佐藤

今夜も始まりました。アートリーアカデミア

井戸

本日のテーマはこちらです。「AIマッチング。婚活中男女74.4%興味あり AI婚活サービス。今年(2021年)７月、結婚相談所のツヴァイは、会員に対してAI婚活への興味の有無についてのアンケート結果を発表しました。AI婚活に興味がある人は、男性が71.3% 女性が77.5%と、男女ともに高い興味を持っていることが分かりました。AI婚活とは、プロフィールに登録している趣味や行動履歴、性格や価値観、顔の好みなどの個人データから相性の良い相手をAIが割り出し、お相手を紹介してくれる婚活サービスとして今話題になっています」

佐藤

「AIマッチング」ですけれども。徹郎さん、こちらのニュースについて(補足などがあればよろしくお願いします)。

蒲生

大手結婚相談所のツヴァイさんが「AI婚活」という機能をアプリなどで提供していまして。「『このサービスについてどう思いますか？』というアンケートを実施した」というお話です。結果としては、「男女ともに70%台の興味を示している」 ことが分かったわけですが。ちなみに、男性は71%、 女性は77%が「興味を持っている」ということも分かって。大まかに言うと、「女性のほうが５%ほどAIを利用した婚活に積極的」と言うか「好意的に思っている」というお話です。

佐藤

ところでツヴァイの「AI婚活」は、マッチング精度がどれくらいなんですかね？ そもそも「何に基づいた相性」なんだろうね？

原

「相性」ですものね。　

蒲生

「行動履歴」や「 趣味嗜好」、「見た目」などの要素になります。これまで言われていた「構造データと非構造データの組み合わせ」をもとに「年収」や「 年齢」などの数字を評価して。あとは「こういうものが好き」や「こうした場所に行くのが好き」などの情報を掛け合わせているみたいです。ちなみに「結構な数のカップルが成婚してるらしい」です。

佐藤

要は「非構造データも結構活用している」というわけか。

蒲生

「活用している」と思います。精度も「結構高い」みたいです。

佐藤

「構造データに限らず」ということか。それなら本当に「AIを使っているような感じ」ということか。そうなると「Personality Insights(パーソナリティー・インサイツ:IBM WatsonのAIサービス。2021年12月１日サービス終了)などを使っているような感じ」なのかな？ 昔、「Watsonなどを使って、東大の博士が作った」みたいなサービスだったけど。確か「IBMの AIセミナーか何かにもなっていたはずだけれども。

佐藤

どうですか、(原) 先生。こちらのニュースを受けて。

原

私は既婚者ですが。「日本全国のどういう人がマッチングで合う人なのか見てみたい」というところはあります。

佐藤

そこはやはり、「奥さんが一番マッチする」気がしますけれども？

原

と、思いたいよね？ 実際、(ツヴァイのAI婚活は)「成婚率が高い」わけだよ？

井戸

今の言い方(笑)。だけど、「やってみたい」とは思いますよね。

原

(最高のパートナーは今の嫁さんで)「合っていてほしい」と思いながらも、「(AI1マッチングを)やってみたい」とも思うよね。

佐藤

だから、「奥さんと結婚された」わけでしょう？　

井戸

さっき少しだけど七菜ちゃんとは(AI婚活について)話したんだけど。

久田

「やってみたい」よね。

井戸

要は「意識的に探した相手」と「無意識的なところまで踏まえてAIが提供してくるもの」は「どう違うのか」と言うか。「そこ(自分が意識的に探した相手とAIが自動抽出したお見合い相手)のギャップを見てみたい」ですよね。「正解だったのか？」みたいな。

久田

「答え合わせをしてみたい」と言うか。

原

本当にそうだよね。「合っていたよね」と言うか「合っていて良かった」と思いたい、というか。

佐藤

こういう「マッチングアプリ」みたいなものはよく使うの？ そもそも、今まで使ってきた中にはこういうツヴァイみたいなAIを使ったサービスはあったの？

井戸

マッチングアプリは過去に使ったことがありますけれど。だけど、まだその頃は時代としても「AIではなかった」です。一番流行っていた……。いつだ……？ ……５年ぐらい前かな？ その頃はマッチングアプリと言えども「単純に自分の好きなを自分で入力していって、検索を掛ける」ぐらいしかできなかったので。だから、精度自体が「今とは全然は違う」と思います。あとは、「その当時のもの」は、「検索して出てきた一覧の中から、外見で好き嫌いを判別する」ぐらいのもので。自分の「行動履歴」や「無意識的な希望」までをベースにして、「キャッチしたものを向こう(運営側)から提案してくる」というような代物でもなかったので。

久田

確かに、あの当時には「(サービス側からの)提案」という発想は「なかった」ですものね。「(こちら(ユーザー)側から)探しに行って」と言うか。

井戸

そう考えると、そこ(運営側とユーザー側のどちらにイニシアチブが求められるか)はまた「違う」でしょうね。

佐藤

RYUちゃんはどう思った？

RYUICHIRO

「面白そう」だと思いました。そもそも「自分で探しに行くこと」はよくあっても、「提案してもらうこと」は「あまりない」ですよね？ だから「どういう人が提案されるのか」と言うか……。

井戸

「自分に合うんだろうか？」と言うか。

RYUICHIRO

「合うのかな？」は「どこか気になる」と言いますか。

佐藤

でも、「マッチング精度」で見た場合。「あなたに合うかもしれない人」がリストとして提示されて。そこに対して「ドンピシャで１人、この人！」でもなく、その一覧から「アナログ」と言うか、 実際に会って……。という感じだから、「成婚率も高い」わけか。

井戸

おそらく、そういうことだと思います。

蒲生

どうやらツヴァイのサービスでは、毎日「『この人があなたにおすすめ！』という通知が届く」みたいです。

佐藤

「日替わりでおすすめの人紹介」って(笑)。

井戸

「今日のおすすめ」は……。

久田

何、その「ランチみたいな感じ」のノリは(笑)。

佐藤

確か、そんな感じのカレンダー(※ゲームアプリのデイリーログインボーナスのこと？)もあるよね。例えば「今日、腹筋30回成功したら、スタンプが付く」みたいな。それで「今日のおすすめの人とどこまで行けたかによってスタンプの絵が変わる」とか。「ろくでもないサービス」みたいに言っちゃったかな(笑)。

井戸

ところで、私は「そもそもどうやってこのアプリで行動履歴などを取ってるんだろう？」ということが少なからず気になっていまして。例えば、「自分の好きな物」など情報を登録していれば、それ(登録済の「好きな物」などの情報)は「データとしてある」と思いますが。それは結局……。

RYUICHIRO

おそらく「位置情報など」ですかね？

久田

もしくは「アプローチをした相手」……。

井戸

の傾向か！

久田

それか、「『プロフィールをよく見ている時』と『全然見ずに出て行っている時』や『プロフィールは見たけれどアプローチしなかった時』などの時間の違いを見ている」という仮説は立てられそうかと。

蒲生

おそらくそうだと思います。

井戸

ということは、「データは無数に取れる」わけか。

原

おそらくそれ(マッチングアプリが収集しているデータのポイント)は「求人募集かける時」にも言えるかと思います。例えば、求人募集のための有名なサービスサイトには『リクナビ』や『マイナビ』などがあるよね。要は、向こう(求人募集をかける企業)が求人情報を出した時に、「一度でもそれ(求人情報を)見かけた人からアプローチできる」ようにするために、「こだわりアプローチ」みたいな「検索条件設定機能」がありますよね。だから、私の解釈としては、「それ(求人サイトの「検索条件設定機能」)と似たような感じなのかな？」という具合です。要は今までの話を聞く中で、「『年収は最低でも500万円。希望の勤務地は名古屋市内。職種はシステムエンジニア』みたいな話なのかな？」と思ったわけです。だから、「(婚活支援アプリでも)『おすすめ』が出てくるんだろう」ということなんだと思われます。もちろん、実際に「AIによるマッチング」もあると思うけれど、「好き嫌いだけじゃないところ」と言うか「性格面」や「趣味」などの要素もありそうだよね。だから、「引っかかる」というか「フックする要素」を「ピックアップして、提案している」という見方もできそうだよね。

佐藤

そうは言っても、本当は「SNSなどのほうが良い」のかもしれないよね。要は「SNSがそういう(マッチング)機能を入れたほうが良い」と言うべきか。事実、SNSには「行動」と言うか「『活動データ』が揃っている」わけだから。

井戸

確かに。(SNSは)「情報の宝庫」ですものね。例えば、『Facebook』や『インスタグラム』などは特に。

久田

そうなると、「連動できると強い」でしょうね。

佐藤

「初期の出会い系アプリ」などは「そういう感じだった」よね。「『Facebook』などと連携させられる」みたいな機能があって。実際にうち(アートリー)でも「『Facebook』で『友達ではない人』としか繋がらないから安心・安全みたいなシステム」を作ったよね。

久田

「『仲良くなっている人』は『ヒットしない』みたいなやつ」でしたよね。

佐藤

「 知り合いにバレることなく、プライバシーを保ったままマッチングができます」と言うか……。

井戸

そんな機能もありましたよね。

久田

ニュースを見ていて思ったのは、「せっかくAIを使ってマッチングをする」のであれば、自分の趣味や嗜好と合う人という方向ではなく、「『本人すらも気付いていない潜在的な希望までを踏まえた相性の良い相手を』という探し方をしてもらえると良いのかな」ということですね。「趣味が合うから相手と気が合うとは限らない」わけですよね。例えば「気の強い人と気の強い人が会った」としたら、「絶対にケンカになる」わけですよ。だから「パーソナリティ診断」みたいに50個ぐらいの質問に答えてもらって、「自分の性格的傾向を取れる」みたいな要素を一緒にさせるようにできれば。実際、職場向けのパーソナリティ診断サービスでは、「相性の良い組み合わせ」まで分かるサービスもありますよね。例えば、「慎重な性格の人と堅実な性格の人は相性が良い」みたいな感じの。その要素まで踏み込んでいけると、より「AIでマッチングしてもらうこと」の意味が高まるような気がしますよね。

佐藤

「婚活」じゃなくて、「イベント」にしたら、すごく流行りそうだよね。

井戸

「イベント」とはどういうことですか？

佐藤

(ゲームアプリみたいに)毎回イベントが開かれていて。……「毎日」でも良いんだけど。要は「イベントの中でAIによるマッチング機能を試せる」みたいな……。

井戸

何でしたっけ……、「昔の街コン(街ぐるみで行われる大規模合コン)のようなことですか？

佐藤

そう。「街コンみたいな感じ」で……。

井戸

「街コンにAIを搭載させる」みたいなことですか？

佐藤

そう。そうしたら、「毎日すごくいい出会いに、恵まれる」みたいで、人によっては「楽しみ」になり得るじゃないですか。

原

あと、「結婚」はやはり……。

佐藤

「ハードルが高い」よね。

原

ハードルが高いし、「日々の延長線上」だものね。だから、「日々の中で」という要素は重要になるだろうね。例えば、質問項目が「イベント性のあるもの」や「今の天気はどう思う？」みたいな内容であればより良いのかと思います。なぜなら、「どう考えているか」は「性格だけではない」と思うので。おそらく「感じ方は人によって違う」はずなので。そういうところまで見えるようにしてもらえると。例えば「継続的に登録しているとすると、「その人の個性のような情報が集まる」わけでしょう？ そうなると、AIマッチングをする時に、「こういう傾向がある」ということまで把握されやすくなるわけですよ。だから、さっき久田さんがおっしゃられていたように、「『こういう傾向の考え方であるというところまで上手く結びつけること』もできるようになるのかな」と思うんですよ。

佐藤

今聞いていて思ったんだけど、どうなんだろうね？ 結局、「ツヴァイのAIマッチング」は「何に基づいたマッチング」なんだろうね？ 「趣味や嗜好」なのか 、「統計的なもの」なのか。あるいは、例えば「結婚します」としても「子どもを産む/産まない」があるとは思うけど。要は「その人と趣味が合う人生」なのか、それとも「本能的にフェロモンが合う」なのか。はたまた、「『自分に足りない優秀な遺伝子』を補うためのもの」なのか。何だかよく分からないけれど。 とりあえず、「言いたかったこと」としては、「AIマッチングで導き出される要素」は「自分に対するもの」なのか「子孫に対するもの」なのかと言うか。要は話を聞いていても、「何に対しての提案なのか」が分からなかったから。

蒲生

それ(「子孫に対するAIマッチング」という意味)で言うと、この程度では(笑)。

井戸

「難しい」ですね。

蒲生

(ツヴァイのAIマッチングは、利用するユーザーにとっての)「理想の人の情報」を入力をするんです。だから、(ツヴァイのAIマッチング機能)は、それ(入力された理想の人の情報)に対して「最適な人を出してくれる」わけです。

井戸

だから、「後天的なもの」なんです。「本能的なもの」までは「さすがに無理」と言いますか……。

蒲生

だから、「理想の人が表面上で出てくる」ということです。

佐藤

「理想の人」か。そういうことなのね。

原

もしかするとこれから話すことは「結婚に対するショッキングな話」なのかもしれないけど。ごめんなさい。「結婚すること」は男性だけでなく女性もそうだろうけど、「他者に対する見方が変わる」と言うか、「扱い方が変わる」と思うんです。

井戸

どうですか？

久田

うちはまだ全然若輩なので分からないです。

佐藤

とりあえず、(課題を)一度見てみましょうか。

井戸

課題ですね？ 見ていきましょう。「AIマッチング 課題:高度化するマッチング社会とどう向き合うか？」

佐藤

「高度化するマッチング社会」ということで、もう少しテーマの範囲を広げて行きましょうか。「恋愛」以外でも、今やどこにでも「レコメンドエンジン」というか「マッチング的な要素」はありますよね。

井戸

ありますね。

佐藤

そうしたマッチングサービスは、「AIを使っていて」も「使っていな」くてもあるわけだけど。今回は「AIマッチング」なので、「 AIを使っているもの」を前提に考えていきましょうか。おそらく、これ(AIによるマッチングサービス)がどんどん進んでいくと、近い将来、本当にいろいろな角度から「『このマッチングにはどこを求めてますか？』という要望まで出してくれる」ようなこともあり得ると思うんだ。

佐藤

ところで、RYUちゃんは、どういったマッチングを受けられたら嬉しい？ 例えば「AIに任せて精度を上げてもらいたい分野」みたいなものはある？

RYUICHIRO

例えば、曲や音楽などで、「『自分の好きなもの』と『他の人のおすすめ』からの類推」ではなく、「『自分が興味あるものへのマッチング』みたいなサービスがあると良いのかな」と思います。確かに今でも、『あなたへのおすすめ』というような機能で、「大体のところ」は出てきますけれど。実際、「そうやって出されたもの」も結構マッチしていたりするので、「すごいな」とは思いますし。そんな感じで今でも徐々にマッチングみたいなサービスは増え始めているから。「人」以外にも「『場所』などを対象にしたサービスが出てくると良いな」とは思います。

佐藤

それは要するに「コンテンツに対するもの」だよね。「ファブ(fab)」と言うか。「好きなもの /フェイバリットなものに対しての提案」ということだね。だけど「統計データを基にしたものが既にありそう」だよね。例えば「恋愛系統のコンテンツを選んでいる方は、BLも好きそうですよ」みたいな感じで。実際に、『Netflix』などでもそうだよね。「マッチ度みたいなやつ」が算出されるようになっていて。「滞在率を高めよう」と思うと、「マッチング率の高いレコメンドを出せるかどうか」がすごくサービスによって……。

井戸

「大きく違う」でしょうね。

佐藤

やはり「変わってくる」だろうね。

原

そこ(マッチング率の問題)は「どんどん進化されることによって改善される」ような気がします。と言うのも、「サービス提供側がそれ(マッチングに使うためのデータ)を「自動的にピックアップしなければならない」ではなく、「自動的させた」場合、「消費動向が進む」から、「必要になる」だろうし、「需要も高くなる」気もしますよね。

RYUICHIRO

あとは「学生などに向けたもの」があると良いのかもしれないとも思いました。例えば、「やりたいこと」や「目標にしているもの」がある場合。「ダンスに関わりたいなら、演劇系の学科が良いんじゃない？」や「エイベックスへの就職を考えてみるのはどう？」、「有名なダンサーを輩出したスクールの先生にも会ったほうが良いんじゃない？」みたいな感じで……。

佐藤

それは「就活用に」ということ？

RYUICHIRO

そういう感じです。「『こういう人に会っておくことがおすすめですよ』みたいなことを教えてもらえる」と言いますか、「そうしたサービスがあっても良いだろう」と思って。だから、「ある程度の道筋を作ってくれる」ではないけれど、「『こういうルートもあるよ』というようなことが分かるサービス」があっても面白いのかな？ と言いますか。

佐藤

要するに、「選択肢の拡張」みたいなことだよね。それは「良いアイデア」だよね。肯定的に考えると、「選択肢を増やせる」わけだよね。だから、「あり」だよね。それが「もはや統計だけで提案される」し、「そこから選択していく」となれば、「考える手間はなくなる」よね。

原

ごめんなさい。AIマッチングでは「 考えることの比重をどこに置くか」を……。

佐藤

「最適化」というか。

原

だからですよ。「最適化されるから考えなくなるのかな」と思うんです。

佐藤

だから、「AIマッチングのコンセプトによる」んだろうなとも思った。要は「何を手軽に」……。

井戸

「すべきものなのか」と言うか……。

佐藤

だから、「選んでもらう」という面では、そういう(最適化してもらう)こと(が重要なの)かもしれないけれど。例えば、コンセプトの面から言うと、「あなたの新しい可能性を発見しますよ」みたいな枠組みなども「作っていく必要がある」だろうね。むしろ「新しい可能性を選ぶこと」をコンセプトに据えたAIマッチングが既にあるかもしれないよね。

原

特に、先ほどRYUICHIROくんの話にあった「こういう職を探す」という観点の場合。「あなたにはあなたさえ知らない一面があって」というところを「見える化してもらえる」と。要するに、「知識のあるなし」ではなく、「可能性を見せてもらえる」となれば。職業選択を考える際に「人生の選択肢の幅が広がる」わけですよね。だから、「有意義」ですよね。詰まるところ、「最適化」ではなく「選択肢の幅を広げて考えるための要素として提案してもらえること」が、「より良いこと」なんだろうと思います。

井戸

世の中には、「自分の知らない仕事」はたくさんありますものね。私も社会に出てから、「こんなに仕事の種類があるんだ！」ということを知ったくらいでしたから。

佐藤

だから、「パーソナリティを作っていく上では、そういう(AIによるマッチングサービス的な)ものを通らないと厳しい」かもしれないよね。「突然変異」と言うか、「予期せぬもの」と言うか。「予期せぬ出会いがあるから、人は尖っていく」と言うか、「個性が出てくる」と言うか。「当たり前のようにみんなが同じコンテンツ読んでいる」として。おそらく、「多少の違いはあれ」ど、「育ちの環境を全て一緒にすれば、氏の違いだけになるパターン」ではないけれど、「バリエーションが弱くなる」よね。結局、「何が良いのか」という話になるだろうけど。だけど、「社会」と言うよりは「企業の視点で見ることが前提」だから…….。

原

なので、「ビジネスとして考えた場合」は、「会社は提案する側」ですよね？ と言うことは、「何を提案すべきか」というよりは、「どう考えてもらうか」というアプローチになると思うんです。要は「相性の良い悪い」ではなく「考えてもらう要素」として「選択肢をマッチングに持っていくこと」のほうが、おそらく「最適化の方向性」として繋がるんのかと思うんです。

佐藤

要するに「選んでもらうための理由」や「テクニック」ということだよね？ 詰まるところ、(AIによるマッチングが)「ツールになってくる」ということだよね。

原

なので、「どんな情報を収集していくか」が重要になるわけです。例えば、先ほど『ツヴァイ』の話であったSNSもそうだろうと思うのですが、「日常の行動」のような情報もおそらく「同じレベルにある」ように思います。

佐藤

だけど、そういうことなんだよね。例えば、「IBMのセミナー」を例にしても「21世紀はデータの時代です！」なんて言って。それは「当たり前の話」なわけで。事実、「 20世紀最大の資源」は「石油」だったわけ。要はその後21世紀になって。「21世紀における最大の資源は何か？」と言うと、「情報」なのよ。要するに「データを持っていなければ、そもそもマッチングはできない」わけだから。「競争に負ける」と言うか、「(情報の)共有性としても弱くなる」よね。だから「データベースを持ってる会社から提供を受けよう！」という発想になるだろうから。そうなると「同じデータになりやすくなる」よね。だから、最終的には、「独自でデータを作っていく道を選ぶ」か、それとも「他の会社とも共有されているデータの中からどうユニークなコンセプトを作っていけるのか」の二極化されていくんでしょう。

原

なので 、「ビッグデータ」としてもそうだろうし、「各企業との情報の共有」要するに「プライバシーの観点の問題」はどうしても出てくるんでしょうけど。例えば、ビッグデータを「GAFAから取ること」もそうだし、「同業他社から持ってくること」も、そうだろうし、異業種でも「情報の取り方を選択できる会社」と「そうでない会社 」と言うか、「取りに行くことに積極的な会社」と「非積極的な会社」によって「違ってくる」と言いますか。要はそこ(情報社会における会社の積極性の違い)が「ビジネスの中で勝つか負けるかのボーダーラインになってくる」のように思います。

佐藤

(ところで徹郎さんは)どうですか？

蒲生

実際にテーマ見て、考えて。求人とのマッチングもそうですし、「取引先とのビジネスマッチング」も、大和証券などが実際に行っていますけれど。仮に、「アートリーがこれからより大きな規模になった」として。「何人か新卒を採用しよう！」という場合に、「書類選考の段階でAI診断で足切りをしよう」に考えたとすると。「『こちら(アートリー)が質問をたくさん用意して、答えに合った系統から第２審査に進んでもらう』というような使い方もできるようになるのかな？」とは思いました。

佐藤

そこがおそらく「絶妙なところ」だろうね。「(AIマッチングを利用した採用選考方法のやり方としての)大枠」は「それで良い」と思うけれど。だけど、時には「特殊な出会い方をしたい」時も……。

原

あるよね。

佐藤

事実、「そこ(AIマッチングで導き出された診断結果)の中に当てはまらない人」たちも「出てくる」わけだものね。

原

要するに、「ロール(役割)を明確にする」ということですよね。おそらく「どこの会社もしている」とは思いますが。「人材発掘」という観点から見る場合は、「アングルは全然違う」わけですものね。

佐藤

「違う見方になる」よね。

井戸

今までの統計データと全く違うところから持ってこなければ、「新しい出会い」ではないわけですからね。

佐藤

だから、「あくまでも消費者を囲いに行く」というわけだよね。例えば、「特殊なAさんを囲う必要」は「ない」わけだよね。実際、「二八の法則(正式名称:パレートの法則。２割の優良顧客が売り上げの８割に貢献していることを指す)」で、要は「たくさんお金を落としてくれるヘビーユーザーみたいな人」は「別」として。採用求人の場合、「ある種のケミストリー(化学反応)を生みたい」ところはあるから。だから、経営者としては余裕があれば、「こいつちょっと面白そうだな」と思ったら雇いたいんだよ、本当は。だけど、「(既成の枠に)はまらない人間」が(組織に)入るから。「奇跡」とまでは言えなくても「それまで得られなかった何かをもたらすこと」が、今後は「より起きにくくなるのかな？」と言いますか。

井戸

むしろ「直感性を重んじる事業形態」が また流行るかもしれないですよね。

佐藤

だけどそれは、「『野生の勘スタイル』の会社が再び有力になる」みたいなことが起こったとしたらだよね。だけどこの先どうなるかなんて誰にも分からないよね。だから、「採用する側の場合」は(AIマッチングによる適職診断の結果の)「 全くの無視はできない」だろうね。

久田

要するに、「新しい可能性と出会おう」として、現時点をベースとする同じような統計データを集めているようではダメ」なので、今の素材を「さらに因数分解」ではないけれど。より細かく分解していって 要素にしたうえで、その(細分化された要素の)集合体を「もう一歩手前から見る」と言いますか。例えば「冷静さ」の要素は「アナリスト」にも繋がるし、「マネージメントの素質」にも転がるよね」と言うように。人も企業も「持ってる素材そのものを見た」として、「どういう可能性があるか」まで出せれば、「新しい出会いにもAIが使えるようになる」と思います。

佐藤

それはある種、「コンセプトの話」になるよね。要は「現時点での結果だけで見る」のではなく、「結果の一歩手前から」と言うか。ただ、「結果」と言っても、今、七菜子が言ったように「可能性は無数にある」わけで。さっきの「恋愛の話(ツヴァイのAIマッチングのこと)」に戻すけど、例えば「１年後の七菜子はどうなっているか？」にしても、「いろいろなパラレルワールドがある」わけだよね？ ある分岐点の先では「さらに尖がっていく」かもしれないし、別の分岐点の先では「丸くなっている」かもしれないし。もしかすると、さらに違う分岐点の先では「ファンキーに感じになっている」かもしれないわけだし。

原

(久田さんの)顔が！

久田

でも、(今の例えの内容は)すごく分かります。

佐藤

要は「ベースはこれですよ」みたいなところが用意されているだけであって。だけど、「今後、あなたと出会うことによって、『A』『B』『C』のいずれにもなる可能性があって」という感じで。だから、「マッチング」と言っても「現時点での話」だよね。だけど、「あなたと出会うことで１年後にはこういう人物になる可能性がありますよ。面白そうですか？ どうかですか？」と言う具合で。だから、さっき言った話なんだよ。「ある種のコンセプト」と言うか。今回の話題の主体が『ツヴァイ』だったから、『ツヴァイ』を例にするけれど。だけど、『ツヴァイ』にしても「データベースをみんな共有している」わけだよね。要は「吸い上げ方の違い」だけで。言い換えると、「データベースの管理側がマッチングまでやってしまえ」ば、単に「価格競争」や 「ローカル戦略になる」だけだろうし。だから、「独自性を切り開く」という意味では、「マッチングのアルゴリズム」は、少なくとも「自社でコンセプト作って考えなければならない」だろうね。もしくは、「同じやり方のマッチングアルゴリズムを使う」のであれば、「サンプルとなるデータ」の時点で「独自性」と言うべきか、「違うソースになっていなければ」競争はできないよね。

原

そう考えると、「『ツヴァイ』でマッチングやった場合には、こういう結果ですよ」となるわけですよね。だけど、例えば『「オーネット』でやった場合はこういう結果になりますよ」のように、同じ人が登録していたとしても、「会社ごとで結果が異なる」ということもあり得る話ですよね？

佐藤

可能性はあると思うよ。

原

そこを踏まえると、 私が最初に言ったように、「(マッチングの結果を)取ってみたら、いろいろな人が私の運命の人だったかもしれない」ということになるはずですよね。

井戸

結果としてそうなりますよね。

佐藤

だけど、そこは「奥様がベストアンサーだった」わけだから、「今、一緒にいらっしゃる」といことですよね。

原

ごめんなさい。ありがとうございます。今の反応は大事でした。

佐藤

一度、みんなの声も見てみましょう。

井戸

みんなの声も聞いておきましょう。『成功しなくても、AIのせいにしそう』。なるほどね。「あいつ(AI)が選んだから」という具合に……。

RYUICHIRO

ありそう。

佐藤

そうなると、もはや「脳死量産機」だよね(笑)。

井戸

次、いきましょう。『私、AI診断したら適応障害とか言われたけど笑』。何のAI診断なんですかね？

佐藤

「適応障害」というのは何だったっけ？

原

「社会に順応できない」と言いますか……。要は「集団的な場所」であったり……。

佐藤

「社会不適合」ということ？

久田

でも、それは「マス(全体)」から見た場合の話だろうから。今、上手くいっているんなら、それで構わないですよね。「良いところに収まったじゃない！」と言うか……。

原

「問題ない」ですよ。

佐藤

だけど、それは「今はそこに収まっているから問題がない」ということだよね？ 「その人(このツイ主の方には、適応障害の)可能性がある」ということが「AI診断によって導き出されている」わけでしょう？ そうなると、まるで『サイコパス※ 』の話みたいだよね。あの「犯罪指数の話」のやつ。

井戸

「犯罪指数」と言いますか……。(このツイ主の方の場合、)「適応障害の可能性がありますよ」というだけです。

佐藤

そんなことを言い出したら、「みんなそう」ならない？

原

「誰しもが持っている」的な。

井戸

というよりも「どこかしらそう」いうことになりますよね。次、いきましょう。『AIマッチングは参考程度にして、目利きを忘れないでね。』

RYUICHIRO

間違いない。

佐藤

当然ですよね。

井戸

次、いきましょう。『男性は女性より、AI婚活に積極的というデータが。』

佐藤

これはどうしてなんですかね、 徹郎さん。

蒲生

「AI、嘘吐かない」ではないですけれど(笑)。「男性は口でいろいろ言うが、AIは嘘を吐かない」という理念の基で。

佐藤

だけど、これは「女性より男性が疑っている」という話だよね？

井戸

「『男性のほうが積極的だというデータが』という話」ですね。最初の「『ツヴァイ』の結果」では「逆」なんですけど。

蒲生

『ツヴァイ』では、「女性のほうが積極的」で、男性は……。

井戸

「男性は女性を信じていない」ということかな？

佐藤

だから、こうした「データの切り取り方」で、「事実はいくらでもある」ということだよね。だから、一番騙されてはいけないのが、「データによると〜」みたいな「謎データ」だろうね。「そのデータを根拠とするソースは何？」という話で。そこ(根拠のあるデータがソースになっていること)が「 一番重要」だろうから。(ソリューションについて)全然考えてなかったから、今から考えよう。

井戸

「もう(ソリューションが)出たのか」と思った。

佐藤

いきましょうか。

井戸

お願いいたします。

佐藤

本日のソリューションはこちらです。「ストーリーを磨こう」。

原

「ストーリー」とは、「どのストーリー」のことですか？

佐藤

「マッチング社会」ということで、もはや「選ぶこと」に関しては今後、「ある程度最適化される」わけだから。要は「選ばれたあと」と言うか。企業は「いくつもある候補の中から差別化されるには？」という「次のステップ」を「考えなければならない」わけだから。

原

要するに、「マッチングしたあとのことを」ということですね？

佐藤

そう。「マッチングしたあと」が大事なわけだから。要は「AIマッチングだけで解決できない要素」と言うか。だから、「ストーリー」としたの。

原

詰まるところ、「人生の提案」みたいなものだよね。

佐藤

だから、「ブランドはストーリーが大切だ」みたいなことはよく言うよね。それで、「そこ(ストーリー)を磨いていきましょう」と続くんだけど。だから、「『ブランディングやコンセプトに基づくストーリーを磨いて、作っていきましょう』ということなのかな？」と思って。言い直すと、「既にマーケティングは最適化されている」から。「そこ(マーケティング)を磨いていけば良いよね」という話です。ありがとうございます。

佐藤

本日のテーマは「 AIマッチング」でしたけれども。最後に七菜子に、「テクニカルディレクターとしてはどうですか？」と訊いておきましょうか。

久田

今まで 話してくる中で、「今後、 ユーザーに何か提供する・提案するというものは、全てAIが絡んでくるようになるのかな？」とすごく思いました。むしろ「AIの絡まない適当な提案」をしていた場合、「『うん？』となってしまう」と言うか……。

佐藤

むしろ、「まだ構造化データ中心で作っているんですか？」と言うべきか……。

井戸

常に「AIを絡めないんですか？」と言うか……。　

佐藤

要するに、「AI化」と言うより、「非構造化データで扱っていくこと」が「必要になる」と思うんだ。その辺り(非構造化データでの取り扱い)は、「結構重要」かもしれない。そこ(非構造化データでの取り扱い)はやっていきましょう。だけど、(AI化でも)「やれないこともない」ような……。

久田

そうですね。「やり方は見えている」ので。

佐藤

結局は「どこのAIを使うのか？」だけだものね。要するに、「Googleなのか、IBMなのか」ということだから。ありがとうございます。

井戸

来週以降の放送は、こちらのとおりとなっています。また来週も木曜日の夜10時にお会いしましょう。次回もお楽しみに。

佐藤

最後までご視聴 ありがとうございました。さようなら。