発音体感を高精度に体系化した「語感分析」
【クロン】の作成時や、「語感相性診断」には、脳機能論の立場からサブリミナル･インプレッション効果を用いた語感分析技術が応用されています。【クロン】作成では名前の語感の発音体感をもとに、133×36通りのパラメーターから【クロン】のタイプを決定。ユーザーの「基本性向」を具体的に把握します。また、語感相性診断においても同様に、語感分析のロジックに基づき、異性間、同性間の相性を診断します。
スムーズな返答を生成する「人工対話エンジン」
CLON Labが開発した「人工対話エンジン」には、通常の形態素解析では対応しきれない未知の単語を推測して品詞分けする技術や、リアルタイムチャットに耐えうる高速係り受け解析技術など、今までの会話エンジンでは実現し得なかった技術を搭載。また統合的に高速化を図り、トランザクションに左右されないスムーズな返答生成を可能にしています。弊社では今後のバージョンアップを見据え、さらに汎用性の高い対話エンジンの開発・搭載に取り組んでまいります。
会話要素を抽出する「類似文章解析エンジン」
自然文章の解析エンジンを改良し、【クロン】との会話の内容を解析し類似文章を抽出するエンジンを開発。この解析技術により、【クロン】との会話を楽しんでいるユーザーの中から同内容の回答パターンをするユーザーを抽出し、会話パターンが似ているユーザーを紹介したり、ユーザーの嗜好性の把握のための要素抽出をしたりすることができます。また、この技術は、会話文の品詞、語尾、文脈、文章の作成の仕方など複数の指標から類似文章を抽出し、類義語、同義語、文章揺らぎにも対応。例えば、「熊のぬいぐるみが好きだ」と「ベアーのぬいぐるみが大好きだ」を似た文章として抽出することが可能となります。本技術によって、携帯特有の崩れた口語文章でも類似文章の解析が可能となりました。
行動履歴から日記を生成する「学習型CGM自動生成エンジン」
自然文章解析エンジンを改良し、ユーザーが【クロン】と会話したり、情報を閲覧するなどサイト内でのアクションの行動履歴を学習し、その履歴から自動的に【クロン】が日記を書く（CGM生成）エンジンを開発。従来のCGM自動生成エンジンは、テンプレート数が有限であるため、日記の生成パターンが限られていましたが、このエンジンはユーザーの行動を蓄積するとともに、周辺ユーザーの日記生成パターンを確認することで、同じテンプレートを用いず、自然な日記（CGM生成）が可能となりました。この技術は、現在脚光を浴びる「ライフログ」において、ユーザーがライフログを生成する負荷を削減し、その普及を促す重要な基礎技術となると考えています。
プロファイリングして情報を提供「嗜好学習型レコメンドエンジン」
既存のレコメンドエンジンは、サイト内のユーザーの行動履歴を連携させ、「この商品を買った人は、こんな商品を買っています」という推薦方法が一般的でした。しかしながら、この推薦方法では、ユーザーひとりひとりのニーズに応える事ができず、アクセスする全てのユーザーに対して同じ推薦しか提供できません。つまりは、ユーザー個人の趣味・嗜好性が反映されておらず、ユーザーが求める情報とマッチしない事が多々あります。 しかしながら、「対話エージェント」を構成する「人工対話エンジン」を用いて、【クロン】と会話（文字入力による）することで、 ユーザーの趣味・嗜好性を取得し、過去の会話からの趣味・嗜好性を反映し、ユーザーのニーズにフィットする情報の提供が可能になりました。
「嗜好学習型レコメンドエンジン」は、ユーザーの嗜好性を学習することで、ひとりひとりのユーザーの嗜好モデルにマッチした情報推薦を可能としています。今までのレコメンドエンジンは、ユーザーの嗜好の取得に多くの学習期間や学習量を必要としましたが、「嗜好学習型レコメンドエンジン」では、学習期間の大幅な短縮とユーザーの高い満足度を実現しています。
【技術協力】
（株）感性リサーチ
（株）ブログウォッチャー
