Viral Predictorは、人工知能技術を利用して、ソーシャルメディア上でコンテンツが獲得する可能性のあるユーザーエンゲージメントを予測するツールです。さまざまなバージョンのコンテンツに対するユーザーの反応をシミュレートすることで、コンテンツ制作者にデータに基づいたサポートを提供し、コンテンツ戦略の最適化、魅力度と拡散力の向上を支援します。このツールは複数のソーシャルメディアプラットフォームに対応しており、いいね、コメント、シェアなどの主要指標をリアルタイムで予測し、統計的信頼度スコアを提供します。主な利点は、コンテンツの効果を迅速かつ正確に予測し、制作者が公開前により賢明な意思決定を下せるようにすることです。

WHAM（World and Human Action Model）は、Microsoft Researchが開発した生成モデルで、ゲームシーンとプレイヤーの行動を生成することに特化しています。Ninja Theoryのゲーム『Bleeding Edge』のデータでトレーニングされており、一貫性があり多様なゲームビジュアルとコントローラーの動作を生成できます。WHAMの主な利点は、ゲーム環境の3D構造とプレイヤー行動の時系列を捉えることができ、ゲームデザインと創造的な探求に強力なツールを提供することです。このモデルは主に学術研究とゲーム開発の分野を対象としており、開発者がゲームデザインを迅速に反復するのに役立ちます。

Riona-AI-Agentは、Node.jsとTypeScriptで開発されたAI自動化ツールです。ソーシャルメディアアカウントの効率的な管理を支援することを目的としています。高度なAIモデルを利用して魅力的なコンテンツを生成し、自動化されたインタラクションなどを実現します。様々なファイル形式のパーソナライズされたコンテンツトレーニングをサポートし、ソーシャルメディア運営の効率化に役立ちます。現在も継続的に開発?改良中であり、MITライセンスでオープンソースとして公開されています。

trendFinderは、人工知能技術を用いて主要インフルエンサーのソーシャルメディア投稿を収集?分析するツールです。 新トレンドや製品発表を検知すると、Slackでユーザーに通知します。ソーシャルメディアを手動で検索する時間を節約し、リアルタイムでの会話状況を把握し、新たな機会や業界の変化に迅速に対応できるようにすることで、マーケティングチームの働き方を変革します。主な利点として、AI駆動のトレンド分析、ソーシャルメディア監視、リアルタイムトレンド検知と分析、インスタントSlack通知などが挙げられます。

Video_note_generatorは、動画コンテンツを小紅書（RED）投稿に迅速に変換できるツールです。自動化技術によりコンテンツと画像を最適化し、コンテンツクリエイター、ナレッジマネージャー、ソーシャルメディア担当者の業務効率向上を支援します。音声テキスト変換やコンテンツ最適化といった最新の人工知能技術を活用し、小紅書（RED）のスタイルに沿った魅力的な投稿の作成を保証します。コンテンツの作成と編集にかかる時間を大幅に削減し、同時に質と魅力を維持できる点が重要です。

Unboundedは、従来の有限でハードコードされたシステムの限界を超えた革新的な無限ゲームです。生成モデルを使用して実現されており、ジェームズ?P?カーズの有限ゲームと無限ゲームの違いに関する考え方に着想を得ています。最新の生成AI技術を活用し、生成モデルで完全に構築されたキャラクター生活シミュレーションゲームを作成しました。Unboundedはサンドボックス型生活シミュレーションから着想を得ており、プレイヤーは自然言語による指示で仮想世界における自律型仮想キャラクターとインタラクションできます。キャラクターへの餌やり、遊び、誘導などが含まれ、大規模言語モデル（LLM）によって生成されるオープンエンドなメカニズムも含まれ、中には新規のものも含まれる可能性があります。Unboundedの開発にあたっては、LLMとビジュアル生成の分野における技術革新が提案されており、リアルタイムでゲームメカニズム、物語、キャラクター間のインタラクションを動的に生成するための専門化された蒸留済み大規模言語モデルと、複数の環境におけるキャラクターのビジュアル生成の一貫性と柔軟性を確保するための新しいダイナミックエリア画像プロンプトアダプター（IP-Adapter）が含まれます。

Post 5sは、Google Chrome向けの知的な拡張機能であり、ソーシャルメディアでの高品質な投稿を作成することを支援します。AI技術を使用して、タイトルやハッシュタグ、コンテンツを自動生成します。これにより、ユーザーの時間を節約し労力を軽減します。この製品は、ソーシャルメディアマーケティングの効率向上を目指し、より多くの認知と相互作用を生み出します。

自動薯は、小紅書インフルエンサー向けに設計された自動化運用ツールです。AI技術を活用して、スマートなコメント、いいね、フォローなどの機能を実現し、アカウントの活性度とフォロワー増加速度を向上させます。主な利点として、スマートな運用、安全な制御、便利な管理があり、運用効率の大幅な向上と人件費の削減を実現します。本製品は主に小紅書インフルエンサー、MCN機関、運用チーム、代行運営機関などを対象としており、あらゆる規模のアカウント運用ニーズに対応します。無料トライアルを提供しており、その後は有料となります。料金は月額20元で、半年払いまたは年払いも可能です。

Dojiは、革新的なチャット機能とインタラクティブ機能を通じて、ユーザーに全く新しいソーシャル体験を提供するソーシャルインタラクションに特化したモバイルアプリケーションです。高度なテクノロジーを活用して、ユーザーがより自然に自分を表現できるように支援すると同時に、企業やブランドにユーザーとの深いインタラクションの機会を提供します。Dojiの背景には、従来のソーシャルプラットフォームに対する省察があり、よりリアルで楽しいソーシャル環境の構築を目指しています。現在、Dojiは初期段階にあり、ウェイティングリストに参加することで優先的に体験できます。

Artificial Societiesは、ソーシャルメディアのコンテンツ最適化とインタラクション予測に特化したツールです。人工知能技術を利用して、ユーザーがLinkedInにコンテンツを投稿した後のインタラクション状況をシミュレートし、ユーザーがコンテンツのパフォーマンスを事前に把握し、影響力を高めるためにコンテンツを最適化できるように支援します。この製品は、ユーザーネットワークと影響力を分析して、コンテンツのバリエーションを生成し、最適なパフォーマンスを予測することで、ユーザーがLinkedInでより効果的に情報を発信できるように支援します。主な利点は、高精度なインタラクション予測とパーソナライズされたコンテンツ最適化の提案であり、コンテンツ制作者、企業マーケティング担当者、LinkedInの影響力を高めたいユーザーに適しています。製品は現在プロモーション段階にあり、具体的な価格は明らかではありませんが、Y Combinatorなどの著名な機関から支援を受けています。

Opineは、AI技術を活用してユーザーが個性的なキャラクターと動画コンテンツを作成し、ソーシャルプラットフォームで自己表現できるようにすることを目的とした、革新的なAIソーシャルメディアアプリです。AIの生成能力とパーソナライズされた推奨技術を利用して、ユーザーに独自の創作体験を提供します。Opineの主な利点は、革新的な創作方法と低障壁の動画制作機能であり、クリエイティブなコンテンツで自己表現したいユーザーに適しています。現在、製品はテスト段階にあり、主にアーリークリエイターや新技術に興味のあるユーザーを対象としています。

Viral Predictorは、人工知能技術を利用して、ソーシャルメディア上でコンテンツが獲得する可能性のあるユーザーエンゲージメントを予測するツールです。さまざまなバージョンのコンテンツに対するユーザーの反応をシミュレートすることで、コンテンツ制作者にデータに基づいたサポートを提供し、コンテンツ戦略の最適化、魅力度と拡散力の向上を支援します。このツールは複数のソーシャルメディアプラットフォームに対応しており、いいね、コメント、シェアなどの主要指標をリアルタイムで予測し、統計的信頼度スコアを提供します。主な利点は、コンテンツの効果を迅速かつ正確に予測し、制作者が公開前により賢明な意思決定を下せるようにすることです。

LinkedIn Post Preview Generatorは、LinkedInユーザー向けに設計されたオンラインツールで、投稿前にコンテンツを正確にプレビューし、LinkedInフィードで重要な情報が確実に表示されるようにすることを目的としています。このツールは正確なプレビュー機能を提供することで、投稿の視認性とオーディエンスのエンゲージメントの向上を支援します。当初は社内利用のために開発されましたが、市場にある他のプレビューツールの不足を補うために、公開し、完全に無料で提供することにしました。このツールの主な利点は、シンプルで正確で使いやすく、コンテンツクリエイター、創業者、マーケター、そしてLinkedInに投稿するすべての方に適している点です。

Museは、マイクロソフトリサーチチームとXbox Games Studiosが共同開発した生成AIモデルであり、ゲームのアイデア構想を支援することを目的としています。大規模な人間のゲームデータに基づいてトレーニングされており、一貫性のあるゲームビジュアルと操作シーケンスを生成できます。この技術は、ゲームデザインにおけるAIの可能性を示しており、将来のゲーム開発に新たな創作方法と体験を提供します。

WHAM（World and Human Action Model）は、Microsoft Researchが開発した生成モデルで、ゲームシーンとプレイヤーの行動を生成することに特化しています。Ninja Theoryのゲーム『Bleeding Edge』のデータでトレーニングされており、一貫性があり多様なゲームビジュアルとコントローラーの動作を生成できます。WHAMの主な利点は、ゲーム環境の3D構造とプレイヤー行動の時系列を捉えることができ、ゲームデザインと創造的な探求に強力なツールを提供することです。このモデルは主に学術研究とゲーム開発の分野を対象としており、開発者がゲームデザインを迅速に反復するのに役立ちます。