文章だけで簡単に性格がわかる! You also have the option to opt-out of these cookies. ストレス診断/ IBMの性格診断(Personality Insights)とは?Personality InsightsはWatson(IBMのAI)を使った性格診断サービスです。Twitterや自分の書いた文章を入力すると、テキストデータを分析して性格を推定してくれます。分析結果は「性格特性」と「サンバーストチャート」の形で出力されます。 サンプラー音源ツール『SampleTank』シリーズの最新フリー版『SampleTank 3 Fre... スマホでカラーチューニングできるペンライト『KING BLADE X10 III』. ビックファイブ性格特性診断では、どの特性が高いor低いのか、それが普段のコミュニケーションの中でどう反映されているか、などを学術的な尺度で診断していきます。, 皆さんは性格について、学術的な尺度で分析をしたことはありますでしょうか?占いや血液型診断ならしたことがある!という方は多いかもしれません。しかし、統計的に確かめられた尺度で診断をしたことがある方は少ないのではないでしょうか。, ビックファイブは人間の基本的な性格特性を表すものとして、統計的な検証がなされた指標です。世界中の心理学に関する論文で使われる、信頼性が高い指標となります。人間の性格は様々なものがありますが、この5つが一番大きな意味を持つことが心理統計的に確かめられてきました。, 情緒安定性・・・他者とのやり取りの中での傷つきやすさ、気持ちの安定性や物事への態度などを表します。, 開放性・・・どれくらい、新しいことに対してオープンかを示したり、想像力の程度などを表します。, この5つの特性は、どんな人も持っている性格の基本となる部分ですが、高い・低いは人によってバラバラです。ビックファイブ性格特性診断においては、どの特性が高いor低いかをまず診断します。また、性格傾向によってもたらされる、コミュニケーションの長所や注意点などもお伝えします。, 注意点を挙げるとすると、高いから良い、低いから悪いということではありません。人間の社会はそれぞれ個性があるからこそ豊かになりますし、面白いのです。, ただし、現在自分自身の在り方に問題があるな・・・と感じた場合は1つのヒントとして当診断を試してみると良いかもしれません。自分の強みは伸ばして、苦手なところは改善してみる。これからのコミュニケションライフがより生き生きしたものとなるよう、活用して頂けると幸いです。, 以下の質問について、「あてはまる」「どちらでもない」「あてはまらない」の3つのどれかをご選択ください。. ・当診断はビックファイブの入門として尺度が簡略化されています 大学・大学院では3DCGのレンダリングアルゴリズムを研究してた。その過程でAutodesk Mayaを使って映像制作もできるようになった。現在は趣味でZBrushやBlender, Unityも使う。 エゴグラム性格診断/ LinkedIn, 超高齢社会に向けた様々な取り組み. IBMの人工知能(?)のWatsonを使ってtextデータから性格診断するデモサイトがある。Personality Insightsテキストから筆者の性格を推定してみましょう。Personality Insightsは、言語学的分析とパーソ palo Alto,C.A. 特撮・模型趣味も再燃。 But opting out of some of these cookies may have an effect on your browsing experience. スコアはすべて百分位数であり、膨大な集団の中での位置を表しています。たとえば、外向性が90%という結果は、その人が90%外交的であることではなく、100人中その人より外向性の低い人が90人(高い人が10人)ということを意味しています。 IBMというのは会社名、ワトソン(Watson)というのはその会社が作ったAIシステム。そう考えてくれて構わない。(コグニティブ・コンピューティングとか言って少し違うらしい)去年からライトアカウントが無期限無料になって、誰でもAPIを活用で Twitter IBM Watson. 本日、といっても日付をまたいでしまったので昨日になるのかな、帰宅してPCでTwitterをチェックしてみると、なんとトレンドに北ウイングが入っていたではありませんか!! そして昼間の仕事中に今日はkitawingさんについて書きたいな... せっかく勉強して良い大学に入ったのに、ただの1人も友人はなく、ただの一度も理解されない。 無限の剣製の詠唱みたいな男がいます。 もちろん恋人いない歴=年齢(もっと恐ろしいことに、それは友達いない歴かもしれない) ... 僕はゲームを通して、人と関わることが多いです。 ほとんどの人が、男女の動体視力の差を知らないので、ゲームをするならば人ならばこの事実は知っておいたほうが良いかなと。 あなたが思っている以上に個人の動体視力差は激しい ... 全然上達しない人を10年近く見てきて、原因や傾向を考えてきたんだけど結論が出たかもしれない, 気分の落ち込みを防ぐ方法と先延ばしグセを防ぐ方法は同じ【先延ばしを防ぐと落ち込みも改善する】. 2019年には特許を3件出願しました。, もっとAIを身近なものに感じてもらい、人工知能業界の発展に少しでも貢献したくてこのサイトを作りました。, 心理学の専門家ではないので個人の感想になってしまうのですが、おおよそ結果は当たっていると感じました。. This service applies linguistic analytics and personality theory to infer attributes from a person's unstructured text. ibm. meet your second life. あなたも第二の人生を探してみませんか。 いますぐ … 日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所 主席研究員の那須川哲哉氏(右)、同東京基礎研究所の上條浩一氏(左), ──「Personality Insights」の日本語化にあたり、お二人が担った役割について教えてください。, 那須川:Personality Insightsは、テキストから性格を推定するWatsonのAPIで、現在は英語、スペイン語、アラビア語、日本語に対応しています。IBMに入社以来携わってきた自然言語処理の研究の経験をベースに、2015年8月頃から開始された日本語化のプロジェクトで、主に自然言語処理の領域の研究に参画しました。, 上條:主にデジタルコンテンツやIoTに関する研究などに携わってきました。本プロジェクトでは、言語処理領域は那須川さんで、私は主に統計に基づく分析モデルの開発に取り組みました。, ──Personality Insightsは「ソーシャルメディアへの書き込みや、フリーテキストから書き手の性格特性を推定するシステム」とありますが、具体的には「性格特性」としてどのような内容が推定されるのでしょうか?, 那須川:大別すると3タイプあり、まずは「Personality(性格・個性)」です。これは、心理学の分野で世界的なスタンダードとなっている「ビックファイブ」と呼ばれる指標を使います。具体的には、「好奇心の強さ(Openness to experience)」「勤勉さ(Conscientiousness)」「外交的(Extraversion)」「人当たりの良さ(Agreeableness)」「繊細さ(Neuroticism)」という5つの軸で性格を推定します。, ビッグファイブのほか、ビジネス領域で役に立つ指標として「Needs(欲求)」に関する12の評価軸、「Values(価値観)」に関する5つの評価軸も導入し、何を求める傾向にあるか、何に価値を見出す傾向にあるかを推定しています。, 一般的に「性格分析」と聞いてイメージするのは、いわゆる「人相学」や「骨相学」「血液型性格分類」などが代表的なものだったと思います。しかし、これらはすべて、統計的には「根拠がない」ということが明らかになっています。その点、Personality Insightsは、統計に基づく科学的なアプローチで性格を分析しようとする取り組みだと位置づけることができます。, 那須川:上述したビッグファイブで捉える内容は、いわばその人が「持って生まれた」特徴で、環境によって大きく変わることが無いようです。このビッグファイブという世界標準の指標が確立された結果、性格に関する研究が科学的に行えるようになりました。, ビッグファイブの測定には、いわゆる心理テストを用います。「人生を楽しんでいる」「他人にあまり興味がない」などの質問項目に対して、「当てはまる」「まったく当てはまらない」などの5段階で回答していくものです。こうした心理テストを通じて測定されたビッグファイブの結果と、その人が書いた文章の特徴に相関関係があることが、10年くらい前からさまざまな研究で明らかになってきたんです。, 那須川:そうです。特に興味深いのが、その人が「何について書いているか」ではなく「どんな書き方をするか」という特徴が性格特性と結びついているということです。, 私たちはどんな特徴要素が性格と相関関係にあるかを明らかにするため、日本語の特徴要素を90ほどのカテゴリーに分類しました。分類に際しては、英語をはじめとして多様な言語で実績のある「LIWC(Linguistic Inquiry and Word Count)」という言葉の分類体系をベースに、日本語に特有の要素を加えました。LIWCで考慮するのは、大きく分けると4タイプの特徴です。, 1つ目は「言語的特徴」です。例えば、代名詞をどの程度使うか。さらに、代名詞の中でも一人称の表現である「自分」や「私」を多用するのか、あるいは「お前」や「あなた」といった二人称なのか、「あいつ」や「彼」などの三人称なのかを考慮します。また「否定形」をよく使うか、「同意の表現」が多いかといった特徴を見ていきます。, 2つ目は「心理作用」です。同じ事象であっても、それをポジティブに表現するか、ネガティブに表現するか、「見る」や「聞く」という知覚プロセスを表現するかなどです。, 3つ目は「相対性」。具体的には未来志向なのか過去志向なのか、あるいは空間を認識する際に「上」に着目するか、「下」に着目するかといった点です。そして、4つ目は「関心の対象」です。これは、よく言及する話題が仕事か、勉強か、趣味か、あるいは宗教か、といったことです。, これらをベースに、さらに日本語特有の要素として、助詞の使い方、字種(漢字、ひらがな、カタカナ、アルファベット)などを考慮に入れ、関西大学社会学部心理学専攻教授の北村英哉先生の協力のもと、全部で約90カテゴリーを整備しました。そして、これらのカテゴリーの使用頻度と、その人の性格の相関関係を分析するモデルを構築したのです。, 那須川:最も大変だったのが、データの収集です。解析に必要なテキストは、少なくとも3,500単語、理想的には6,000単語以上と見積もっていました。そこで、Twitterユーザーに性格診断アンケートに協力して欲しいと呼びかけました。そして、アンケートの回答とともに、回答者の許諾を得てツイートのデータを収集、蓄積し、ツイートのテキストから、上述した各表現カテゴリーの表現がどの程度の頻度で出現するかという割合と、性格診断結果との相関を分析し、テキストから性格を推定することにつなげていきました。, 上條:当初は、300人〜500人くらいのサンプル量で開発をスタートしました。日本語版のリリース時には、6000人〜7000人のデータがあり、現在はもっと多いデータが集まっています。, 分析アルゴリズムは、アンケートの回答結果を正解データとして、回答者のツイートデータを学習モデルで分析し、予測値と正解データとの誤差から学習モデルを更新していく機械学習のアルゴリズムです。例えば、「外向性の高い人は、一人称を使いやすい」などのように、カテゴリーの内容と回答者の性格の相関関係を回帰分析していきます。, そして、相関のあるカテゴリーの変数が正解データに近づくように「重みづけ」をします。この「重みづけ」ができると、その後はアンケートを取らなくても(新たに正解データを入力しなくても)書き手のテキストのみから、ある程度の誤差の範囲内で相関性を分析し、性格が推定できるようになるのです。, 上條:そうですね。最初の300ユーザーは、IBMの社員を中心に協力してもらいました。そのため、年齢層はTwitterユーザーの年齢分布に比べると高い傾向にありましたが、その後、一般公開を経て、2016年9月時点で1630人のアンケートデータが集まりました。結果、若い層が増加したことで、データを取得した年齢層もTwitterユーザーの年齢分布に近づいていきました。, データを取得した年齢層が偏ってしまうと、導き出される診断結果も変化していきます。今後もデータが増えることで学習モデル自体が更新されていくため、分析結果が変わっていく可能性はあります。つまり、同じデータを分析しても、昨日と今日とでは結果が変わる可能性があるということです。, 那須川:あるタイプの言葉が多く含まれていると「外向性が高い」などのように、日本語の特徴要素と性格特性の相関が可視化されていくことで得られた発見が数多く存在します。今回の分析によって初めて分かったということが多く、協力してくださった北村先生も、例えば、性格と助詞の相関関係が高いことに驚いていました。, 具体的には、Twitterのアカウントを複数持っている人がいます。俗に「裏アカウント」などと呼ばれていますが、裏アカウントは趣味専用というように、投稿内容や発信者のキャラクターまで変えている人がいます。しかし、ある人の通常アカウントと裏アカウントをPersonality Insightsで分析してみたところ、どちらもほぼ同じ性格という診断結果が導き出されました。, ──投稿内容や言葉遣いが異なっても、性格分析的には同じ結果が出るということでしょうか?, 那須川:そうです。特に、言葉遣いについては、今回の分析モデルとして構築した特徴要素の90カテゴリーの中に、「敬語」や「丁寧語」「乱暴な言葉遣い」という要素を入れていないため、例えば敬語を使うように意識して書き直しても結果は変わらないだろうと思います。また、地域による言葉の表現の違いなども、特徴要素の分布には反映されないだろうと考えています。テキストから性格を分析する際、重要な材料となるのは助詞や否定形の使い方などですので、どのような内容が書いてあるかよりも、どう書いてあるかで分析結果が決まってくるということです。, 那須川:代表的なところでは、例えば、「僕」を多用しがちな人は好奇心が強い傾向があり、「ひらがな」を多用する人は比較的おおざっぱな傾向が強いことなども面白い発見の一つです。また「格助詞」を多用する人は、冷静で、繊細で、好奇心が高い傾向があるという発見もありました。, ──Personality Insightsのビジネスへの活用については、どんなことが考えられますか?, 那須川:個人的には、性格が似ている人というのは、相性がいいという実感があります。また、あくまで性格を元に判断するため、人種、国籍を問わずにビジネスパートナーや営業担当者などをマッチングするサービスや、チームビルディングなどの人材活用という面で可能性があると考えています。チームを組織する際は、多様性を重視して、あえて価値観の違うメンバーを組み入れるという使い方もできます。, ──これまで勘や経験で分類、推定していたものを、よりデータに基づいて科学的に行えるようになるのですね。, 上條:カナダの大学で、修士、博士課程へ進む学生とアドバイザーの教授とのマッチングに活用している事例もあります。また、人のマッチングだけでなく、モノとのマッチングも可能です。例えば、こういう性格の人は、こういう商品を好むというような結果から買い物のアドバイスを送ったり、顧客にパーソナライズされた効果的なアプローチ方法を考えたりという活用法も考えられます。, ──今の「データ活用」マーケティングは、顧客属性や行動履歴をベースに次の行動を予測するものですが、これをより多角的に、精度を高く提示できるかもしれないと。, 上條:性格は、持続的で環境によって変わることはありません。そこをうまく活用して、より効率性が高く、効果の高いマーケティングができるかもしれません。米国ではパーソナライズされたショッピングの推奨、健康管理に関するアドバイザーなど、主にマーケティングやマッチングでの先進事例があります。, 那須川:日本でも、技術者向けの人材派遣事業を手がける会社が、Watsonとの対話を通じて集めたテキストから技術者の性格を推定し、適切な仕事、案件を紹介するマッチングサービスをスタートさせました。, ──最後に、今後のPersonality Insightsの可能性についてお聞かせください。, 上條:今は英語、スペイン語、アラビア語、日本語に対応していますが、これをワールドワイドに言語に関係なく使えるようにしたいです。そして、「性格分析」は「占い」などの類ではなく、統計的に根拠のあるものだという理解が広がっていき、ロボットなどの技術と組み合わせ、高齢化などの社会課題の解決に貢献するようなイノベーションを起こしていきたいです。, 那須川:Personality Insightsは、これまで勘や経験で行っていたことを、より効率化したり、新たな付加価値を生み出したりするデジタル変革の一翼を担うテクノロジーだと考えています。性格分析を科学的なアプローチで行うことが当たり前の世の中になって、新たな驚きや発見を提供していけるように、さらに発展させていきたいですね。, 2017年11月1日、BluemixはIBM Cloudにブランドを変更しました。詳細はこちら, 工場の“無人化体制”で挑むニューノーマル。「人・設備・モノの流れ」3つの切り口で捉える消費財製造業の変革, これは、文章を解析して書き手の性格(パーソナリティー)を推定するもので、職業や地位とは異なる「その人に固有の、持続的な感情面の傾向、性質」を導き出すことができる。Personality Insightsがビジネスへの活用においてどんな可能性を秘めているのか。日本語版Personality Insightsの研究開発に取り組む東京基礎研究所の那須川哲哉氏と上條浩一氏に話を聞いた。. Personality Insights Gain insight into how and why people think, act, and feel the way they do. この5つの特性は、どんな人も持っている性格の基本となる部分ですが、高い・低いは人によってバラバラです。ビックファイブ性格特性診断においては、どの特性が高いor低いかをまず診断します。 'http':'https';if(!d.getElementById(id)){js=d.createElement(s);js.id=id;js.src=p+'://platform.twitter.com/widgets.js';fjs.parentNode.insertBefore(js,fjs);}}(document,'script','twitter-wjs'); 1万時間の法則というのは、誰もが1万時間練習すれば特定の分野でトップレベルになれるという法則のこと。 ちなみに1万時間の法則が有名なのは、マルコム・グラッドウェルが書いた、天才! Out of these cookies, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are as essential for the working of basic functionalities of the website. 当サイトは利便性向上、適切な広告を表示するため、cookieを使用します。使用してよろしいでしょうか?, https://internetcom.jp/202258/ibm-personality-insights, https://www.ibm.com/think/jp-ja/watson/Personality-Insights/. コミュニケーション能力診断/ 最近はPhotogrammetryや機械学習について勉強中。 人間の性格は様々なものがありますが、「外向性」「情緒安定」「開放性」「勤勉性」「協調性」この5つが一番大きな意味を持つことが心理統計的に確かめられています。 そこで今回は、人口知能「Watson(ワトソン)」の性格分析APIの使い方をご紹介します。 Watson(ワトソン)は「人口知能」ではない! Watson は、「IBM(アイビーエム)」という大手コンピューターメーカーが開発したサービスです。 IBMのWatsonのユニークな機能で遊んでみたので記事にします。具体的にはWatsonの性格診断 Personality InsightsとGoogle Searchを使い東証1部上場企業の社長様方の性格を診断して性格を丸裸にしたので、そのやり方と結果を記事に致します。 Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. These cookies do not store any personal information. 成功する人々の法則という本が面白かったからだ。(マ... 僕はそこまでRPGが好きじゃないんだけど、ドラクエは1~6そして8をしたことがある。 AIが勝手に敵を倒してくれるのが好きで、ドラクエに限らずにAIとかオート機能をよく使うんだけど、これって他人からは何故か理解されないw ... 心理学的な分析結果によれば、プレイヤーはティミー、ジョニー、スパイクという大きく3つのタイプに別れていることがわかった。 この分類を大昔から知っていたんだけど、最近ようやく本当の意味を理解したんだ。 マーティン・セリグマンのポジティブ心理学というTEDがあるが、それと内容が非常に似ているのだ。 セリグマンが言うには、人間には異なる3つの幸せがあり、3つ全て揃った生き方こそ非常に幸せな人生なのだと。 つまりこの記事を読めば、3つの幸せのうちあなたに欠けているものがわかる。 幸せなんて人それぞれだし、いまいちパッとしない話題だけど、この記事を読めば誰でも深いレベルで理解できるだろう。. ──「Personality Insights」の日本語化にあたり、お二人が担った役割について教えてください。 那須川:Personality Insightsは、テキストから性格を推定するWatsonのAPIで、現在は英語、スペイン語、アラビア語、日本語に対応しています。IBMに入社以来携わってきた自然言語処理の研究の経験をベースに、2015年8月頃から開始された日本語化のプロジェクトで、主に自然言語処理の領域の研究に参画しました。 上條:主にデジ … IBMの人工知能(?)のWatsonを使ってtextデータから性格診断するデモサイトがある。, テキストから筆者の性格を推定してみましょう。Personality Insightsは、言語学的分析とパーソナリティ理論を応用し、テキストデータから、その筆者の特徴を推測します。

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