出会い系アプリケーションや婚活サービスでは、相性の合う相手を見つけやすくするために、会員の詳細なプロフィールを作成する。そのためには協調性があるかどうか、外交的か内向的か、変化を受け入れるタイプかどうかなど、さまざまな性格的特性を分析する必要がある。最近では、機械学習を活用して過去のやりとりから性格的特性を分析し、その結果に基づいて適切な相手を見つけ出すという。

　性格的特性に基づく詳細なプロフィールの作成と機械学習によるマッチングの手法は、企業向けコラボレーションツールや業務における人間関係にも応用できる。従業員の行動を調査してモデリングすることで、その人により適したプロジェクトや案件をマッチングさせることが可能だ。

　求職者と社内のチームあるいは駐在先の従業員をマッチングするのにも、性格的特性に基づくプロフィールと行動モデリングが役立つ。出会い系アプリケーションでのAI活用と同様に、コラボレーションツールにもAIを導入すれば、営業担当者の業務的特徴を分析して、最適な顧客や顧客候補とのマッチングにも利用できるだろう。

　バイアスや選別の問題を防ぐ必要はあるが、このようなシステムは管理職や人事部門の業務支援に活用できる。組織全体の業務効率を大きく向上できるため、小規模な企業では特に有効だ。

共通点その2：プレゼンテーションが大切

　写真は出会い系アプリケーションのプロフィールにおいて重要な要素だ。出会い系アプリケーション「Tinder」は、利用者のプロフィール写真を機械学習アルゴリズムで分析し、最も好評な写真を最初に表示するように自動的に並べ替える機能を備える。この機能は、異なる組み合わせやパターンをテストして適切な選択肢を見つける手法「A/Bテスト」を応用したものだ。利用者はどの写真が一番効果的かを自分で調べる必要はなく、AIエンジンが自動でその作業をしてくれる。

　利用者同士のチャットログ分析にも、出会い系アプリケーションはAIを使っている。チャットログを分析し、相性のいい相手だと判定すると、アプリケーションが推奨メッセージやリマインダーを表示し、実際に会うことを勧める。加えて、双方の性格的特性に合った連絡方法を提案する。

　これらの手法と同じような手法を用いる企業向けコラボレーションツールがある。AIにより、顧客候補との会話ネタを提案して売り上げ向上を推進したり、従業員同士のコラボレーションを促進したりできる。

　AIを使った会話分析を導入すれば、会話をシステムでモニタリングして、難しい質問や状況への対処方法をリアルタイムに提示可能だ。顧客へのアップセル（より高額な商品を買わせること）にも活用できるだろう。

共通点その3：リスク分析

　出会い系アプリケーションの技術は、AIを使ったコンテンツの常時監視やモデレーション（品質管理）にも役立つ。この機能は、不適切な画像を自動的に検出し、それらの内容が悪質になり始めることを検知する。その情報を基にAIエンジンが利用者にリスクスコアを付け、リスクの高い利用者をブロックできる。さまざまな条件（苦情、アプリケーションでのアクティビティーレベル、加工した写真や偽の写真の使用など）をリスクの指標にすることも可能だ。

　企業向けコラボレーションツールでも、同じようにAIを利用することで、メッセージを常時監視できる。不適切または攻撃的なコンテンツやコメントを検出するだけでなく、会社のガイドラインや規制に違反する画像や文書がないかどうか監視することもできる。

　メッセージをフィルタリングすることは、生産的なコンテンツと業務環境の向上につながる。私的なコミュニケーションや職場でのコミュニケーションに役立つアプリケーションの普及に伴い、人間関係を向上させる手段としてのAIの活用は、ますます拡大していきそうだ。