背景・課題

導入企業様では、一般的なマッチングアプリと異なり、異性間でメッセージをしている最中に、それまでの会話経緯やお互いの趣味嗜好を考慮しつつ、会話をナビゲートする専属のチームが二人の会話をアシストして、デートの約束をするまで適切なアドバイスをくれるというサービスを提供していました。

しかし、その会話ナビチームによるアドバイスは、ユーザー間の会話の読み込みにより、アドバイス文作成にかなりの時間を費やした上で会話介入を実施している現状がありました。

適切な会話介入には、ユーザーの興味の把握が不可欠ですが、ユーザー数が非常に多いため、会話のナビゲートは複数人で行う必要があり、非常に人的コストがかかっていた上に、会話ナビゲート自体にも高度なノウハウが要求される為、人によってアドバイスの質にばらつきが出てしまう点も大きな問題となっていました。

課題解決へのアプローチ

プロフィールや過去の会話データを元にアドバイス文候補を提示するAIエンジンの開発。ユーザーの興味や過去の会話を考慮した会話介入文候補の自動的作成により、デートまでの成約率を上げる

学習データ

• ユーザーのプロファイル（性別、年齢、会社名　etc..）
• ユーザーの会話、やり取り
• デートへの成約履歴

背景技術

• トピック解析
• 単語階層関係の解析
• ロジスティック回帰
• Deep Learning

取り組みの結果

アプリ上の会話のナビゲートをAIが自動で行うことで、社内での人的リソース配分が最適化され、会話ナビゲート全体の精度も上がり、ユーザーの満足度も向上しました。

社内での実証実験では、AIを使用することでお付き合い率が47.5%も向上する結果が得られました。

本技術の応用例

• 商談や営業のサポート
• 販促（商品やコンテンツ購入を促すコンタクト）のサポート