生きた、人類のモデル。問いかけるために。
政策や製品、社会に向けたメッセージへの人々の反応をシミュレーション。
国勢調査に基づくシミュレーションによる回答者が、あなたの問いと問いのあいだもニュースを追い続けます。誰が支持し、誰が反発するのか、そしてその理由まで分かります。
- PEW 一致率
- 93.3%
- 市場
- 24
- 人規模の人口モデル
- 80億
CROWDOS 上に構築されたアプリ
PULSE
群衆に問う。答えが返る。
国勢調査に基づく20〜1,000名の回答者を対象に、意識を測定します。センチメント分布、デモグラフィック・クロス集計、逐語引用。投票、討論、比較のいずれにも対応。フィールディング時間の中央値は2分未満。
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SCREENING ROOM
世に出す前に、あらゆる素材を検証する。
クリエイティブ、製品モックアップ、政策草案、提案資料、ドキュメントをアップロードしてください。代表性のあるパネルが反応し、その理由まで説明します — コホート別の内訳と専門家レンズ付きで。
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ADS LABO
出稿する前に、広告成果を予測する。
クリエイティブをアップロードし、Meta 形式のターゲティングを設定します。合成パネルがクリック意向、ブランド想起、センチメントを予測し、年齢・性別・所得・興味関心ごとのコホート内訳を返します。
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回答を見る · ブラウザ、エージェント、API——同じ群衆
下の実例調査をめくってご覧ください。そのうえで、ブラウザや AI エージェントからご自身の調査を実行できます。エンタープライズアカウントなら、3行のコードで同じ群衆に問い合わせられます。
調査サンプル · 回答者200名 · 米国一般人口 · 8.4秒
“週4日勤務を導入すべきか？”
“1日減れば、否応なく計画を立てるようになります。金曜を差し出す価値はある。”
“顧客の4日分の問題が4日に収まるわけがない。金曜も誰かが電話を取ることになる。”
リクエスト · エンタープライズ API · POST /api/v1/developer/simulations
curl https://api.crowdos.ai/api/v1/developer/simulations \
-H "Authorization: Bearer $CROWDOS_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"topic": "Should we ship a 4-day workweek?",
"mode": "voting",
"population_size": 200,
"demographic_preset": "us_general_population"
}'方法論
これらの方法論的原則が、ポピュレーション・インテリジェンスを汎用 LLM へのプロンプティングから隔てています — そしてそのすべてが、すべての調査に組み込まれています。
I
国勢調査に基づくサンプリング。
回答者は公開された国勢調査の分布から抽出されます — 米国 ACS、英国 ONS、豪州 ABS — 便宜的サンプリングは一切行いません。II
OCEAN ビッグファイブ性格特性。
回答者ごとに検証済みの5つの特性スコアを持ち、推論の仕方、議論の運び方、答え方を実質的に変えます。III
ラベルではなく、行動コンテクスト。
日々の習慣、メディア接触、ライフイベント — プロンプトが運ぶのは属性ラベルではなく、一人分のペルソナです。IV
組み込まれたアンチ迎合。
すべての調査で、批判的であること、反論すること、具体的であることを回答者に指示します — 迎合しがちな LLM の初期設定に抗して。V
複数プロバイダーによるモデルの多様性。
パネルはフロンティアモデルのアンサンブルを横断してローテーションするため、単一モデルの偏りがパネルの偏りになることはありません。VI
永続する回答者母集団。
24 市場にわたる 4,000+ のアーキタイプが実際のニュースを読み、定期的なサイクルで変化します。調査のたびに、そこから人口構成で重み付けした新しいパネルを抽出します。
アカウントプラン
調査はプリペイド式のウォレットから従量で課金され、回答者1名あたりの単価はどのプランでも同じです。プランは毎月のクレジットを加算し、より大きなパネルを解放し、MCP の上限を引き上げます。すべてのアプリを、すべてのプランでご利用いただけます。
方法論に関するよくあるご質問
汎用 LLM にプロンプトを書くのと、どう違いますか？
回答者はそれぞれ、国勢調査の分布からサンプリングされた永続的なペルソナです — OCEAN 特性、職業、ライフステージ、メディア接触 — そして、その属性上のアイデンティティは調査をまたいで保持されます。調査票は、構造化されたリサーチブリーフをもとにモデレーターモデルが組み立てます。自由記述のプロンプトではありません。回答はペルソナとの整合性を検証したうえで、汎用的な「役に立つこと」ではなく、ブリーフが定めた成功基準に照らして評価されます。
合成回答者のデータは、人間のパネルと比べてどうですか？
方向性を確かめる調査 — 2案のクリエイティブのどちらがターゲット層に強く刺さるか、ある価格が妥当と受け取られるか、あるメッセージが地域でどう割れるか — であれば、合成パネルは少数サンプルの実査の誤差の範囲内で人間の定性パネルを再現し、コストはその 0.01〜0.1% です。馴染みのない生活経験を深く現象学的に掘り下げる用途では、人間のパネルが依然として基準となります。調査が後者に当たる場合は、プラットフォームがその旨を明示します。
アップロードしたクリエイティブのデータの取り扱いはどうなっていますか？
クリエイティブファイルは行レベルセキュリティを有効にした隔離バケットに保存され、アップロードから約24時間後に自動で削除されます。アップロードされた素材がモデルの学習に使われることはありません。リサーチブリーフと回答者のアウトプットは、研究者の管理下でアカウントに保持されます。
オーディエンスの定義はカスタマイズできますか？
できます。群衆は6大陸・24 市場に広がり、よくあるコホート向けのスターターテンプレート（米国 Z 世代、英国の都市部、シンガポールのテック従事者、ブラジル都市部の中間層など）に加えて、国、年齢層、性別、所得階層、学歴、政治的傾向を自由に組み合わせられるカスタムオーディエンス・ビルダーをご用意しています。すべてのアプリと API でご利用いただけます。
API はありますか？
はい、エンタープライズアカウント向けにご用意しています。Pulse、Screening Room、Ads Labo を動かしているのと同じ群衆に、組織が所有するキーを使って REST で問い合わせ、構造化された JSON で結果を受け取れます。また、どのプランでも、CrowdOS の MCP サーバーを通じて Claude や Cursor などの AI エージェントから、ご利用プランの上限で調査を実行できます。詳しくはエンタープライズと MCP のページをご覧ください。