ビッグデータで恋愛成就 「Pairs」躍進のワケ：13万人に恋人できた（2/3 ページ）

[濱口翔太郎，ITmedia]

「いいね！」数をあえて絞る

　中村氏がPairsの強みとして挙げたのは、ユーザーの質の高さだ。Pairsには短期の遊び相手や援助交際目当てのユーザーはほぼ存在せず、交際・結婚相手探しに真剣な人だけを集客できているという。

エウレカの中村裕一取締役

　その要因は、ユーザーがアプローチできる異性の数をあえて絞っているためだ。一部の競合は1日に送信できる「いいね！」の数を原則100件などと多めに設定し、有料プランでは無制限に広げるケースが多いが、Pairsは1カ月当たり原則30件に絞っている。

　「Parisは承認欲求を得るためのサービスではない。ユーザーはマッチングの数を競うことよりも、大切な人に出会うことに重きを置いてほしいと考えた。『いいね！』数をあえて限定することで、手当たり次第に相手を探すケースを防いでいる」（中村氏）

　こうした「真剣なサービス」というブランドイメージを高めることで、いわゆる「出会い系サイト」と同一視されることを防ぎ、冷ややかな視線を向ける人を減らす狙いがあるという。

　より親近感・信頼性を高めるため、Pairsで実際に出会ったカップルを起用した体験談を「幸せレポート」として公式Webサイトに掲載するなどの取り組みも行っている。

「Pairs」で恋人ができた人の特徴（＝エウレカ調べ）

“恋愛ビッグデータ”も大きな武器

　金子慎太郎CTO（最高技術責任者）によると、ユーザーが自由に作成できる「コミュニティ」も他社との差別化要因になっているという。「音楽好き」「スポーツ好き」といった一般的なものから、「物件の見取り図が好き」といったニッチなものまで約10万件存在し、ユーザーは共通の価値観を持つ人を見つけやすいとしている。

　エウレカはユーザーの参加コミュニティのほか、体格、出身地、職種、年収――といったデータを取得し、アルゴリズムの改善にも生かしている。

　マッチングや交際に至ったユーザーのデータをAI（人工知能）に機械学習させ、相性の良い要素を抽出。異性を検索した際、より統計的に“ゴールイン”する確率が高い相手を上位に表示するなど、レコメンド機能に反映している。

　金子氏が会見で明かした一例によると、「岡山県生まれの女性×福島県生まれの男性」「革製品好きの女性×ドリップコーヒー好きの男性」――などが結ばれやすいという。

データで分かった意外な“恋の相性”（＝エウレカ調べ）

　「競合他社がこうした仕組みを取り入れる可能性もあり得るが、エウレカには初期から蓄積した膨大なデータがある。データから生み出した独自のマッチングアルゴリズムは大きな武器だ」（金子氏）