エンライズが運営するソーシャルデーティングアプリウィピは、人工知能(AI)をデーティングサービスの各所に適用し、利用者体験を変革している。実際の利用者の行動データを学習する推薦AIから、生成型AIマッチメーカー『メラ』、不健全な利用者をフィルタリングする安全AIまで、活用領域を広げ、データに基づくAI競争力を高めている。
ウィピのAI競争力は、生成型AIモデルそのものよりも、サービス運営過程で蓄積された実際の利用者データにある。ウィピは累積新規加入者840万人、累積マッチング2000万件、累積友達リクエスト1億件以上のデータを確保している。利用者がどのプロフィールを閲覧したか、誰に友達リクエストを送ったか、実際の関係に至ったかなど、サービス利用過程で発生する行動データがAI高度化の基盤となる。
ウィピは昨年8月にAI予測モデルを導入し、個別化推薦を強化した。従来はあらかじめ定められたルールに従って似た条件の相手を推薦していたが、現在はAIが利用者の利用パターンを学習し、実際に興味を持つ可能性が高い相手を予測する。
デーティングサービスは、一方の嗜好だけが合ってもマッチングは成立しない。相手も自分に興味を示す可能性が必要である。ウィピはこの特性を考慮し、利用者一人の好みだけでなく、相手の反応可能性も分析する双方向推薦構造を適用している。
特に、実際のサービスで蓄積される行動データが推薦の正確性を高める重要な資産である。プロフィールを見ても反応しなかった場合、友達リクエストを送った場合、実際のマッチングに至った場合など、さまざまな行動結果が再びモデル学習に活用される。『推薦→利用者反応→データ蓄積→推薦高度化』の好循環構造が形成される。
生成型AIは推薦体験を改善するためにも活用される。ウィピのAIマッチメーカー『メラ』は、推薦対象を単に表示するだけでなく、利用者と対話しながら希望する理想の相手を把握する。その後、条件に合った相手を推薦し、その理由まで説明する。
利用者の反応も好意的である。マッチメーカー申請者のうち、20代女性が67.3%を占めた。これは全体の女性活性利用者における20代の割合より約21.5ポイント高い水準である。
加入当日にマッチメーカーを申請した女性利用者のリテンション（特定期間内の再訪率）も、申請しなかった女性利用者より1.4倍高かった。単に多くのプロフィールを探索する方法よりも、自分の条件に合った相手と推薦理由を共に提供するAIベースの探索体験に利用者が積極的に反応していることを示している。
ウィピはAIをサービスの安全管理にも活用している。会員登録過程で登録されるプロフィール写真や自己紹介、チャットルーム内のキーワード、利用者の異常行動パターンなどをAIが分析し、運営ポリシー違反の可能性を事前に検知する。
他人の写真を登録したり、顔の識別が難しい写真を使用したりする場合、運営ポリシーを違反する文言を入力したり、連絡先を共有する行為、不健全な出会いを誘導する行動などが主要な検知対象である。AIがまず異常兆候を検知し、運営者が最終確認を行う方式で、対応速度と一貫性を高めている。
ウィピはAIシステムの高度化を通じて推薦の正確性をさらに高め、サービス全般でのAI活用範囲を拡大する方針である。
ウィピの関係者は「利用者の実際の行動データと嗜好データを継続的に学習し、推薦の正確性を高め、外見に対する嗜好など個別の好みをより細かく反映させる」と述べた。続けて「機械学習と生成型AIを組み合わせて、推薦・探索・運営全般でAI活用範囲を拡大していく計画である」と付け加えた。
* この記事はAIによって翻訳されました。
