Zygnal

Zygnal の紹介

Zygnal は、デートプロファイルのパフォーマンスが低い原因を特定し、最初に何を変えるべきかを示す、データ駆動型の診断ツールです。対象とするターゲット層からのリアルなフィードバックとAI分析を組み合わせることで、プロファイルの効果性について明確で測定可能な視点を提供します。

推測ではなく、根拠に基づいたアドバイスを求めている方に向けたZygnalは、VCIスコア、写真の評価、優先順位付けされた改善提案を提供します。本システムは匿名性が保たれた検証済みの実際の人間による投票を重視しており、結果に対する信頼度を定量化するために統計的手法を用いています。ZygnalはiOSおよびAndroidに対応しており、無料でご利用開始いただけます。

主なポイント

• 信頼区間とともにプロファイルのパフォーマンスを要約する定量的なVCIスコア
• 選択したターゲット層に属する実際の人々による投票（投票者は検証済み）
• 写真の質や表情に関するAI分析により、強みと課題を特定
• 惹きつけたい相手（年齢、性別、雰囲気）に基づくターゲットテスト
• 最も大きな影響を与える変更を1つだけ提示する優先順位付きの提案
• 写真の比較とランキングにより、どの画像を採用または削除すべきかを判断
• プロファイルの改善に応じたマッチ率の予測
• 匿名投票およびプライバシーを最優先とした設計

Zygnal の仕組み

ユーザーはまずテストを作成します。写真と自己紹介文をアップロードし、惹きつけたい相手の年齢、性別、雰囲気を指定します。これにより、想定されるマッチ相手層に近い人々から関連のあるフィードバックを収集するための基準が設定されます。

次に、Zygnalは2つの情報を統合します。対象となるターゲット層に属する検証済みのユーザーによる投票と、写真の質および表情に関するAI分析です。結果は順序ベイズスコアリングとMRP（多段階回帰および層別化）補正によって処理され、サンプリングバイアスを低減し、単一の推定値ではなく信頼区間を伴った結果を提供します。

最後に、アプリはVCIスコア、写真ごとの評価、焦点を絞ったアクションプランを返します。最もインパクトの高い変更点を明示し、どの写真を削除またはメインにすべきかを提案するとともに、特定の改善に紐づいたマッチ率の予測を提供します。

主なメリットと活用方法

• ターゲット層に特化したフィードバックを活用した主要なマッチングアプリ（例：Tinder、Hinge、Bumble）向けのプロファイル最適化
• 同じような写真の中から選別し、弱い画像を特定・削除するための、根拠に基づいた写真選定支援
• ターゲット層の反応に基づく自己紹介文の改善
• 統計的信頼度による推測の排除。結果が信頼できるかどうかを理解可能
• 最も大きな効果が見込める変更から順に実施できる、実践的かつ段階的な改善
• 初めてマッチングアプリを使う方、再開ユーザー、マッチの質や返信率を高めたいすべての方に有効