> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.outband.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # コンタクトモデル > Outbandがコミュニケーション関係を理解するために、連絡先ごとのAIモデルをどのように構築・活用するか。 コンタクトモデルはOutbandのインテリジェンスの基盤です。コミュニケーションする各個人のパターンを捕捉する、連絡先ごとのAIプロファイルです。 ## コンタクトモデルの内容 | 項目 | 含まれる情報 | | ----------------- | ----------------------------------- | | **コミュニケーションスタイル** | フォーマリティレベル、典型的なメッセージ長、語彙パターン、トーンの好み | | **応答パターン** | 典型的な応答時間、好む時間帯、緊急度のシグナル | | **意図パターン** | 通常何を求めるか、どのように要求するか、イエス・ノーの言い方 | | **関係性の動態** | あなたとの履歴、信頼関係のシグナル、共有コンテキスト | | **文化的コンテキスト** | 言語の好み、敬語レベル、フォーマリティの期待 | ## コンタクトモデルの構築方法 1. **初期構築** -- メール接続時に6〜24ヶ月の履歴を分析し、最初の1時間で上位50件の連絡先のモデルを作成 2. **継続的な改善** -- 送受信する新しいメッセージごとに関連するコンタクトモデルを更新 3. **クロスチャネルの充実** -- SlackやWhatsAppを接続すると、それらのチャネルのメッセージが同じコンタクトモデルを充実 4. **ユーザー修正** -- Outbandの理解を修正すると、モデルが即座に更新 ## バイラテラルインテリジェンス 従来のAIツールは会話の片側（あなた）のみをモデル化します。Outbandは両側をモデル化します： * **パーソナルDNA**が*あなた*のコミュニケーション方法を捕捉 * **コンタクトモデル**が*各連絡先*のコミュニケーション方法を捕捉 * **組み合わせ**でパーセプション予測が可能に -- 特定の人物が特定のメッセージをどう解釈するかを予測 このバイラテラルアプローチが「田中さんモーメント」を実現します：何を言うべきかだけでなく、それがどう受け取られるかを知ること。 ## 信頼度スコアリング すべてのコンタクトモデルには4つの要素に基づく信頼度スコアがあります： | 要素 | 低信頼度 | 高信頼度 | | ------------ | ------------------- | ------------------- | | **データ量** | 分析されたメッセージが少ない | 数百のメッセージが分析済み | | **新しさ** | 最後のやり取りが数ヶ月前 | 最近の、アクティブなコミュニケーション | | **一貫性** | コミュニケーションパターンが大きく変動 | 安定した、予測可能なパターン | | **コンテキスト一致** | 利用可能なコンテキストが限定的 | 豊富なマルチチャネルコンテキスト | ## プライバシー コンタクトモデルはあなたのプライベートなコミュニケーションデータから構築されます： * コンタクトモデルは連絡先本人とは**共有されません** * Outbandユーザーでない連絡先は、正当な利益に基づいてモデルが構築され、モデルの重みにPIIは保存されません * すべての連絡先がデータ主体アクセスリクエストまたはモデルの削除を要求可能 * コンタクトモデルはいつでもエクスポートおよび削除可能 ## 関連 コンタクトモデルの使い方ガイド。 コンタクトモデルがドラフト生成をどう支えるか。