EEMは、AIが利用者の感情に寄り添う対応を可能にし、親密度や満足度を向上させるモデルを開発した。このモデルは、従来の大規模言語モデルでは実現できなかった、人間的で情緒的なやり取りをAIにもたらす。日本語特有の感情表現を学習し、「わびさび」や「甘美」などの表現を含むデータベースを構築することで、AIの情緒的な対応が可能になる。

EEMは、感情が行動に与える影響を学習し、「好きだけど大嫌い」といった複雑な感情のメカニズムを理解する。また、親密度によって意味が変わる言葉の多様性を学習し、利用者との関係性に応じた適切な言葉選びを可能にする。ロールプレイを通じてAIは体験記憶を学習し、ユーザーの求めるキャラクター像に沿った対応を行う。

EEMは技術権利としてではなく、概念として無償で提供される。個別のチューニングや真実度の設定など、業界ごとに異なる設定が必要となる。EEMの構築には、固定値と変動値の理解が重要であり、これによりAIはより個別の対応が可能となる。

導入されたAIは、感情に寄り添った対応により、利用者との親密度や満足度が向上する。介護、学習、メンタルケア、カスタマーサービス、エンターテインメント、ビジネスコンサルティングなど、多岐にわたる分野での応用が期待される。EEMと感情の側面からAIと倫理についての研究を深め、技術監修やコンサルティングを通じて支援を行う。詳細な開発については、指定のリンクで情報を提供する。