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東大と婚活の「Pairs」、AIが内面の相関性を導き出してオススメの異性をプッシュ
2018年12月10日 19:48
エウレカが運営する恋愛・婚活マッチングサービス「Pairs(ペアーズ)」と、東京大学 大学院情報理工学系研究科 山崎研究室が、AI技術を導入したマッチングアルゴリズムの共同研究開発プロジェクトを開始。東京大学本郷キャンパス構内にて説明会を実施した。
東京大学 大学院情報理工学系研究科 山崎研究室は、ビッグデータを活用した魅力工学、画像認識・パターン認識・機械学習、画像処理における高速最適化手法などをテーマに、様々な電子情報技術を研究している。
今回のプロジェクトでは、Pairsサービス内での行動履歴やマッチングに関連する情報を、山崎研究室が機械学習およびパターン認識技術により解析。学歴・職業・年収といった属性に加え、趣味・価値観・ライフスタイルなどの内面においても相関性を導き出すことで、さらに質の高いマッチング(おすすめの相手のレコメンド)の実現を目指すとしている。
Pairsでは、登録者が異性の相手のプロフィールを見て「いいね!」を送り、その相手から「いいね!」が返ってきた(いいね!返し)ところでマッチングが成立し、メッセージ等のやり取りが始まる。
現在行なわれている予備実験について、山崎俊彦氏によれば、Pairsの実際のデータ(すべて匿名化済)を活用し、いいね!返しまでいくかどうかを、プロフィールのみ、活動履歴のみ、プロフィールと活動履歴の両方の3パターンのデータから、AIに予測させているという。
データは、AIがいいね!返しがあると予測したうち、実際にいいね!返しがあった数の割合を示す「いいね!返し 予測精度」と、全体で発生したいいね!返しのうち、AIが予測できた数の割合を示す「いいね!返し 網羅率」を数値化。これらの精度を上げ、マッチングが成立するようなレコメンドを出せるようにすると説明した。
エウレカ 取締役CTOの金子慎太郎氏は、「現在でもマッチングのために様々な会員データを活用し、本人の希望条件だけではないマッチングを提案しているものの、まだ活用できていないデータもある」と説明。山崎研究室との共同開発研究によりマッチングアルゴリズムを強化し、今までとは違った側面からのマッチングおよびマッチング支援を推進すると話した。
