目で見え、耳で聞こえるすべての情報が分析対象に
GPT-4oの最大の特徴は、その高いマルチメディア処理能力にあります。文章や映像、音声といったすべての情報をスピーディーに解析、処理して高精度なアウトプットをしてくれます。
世の中にあるデータは、主に構造化データと非構造化データの2つに分けられます。構造化データは、定量的な分析をするのに使われてきた数字化が可能な整理されたデータのことです。
それに対して非構造化データは、文章や画像、音声などデータベースで管理しにくい形式の、数値化できないデータのことです。
しかし、GPT-4oの世界では、画像や音声、動画からの情報分析もかなりの精度で可能になったため、非構造化データがすべて構造化データに近い形で抽出できるようになりました。
小売業界では、多くの店舗でストアアナリティクス（リアル店舗分析）と呼ばれる、実店舗の顧客行動を可視化して分析するサービスが導入されています。分析対象となるのは、今まではクレジットカードやメンバーズカード、ポイントカード、POSなどから得ていた構造化データが主でした。
しかし、非構造化データであるカメラ映像や光センサー、Wi-Fi、ビーコンなどのデータまでもが、構造化データのように活用できるようになったため、今後さらなる精度でのストアアナリティクスが可能になるでしょう。
例えば、カメラデータからは顧客の来店時間や滞在時間、動線、商品との接触時間といった行動データが取得でき、顧客の年齢や性別、服装から属性を推定することも可能です。
また顧客が商品に触れたり、特定の場所を歩いたりしたことを察知する光センサーからは、顧客の動きをデータ化して取得でき、その情報から店舗のどの場所が混雑しているのか分析したり、顧客が快適に過ごせる空間づくりに役立てたりすることが可能になります。
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