AIマッチングは使いこなせていますか？
「IBJ-Sを使い始めたけれど、AIマッチングって何をしてくれるの？」「AI looksとAI historyの違いがよくわからない」──IBJ加盟の結婚相談所で活動を始めると、こうした疑問を抱える方は少なくありません。
IBJのAIマッチングには、大きく分けて**「AI looks（エーアイ ルックス）」と「AI history（エーアイ ヒストリー）」の2つの機能**があります。両者はそれぞれ異なる仕組みでお相手を提案してくれますが、使い方を知らないままでいると宝の持ち腐れになってしまいます。
本記事では、IBJ加盟の結婚相談所で約1年11ヶ月活動し成婚退会した筆者が、AIマッチングの仕組み・2機能の違い・精度を高めるコツ・条件検索との使い分け戦略まで、2026年3月時点の情報をもとに完全解説します。
IBJ AIマッチングとは？【東京大学共同研究の仕組み】
AIマッチングの基本概念
IBJのAIマッチングとは、会員一人ひとりの**「好みのデータ」と「行動履歴のデータ」をAIが学習し、相性の高いお相手を自動的に提案する機能**です。
通常の条件検索が「年齢・年収・居住地」などの条件でお相手を絞り込む仕組みであるのに対し、AIマッチングは「この人はどんな顔の方に好感を持ちやすいか」「どんな属性の方に申し込む傾向があるか」といった、言語化しにくい好みのパターンを学習します。
条件だけでは拾えない「なんとなく好き」という感覚的な相性を、データで可視化しようというのがAIマッチングの根本的な発想です。
東京大学との共同研究の背景
IBJのAIマッチングは、東京大学との共同研究を基盤に開発されています（IBJ公式発表）。大学の研究者が持つ機械学習・統計学の知見と、IBJが蓄積した膨大な婚活データを組み合わせることで、一般的なマッチングアプリとは異なる精度の高い提案を目指しています。
婚活という分野は「相性」という定量化しにくい要素が大きく、汎用的なレコメンドシステムをそのまま適用しても精度が出にくいとされています。IBJが大学機関と連携してアルゴリズムを開発している背景には、こうした婚活特有の複雑さを科学的に解決しようという姿勢があります。
AIマッチングが提案される2つの経路
AIマッチングの提案は、以下の2つの経路で届きます。
| 経路 | 内容 | 特徴 |
|---|---|---|
| アプリ直接提案 | IBJ-Sアプリのトップ画面・専用タブに表示 | いつでも自分で確認できる |
| カウンセラー経由 | 担当カウンセラーがAI提案の結果を参考に紹介 | カウンセラーの知見が加わる |
アプリから直接確認できるため、カウンセラーが不在の時間でも自分のペースでAI提案のお相手をチェックできます。ただし、カウンセラーはAIの提案に加えて会員の人柄や活動状況を踏まえた補足をしてくれることが多く、両方の経路をうまく活用するのがベストです。
AI looks（エーアイ ルックス）の仕組みと活用法
AI looksとは？顔の好みを分析する機能
AI looksは、会員が「いいね（お気に入り）」を付けたお相手の顔写真をAIが分析し、顔の好みのパターンを学習してお相手を提案する機能です。
仕組みをシンプルに説明すると、次のようになります。
- 会員がプロフィールを閲覧し、気になるお相手に「お気に入り」を付ける
- AIがお気に入りに付けた人の顔写真を分析し、共通する特徴（輪郭・目の形・全体的な雰囲気など）を抽出する
- 同様の顔の特徴を持つ別の会員を自動的にピックアップし、提案する
顔の「タイプ」という言語化しにくい好みを、データとして扱えるようにしたのがAI looksの特徴です。「なんとなくこういう顔の人が好き」という感覚的な好みを、AIが客観的なパターンとして認識します。
日本顔タイプ診断協会監修のリニューアル（2021年）
AI looksは、2021年に日本顔タイプ診断協会の監修を受けてリニューアルされています（IBJ公式発表）。
日本顔タイプ診断協会は、顔の特徴をタイプ別に分類・分析する専門機関です。このリニューアルにより、単純な「顔のパーツの類似性」だけでなく、顔全体から受ける印象・雰囲気・タイプの傾向まで踏まえた分析ができるようになりました。
たとえば「クールなフェイスタイプが好き」「柔らかい雰囲気の方が好き」といった、より感覚的な好みに近い精度での提案が可能になっています。
AI looksの精度（約40%がタイプに近い）
AI looksの精度について、ある相談所の調査によると、提案されたお相手のうち約40%が「タイプに近い」と感じるとのデータがあります。
40%という数字を「低い」と感じるかもしれませんが、婚活という観点では意味のある数字です。条件検索でランダムに会う場合と比較すると、「なんとなく顔が好み」と感じる確率が明確に高くなります。最初から好感を持ちやすいお相手との出会いを増やせるという意味で、AI looksは活動の効率を高めてくれます。
筆者の体験: 正直に言うと、最初の頃は「AIが顔の好みをわかってくれるの？」と半信半疑でした。ところが、AI looksで提案されたお相手のプロフィールをいくつか見ていくと、「あ、確かにこういう雰囲気の方が多いな」と感じる機会が増えていきました。完璧ではありませんが、条件だけで検索するよりも直感的に「見てみたい」と思えるお相手が増えた印象があります。
AI looksの精度を高めるコツ
AI looksの精度は、お気に入りの数が多いほど向上します。AIに学習させるデータが増えるため、好みのパターンの認識精度が上がるためです。
目安として、お気に入りを50〜100人に付けることで精度が上がるとされています。活動初期にお気に入りが少ない状態では提案の精度が低く、徐々に改善されていく点も理解しておきましょう。
また、「お気に入りに付けた数」だけでなく「付けなかった数（スキップ）」も学習データになります。「この方はちょっと違う」と感じたお相手は積極的にスキップすることで、AIが好みの境界線をより正確に把握できます。
AI history（エーアイ ヒストリー）の仕組みと活用法
AI historyとは？行動履歴から相性を分析
AI historyは、会員の行動履歴（プロフィール閲覧・お気に入り・申し込みパターン）をAIが分析し、行動の傾向から相性の高いお相手を提案する機能です。
AI looksが「顔の好み」に特化しているのに対し、AI historyは行動全体から浮かび上がるパターンを学習します。顔だけでなく「どんな職業の方に申し込む傾向があるか」「どんな自己PRの方を長く閲覧するか」といった、行動の癖から好みを読み取ります。
2022年のアルゴリズム変更
AI historyは2022年にアルゴリズムが大幅に変更されています（IBJ公式発表）。変更以前は主に「申し込み履歴」を中心に学習していましたが、変更後は閲覧行動・共感キーワード・プロフィール滞在時間なども学習データに加わり、より多角的な分析が可能になりました。
このアルゴリズム変更により、申し込み件数が少ない活動初期でも、閲覧行動だけである程度の傾向を掴めるようになっています。以前に比べてAI historyが使えるようになるまでの期間が短縮されたとも言われています。
AI historyが学習するデータの種類
AI historyが学習する主なデータは以下のとおりです。
| データの種類 | 具体的な内容 |
|---|---|
| プロフィール閲覧 | どのお相手のプロフィールを開いたか、どれくらい時間をかけて読んだか |
| お気に入り | どのお相手にお気に入りを付けたか |
| 申し込み | どのお相手に申し込んだか、申し込まなかったか |
| 共感キーワード | プロフィール上で共感したキーワードを選択した履歴 |
| 検索履歴 | どんな条件で検索しているか |
これらのデータを総合的に分析することで、「条件表には現れない好みの傾向」を浮かび上がらせています。
AI historyの精度を高めるコツ
AI historyの精度を高めるには、行動データを意識的に積み重ねることが重要です。
特に効果的なのは、共感キーワードを20個以上設定することです。IBJ-Sのプロフィール編集画面では、さまざまなキーワードの中から「共感する・大切にしている価値観」を選択できます。このキーワードがAI historyの学習に直接影響します。
また、プロフィールをただ開いて閉じるだけでなく、じっくり読む習慣をつけることも重要です。滞在時間もデータとして学習されるため、「この方のことを詳しく見た」という行動が蓄積されていきます。
筆者の体験: AI historyに気づかずにいた活動初期、筆者はプロフィールをパラパラとスクロールするだけで次々に流していました。あとから「滞在時間も学習データになる」と知り、気になるお相手のプロフィールはしっかり時間をかけて読むよう意識したところ、AI historyの提案の精度が上がったように感じました。「なんとなくスクロール」でも学習されていますが、意識的に使う方がより良い結果につながります。
AI looks vs AI history【2つの機能の違いと使い分け】
比較表（分析対象・提供方法・精度・活用シーン）
2つの機能の違いを整理すると以下のようになります。
| 項目 | AI looks | AI history |
|---|---|---|
| 分析対象 | 顔写真の特徴・好み | 行動全体の傾向（閲覧・お気に入り・申し込み・キーワード） |
| 主な学習データ | お気に入りに付けた顔写真 | プロフィール閲覧・申し込み・共感キーワード等 |
| 精度向上の条件 | お気に入り50〜100人以上 | 共感キーワード20個以上、積極的な閲覧行動 |
| 精度の目安 | 約40%がタイプに近い（ある相談所調べ） | 行動が積み重なるほど向上 |
| 特に有効なシーン | 活動初期・第一印象重視 | 活動中期以降・内面重視 |
| 監修・根拠 | 日本顔タイプ診断協会（2021年リニューアル） | 東京大学共同研究・2022年アルゴリズム変更 |
活動初期はAI looks、中期以降はAI history
2つの機能は活動ステージによって使い分けるのが効果的です。
活動初期（〜3ヶ月）: まず積極的にプロフィールを閲覧してお気に入りを付けましょう。この行動がAI looksの学習データになります。AI historyはまだ行動データが少ない段階なので、AI looksの提案を中心に活用するのが現実的です。
活動中期（3ヶ月〜）: 申し込み件数やプロフィール閲覧数が積み重なると、AI historyの精度が上がってきます。「顔の好み」だけでなく「行動から浮かび上がる総合的な相性」でお相手を見つけられるようになります。条件検索・AI looks・AI historyの3つを組み合わせた戦略が有効な時期です。
AIマッチングが使えるようになるまでの条件と期間
すぐには使えない
IBJのAIマッチングは、入会直後からすぐに使えるわけではありません。AIが提案を行うには、ある程度の学習データが必要なためです。
活動を開始したばかりの時期は、AIがまだ「この会員の好みのパターン」を把握できていない状態です。この期間は通常の条件検索を中心に活動しながら、AIの学習データを積み重ねていくことが大切です。
積極的活動で約2週間、通常約1ヶ月
AIマッチングが提案を始めるまでの目安は、積極的に活動した場合で約2週間、通常の活動ペースでは約1ヶ月とされています（複数の相談所カウンセラーへのヒアリング）。
ここで言う「積極的活動」とは、毎日アプリにログインし、多くのプロフィールを閲覧して、お気に入りや申し込みを積極的に行うことです。逆に、週数回しかログインしない・プロフィールをあまり見ないという場合は、提案開始まで1ヶ月以上かかることもあります。
| 活動ペース | AIマッチング提案開始の目安 |
|---|---|
| 積極的（毎日ログイン・多くの閲覧） | 約2週間 |
| 通常（週3〜4回ログイン） | 約1ヶ月 |
| 控えめ（週1〜2回ログイン） | 1ヶ月以上 |
加盟相談所による対応の違い
IBJは加盟相談所によって、AIマッチングの提案の取り扱いが多少異なります。
一部の相談所では、カウンセラーがAI提案の結果を積極的に会員に共有し、個別に解説してくれます。一方、AIの提案をシステム任せにして、あまりカウンセラーが介入しない相談所もあります。
担当カウンセラーに**「AIマッチングの活用方法について教えてほしい」と直接聞く**のが最も確実です。カウンセラーとの関係性を築きながら、AI提案を一緒に活用していく姿勢が大切です。IBJ-Sの基本的な使い方も合わせて確認しておきましょう。
AIマッチングの精度を高める5つのコツ
コツ1：お気に入りを積極的に付ける（目標50〜100人）
AIの学習データを増やすために最も重要なアクションが、お気に入りを積極的に付けることです。「少し気になる」程度の方にもどんどんお気に入りを付けることで、AIが好みのパターンをより詳細に学習できます。
目標は50〜100人。活動初期に達成できると、AIの提案精度が明らかに上がってきます。「お気に入りを付けたら申し込みをしなければならない」という義務はありません。まずはデータを積み重ねる意識でお気に入りを活用しましょう。
コツ2：共感キーワードを20個以上設定する
IBJ-Sのプロフィール編集画面には、「共感キーワード」を選択する項目があります。価値観・趣味・ライフスタイルに関するキーワードの中から、自分が共感するものを選ぶ機能です。
このキーワードはAI historyの重要な学習データになります。20個以上設定することで、AI historyが「どんな価値観の方と相性が良いか」をより正確に把握できます。設定が少ないと学習データが不足し、精度の低い提案になりやすいです。
コツ3：プロフィールをじっくり読む習慣をつける
AIは**プロフィールの閲覧行動（滞在時間・スクロール量）**も学習データとして活用しています。「パラパラ流し読み」より「じっくり読む」行動の方が、「この会員が関心を持っている」というシグナルとして認識されます。
気になるお相手のプロフィールは最低2〜3分かけて読むことをおすすめします。自己PR文・価値観の項目・趣味のコメントなど、写真以外の部分もしっかり確認する習慣が、AI historyの精度向上につながります。
コツ4：「スキップ」も積極的に活用する
AIの精度向上には「好き」のデータだけでなく、「好みではない」のデータも同様に重要です。明らかにタイプではないと感じるお相手はスキップを押すことで、AIが好みの境界線をより正確に学習します。
「スキップしたら失礼かな」と躊躇する方もいますが、AI学習の観点ではスキップも積極的に活用すべきです。好みの「輪郭」をAIに学習させるためには、好きなお相手を選ぶだけでなく、好みではないお相手を明示することも大切です。
コツ5：定期的にログインして行動データを更新する
AIの学習は継続的な行動データの蓄積によって向上します。週1〜2回の断続的なログインよりも、毎日少しでもアプリを開いて行動する方が、AIが最新の好みの変化にも対応できます。
婚活を進める中で好みが変わることは珍しくありません。最初は「年齢重視」だったのが活動を通じて「職業重視」になるケースなども、定期的なログインによる行動データの更新があれば、AIが自然と学習し直してくれます。
筆者の体験: 筆者がAIマッチングで最も効果を感じたのは、コツ2の共感キーワードの設定でした。入会時にあまり真剣に設定していなかったのですが、カウンセラーに指摘されて20個以上に増やしたところ、AI historyの提案がそれまでとは明らかに変わりました。「確かにこういう価値観の方と合いそう」と感じるお相手が増えたのは、共感キーワードの充実が一番の要因だったと思っています。
AIマッチング vs 条件検索【使い分け戦略】
条件検索のメリット・デメリット
条件検索は**「年齢・年収・居住地・身長・学歴」などの条件でお相手を絞り込む**方法です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| メリット | 外せない条件を確実に満たすお相手だけを見られる。効率的で使いやすい |
| デメリット | 条件が厳しすぎると候補が少なくなる。フィーリング・人柄は数字では測れない |
| 向いているシーン | 譲れない条件（勤務地・子どもへの希望など）が明確な時 |
AIマッチングのメリット・デメリット
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| メリット | 言語化できない「好みのパターン」でお相手を提案してくれる。新しい出会いに気づかせてくれる |
| デメリット | 学習データが少ない活動初期は精度が低い。条件面での保証はない |
| 向いているシーン | 条件よりフィーリング・外見の好みを重視したい時 |
両方を組み合わせた戦略
AIマッチングと条件検索は**「競合するもの」ではなく「補完し合うもの」**です。
実践的な使い分け戦略として、次のアプローチが効果的です。
ステップ1（条件検索）: まず「絶対に外せない条件」で検索して候補を絞る。たとえば「居住地：東京・神奈川・埼玉・千葉」「子どもへの希望：OK」など、ライフスタイルに関わる条件を最初に設定します。
ステップ2（AIマッチング）: 条件検索の結果と並行して、AIの提案も定期的にチェックします。AIが提案するお相手の中に「条件は少しゆるめだけど、なんか気になる」という方が現れたら、積極的にプロフィールを読んでみましょう。
ステップ3（カウンセラーと相談）: AIの提案で気になったお相手について、担当カウンセラーに「この方についてどう思いますか？」と相談してみましょう。カウンセラーは相手の会員の人柄や活動状況を知っている場合もあり、AIの提案をより深く活用する手助けをしてくれます。
お見合い申し込みの戦略を読むと、AIマッチングの提案を受けてからどう申し込みにつなげるかの具体的なアクションが理解できます。また、写真の選び方・みんなのフォト活用法を参考に、AI looksの学習精度を左右するプロフィール写真を充実させることも重要です。
プレミアムな機能をフル活用したい方はIBJプレミアムパックの解説も参考にしてください。
よくある質問（FAQ）
Q1. AI looksとAI historyは同時に使えますか？
はい、同時に使えます。IBJ-Sアプリ上では両方の提案が表示される仕組みになっています。どちらか一方を選ぶ必要はなく、AI looksの提案もAI historyの提案もあわせて確認することをおすすめします。活動状況によって、提案数の多い方・精度の高い方が変わってきます。
Q2. AIマッチングの提案が来ない場合、どうすればいいですか？
まず、活動開始からの期間を確認しましょう。AIが学習データを蓄積するには最低2週間〜1ヶ月かかります。その期間内であれば、まだ提案が始まっていないだけの可能性があります。期間が過ぎているにもかかわらず提案が来ない場合は、ログイン頻度を上げること・お気に入りを増やすこと・共感キーワードを充実させることを試してみてください。それでも改善しない場合は担当カウンセラーに相談しましょう。
Q3. AIが提案するお相手に申し込んでも成立率は上がりますか？
AIの提案を活用することで「自分が好みに感じるお相手」に出会う確率は高まりますが、それが直接お見合いの成立率向上につながるかは別の話です。成立率を左右するのはプロフィールの内容・写真の質・カウンセラーのサポートが大きく影響します。AIはあくまで「出会うお相手の候補」を絞り込む手助けをするツールです。
Q4. AI looksで分析される「顔の好み」はどの程度正確ですか？
ある相談所の調査では、**提案されたお相手の約40%が「タイプに近い」**とのデータがあります。100%の精度はありませんが、条件検索だけでランダムに出会う場合と比較すると、好みに近いお相手に出会える確率は高くなります。お気に入りを50〜100人付けることで精度が上がるため、活動初期からデータを積み重ねることが大切です。
Q5. お気に入りをたくさん付けすぎると申し込みが多くなりすぎませんか？
お気に入りを付けることと、申し込みをすることは別のアクションです。お気に入りを付けてもそのままにしておくことは問題ありません。AI looksの学習データを増やすことを目的に、「申し込みはしないけどお気に入りだけ付ける」という使い方で問題ありません。実際、筆者もそのような使い方をしていました。
Q6. 共感キーワードはどのくらい設定すると効果がありますか？
20個以上設定することを目安にしてください。20個以下だとAI historyの学習データとして不十分になりやすいとされています。上限まで設定することが望ましく、自分の価値観・趣味・ライフスタイルに関するキーワードを幅広く選ぶことで、AI historyの精度が上がります。設定に迷った場合は、担当カウンセラーに相談するとアドバイスをもらえます。
Q7. AIマッチングはカウンセラーに頼らずに自分でできますか？
IBJ-Sアプリ上でAI提案を直接確認することは自分でできます。ただし、AI提案の精度を上げるための設定（共感キーワード・プロフィール充実など）や、AI提案のお相手への申し込みを検討する際にはカウンセラーへの相談が効果的です。AIとカウンセラーの両方を活用することで、より質の高い婚活活動ができます。
Q8. AIマッチングの提案が多すぎて、どこから見ればいいかわからない場合はどうすれば？
AIの提案が多い場合は、AI looksの提案から優先的に見るのがおすすめです。AI looksは顔の好みという直感的な軸での提案なので、パッと見て「気になる・気にならない」の判断がしやすいです。AI historyの提案は、プロフィール全体をじっくり読む時間のある時にまとめてチェックするとよいでしょう。担当カウンセラーに「今週特に見てほしい方はいますか？」と聞くのも一つの方法です。
次に読むべき記事
- IBJお見合い申し込み攻略法 — AIマッチングで見つけた相手への申し込み成立率を上げるコツ
- IBJ「みんなのフォト」完全ガイド — フォト投稿でAIマッチング以外の出会いの接点を増やす
- IBJ申し受けを増やす方法 — プロフィール最適化で相手からの申し込みも増やす
まとめ
IBJのAIマッチングについて、要点を整理します。
AI looksのポイント:
- 顔の好みをAIが学習し、タイプに近いお相手を提案
- 日本顔タイプ診断協会監修で2021年にリニューアル
- 提案の約40%がタイプに近いとのデータ（ある相談所調べ）
- お気に入り50〜100人でAI精度が向上
AI historyのポイント:
- 行動履歴（閲覧・お気に入り・申し込み・共感キーワード）から相性を分析
- 東京大学との共同研究を基盤に、2022年にアルゴリズム変更
- 共感キーワード20個以上の設定が精度向上のカギ
- 活動が積み重なるほど精度が上がる
活用戦略のポイント:
- AIマッチングが使えるようになるまで積極的活動で約2週間、通常約1ヶ月
- 活動初期はAI looks、中期以降はAI historyを中心に活用
- 条件検索と組み合わせることで、条件もフィーリングも満たす出会いが増える
- カウンセラーへの相談でAI提案をより深く活用できる
AIマッチングは「魔法のように完璧なお相手を連れてきてくれる機能」ではありません。しかし、学習データを積み重ね、正しく使いこなすことで、条件検索だけでは出会えなかったお相手に気づかせてくれる強力なツールです。
AIとカウンセラーの両方を上手に活用しながら、充実した婚活活動を進めてください。IBJでの活動全体の流れを改めて確認し、AIマッチングを婚活戦略の中に組み込んでいきましょう。