Digital Being Platform
ClawLive — プロジェクト紹介
すべてのデジタルヒューマンに、その人だけの魂を。
このページの目次
- 1. ClawLive とは
- 2. 「デジタルビーイング」という考え方
- 3. 日本市場に提供できる価値
- 3.1 ライブコマースの離陸
- 3.2 VTuber 市場が示すもの
- 3.3 グローバルなデジタルヒューマン市場
- 4. 日本市場固有の課題
- 4.1 ブランド毀損リスク
- 4.2 「不気味の谷」と品質のボーダーライン
- 5. 市場参入アプローチ
- 5.1 2D / カートゥーン先行
- 5.2 人格と言語を先に磨く
- 6. プラットフォーム能力
- 6.1 デジタルヒューマンにできること
- 6.2 技術成熟度
- 6.3 デプロイ要件
- 7. 競合との位置付け
- 8. サービスモデル
- 想定される協業パターン
- 9. 関連プロジェクトから得た独自技術
- 9.1 自然言語による物理デバイス制御 — AI スマートライティング
- 9.2 文脈認識型 NG ワードフィルタリング — GenAI Guardian 由来の技術
- 10. チームと投資実績
- 心理学バックグラウンドが生む差別化
- プラットフォーム構想の外部検証
- 開発投資
- メンバー構成
- 11. 連絡先
1. ClawLive とは
ClawLive は、AI エージェントを基盤とするデジタルビーイング商業プラットフォームです。
ライブ配信・ショート動画・マルチプラットフォーム配信の 3 つの事業領域を持ち、デジタルヒューマンを活用したコマースとコンテンツ制作をワンストップで提供します。
| 事業領域 | 内容 | 特徴 |
|---|---|---|
| ライブコマース | リアルタイム配信 + 視聴者インタラクション + 商品紹介 | 24 時間 365 日、人格を持つデジタルヒューマンが接客 |
| ショート動画 / CM | デジタルヒューマンによる動画・広告・ブランドコンテンツ制作 | コンテンツ制作効率の大幅向上 |
| マルチ配信 | 複数プラットフォームへの同時配信 + コンテンツ最適化 | ひとつの人格で全チャネルをカバー |
3 つの事業は同一のプラットフォーム基盤を共有しています。出力形式が異なるだけで、中核となる AI エージェント群は共通です。
2. 「デジタルビーイング」という考え方
多くのデジタルヒューマン製品は、画面に映る一人のキャラクターを納品します。
ClawLive が提供するのは、キャラクターではなく、デジタルビーイングで構成されたチーム全体の運営能力です。
視聴者の目に映るデジタルヒューマンは、チームの中で一番前に立っている一人にすぎません。その後ろには、それぞれ専門の役割を持つ AI エージェントが連携して動いています。
| 役割 | 担当内容 |
|---|---|
| レンダラー | リアルタイムで映像と口の動きを生成 |
| パーソナリティ設計 | 性格の一貫性と感情状態を維持 |
| ボイスエンジン | 音声合成・声質再現 |
| インタラクション | コメント・ギフト・フォローの読み取りと応答 |
| 配信管理 | 映像出力とマルチプラットフォーム配信 |
| オーケストレーター | タスク調整・障害復旧・稼働監視 |
これらはすべて独立した AI エージェントとして動作しており、個別に監視・交換・改善が可能です。
ひとつの「プログラム」が動いているのではなく、デジタルビーイングのチームが運営している——これが、単なるデジタルヒューマン配信ツールとの根本的な違いです。
3. 日本市場に提供できる価値
3.1 ライブコマースの離陸
日本では 2025 年がライブコマース元年と位置付けられつつあります。
| 指標 | 数値 | 出典 |
|---|---|---|
| 日本 BtoC-EC 市場（2024 年） | 26.1 兆円（前年比 +5.1%） | 経済産業省 |
| ライブコマース視聴後の購入率 | 54.8% | 業界調査 |
| ライブコマース認知率 | 31.9% | 同上 |
| ライブコマース市場 CAGR（〜2033 年） | 38.3% | Grand View Research |
馴染んでいないものの、一度視聴した消費者の過半数が購入に至っている——市場はまだ黎明期にありながら、ポテンシャルはすでに実証されています。
2025 年 6 月の TikTok Shop 日本上陸は、ライブコマースのインフラが整う大きな転換点となります。
3.2 VTuber 市場が示すもの
日本の消費者は、バーチャルな存在に感情的なつながりを持つことにすでに慣れています。
| 指標 | 数値 | 出典 |
|---|---|---|
| VTuber 市場規模（2026 年） | 約 1,260 億円 | 矢野経済研究所 |
| Hololive + Nijisanji 合計年間売上 | 442 億円 | 各社 IR |
| 「推し」を持つファンの割合 | 68.6% | 矢野経済研究所（2025 年調査） |
VTuber の成功は、日本の消費者が人格を持つバーチャルな存在にお金を払う意思があることを証明しています。
ただし、現在の VTuber は中の人（演者）に依存するモデルであり、人件費が高く、スケーラビリティに限界があります。AI によって完全自動駆動される人格型デジタルヒューマンのライブ配信は、日本においてほぼ空白の領域です。
3.3 グローバルなデジタルヒューマン市場
| 出典 | 2026 年規模 | 長期予測 | CAGR |
|---|---|---|---|
| Business Research Insights | 110.3 億ドル | 471.1 億ドル（2035 年） | 22.5% |
| Technavio | — | +274.3 億ドル（2025–2029 年） | 43.9% |
4. 日本市場固有の課題
4.1 ブランド毀損リスク
デジタルヒューマンのコンテンツが市場の期待水準に達しない場合、「効果がない」だけでは済みません。コンテンツそのものがブランドを毀損するリスクになります。
この問題は日本で特に深刻です。
| 市場 | 購買の起点 | デジタルヒューマンへの要求 |
|---|---|---|
| 中国 | 商品スペック・価格 | 標準的な商品説明ができれば成立 |
| 日本 | 人物・IP への信頼 | 性格と表現の再現度が問われる |
日本の消費者は、コンテンツの品質そのものを、商品の判断よりも先に評価します。コンテンツの完成度が足りなければ、商品が検討されることすらありません。
4.2 「不気味の谷」と品質のボーダーライン
学術研究（Frontiers 2025, 慶熙大学 2024）によれば、バーチャルヒューマンの再現度とユーザー受容度の関係は線形ではありません。中途半端な写実度は、低い写実度よりもむしろ不快感を引き起こしやすい——「やらないほうがマシ」という状態が生じ得ます。
日本市場には品質のボーダーラインが存在します。超えれば商業価値が生まれ、超えなければブランドが傷つきます。
5. 市場参入アプローチ
5.1 2D / カートゥーン先行
不気味の谷のリスクを踏まえ、日本市場への参入は段階的なビジュアルアップグレードで進めます。
| フェーズ | ビジュアルスタイル | 狙い |
|---|---|---|
| Phase A | 2D / ミニキャラクター | 品質リスク最小化。話し方と人格の再現能力を単独で検証 |
| Phase B | セミリアリスティック | 既に構築された人格認知のもとで外観をアップグレード |
| Phase C | フォトリアル | 高 IP 価値シーン向け。人格モデル成熟後の最終段階 |
この方針には、日本市場で実証された先例があります。
- ゲーム業界では SD（スーパーデフォルメ）キャラクターが配信やプロモーションに広く使われている
- VTuber エコシステムでは Live2D モデルの市場受容とファンのエンゲージメントがすでに十分に検証されている
5.2 人格と言語を先に磨く
参入戦略のポイントは、見た目より先に、言葉と性格を売ることです。
キャラクタースタイルの段階で集中的に磨き込むのは以下の能力です。
- 日本語の自然さ — 語尾の使い方、敬語の切り替え、間の取り方
- 性格の一貫性 — 同じキャラクターが異なる場面で一貫した振る舞いを見せること
- インタラクション — コメント・ギフトへの即時かつキャラクターらしい応答
- 感情表現 — 喜び・感謝・おすすめ・冷静さなど状態の自然な遷移
キャラクタースタイルには、外観の再現度が評価を左右しないという構造的な利点があります。視聴者の関心を「この顔は似ているか」ではなく「この人の言葉に惹かれるか」に向けることができます。
6. プラットフォーム能力
6.1 デジタルヒューマンにできること
| 機能 | 内容 |
|---|---|
| リアルタイム配信 | リップシンク・自然な表情・視聴者のコメントやギフトへの即時応答 |
| 多言語対応 | 日本語・中国語・英語を含む 140 以上の言語での音声インタラクション |
| 知的対話 | 大規模言語モデルに基づく自由な会話（固定スクリプトの繰り返しではない） |
| 人格の一貫性 | 時間帯や状況が変わっても、同じキャラクターとして振る舞う |
| マルチプラットフォーム | 一度の構築で複数の配信・動画プラットフォームに展開 |
6.2 技術成熟度
| モジュール | 状態 |
|---|---|
| デジタルヒューマン描画（リップシンク） | ✅ 検証済み（リアルタイム 30fps+） |
| 音声合成（日本語対応） | ✅ 稼働中 |
| 音声認識 | ✅ ローカル実行・低遅延 |
| LLM 対話 | ✅ 検証済み |
| TikTok インタラクション | ✅ 検証済み |
| YouTube インタラクション | ✅ 検証中 |
| 人格・感情モジュール | 🔨 開発中（コア差別化要素） |
| マルチ配信 | 📋 計画中 |
6.3 デプロイ要件
データセンターは不要です。4090レベルのワークステーション 1 台で、描画・音声・対話・インタラクション・配信を含む完全なライブ配信が3つ以上稼働します。必要に応じて、複数台構成やクラウドへのスケールアウトも可能です。
7. 競合との位置付け
| 分類 | 代表例 | モデル | ClawLive の違い |
|---|---|---|---|
| 中国 SaaS | 硅基智能（シェア 32%） | 汎用スクリプトに外観を差し替え | キャラクターごとに独立した性格ロジック |
| 日本 VTuber | Hololive, Nijisanji | 演者（中の人）+ 2D/3D モデル | 完全 AI 駆動。人件費ゼロ |
| 海外 SaaS | Synthesia, HeyGen | 録画型動画生成 | リアルタイム配信。コメントを読み、会話できる |
8. サービスモデル
各モジュールは独立して提供可能です。お客様の状況に応じて必要な組み合わせを選んでいただけます。
| モジュール | 内容 | 成果物 |
|---|---|---|
| 市場分析 | ターゲット市場の評価・競合分析・ユーザー像 | 分析レポート |
| デジタルヒューマン制作 | キャラクター設計 + AI 生成 + 描画調整 | 利用可能なデジタルヒューマン |
| 人格設計 | 性格定義・話し方・感情ロジック | 人格設定ファイル + テストレポート |
| コンテンツローカライズ | 日本語の自然さ・文化適合・表現最適化 | 日本語スクリプト + 素材 |
| システム構築 | 環境構築・チューニング・稼働開始 | 稼働可能な配信システム |
| 運用支援 | データモニタリング・効果改善・改善提案 | 定期レポート |
想定される協業パターン
ブランド企業
「自社商品を、デジタルヒューマンで日本市場にライブ配信したい。」
→ デジタルヒューマン制作 + 人格設計 + コンテンツローカライズ + システム構築
MCN / マネジメント会社
「所属タレントの IP を活かして、24 時間対応のデジタル分身を作りたい。」
→ 市場分析 + 高再現人格モデリング + システム構築 + 継続チューニング
コンテンツ制作会社
「海外向けショート動画や広告コンテンツを量産したい。」
→ デジタルヒューマン制作 + コンテンツローカライズ + 量産パイプライン構築
9. 関連プロジェクトから得た独自技術
ClawLive の開発チームは、並行して二つのプロジェクトを運用・開発しています。それぞれのプロジェクトで蓄積した技術が、デジタルヒューマン事業に直接応用されています。
9.1 自然言語による物理デバイス制御 — AI スマートライティング
自然言語の指示だけで照明機器を高精度に制御する AI システムを独自に開発し、実環境で運用しています。
- アメリカ市場で 24 時間 365 日稼働中。すでに長期間にわたり安定した実績がある
- 人間が自然な言葉で指示を出すだけで、照明の色温度・明るさ・演出パターンを精密に制御
- AI エージェントが自然言語を解釈し、物理デバイスへの制御コマンドに変換する——ClawLive のエージェント連携アーキテクチャと同一の設計思想に基づく
このプロジェクトは、AI エージェントによる物理世界の制御が「実験室のデモ」ではなく、日常の本番環境で安定運用できることを実証しています。
9.2 文脈認識型 NG ワードフィルタリング — GenAI Guardian 由来の技術
もうひとつのプロジェクト GenAI Guardian で開発している文脈ベースの Token 検知技術は、ライブ配信のNG ワードフィルタリングにも応用できます。
従来手法の限界
既存の NG ワードフィルターは、正規表現やキーワードリストによる単純マッチングが主流です。この方式は「ブロックするか、通すか」の二択でしか判断できません。
しかし現実には、同じ単語でも文脈によって問題になる場合とならない場合があります。たとえば、商品の特性を説明する中で使われる表現と、攻撃的な意図で使われる表現は、単語だけ見れば同一でも意味はまったく異なります。
ClawLive への応用
独自に開発した文脈認識型の検知技術により、単語単体ではなく会話の文脈の中での意味を低負荷、リアルタイムで判定します。これにより、正当な発言を誤ってブロックする問題（誤検知）を大幅に抑制しつつ、本当に問題のある発言はより確実に検知できます。
10. チームと投資実績
技術と市場理解の両方をカバーする少数精鋭のチームです。
心理学バックグラウンドが生む差別化
本プロジェクトの中核メンバーは、社会心理学を専門的に研究してきた経歴を持っています。この背景は、デジタルヒューマン事業において二つの面で直接的な強みとなっています。
① 人格再現への応用
日本市場が求めるデジタルヒューマンの品質は、単なる技術的な映像精度にとどまりません。キャラクターが「どう話し、どう反応し、どんな感情を見せるか」——人格の一貫性と深度こそが、日本の消費者の受容度を左右します。心理学の知見は、この人格設計の精度を支えています。
② ユーザーインサイト
消費者がなぜ特定のバーチャルキャラクターに惹かれるのか、どのような要因が信頼の構築や購買行動に結びつくのか——こうした問いに対して、直感ではなく心理学的な枠組みから分析し、プロダクト設計に反映できることが、汎用ツールとの差別化につながっています。
プラットフォーム構想の外部検証
デジタルビーイング商業プラットフォームの構築にあたり、プラットフォームの構成要素やアーキテクチャの最適化について、外部の技術チームと技術面での密な連携・協力を行っています。この技術チームは平均年収 1,000 万円以上の実務経験豊富なメンバーで構成されており、現在もプラットフォーム設計の検証が進行中です。
※ この協力関係は、プラットフォーム基盤の設計・最適化に関する技術面での交流であり、ClawLive のプロジェクト全体に対する包括的な提携を意味するものではありません。
開発投資
100 万円以上を投じた専用ハイパフォーマンスワークステーションを用いて、デジタルヒューマンの主要工程を実機上で構築・検証しています。クラウドのデモ環境ではなく、実際の本番稼働を想定した環境で開発を進めています。
メンバー構成
技術面 - 上記ワークステーション上でデジタルヒューマンの主要工程（描画・音声・対話・インタラクション）を構築・検証済み - オープンソース AI 技術の統合と独自開発の実績 - 最新のマルチモーダルモデル・エンドツーエンド音声モデルの動向を継続的に検証
市場面 - 日本での生活・研究・実務経験が 10 年以上 - 上述の心理学バックグラウンドに基づく消費者行動分析 - 日本市場における品質基準と IP 信頼構造への深い理解 - 日中バイリンガルでの技術・ビジネスコミュニケーション
11. 連絡先
シュウ シチョウ（Shicho Shu）
ClawLive — デジタルビーイング商業プラットフォーム 2026