルデバイス「Hypershell Pro X」がとても気になっています。

センサーが脚の動きを検知し、最大32Nmのトルクで歩行を支援。登山やランニングも軽快にこなせます。

電動アシスト自転車のようなサポート感のようです。

重量は約2kgで30kgの荷重サポートも可能、バッテリーも持続力があり、長時間使用もできます。音の大きさについては、ネットのレビューでも意見が分かれているので要確認ですね。

エントリーモデルは$999（約15万円）で、高いと言えば高いですが手が届く価格です。

ハイキングやランニング、サイクリングをサポートしてくれますし、高齢の方やリハビリ中の方でも使えそうです。

これを付けたらフルマラソンも走れたりするのでしょうか・・・？

Hypershellサイト
https://hypershell.tech/ja-jp

他にも年内にはAirPodsにリアルタイム翻訳機能が無料で提供されることも発表されていますし、技術がどんどん進化して我々の生活が快適に楽しくなっていくのが楽しみです！

再びマーケティングテクノロジー藤井でございます。

初めてコンジョイント調査を実施する方に、コンジョイント調査結果のアウトプットはどのようになるか知りたいというリクエストを頂くことがあります。

今回は弊社で実施した「チョコレートに関するコンジョイント調査」を例に結果のアウトプットを紹介させて頂きます。

〇属性水準表

属性水準表はこちらです。

〇コンジョイント調査画面

上記属性水準表を元に作成したのが以下調査画面です。
   

〇個別効用値データ

被検者が各プロダクトのそれぞれの要素をどの程度好ましく考えているかというデータが効用値です。

コンジョイント調査（CBC）は複数のプロダクトカードの中から最も買いたい（好む）カードを選択して頂くという聴取方法になりますので、一般的な設問のようにどのカードを選択したかというデータには意味がなく、その選択データから算出した「効用値」に意味があります。

例えば「形状」の「板チョコ」がどれ位好ましく考えられているかというデータが「板チョコ」の効用値です。呈示した全ての要素、板チョコ、箱、小袋（パウチ）、カカオ含有量30％、カカオ含有量70％・・・と、全ての要素に対して効用値が算出されます。

各被検者ごとに算出された各要素の効用値データを個別効用値と呼び、エクセルでは以下のようなアウトプットになります。

１行１サンプルで、例えば「sample1」さんの「板チョコ」の効用値が0.1415、「箱」が0.1044、「小袋」が-0.2459ですので、「sample1」さんは形状では「板チョコ」を最も好ましく考えていることがわかります。

〇属性重要度データ

属性重要度も各被検者ごとに算出できます。

 
「sample1」さんは「機能」が0.35と最も高く、最も重視していることがわかります。

〇平均効用値グラフ

被験者全員の平均効用値データをグラフにすると以下のようになります。
   

例えばカカオ含有量は「70％」が最も好まれていることがわかります。

〇平均属性重要度グラフ

被験者全員の平均属性重要度のグラフはこちらです。

「カカオ含有量」が最も重視されていることがわかります。

その他、性別、年代別などのクロス軸別データも算出できます。

コンジョイント調査のアウトプットイメージがお分かり頂けましたでしょうか。

ご不明点がおありの場合は何なりとお問合せ頂けましたら幸いです！