投稿者 global-ai-media 
英The Guardian紙が報じた「スワイプ不要のAIデーティングアプリ」は、単なる恋愛市場のトレンドにとどまらず、AI技術の大きな転換点を示唆しています。ユーザーへの詳細なインタビューを行い、自律的にパートナーを探し出す「Agentic AI（エージェント型AI）」の台頭は、日本のマッチングビジネスや社内リソース配分にどのような変革をもたらすのでしょうか。
スワイプ疲れと「Agentic AI」の実装
The Guardianの記事によれば、最新のデーティングアプリのトレンドは、従来の「スワイプ機能（写真を見て瞬時に判断するUI）」を排除し、AIによる「インタビュー」に基づくマッチングへと移行しています。これは、ユーザーが膨大な候補の中から自力で選別する労力を削減し、AIがユーザーの性格や価値観を深く理解した上で、極めて少数の「質の高い候補」のみを提案するというモデルです。
技術的な観点から見ると、これは従来の「レコメンデーションシステム（協調フィルタリング等による確率的な推薦）」から、「Agentic AI（目標達成のために自律的に思考・行動するAIエージェント）」への進化を意味します。生成AIは単にテキストを生成するだけでなく、ユーザーの代理人（エージェント）として、ヒアリング、情報の構造化、そして相手方エージェントとの照合といった複雑なワークフローを実行する段階に入っています。
日本市場との親和性：デジタルな「仲人」モデル
この「AIがまずインタビューを行う」というアプローチは、日本の商習慣や文化と非常に親和性が高いと言えます。日本では古くから、結婚相談所における仲人や、転職エージェントのキャリアアドバイザーのように、専門家が間に立って定性的な情報を解釈し、高精度なマッチングを行うモデルが信頼されてきました。
従来のWebサービスやアプリは、検索条件（年収、年齢、勤務地など）によるフィルタリングが主流でしたが、これでは「雰囲気」や「価値観」といった非構造化データを取りこぼします。LLM（大規模言語モデル）を活用したエージェント型アプローチであれば、対話を通じてユーザーの潜在的なニーズ（言語化されていない要望）を引き出し、文脈を理解した上でのマッチングが可能になります。
ビジネス応用：HR・不動産・B2Bマッチング
このモデルはデーティングアプリに限らず、国内企業の様々なドメインに応用可能です。
- HR・採用領域： スキルセットのマッチングだけでなく、候補者と企業の「カルチャーフィット」をAIエージェントが事前に対話で確認することで、ミスマッチによる早期離職を防ぐ。
- 不動産テック： 「静かな場所が良い」といった主観的な要望に対し、物件スペックだけでなく、周辺環境のレビューデータなどを統合して、コンシェルジュのように提案する。
- B2Bビジネスマッチング： 企業間の提携やM&Aにおいて、財務データだけでなく、経営者のビジョンや事業シナジーをAIが読み解き、最適なパートナーを推薦する。
プライバシーとガバナンスの課題
一方で、このアプローチには高度なリスク管理が求められます。AIがユーザーの「性格」や「嗜好」といった機微な情報を深くプロファイリングするため、プライバシー保護の重要性が格段に高まります。
日本の個人情報保護法においても、個人の権利利益を害するおそれがあるプロファイリングや自動化された意思決定には透明性が求められる傾向にあります。特に、「なぜこの相手を推薦したのか」という根拠がブラックボックス化していると、ユーザーの信頼を得られないだけでなく、予期せぬ差別やバイアス（偏見）を助長するリスクがあります。ハルシネーション（AIが事実に基づかない情報を生成すること）によって、実在しない経歴や性格特性を作り上げてしまうリスクへの対策も、実務上不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業がプロダクト開発や業務改革において考慮すべき点は以下の通りです。
- 「検索」から「対話・委任」へのUX転換： ユーザーに情報を探させるのではなく、ユーザーの要望を聞き出し、代行する「エージェント型UI」の導入を検討すべきフェーズに来ています。これは労働人口減少に伴う省人化ニーズへの回答にもなり得ます。
- ゼロパーティデータの活用： 行動履歴（クリックや閲覧）からの推測ではなく、対話を通じてユーザーが自ら提供するデータ（ゼロパーティデータ）をいかに収集・活用するかが、マッチング精度の鍵となります。
- 「納得感」のエンジニアリング： AIによるマッチング結果に対し、「なぜ選ばれたのか」を論理的に説明できる機能（Explainable AI）を組み込むことが、日本市場での受容性を高める必須条件となります。
- 過度な期待の管理： AIエージェントは魔法使いではありません。最終的な意思決定は人間が行うという建付けを残しつつ、あくまで「判断の質を高めるための支援」という位置づけでサービスを設計することが、リスクヘッジの観点から重要です。