Shapedの統合にはどのくらい時間がかかりますか？

統合のタイムラインは短く、数分でデータを接続し、数時間で最初のモデルをトレーニングし、数日でAPIをアプリに完全に統合できます。最初の実験までの標準的な時間は約7日間です。

どのようなパフォーマンスの改善が期待できますか？

ケーススタディに基づくと、お客様は次のような改善が見られました：+131%の視聴時間、2.2倍のコンバージョン、+20%のエンゲージメント、+79%のD6リテンション、+10%のメールCTRなど。

Shapedに接続できるデータソースは何ですか？

Shapedには、データウェアハウス（Snowflake、BigQuery、Redshift、Databricks）、分析プラットフォーム（Amplitude、Segment、Rudderstack、Posthog）、ストリーミングサービス（Kinesis、Kafka、Pub/Sub）、およびカタログストレージ（Postgres、MongoDB、Shopify）を含む30以上のネイティブコネクタがあります。

Shapedはどのようなセキュリティ認証を持っていますか？

ShapedはSOC 2 Type II認証を取得しており、GDPR/HIPAAに準拠しており、99.95%の稼働率SLAを提供しています。

Shapedの主なユースケースは何ですか？

主なユースケースには、パーソナライズされた「おすすめ」フィード、検索と発見、エージェント検索、類似アイテムの推奨、パーソナライズされたメール、AIアシスタントなどがあります。

Shaped

Q: Shapedを始めるには、どのくらいのデータが必要ですか？

Shapedを始めるには、ユーザー、アイテム、イベントのデータが必要です。妥当な効果を得るには、最低でも100個のアイテムを推奨します。外部データセットで事前トレーニングされたモデルにより、データが少ない状況でもシステムは機能します。

WebsiteFree TrialAI Developer Tools AI Data Mining

Shaped は、リアルタイムの AI を利用した検索エンジンであり、企業は統合されたクエリ可能な関連性エンジンを通じて、<50 ミリ秒のレイテンシでパーソナライズされた検索、レコメンデーション、およびフィードエクスペリエンスを構築およびデプロイできます。

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https://www.shaped.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure

概要
分析
動画
代替案

製品情報

更新日:2026年02月09日

Shaped の月間トラフィック傾向

Shapedは先月99.7kのアクセスを記録し、-8.4%のわずかな減少を示しました。分析によると、このトレンドはAIツール分野の一般的な市場動向と一致しています。

過去のトラフィックを表示

Shapedとは

2021 年に Daniel Camilleri と Tullie Murrell によって設立された Shaped は、リアルタイムのパーソナライゼーションとエージェントメモリのために設計されたエンドツーエンドの関連性エンジンです。ニューヨークに拠点を置き、従業員 25 人を擁する同社は、開発者や企業がデータと大規模言語モデルを活用して、動的で関連性の高いユーザーエクスペリエンスを作成できる AI ネイティブプラットフォームを提供しています。Shaped は、Madrona Ventures が主導し、Y-Combinator やその他の著名な投資家が参加して、シリーズ A の資金調達を行いました。

Shapedの主な機能

Shapedは、リアルタイムのパーソナライゼーション、検索、およびレコメンデーションのために設計された、エンドツーエンドのAI搭載の関連性エンジンです。ハイブリッド検索機能、パーソナライズされたコンテンツフィード、およびエージェントの記憶機能を組み合わせた統合プラットフォームを提供します。このプラットフォームは、ネイティブSQLランキング、50ミリ秒未満のクエリレイテンシ、および30以上のデータコネクタとのシームレスな統合を特徴としており、企業がエンタープライズグレードのセキュリティとコンプライアンスを維持しながら、パーソナライズされたエクスペリエンスを簡単に実装できるようにします。

ShapedQLクエリ言語: チームがクエリを、ハイブリッド検索、フィルタリング、スコアリング、および並べ替え機能を備えた最適化されたマルチステージランキングパイプラインにコンパイルできるSQLライクなインターフェース

リアルタイムデータ処理: フィーチャーストアを通じてリアルタイムでデータを取り込み、処理し、トレーニングと推論の両方の時点で50ミリ秒未満のレイテンシでフィーチャーの効率的な提供を可能にします

マルチモーダルAI理解: トランスフォーマーと大規模言語モデルを使用して、テキスト、画像、ビデオなどの複雑な非構造化データ型を処理およびランク付けします

エンタープライズセキュリティ: SOC 2 Type II認証プラットフォーム。GDPR/HIPAAコンプライアンスと99.95%の稼働率SLAにより、機密データの安全な処理を保証します

Shapedのユースケース

Eコマースのパーソナライゼーション: パーソナライズされた製品レコメンデーション、カートのアップセル、およびセマンティック検索を強化して、コンバージョン率と平均注文額を向上させます

ソーシャルメディアのコンテンツディスカバリー: ユーザーの行動や好みにリアルタイムで適応する、パーソナライズされたコンテンツフィードとレコメンデーションを可能にします

AIアシスタントの強化: AIエージェントがより関連性の高いパーソナライズされた応答を提供するための、コンテキストメモリと検索機能を提供します

メールマーケティングの最適化: 受信者の好みや行動に基づいて、各受信者向けにパーソナライズされた動的なメールコンテンツを生成します

メリット

迅速な実装時間（接続から本番環境まで7日間）

30以上のネイティブコネクタとの広範な統合オプション

検索とレコメンデーションの両方のための統合プラットフォーム

エンタープライズグレードのセキュリティおよびコンプライアンス機能

デメリット

価格体系は公開されていません

すべての機能を最大限に活用するには、技術的な専門知識が必要な場合があります

Shapedの使い方

サインアップしてデータソースを接続する: console.shaped.ai/register でアカウントを作成します。Snowflake、BigQuery、Redshift、MongoDB、PostgreSQL などの 30 以上のネイティブコネクタ、または Kafka/Kinesis などのストリーミングソースを使用してデータを接続します。

データレイヤーを構成する: データテーブルとビューを設定します。テーブルは定義されたスキーマを持つ生データを保存し、ビューは SQL クエリまたは AI を利用したエンリッチメントを通じてこのデータをユースケースに必要な構造に変換します。

モデルをトレーニングする: データが接続されると、Shaped は生データを分析し、根本的な意味と関係を捉えた豊富な埋め込みを生成します。これらの埋め込みは、レコメンデーションモデルとランキングモデルをトレーニングするための入力として使用されます。

ShapedQL クエリを作成する: ShapedQL (SQL に似たクエリ言語) を使用して、ランキングロジックを定義します。検索、フィルタリング、スコアリング、並べ替えを宣言的な方法で組み合わせるクエリを作成します。

テストとデプロイ: 開発環境でモデルとクエリをテストします。満足したら、Shaped が <50 ミリ秒のレイテンシでリアルタイムサービスを処理する本番環境にデプロイします。

監視と最適化: Shaped の監視ツールを使用して、データ品質、モデルの精度、パフォーマンスを追跡します。このシステムは、新しいユーザーインタラクションを帰属させることで、継続的にトレーニングと改善を行います。

スケーリングとカスタマイズ: パーソナライズされたフィード、ハイブリッド検索、エージェント検索などのユースケースを追加します。ビジネスルール、探索テクニック、および多目的最適化を使用して、ランキングロジックをカスタマイズします。