OranAi-Ltd/oransim

解決する課題

Oransimは、企業マーケティングチームが広告キャンペーンを開始前または実施中にROIを予測するために設計された因果シミュレーションエンジンです。高精度なシミュレーションにより、コストと時間のかかるA/Bテストや事後分析に代わり、クリエイティブの組み合わせのランク付け、キャンペーン中の介入（インフルエンサーの交代など）のシミュレーション、および異なる条件下で何が起こったかを判断するための事後反事実分析を実行できます。

仕組み

このシステムは、64ノードの因果グラフと仮想消費者のエージェントベースの社会を組み合わせています。反事実的推論のために「do()」演算子を使用し、ユーザーがシミュレーションに介入できるようにします。アーキテクチャはいくつかのコンポーネントを統合しています：

• World Model: LightGBMベースラインまたはCausal Transformerを使用して、事実および反事実の結果を予測します。
• Agent Layer: 実際のクリエイティブコンテンツに反応する、LLMに裏打ちされた「魂のペルソナ」を持つ仮想消費者の集団をシミュレートします。
• Diffusion: Causal Neural Hawkes Processを使用して、14日間の展開とエージェント集団全体への意見の伝播を予測します。
• Platform Adapters: XHS (RedNote)、TikTok、Instagramなどのさまざまなプラットフォームのデータでエンジンを実行できるようにするプラグイン可能なモジュール。

対象ユーザー

主に、美容、FMCG、家電、DTCブランドなどの分野で、予算配分やクリエイティブ戦略のためにデータ駆動型の予測を必要とする企業のCMOやグロースチーム向けに構築されています。

ハイライト

• 反事実的推論: 「もしも」のシナリオ（例：3日目にKOLを交代するなど）を数秒でシミュレートする能力。
• LLMに裏打ちされたペルソナ: 実際の広告クリエイティブを読み、反応する仮想消費者。
• 透明な因果ロジック: 予測から因果グラフまでの推論パスをユーザーが監査できるオープンソースエンジン。
• プラグイン可能なデータプロバイダー: CSV、JSONL、OpenAPIをサポートし、ユーザーが独自のデータをシミュレーションフレームワークに取り込むことが可能。