「AIが生成した文章は、どこか無機質で”Bot臭い”」。これは、多くの人が生成AIに対して抱く共通のイメージかもしれません。しかし、inspireXgrowthが生み出す投稿は「まるで、あなたが書いたようだ（Sounds like you）」と評価されます。この記事では、その核となる価値「ペルソナの完全再現」を、技術的にどう実現しているのか、その仕組みの深層を解き明かします。

結論から言うと、inspireXgrowthのAIは、単なるプロンプトエンジニアリングで動いているわけではありません。その秘密は、複数の情報源を組み合わせ、AIの思考に多層的な「文脈」を与える独自のアーキテクチャにあります。

全ての土台となるのは、第1回でご紹介した**「Brand DNA」**です。これは、ブランドの不変の価値観をAIに教え込む、いわば「憲法」のようなものです。

しかし、ブランドらしさだけでは人間味は生まれません。そこで、私たちはその上に**「ペルソナ（人柄や口調）」**というレイヤーを追加しました。過去の投稿ログや、あなたが定義した口調のサンプルを分析し、トーン＆マナーを細かく制御します。

さらに、AIの出力をよりリッチで信頼性の高いものにするために、私たちはRAG（Retrieval-Augmented Generation）的なアプローチを採用しています。具体的には、データベース上に構造化データとして登録された**商品情報（shop_items）や店舗の豆知識（shop_knowledges）**を参照するのです。

想像してみてください。あなたが経営するカフェが、新商品「春の桜ラテ」を投稿する場合です。

1. まずAIは構造化データ (shop_items) から「春の桜ラテ」の価格（650円）と「国産桜葉の塩漬けを使用」という正確な情報を取得します。

2. 次にBrand DNAを参照し、「オーガニック素材へのこだわり」というブランドの核を投稿に反映させます。

3. 最後にペルソナを適用し、「店長らしい、親しみやすい絵文字を交えた口調」で文章を仕上げます。

この3層のフィルタを通して初めて、「Bot臭さ」のない、血の通った投稿が生まれるのです。この高度なペルソナ再現性は、単なる投稿ツールに留まらない、より大きなプラットフォームとしての可能性を秘めています。次回は、その拡張性と未来像についてお話しします。

#ブランディング #マーケティングオートメーション #Web3 #生成AI #RAG