2017年8月30日 水曜ワトソンカフェ vol.2 での「妻との相性をWatsonで分析してみた」のスライドです。 当日のイベントレポート： https://co-ba.net/shibuya/posts/watson_vol2/ IBM公式サイト「THINK Watson」の記事も書きました： https://www.ibm.com/think/jp-ja/watson/personality-insights-for-a-married-couple/ イベントのページ： http://peatix.com/event/289820?lang=ja

1. 妻との相性をWatsonで分析してみた
HCD-‐‑‒Net認定 ⼈人間中⼼心設計専⾨門家
⽻羽⼭山 祥樹 @storywriter
1
2017年年 8⽉月30⽇日（⽔水）

2. 2
古今東⻄西、
夫とは、妻に頭があがらないものなのだろうか。

3. 3
テレビのなかでは勇ましい政治家が、じつは妻の⾦金金づ
かいに悩んでいたり、豪胆な武将が恐妻家だったり。
古くは、かのソクラテスも、妻には弱かったという。

4. ⽻羽⼭山 祥樹 HAYAMA Yoshiki
v インフォメーションアーキテクト
• 使いやすいWebサイトをつくる専⾨門家
• HCD-‐‑‒Net認定 ⼈人間中⼼心設計専⾨門家
v Web業界に20年年くらい、Watsonは1年年ちょい
v 担当したWebサイトが、雑誌のWebユーザビリティランキン
グで国内トップクラスの評価を受ける ほか実積多数
v 主な専⾨門分野
• ユーザーエクスペリエンス、⼈人間中⼼心設計、情報アーキテクチャ、
アクセシビリティ、⼤大規模CMS、⼈人⼯工知能、ライター
Twi$er：@storywriter
WebSite:
storywriter.jp
4
ユーザー⼼心理理を
つかむプロです

5. 5
メンタルモデル
ユーザーへの共感から⽣生まれるUXデザイン戦略略
Amazonで購⼊入：
http://www.amazon.co.jp/dp/4621088068
コンピュータ・IT > インターネット・Web開発 > Web開発 最⾼高「1位」
コンピュータ・IT 総合 最⾼高「9位」

6. 6
AI（⼈人⼯工知能）とのかかわり：
1年年とちょっと前から、
UXデザイナー および エンジニア として、
AI の実務をしています。

7. 7
IBM Watson：
IBM の Watson は、⼿手軽に使える AI です。
IBM のクラウドサービス Bluemix を
契約すると（個⼈人でもOK）、すぐに使えます。
従量量課⾦金金制で、さらに無料料枠もあるので、
試すくらいなら、個⼈人でも安⼼心。
備考：
IBM ⾃自⾝身は、Watson を「⼈人⼯工知能」だとは⾔言っていません。「ヒトの認知
能⼒力力を⽀支援する Cognitive Systems（認知システム）」と表現しています。

8. 8
まず解かなければいけない誤解：
IBM の CM で「やるじゃん、Watson」という、
⾃自然な会話をしている⾵風のものがありますが
あれは、嘘とまではいかないまでも、
CM ⽤用に、ガチガチに実装されています。
なぜなら、Watson には、2017年年8⽉月時点で：
• ⽂文脈を理理解する能⼒力力はない。
• ⾔言語を⽣生成する能⼒力力はない。
• 「考える」能⼒力力はない。

9. 9
「Watson」はブランドの総称：
IBM Watson は、細かい機能（API）の集合体。
デモ
引⽤用：
https://console.ng.bluemix.net/

10. 10
「Watson」はブランドの総称：
IBM Watson は、細かい機能（API）の集合体。
デモ
引⽤用：
https://console.ng.bluemix.net/
Personality Insights
APIのひとつ

11. 11
Personality Insights：
Personality Insights は、ある⼈人が書いた⽂文章を解析
して、使われている⾔言葉葉の傾向から、性格や嗜好を推
定する。ビッグファイブと呼ばれる、⼈人間の⼼心理理を代
表する5つの特性を中⼼心に、ニーズや価値観、消費傾向
まで導き出してくれる。
引⽤用：
https://www.ibm.com/watson/services/personality-‐‑‒insights/

12. 12
Personality Insights：
とくにマッチングの分野で、ビジネス活⽤用が探られて
いる。たとえば、就職希望者がどの職種に適している
か。プロジェクトチームを組むときに、誰を加えるべ
きか。顧客に合った営業担当者は誰か。
引⽤用：
https://www.ibm.com/watson/services/personality-‐‑‒insights/

13. 13
ひょっとして、我が家の相性も・・・？
？

14. 14
Personality Insights を試してみよう：
Personality Insights のデモサイトが⼿手軽。
アカウント登録が無しで試せる。
デモ
引⽤用：
https://personality-‐‑‒insights-‐‑‒livedemo.mybluemix.net/

15. 15
Personality Insights を試してみよう：
デモ
引⽤用：
https://personality-‐‑‒insights-‐‑‒livedemo.mybluemix.net/

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Personality Insights を試してみよう：
デモ
引⽤用：
https://personality-‐‑‒insights-‐‑‒livedemo.mybluemix.net/

17. 17
Personality Insights を試してみよう：
サンバーストチャートは、デモ映えする。
デモ
引⽤用：
https://personality-‐‑‒insights-‐‑‒livedemo.mybluemix.net/

18. 18
Personality Insights でわかる値：
協調性
利利他主義
協調性
謙虚さ
道徳
共感度度
信⽤用度度
外向性
活発度度
⾃自⼰己主張
明朗性
刺刺激希求性
友情
社交性
知的好奇⼼心
⼤大胆性
芸術的関⼼心度度
情動性
想像⼒力力
思考⼒力力
現状打破
ニーズ
⾃自由
理理想
愛
現実性
⾃自⼰己表現
安定
仕組
挑戦
親密さ
好奇⼼心
興奮
調和
価値観
保守性
快楽主義
変化に対する許容性
⾃自⼰己⾼高揚
⾃自⼰己超越
ビッグファイブ
誠実性
達成努⼒力力
注意深さ
忠実さ
秩序性
⾃自制⼒力力
⾃自⼰己効⼒力力感
感情起伏
激情的
⼼心配性
悲観的
利利⼰己的
⾃自意識識過剰
低ストレス耐性
消費傾向
（多数のため省省略略）

19. 19
ここから、どうすれば妻との相性がわかるだろう？

20. 20
デモサイトの利利⽤用規約：
引⽤用：
https://personality-‐‑‒insights-‐‑‒livedemo.mybluemix.net/terms-‐‑‒of-‐‑‒use
他⼈人や他の組織の
Twitter® IDをアップロードすることは、
禁じられています。
妻の許可がいる

21. 21
最⼤大の関⾨門：妻の承諾諾を得る：
Watsonで、夫婦の相性診断を
してみたいんだけど・・・

22. 22
最⼤大の関⾨門：妻の承諾諾を得る：
・・・ ・・・

23. 23
最⼤大の関⾨門：妻の承諾諾を得る：
あら、占いみたいで
⾯面⽩白いじゃない

24. 24
Personality Insights：
デモサイトの画⾯面は、2⼈人の⼈人間を⽐比較するようにはで
きていない。分析するには、⽣生のデータが欲しい。
Personality Insights は、他の Watson の機能と同じ
く、cURL 経由で、⽣生のデータを csv 形式や JSON 形
式で得ることができる。

25. 25
とりあえず Watson を使ってみよう：
IBM Bluemix のアカウントをつくる。
デモ
引⽤用：
https://console.ng.bluemix.net/

26. 26
とりあえず Watson を使ってみよう：
「カタログ」から
「Watson」 > 「Personality Insights」
を選んで「公開」をクリック。
これで 性格分析API がもう使える。
デモ
引⽤用：
https://console.ng.bluemix.net/

27. 27
とりあえず Watson を使ってみよう：
「ダッシュボード」から、先ほど作った
「Personality Insights」を選択、「サービス資格情
報」に、APIのURL、ユーザーID、パスワードがある。
デモ
引⽤用：
https://console.ng.bluemix.net/

28. 28
Twitter の全ツイート履履歴を⼊入⼿手する：
Twitter の管理理画⾯面から、まとめてダウンロードするこ
とができる。「設定とプライバシー」ページ下部に
「全ツイート履履歴をリクエストする」というボタンが
ある。
デモ
引⽤用：
https://twitter.com/

29. 29
ツーイト履履歴を整形する：
Twitter からダウンロードできるデータ書式と、
Personality Insights が受け取れる書式が異異なる。
整形プログラムを Python で書いた。
デモ
GitHub で公開しました。
https://github.com/storywriter/personality-‐‑‒
insights-‐‑‒tools

30. 30
Personality Insights 結果を csv 形式で得る：
curl -‐‑‒X POST -‐‑‒-‐‑‒user "{username}:{password}"
-‐‑‒-‐‑‒header "Content-‐‑‒Type: application/json"
-‐‑‒-‐‑‒data-‐‑‒binary "@{path}/tweet_̲all.json"
-‐‑‒-‐‑‒header "Accept: text/csv"
-‐‑‒-‐‑‒output "tweet_̲all-‐‑‒profile.csv"
"https://gateway.watsonplatform.net/personality-‐‑‒
insights/api/v3/profile?
version=2016-‐‑‒10-‐‑‒20&consumption_̲preferences=t
rue&raw_̲scores=true&csv_̲headers=true"
デモ

31. 31
返ってきたデータが英語：
対訳を GitHub で公開しました。
https://github.com/storywriter/personality-‐‑‒
insights-‐‑‒tools
・・・右にずっと続きます。

32. 32
妻とデータを⽐比較：
デモ

33. 33
妻とデータを⽐比較：
ビッグファイブと主要素に絞り、レーダーチャートに。
デモ

34. 34
妻とデータを⽐比較：
似てるよね？
デモ

35. 35
妻とデータを⽐比較：
似ているのは、いいことなのか？

36. 36
夫婦の相性は、似ているほうがいいの？：
教育⼼心理理学では、グループでの学びは、性格特性が異異
なるメンバーが集まったほうが、効果が出るという。
また、チームビルディングも、メンバーの多様性が成
果につながる、という研究もある。
結婚についてはどうだろう？

37. 37
国⽴立立情報学研究所のCiNii（論論⽂文検索索システム）：
ビッグファイブと結婚の相関を調べた研究は、思いの
ほか⾒見見つからない。
ようやく⾒見見つけたのが、次の論論⽂文。⽇日本⼼心理理学会の第
73回⼤大会で発表されたもの。結婚相談所で成婚にい
たった男⼥女女の性格特性を調べた。

38. 38
村上 隆, 和⽥田 真雄, ⾕谷 伊織, 2008：
性格特性が近いカップルほど成婚しやすい。
引⽤用：
恋愛と結婚のためのコミュニケーション能⼒力力尺度度の研究（村上 隆,和⽥田 真雄,⾕谷 伊織,2008）
https://www.psych.or.jp/meeting/proceedings/73/contents/poster/pdf/3PM019.pdf

39. 39
妻とデータを⽐比較：
似てるよね？

40. 40
よかったー。

41. 41
リツイートは分析に含めたほうがいいの？：
Personality Insights は使われている⾔言葉葉の傾向から、
性格を推定する。リツイートを含めると含めないので
は、分析結果が変わってくるのではないか？
僕⾃自⾝身は、全ツイートのうち、リツイートの占める割
合は 11% だった。

42. 42
リツイートは分析に含めたほうがいいの？：
「全ツイート（リツイート含む）」
「全ツイート（リツイートを除く）」
「リツイートのみ（⾃自分のツイートはない）」
の3種類に加⼯工して、傾向を⽐比較。

43. 43
リツイートは分析に含めたほうがいいの？：

44. 44
リツイートは分析に含めたほうがいいの？：
リツイートを含んでも除いても、それほどの差は⽣生ま
れなかった。ひとつひとつ⾒見見ていくと、「忠実さ」や
「挑戦」の項⽬目で、リツイートに引きずられて値が動
いているところはあるが。
⾯面⽩白いのは、「リツイートのみ（⾃自分のツイートはな
い）」と「全ツイート（リツイートを除く）」の傾向
も、おおむね同じであること。

45. 45
リツイートは分析に含めたほうがいいの？：
⾃自分が共感を覚えたものをリツイートするからかもし
れないが、他⼈人の⽂文章でも、⾃自分の好みでピックアッ
プして集めると、⾃自分の性格特性を推定できる、とい
う可能性が⽰示唆できそう。

46. 46
「話し⾔言葉葉」と「書き⾔言葉葉」で差は出る？：
「話し⾔言葉葉」と「書き⾔言葉葉」では、同じ分析結果にな
るのか？ 同⼀一⼈人物（妻）のTweets（約63000語）と
発話データ（約900語）を⽐比較。

47. 47
「話し⾔言葉葉」と「書き⾔言葉葉」で差は出る？：

48. 48
「話し⾔言葉葉」と「書き⾔言葉葉」で差は出る？：
「話し⾔言葉葉」と「書き⾔言葉葉」では、同⼀一⼈人物でも、か
なり乖離離する。（発話データが900語しかなく、精度度
に不不安はあるものの）
⽇日本語では「話し⾔言葉葉」と「書き⾔言葉葉」は異異なる。
発話は、対話者との関係や、⽴立立場、テーマで異異なる。
例例：YG性格検査（⽮矢⽥田部ギルフォード性格検査）
「家庭での⾃自分について答えてください」「会社での⾃自分について...」と、前提をお
いてから、テストする。120問からなる質問紙法による性格検査。

49. 49
参考：Natural Language Understanding：
IBM Watson は、細かい機能（API）の集合体。
引⽤用：
https://console.ng.bluemix.net/
Natural Language
Understanding

50. 50
まとめ：
1. Personality Insights は、⼿手軽に使える。
ただし、テキスト量量の確保と、加⼯工が課題。
2. 性格特性の、どの値が⾼高ければ／低ければ、
マッチングしていると判断するか？
その根拠を探すほうがタイヘン。（論論⽂文を探そう）
3. 妻とは相性が良良さそうでよかった。

51. 51
相性診断の結果を妻に伝えてみた：
こんな感じ
なんだけど

52. 52
相性診断の結果を妻に伝えてみた：
・・・ ・・・

53. 53
相性診断の結果を妻に伝えてみた：
似ているね

54. 54
相性診断の結果を妻に伝えてみた：
「似ているね」
ポツリと⼀一⾔言。
しみじみとした顔で画⾯面を眺めていた。
何か、妻なりに感じるところがあったようだ。

55. 55
ありがとうございました。
⽻羽⼭山 祥樹
Twitter: @storywriter
Facebook: storywriter.jp
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Special Thanks to: はやしすみこ（@idealisland）

56. ⽻羽⼭山のプレゼンのアレ が、
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スタンプ名：ハーミィ（CSS編） 作者名：⽻羽⼭山 祥樹
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