(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに備えられたチャットログ保持部が、ネットワークを介し、ユーザ間に交わされたチャットの内容を取得して保存する工程と、
コンピュータに備えられた接触度ベースユーザ選定部が、前記チャットログ保持部に保存された情報を参照して、第１のユーザとネットワークを介して頻繁にチャットを交わしたユーザの集合を特定する工程と、
コンピュータに備えられた類似度算出部が、前記チャットログ保持部に保存された情報を参照して、前記集合に含まれるユーザについて、ユーザが興味をもつ可能性のある項目とその項目に興味のあるユーザがチャット中に発する可能性の高いキーワードとを対応付けて保持する性格因子保持部に保持された各項目に関するキーワードの発言回数を計数し、その分布をもとに所定の統計手法を用いて前記集合に含まれるユーザに性格的に類似するユーザを特定するとともに、その類似度を算出する工程と、
コンピュータに備えられた結果提示部が、算出された類似度が高いユーザを前記第１のユーザへ紹介する工程と、
を含むことを特徴とするユーザマッチング方法。
【請求項２】
コンピュータに備えられたランダマイズ部が、娯楽性に着目して立てられた基準についてユーザ間のマッチングの度合いを示すパラメータを保持する娯楽性パラメータ保持部を参照して、前記第１のユーザと前記類似度が高いユーザとの間のマッチングの度合いを示すパラメータを判定し、この判定結果を前記類似度に反映する工程をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ユーザ間で交わされたチャットの内容及び状況を保存するチャットログ保持部と、
前記チャットログ保持部に保存された情報を参照して、第１のユーザとネットワークを介して頻繁にチャットを交わしたユーザの集合を特定する接触度ベースユーザ選定部と、
ユーザが興味をもつ可能性のある項目と、その項目に興味のあるユーザがチャット中に発する可能性の高いキーワードとを対応付けて保持する性格因子保持部と、
前記チャットログ保持部に保存された情報を参照して、前記集合に含まれるユーザについて、前記性格因子保持部に保持された各項目に関するキーワードの発言回数を計数し、その分布をもとに所定の統計手法を用いて前記集合に含まれるユーザに性格的に類似するユーザを特定するとともに、その類似度を算出する類似度算出部と、
算出された類似度が高いユーザを前記第１のユーザへ紹介する結果提示部と、
を含むことを特徴とするユーザマッチング装置。
【請求項４】
娯楽性に着目して立てられた基準についてユーザ間のマッチングの度合いを示すパラメータを保持する娯楽性パラメータ保持部と、
前記娯楽性パラメータ保持部を参照して、前記第１のユーザと前記類似度が高いユーザとの間のマッチングの度合いを示すパラメータを判定し、この判定結果を前記類似度に反映するランダマイズ部とをさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記第１のユーザとすでに接触があり紹介の必要がない者が除外されたうえで前記結果提示部による紹介がなされることを特徴とする請求項３、４のいずれかに記載の装置。
【請求項６】
ユーザどうしがネットワークを介してチャットを交わすための電子的な場を提供するチャット機能ブロックをさらに含むことを特徴とする請求項３から５のいずれかに記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明はユーザマッチング技術に関し、とくに、ネットワーク上でユーザが参加できる場を形成する技術に関連してユーザをマッチングする技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
インターネットの利用形態が多様化し、インターネットを単に情報の取得のために利用するだけでなく、ユーザ間のいろいろなコミュニケーションに活用する傾向が強まっている。たとえば、従来から広く用いられてきた電子メールに加え、いろいろなサイトでチャット機能が提供され、例えば楽曲のダウンロードのプロセス中にインスタントメッセージを交換する機能も利用されている。インターネットを介して行われるコミュニケーションは、個人ユース、ビジネスユースを問わず、その即時性や空間を超える特質から、今後もさらに広がり、かつ深化を遂げると考えられる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
たとえば、チャットルームにおけるコミュニケーションを考えたとき、その匿名性や一過性は、あるときはユーザの気晴らしになるものの、本質的には、相手が一体どのような人かわからない点に不安が残り、見えない相手との対話では、話題やフィーリングが合わないこともある。そうしたとき、相手と話題の接点を求めて試行錯誤していたのでは、わざわざチャットに気晴らしを求める意味が失せてしまう。
【０００４】
本発明はこうした背景に鑑みてなされたものであり、その目的は、ネットワークを介してなされるユーザ間のコミュニケーションの活性化を実現する技術の提供にある。サービス提供者の視点からいえば、本発明の目的はサービスの付加価値を高める技術の提供にある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明のある態様は、ユーザマッチング方法である。この方法は、ネットワークを介し、ユーザ間に交わされたチャットの内容を取得する工程と、ユーザの性格を診断するために予め登録された因子に前記チャットの内容を照合する工程と、その照合の結果、性格が近いと診断されたユーザどうしをネットワークを介して紹介する工程とを含む。
【０００６】
「チャット」は広くネットワークを介してユーザ間にもたれるコミュニケーション全般を指す。この態様では、ユーザは自ら趣味や嗜好を登録することなく、チャットの内容からユーザの性格を診断するための情報が取得されるため、ユーザは単にチャットをしているだけで自分に性格が近い者が紹介される。「紹介」は明示的になされてもよいし、それらのユーザを同じチャットルームに導くなど暗黙的になされてもよい。
【０００７】
「性格が近い」か否かに厳密な客観基準を求める必要はなく、要するに、チャットが円滑に行われる可能性がある者どうしは性格が近いという表現をしてもよい。
「性格が近いと診断されたユーザどうし」における「ユーザどうし」は、直接性格が比較された結果だけでなく、たとえば互いにあるユーザＸに近い、という間接的な比較も含む。間接的な比較は、後述のユーザマッチング装置にて採用されている。
【０００８】
この態様はさらに、娯楽性に着目して立てられた基準についてユーザ間のマッチングの度合いを判定する工程を含んでもよい。その場合、この判定の結果と前記照合の結果の両方をもとにユーザが紹介されてもよい。この基準の例として、西洋占星術による相性がある。こうした娯楽性のある基準は、人によっては信じず、または重視しないため、逆にいうと、ユーザのマッチングの結果が過度に真剣に受け取られないで済むメリットがある。したがって、もともと気晴らしを主眼とするチャットの趣旨にも合う。このような、マッチング結果の意味合いを緩和するプロセスは、その処理の性質に着目し、以下「ランダマイズ」と表現する。
【０００９】
本発明の別の態様は、ユーザマッチング装置に関する。この装置は、第１のユーザとネットワークを介して頻繁にチャットを交わしたユーザの集合を特定する接触度ベースユーザ選定部と、前記集合に含まれるユーザに性格的に類似するユーザを特定するとともに、その類似度を算出する類似度算出部と、算出された類似度が高いユーザを前記第１のユーザへ紹介する結果提示部とを含む。
【００１０】
この装置の前提には、第１のユーザと頻繁にチャットを交わしている者は第１のユーザとすでに親しく、話も合う場合が多いという知見がある。そこで、そうしたユーザの集合を特定し、その集合に含まれる各ユーザに性格的に近い者を探せば、第１のユーザと直接接触はなくとも、もし接触すれば話が合う可能性のある者が特定でき、これらの者を第１のユーザに紹介する。
【００１１】
この装置はさらに、娯楽性に着目して立てられた基準についてユーザ間のマッチングの度合いを判定し、この判定結果を前記類似度に反映するランダマイズ部を含んでもよい。
また、第１のユーザとすでに接触があり紹介の必要がない者が除外されたうえで結果提示部による紹介がなされてもよい。前記の集合に含まれるユーザに性格的に近いユーザが再度その集合に含まれていることもあり、その場合、その者は第１のユーザに紹介する必要がない。その他の除外できる者として、第１のユーザ自身、第１のユーザとチャットしたことがログその他の履歴から判明する者、第１のユーザが友人リストその他に登録している者、第１のユーザがチャットを拒絶するためのリストに登録している者がある。
【００１２】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明を方法、システム、コンピュータプログラム、記録媒体などと表現したものもまた、本発明の態様として有効である。
【００１３】
【発明の実施の形態】
図１は、実施の形態に係るネットワークシステム１０の構成を示す。ここでは複数のユーザ端末１２とユーザマッチング装置１４がインターネット１６を介して接続されている。ユーザマッチング装置１４はユーザ端末１２に対してチャットの場を提供する機能を備えたサーバでもある。ユーザ端末１２はパーソナルコンピュータ、ＰＤＡ（Personal Digital Assistance）、インターネット１６への接続機能のある携帯電話など、その形式は問わない。また、ユーザマッチング装置１４の内部構成は、いずれの機能がハードウエアで実現され、いずれがソフトウエアで実現されるかも、ここでは本質問題ではない。以下、ハードウエアやソフトウエアのコンポーネント単位ではなく、機能単位のブロックを中心に説明する。また、ユーザとそのユーザ端末１２はとくに必要がないかぎり区別しない。
【００１４】
図２は、ユーザマッチング装置１４の内部構成を示す。通信部２８は、インターネット１６を介して複数のユーザ端末１２と通信する。チャット機能ブロック３０は多数のユーザがチャットをするための一連の機能、たとえばユーザ管理機能、ユーザが入室できるチャットルームの生成機能などを提供する。これらの機能は、たとえばＣＧＩ（Common Gateway Interface）を通じて実現できるが、その方法は問わない。チャットログ保持部３２はユーザ間でもたれたチャットの内容や状況を必要な範囲で保存する。本実施の形態では、チャットログ保持部３２はユーザの管理機能、たとえばいずれのユーザがいずれのチャットルームにいつ入室したかなどの情報を管理する機能も有する。
【００１５】
接触度ベースユーザ選定部３４は、ユーザ間の接触度を基準に、「仲がよい」と考えられるユーザの集合を特定する。接触度は同じチャットルームで同室した回数で判断する。いま、「ユーザＡ」という者に注目すれば、接触度ベースユーザ選定部３４はこの者と同室した回数が多い順に所定人数のユーザを特定し、これらのユーザで形成される集合（以下単に「集合」ともいう）を類似度算出部３８へ通知する。
【００１６】
類似度算出部３８は、集合に含まれる各ユーザ（以下ユーザＢｉ（ｉは整数）とも表記する）について、その者と性格的に類似度が高いと考えられる別のユーザ（以下ユーザＢｉｊ（ｉ、ｊは整数）とも表記する）をチャットログ保持部３２の内容をもとに特定し、かつその類似度ｂｉｊを算定する。類似度は性格因子保持部３６に予め記録された複数の性格判定用因子について検討される。その後、各ユーザＢｉｊの類似度ｂｉｊに、そのユーザ発見の契機となったユーザＢｉがどの程度ユーザＡと接触をしていたかに関する補正係数（以下これをＣｉとも表記する）を掛け、Ｓｉｊ＝Ｃｉｂｉｊをもって最終的な類似度（以下「最終類似度」ともいう）が決定される。ユーザＡにより親しいユーザＢｉから特定されたユーザＢｉｊを重視する趣旨であり、したがって補正係数ＣｉはユーザＡと接触が多かったものほど大きくする。その後、この最終類似度がランダマイズ部４４へ通知される。
なお、「類似度が高い」という状態は、統計の世界ではしばしば「非類似度が低い」という表現になるが、本明細書では「類似度が高い」と統一し、ユーザ間の差が小さいほど類似度が大きい数字になるとする。
【００１７】
ランダマイズ部４４は、娯楽性という観点から最終類似度で決まる順位にランダマイズ処理を施す。そのためのパラメータは娯楽性パラメータ保持部４２に記録されている。ここでは、ユーザＡと各ユーザＢｉｊの間の相性をそのときどきの星の運行に照らして診断する西洋占星術の要素を取り入れる。すなわち、相性はユーザＡの星座、各ユーザＢｉｊの星座、および診断の日時により、例えば「１〜１０」のような数字（以下ランダマイズ係数ともいう）で表され、ここではこれをＨｉｊで表記する。相性がよいほどＨｉｊを大きく設定する。ランダマイズ部４４はＭｉｊ＝ＨｉｊＳｉｊを計算する。
Ｍｉｊはユーザ間に最終的に定まるマッチング値とよぶべきもので、この値が高い者から所定数のユーザＢｉｊ（以下「ベストマッチユーザ」ともいう）が結果提示部４６へ通知される。
【００１８】
結果提示部４６は通信部２８を介してユーザＡに対し、電子メールや次回のチャットの際の表示によりベストマッチユーザを伝達する。明示的な伝達のかわりに、ユーザＡとベストマッチユーザが同室になるようチャットルームを推奨してもよい。
【００１９】
図３は性格因子保持部３６に保持される性格因子テーブル５０を示す。性格因子テーブル５０は性格因子欄５２とキーワード欄５４を有する。性格因子欄５２は各ユーザが興味をもつ可能性のある項目を「サッカー」「ペット」などのように列挙している。キーワード欄５４には、そうした項目に興味のあるユーザがチャット中に発する可能性の高いキーワードを列挙している。たとえば、「音楽」が好きなユーザは、「音楽」「ロック」「ポップ」「ジャズ」「聴」などのことばをチャット中に発する可能性が高いと予測できる。類似度算出部３８は、各ユーザについて過去のチャットの内容をもとに性格因子欄５２の各項目に関するキーワードの発言回数を計数し、その分布をもとに所定の統計手法を用いてユーザ間の類似度を算出する。
【００２０】
一例として、ある項目Ｆｋ（ｋは整数）に関するユーザＸの発言回数をｘｋ、ユーザＹの発言回数をｙｋ、性格診断におけるその項目の重要性をＩｋとすると、これらのユーザの類似度は、
Ｑ−ΣＩｋ・ａｂｓ（ｘｋ−ｙｋ）    （式１）
で計算できる。ただし、Ｑは式１の値を負にしないための便宜的な定数である。
この際、ｘｋとｙｋの値をそれぞれΣｘｋとΣｙｋで予め正規化してもよいし、その他任意の統計処理を用いてもよい。
【００２１】
図４は、娯楽性パラメータ保持部４２に保持されるランダマイズテーブル６０を示す。ランダマイズテーブル６０はユーザＡの星座を示す星座Ａ欄６２と比較の対象となるユーザＢｉｊの星座を示す星座Ｂｉｊ欄６４と、星座Ａ欄６２および星座Ｂｉｊ欄６４のそれぞれの星座の間の相性を示すランダマイズ係数Ｈｉｊ欄６６を有する。ここでは例えば「おひつじ座」のユーザＡと「おうし座」のユーザＢｉｊの相性Ｈｉｊが「ｂ」と記述されている。ランダマイズテーブル６０はそのときどきの星座の配置などによって刻々変化するものであってもよく、その場合、図示しないランダマイズテーブル登録部が適宜ランダマイズテーブル６０を更新すればよい。
【００２２】
図５は以上の構成によるユーザの紹介のための処理を示す。この処理に入る前に、ユーザ間でチャット機能ブロック３０を利用したチャットが交わされている。
接触度ベースユーザ選定部３４はまず、任意の方法、たとえばユーザをシーケンシャルに選定したり、発言回数の多さによって選定するなどの方法でユーザＡを定め、その者について同室回数の多い方から所定の人数、たとえばここでは２４人のユーザＢｉ（ｉ＝１〜２４）を選定する（Ｓ１０）。これらのユーザは類似度算出部３８へ通知される。
【００２３】
類似度算出部３８はユーザＢｉのそれぞれについて性格因子テーブル５０をもとに最も類似度の高い方から所定の人数、例えばここでは３人のユーザＢｉｊ（ｉ＝１〜２４，ｊ＝１〜３）を選定し（Ｓ１２）、これらの類似度をｂｉｊと記録する。いまの例では、この段階でユーザは２４×３＝７２人に絞り込まれる。類似度算出部３８はつづいて前述の補正係数Ｃｉを用いて、７２人のユーザについてＳｉｊ＝Ｃｉｂｉｊを計算し（Ｓ１４）、この最終類似度がランダマイズ部４４へ通知される。
【００２４】
ランダマイズ部４４は前述のランダマイズ係数Ｈｉｊを導入してＭｉｊ＝ＨｉｊＳｉｊを計算し（Ｓ１６）、Ｍｉｊが高かったユーザＢｉｊから順に所定数、たとえば３人のベストマッチユーザをユーザＡへ紹介する（Ｓ１８）。なお、結果提示部４６はベストマッチユーザが前述の集合に含まれるユーザＢｉのいずれかだったときはこのユーザを除外してつぎのユーザを繰り上げて紹介してもよい。ユーザＢｉはすでにユーザＡと相当の回数チャットしているためである。
【００２５】
以上、この実施の形態によれば、ユーザＡについて、その者がまだ接触したことはないが、仮に接触すればチャットがはずむであろうユーザを紹介することができる。このため、チャットを開始する前に相手の様子がわかる点で安心であるし、またチャットに入ったあとも一般にリラックスできる会話をもちやすくなる。ユーザＡだけでなく、この処理をある程度多数のユーザに施せばさらに効果的である。サービス提供者の側とすると、チャットに付加機能を追加でき、サービスの差別化にも寄与できる。
【００２６】
本発明を実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
そうした例をいくつか述べる。
【００２７】
実施の形態ではユーザＢｉｊを決めた後、補正係数Ｃｉを考慮したが、ユーザＢｉｊの決定過程で補正をかけてもよい。たとえば、ｉの値が小さく、したがってユーザＡと対話の回数が多いユーザＢｉについてより多数のユーザＢｉｊを選んでもよい。この場合、ベストマッチユーザにｉの値が小さい者が含まれる可能性が高くなる。
【００２８】
ランダマイズの過程に西洋占星術を挙げたが、これには当然別の例がある。たとえば、名前の画数その他による占いの要素を導入したり、本当の意味で完全なランダマイズの要素、たとえば仮想的な抽選を導入してもよい。
【００２９】
【発明の効果】
本発明によれば、ネットワーク上のユーザ間のコミュニケーションを円滑化し、ユーザにより付加価値の高いサービスを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  実施の形態に係るユーザマッチング装置を含むネットワークシステムの全体構成図である。
【図２】  実施の形態に係るユーザマッチング装置の構成図である。
【図３】  性格因子保持部に保持された性格因子テーブルを示す図である。
【図４】  娯楽性パラメータ保持部に保持されたランダマイズテーブルを示す図である。
【図５】  実施の形態によるユーザマッチングの処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１２  ユーザ端末、  １４  ユーザマッチング装置、  ３０  チャット機能ブロック、  ３４  接触度ベースユーザ選定部、  ３８  類似度算出部、  ４４  ランダマイズ部、  ４６  結果提示部、  ５０  性格因子テーブル、  ６０  ランダマイズテーブル。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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