次に何が起こるでしょうか?
この例でサポートされている 4 つのイベントに対する最後の配布が 1 つあります。次のイベントの確率は調整されていません。
| 次のイベント | 確率 |
|---|---|
| 購入 | 37% |
| ポータル訪問 | 28% |
| 電子メールのクリック | 21% |
| クーポンの引き換え | 14% |
イベントが見つからないのはなぜですか?
送信された電子メールは入力コンテキスト イベントであり、予測ターゲットではありません。その確率はゼロです。その他のサポートされていないイベントや対象外のイベントも利用できないままです。
1 人のメンバー予測は、テナント フュージョン ヘッドの準備ができたときに消費者シグナルとブランド需要コンテキストを組み合わせて、次の行動と個人の購入ウィンドウを返します。
インタラクティブな例
すべての状態と数値は合成例であり、実際の予測やワークスペースの準備状況ではありません。顧客データは送信されません。
行動予測は引き続き利用可能です。ブランドのフュージョン責任者がトレーニングされ、検証されるまで、購入ウィンドウは利用できません。
この例でサポートされている 4 つのイベントに対する最後の配布が 1 つあります。次のイベントの確率は調整されていません。
| 次のイベント | 確率 |
|---|---|
| 購入 | 37% |
| ポータル訪問 | 28% |
| 電子メールのクリック | 21% |
| クーポンの引き換え | 14% |
送信された電子メールは入力コンテキスト イベントであり、予測ターゲットではありません。その確率はゼロです。その他のサポートされていないイベントや対象外のイベントも利用できないままです。
個人のCWMシグナルとTimesFMブランド需要のコンテキスト。
少なくとも 1 回購入のチャンス。これらのウィンドウは累積されます。これらを一緒に追加したり、イベント配布に追加したりしないでください。
メンバーのリクエストがディストリビューションを返します。 purchaseWindows 一緒に。
curl --request GET \
"https://YOUR_API_HOST/api/v2/cwm/members/YOUR_MEMBER_UUID/next-behaviors" \
--header "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "cwm_predict_next_behaviors",
"arguments": {
"member_id": "YOUR_MEMBER_UUID"
}
}
}API ホスト、メンバー UUID、および API キーをワークスペースの値に置き換えます。
必要なアクセス · predictions:read 動作を返します。また、 metrics:read (または*)モデルが準備できたときに購入期間を有効にする。
合成抜粋のみ。ブランド モデルの応答には、完全なイベント カタログとカバレッジ メタデータも含まれます。 public-prior 参照では、別の 6 クラスの語彙が使用されます。
{
"predictionKind": "next_event",
"unit": "probability_0_1",
"status": "degraded",
"distribution": {
"status": "ok",
"vocabulary": "member_event",
"normalization": "conditional_on_supported_events",
"calibrated": false,
"rows": [
{
"key": "purchase.completed",
"label": "Purchase",
"probability": 0.37,
"rank": 1,
"availability": "predicted"
},
{
"key": "portal.visited",
"label": "Portal visit",
"probability": 0.28,
"rank": 2,
"availability": "predicted"
},
{
"key": "email.clicked",
"label": "Email clicked",
"probability": 0.21,
"rank": 3,
"availability": "predicted"
},
{
"key": "coupon.redeemed",
"label": "Coupon redeemed",
"probability": 0.14,
"rank": 4,
"availability": "predicted"
},
{
"key": "email.sent",
"label": "Email sent",
"probability": null,
"rank": null,
"availability": "context_only"
}
]
},
"purchaseWindows": {
"unit": "probability_0_1",
"probabilities": {
"7": null,
"30": null,
"90": null
},
"calibrated": false,
"envelope": {
"status": "unavailable",
"backend": "cwm-timesfm-2.5",
"reasonCodes": [
"fusion_not_trained"
]
}
},
"reasonCodes": [
"fusion_not_trained"
]
}合成データ · TimesFM 2.5
128 日間の合成履歴からの予測の例。最近のパターンを将来の日次需要およびその分位数と比較します。
合成需要単位
| 日付 (UTC) | ポイント予想 | q10~q90 |
|---|---|---|
| 2026-10-05 | 22.9 | 22.8–23.0 |
| 2026-10-06 | 21.3 | 21.2–21.4 |
| 2026-10-07 | 18.7 | 18.6–18.8 |
| 2026-10-08 | 17.1 | 17.0–17.1 |
| 2026-10-09 | 17.7 | 17.6–17.7 |
| 2026-10-10 | 20.0 | 20.0–20.1 |
| 2026-10-11 | 22.3 | 22.3–22.4 |
| 2026-10-12 | 22.9 | 22.9–22.9 |
| 2026-10-13 | 21.3 | 21.2–21.3 |
| 2026-10-14 | 18.7 | 18.6–18.7 |
| 2026-10-15 | 17.1 | 17.0–17.2 |
| 2026-10-16 | 17.7 | 17.6–17.7 |
| 2026-10-17 | 20.0 | 19.9–20.1 |
| 2026-10-18 | 22.4 | 22.3–22.4 |
| 2026-10-19 | 22.9 | 22.8–23.0 |
| 2026-10-20 | 21.3 | 21.2–21.4 |
| 2026-10-21 | 18.7 | 18.6–18.7 |
| 2026-10-22 | 17.1 | 17.0–17.1 |
| 2026-10-23 | 17.7 | 17.6–17.7 |
| 2026-10-24 | 20.0 | 19.9–20.0 |
| 2026-10-25 | 22.3 | 22.3–22.4 |
| 2026-10-26 | 22.9 | 22.8–22.9 |
| 2026-10-27 | 21.3 | 21.2–21.3 |
| 2026-10-28 | 18.7 | 18.6–18.7 |
| 2026-10-29 | 17.1 | 17.0–17.2 |
| 2026-10-30 | 17.7 | 17.6–17.7 |
| 2026-10-31 | 20.0 | 20.0–20.1 |
| 2026-11-01 | 22.4 | 22.3–22.4 |
| 2026-11-02 | 22.9 | 22.8–22.9 |
| 2026-11-03 | 21.3 | 21.2–21.3 |
TimesFM 2.5 の重みで生成された合成例。予測は 2026 年 10 月 5 日 (UTC) に開始します。デモの日付は固定されています。分位数のカバレッジは調整されていません。値は顧客の需要や個々の購入確率を表すものではありません。
最終的な確率分布とランキングを受け取ります。評価されたブランド モデルが優先され、最大 23 のターゲットが対象となります。それが利用できない場合、内部のパブリック優先モデルは単一の 6 クラス参照を形成します。サポートされていないイベントやコンテキストのみのイベントは引き続き利用できません。
同じメンバーの応答に自動的に含まれます。テナント専用の軽量ヘッドは、CWM シグナルと TimesFM ブランド トレンドを組み合わせます。レディヘッドは直接サービスを提供します。トレーニングや評価が欠けていると、購入期間だけが利用できなくなります。
TimesFM 2.5 サービスが構成され、毎日の履歴が完了している場合、点推定値と 9 つの分位数を使用して、最大 90 日間の収益、注文、または販売個数を予測します。
次のイベントの確率の合計はサポートされている候補よりも 100% になり、調整されていません。購入ウィンドウは、7/30/90 日以内に少なくとも 1 回の購入を個別に見積もり、累積され、イベント クラスで正規化されることはありません。沈黙の経過はイベント ベクトルでは条件付けされません。 public-prior 参照はワークスペースの検証を取得していません。
需要分位数は、総合的な不確実性を表します。これらは個別の購入間隔ではなく、調整されていません。欠落したデータは利用できないままになります。あなた自身の評価の前に精度上昇はアサートされません。
観察された行動、消費者の状態、購入、長い間隔、カートの削除に関する標準モデルのシグナルを確認します。結果により、欠落データと各信号の限界が特定されます。
動作の類似点、クラスター、異常のレビューを調べます。類似性は視聴者を調査するのに役立ちます。約束されたコンバージョン率ではありません。
アプリケーションまたは AI クライアントから CWM コンソール、REST API または MCP を使用します。スコープ付きキーは、ワークスペースへのアクセスを制御します。
使用可能な分析には、サポートされたデータと十分な行動履歴が必要です。利用できない信号は明示的に報告されます。新しいアカウントには顧客データや予測は含まれません。
ワークフローの例 – ライブ予測ではない
ワークスペースの ID と権限を使用してインポートされます。
チームまたはアプリケーションは、結果の使用方法を選択します。
コンソール / REST API / MCP
コンソールで分析を確認するか、承認されたアプリケーションまたは AI クライアントで CWM をクエリさせます。サポートされているファクトをインポートし、スコープ付きキーを作成し、利用可能な操作の公開リファレンスに従います。
API と MCP のリファレンスを読む →プリペイド利用
新しい CWM アカウントにはウェルカム クレジットが付与されます。対象となる操作では、公表されているレートでクレジットが差し引かれます。ワークスペースで追加のクレジットを購入します。残高と使用量はそこに表示されたままになります。
電子メールとパスワード、または Google を使用して登録し、CWM ユーザー契約に同意します。サービスの可用性は登録時に表示されます。
CWM を試す →研究と高度なモデル開発
より広範な CWM の方向には、行動モデリングとデジタル ツインが含まれます。研究ベンチマーク、ブランドごとのモデルの検証、およびシミュレーションは、セルフサービス ワークスペースで利用できる標準操作とは別に説明されています。
CWM / Harness / Loop Marketing
理解と予測 · コア
Consumer World Model
一人ひとりを一つのプロファイルで理解し、その顧客自身の履歴から離脱リスク、次の購入、12 か月の価値を予測します。履歴が薄すぎるときはスコアを出しません。
詳しく見る CWM →アクションの編成 · ランタイム
SocialHub Harness
統制された AI 従業員とスキルで次のアクションを編成します。作業は権限、予算、レビュー規則の内側です。
詳しく見る Harness →測定できる成果 · アプリケーション
自社チャネルで測る成果
メール、SMS、アプリ内、店舗という自社チャネルで、キャンペーン、ロイヤルティ、測定できる成果を届けます。顧客との関係とデータはブランドの側に残ります。
詳しく見る Loop Marketing →観測した成果が次のサイクルを導きます。モデルの更新はデータ品質と検証に依存します。顧客との関係とデータはブランドの側に残ります。