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第1回 恋AI講座 なぜ貴女は男を見る目がないのか ~過学習の罠~

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AILearn 編集部

本文

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 さあ、ついにやってまいりました、みなさんお待ちかねのこちらのコーナー!「恋をAIするお役立ち講座」略して「恋AI(れんあい)講座」!!パチパチパチ・・・。

 こちらのコーナーは、読者のみなさんから寄せられたり寄せられなかったりしたお便りを基に、AILearn編集部が恋のお悩みを好き勝手に機械学習しちゃう、はた迷惑なお役立ち講座でございます!つまり、恋愛の悩みを解決しながら、同時に人工知能の勉強もできちゃうという、何ともユーザーフレンドリーな企画なわけですねぇ、はい。そして、「第1回」と銘打っていることからもおわかりのように、私たちAILearn編集部はやる気満々、ネタもないのにもう勝手に連載を決め込んでおります。いいんです。私が編集長だから、いいんです。文句を言ったらクビにします

 てなわけで、これから、人工知能の力を存分に使ってみなさんのお悩みをバシバシ解決していきますので、どうぞ宜しくお願い致します~!!(普通の恋愛相談では埒が明かず、かなり偏ったアドバイスが欲しい物好◯な方、ぜひコメント欄か、お問い合わせフォームまでどうぞ!)

 

今回のご相談

qimono / Pixabay

 さて、今回AILean編集部に(というか編集長個人に)いただきましたご相談は、こちらでございます。

-編集長さん、聞いてください。私って、本当に男を見る目がないんですよ。前の彼氏と別れて丸3年、先日、ようやく好きな人ができたんです。それで、思い切って告白してみました。そしたら、相手も私のことを好きでいてくれて、付き合うことになったんです!でも、幸せも束の間、たまたま彼氏のLINEを見てしまってわかったんですが、実は彼、妻子持ちで・・・。でもこれ、初めてのことじゃないんです。3年前に付き合ってた初めての彼氏も、6年付き合って、そろそろ結婚かなって思ってたら、実は、長い間二股をかけられてました。その後、彼氏がいなかった3年の間、なんだかんだ色んな人にアプローチをもらったんです。でも、いつも「なんか違うな・・」って思って、お付き合いしませんでした。私、次は絶対に失敗したくなかったんです。だから、すごく相手のことを調べて、出来る限り慎重に選んだつもりです。なのに、やっぱり好きになるのはだめな人。どうして私って、こんなに男を見る目が無いんでしょうか?どうすれば、素敵な人と結ばれるんでしょうか?

 いやあ、これは何とも気の毒なお話ですね。ただ、みなさんの周りにも、こうした悩みを持った方って、実は結構いらっしゃるんじゃないでしょうか?恋愛に関するお役立ちサイト「恋愛.jp」の行った「女性に質問! 女子会でいつもどんな話をしていますか?」の調査(※1)でも「男の選び方」が堂々の3位にランクインしており、例えばこんな意見が聞かれたそうです。

『いつも変な男に引っかかっちゃう子とか、逆にまだ誰とも付き合ったことがない子とかがいて、みんなでイイ男の見極め方なんかをアドバイスし合ってます』(20代女性)

 これは、いわゆる「女子会」ってやつでしょうか?(※2)。この声からも、変な男に引っかかっちゃう女性は少なくなさそうであることが伺えますね(「逆にまだ誰とも付き合ったことがない」というテーマも面白そうですが、それはまた違う機会に譲ります)。


 

今回のテーマ

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 てことで!記念すべき第1回目のテーマは、題して「なぜ貴女は男を見る目がないのか?~過学習(かがくしゅう)の罠~」でございます。

 さて、早速ですが、今回のご相談内容について、順番に掘り下げてみたいと思います。まず、ご相談者(以下、Aさんとします)は「自分は男を見る目がないから、変な人と付き合ってしまう。だから、男を見る目を養って、素敵な人と結ばれたい。」と思っているようです。

 男を見る目があれば素敵な人と結ばれるかというと、論理的には必ずしもそうとはいえないのですが、ただ、Aさんの場合は、彼氏と別れて以降も色んな人からアプローチを受けています。なので、もしその中に元彼と違ったタイプの素敵な人がいたとすれば、そしてAさんの目が◯穴なためにその素敵な人を見逃していただけなのだとすれば、Aさんに限っては「男を見る目」を養うことで、素敵な人と結ばれる確率がグッと上がるわけです。万事解決。めでたしめでたし、でございます。

 ハタから見れば、こんなにも単純な話なんですが、いやはや、恋愛は難しいですね。アプローチを受けた人のデータを集めたり、そのデータをもとに慎重な判断をしたりと頑張っているはずのAさんは、どうしていつまでも「男を見る目」を持てないのでしょうか?

 

「男を見る目」とは何か?

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 この問いに答える前に、まず整理すべき問題があります。それは、「『男を見る目』とは何か?」という問題です。

 い、いきなり難問・・・。連載1回目にして、早くも継続の危機が訪れました・・・。仕方がない、ここは、伝家の宝刀「マイナビウーマンに頼るしかありません。同サイトは、株式会社マイナビが運営している「働く女性の恋愛と幸せな人生のガイド」です。すごい。これ一つでもう恋愛はすべてわかったも同然なんじゃないだろうか。

 マイナビウーマンで探してみたところ、やっぱりありました。「男を見る目がない女から卒業して幸せになる方法」。この記事では、男女心理に詳しい(らしい)心理コーディネーターの織田隼人先生の監修の下、「男を見る目がない女性の特徴」や「男を見る目を養う方法」について述べられています。てことで、早速、見てみましょう(下記、記事の一部を引用・抜粋)。

 

男を見る目がない女性の特徴

(1)外見でしか男を判断しない

(2)仕事ばかりを優先してきた女性

(3)世話好き

(4)純粋な女性

(5)自分に自信のない女性

(6)男性経験が少ない女性

◆男を見る目を養う方法

織田先生:「男を見る目を養うなら、逆説的ではありますが『自分の目を信じないこと』です。・・・第三者からの「客観的な評価」を見聞きすることで、いい男性かどうかを判断しましょう。」

 うんうん、さすがはマイナビウーマン、いいことを言っています。織田先生も、さすがの大人な意見です。これを読んだだけで、思わずドキッとした女性の読者もいるんじゃないでしょうか。

 ただ、非常に参考にはなりましたが、少々問題が残りました。よく見られる傾向や対応策はわかったものの、肝心の「男を見る目って何?」という疑問に対する答えを得られていないのです。ちなみに、「男を見る目」で検索してみたところ、やはり、「見る目がない人の特徴」や「見る目を養う方法」が上位を独占しており、ざっと見た限りでは、これという定義には出くわしませんでした(※3)。そこで、次項では、AILearnならではの堅っ苦しい考察を、この問題に対して加えてみたいと思います。

 

「男を見る目」=「イイ男を判別するアルゴリズムの精度」!

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 ここでは、「男を見る目」という言葉を機械学習的に理解することを目的に、①「男を見る目」の定義、②機械学習的な用語への変換、の2つに分けて、説明していきます。なんで恋愛を機械学習的に理解する必要があるんだ!!って思われる方、すみません。反論の余地なしです。強いて言うなら、面白いからです。我慢して最後まで読んでいただければ、次の合コンでペラペラと話したくなること受け合いです。そして、合コンで話すと、十中八九モテないです。さ、まともな方は放っておいて、先に進みましょう。

①「男を見る目」の定義

 まず、「男を見る目」という言葉を、2つの意味に分解します。明らかに「男を見る」と「目」に分解できますね。先のマイナビウーマンの例や相談内容から伺うに、「目」という言葉は、「力」「能力」といった言葉に置き換えられるでしょう。

 他方、「男を見る」について考えていきましょう。「男を」はまあ良いとして、問題は「見る」です。そうです。こいつです。こいつなんです、話をややこしくしているのは。文脈上、「ただただジッと見ている」とか「熱い眼差しを送っている」なんて意味ではないことは一目瞭然です。あるいは、「悪さをしないように見守っている」ということでもないでしょう。

 つまり、男の全体像を「見」ているわけではないのです。では、何を見ているのか?これは、「男を見る目」の有る無しを女子会で語る理由から明らかになります。本記事の前半で、20代女性がとても良いことを言っていましたね。

 そうです、「男を見る」とは「(イイ)男(の特徴)を見(極め)る(ことで自分にとって最高の人と付き合う)」ことなんです。つまり、ここでの「見る」は、①情報を獲得する、②その情報を元に見極める、という2つの意味を兼ね備えていたわけであります。意味の半分以上が省略されていたとは・・・なんという婉曲表現でしょうか。もはや「母さん、お茶」レベルです。

 以上から、「男を見る目」とは「ある男性について獲得した情報をもとに、その男性がイイ男なのかどうかを見極める能力」ということになります(※4)。

②機械学習っぽい話への変換

 次に、この定義を、機械学習の定義っぽく言い換えてみましょう。

-ある男性の特徴量をインプットとして、その男性の「イイ男さ」をアウトプットに変換する、恋愛予測モデルにおけるアルゴリズムの精度-

急に小難しい表現になりましたが、話は至って単純です。次のように対応しています。

「男を見る目」の定義 機械学習っぽい言い回し
ある男性について獲得した情報をもとに ある男性の特徴量をインプットとして
その男性がイイ男なのかどうかを その男性の「イイ男さ」を

 

アウトプットに変換する

見極める 恋愛予測モデル(における)
能力 アルゴリズムの精度

 具体的に、考えてみましょう。例えば、Bさんの「見る目」では、

  • Cくんは身長が185cm → Bくんはイイ男
  • Dくんは身長が165cm → Cくんはダメ男

と判断されます。これを抽象的に表現すると、

  1. 男性の身長データをインプットとして、
  1. 「イイ男 or ダメ男」というデータがアウトプットされ
  1. その結果をもとにBさんがある男性のことをイイ男かどうかを見極めている

のです(※5)。この①→②に至る判別の仕方を、コンピューティングの分野では「アルゴリズム」と呼ぶわけです。つまり、Bさんは、とあるアルゴリズムに基いて弾き出された計算結果を元に、男性の良し悪しを見極めている、と考えられます(※6)。

 そして、「見極める」目的は「予測」にあります。そもそも、人間が何かを判別する際の目的は、大きく2つ考えられます。1つが「説明」、もう一つが「予測」です。「説明」は、既に起こったことや現在起こっていることに対して、「なぜそうなったのか?」を知るために用いられます。他方、「予測」は、これから起こりうる物事に対して、「どうなるか?」を知るために用いられると言えます。

 「見極める」のは「その男性と付き合うと幸せになれるか?」を知るための行動です。過去に自分がなんでうまくいかなかったのか、を考えても、ぶっちゃけ意味がありません。ある人が私との将来を約束してくれると確信できれば、そしてその確信が正しければ、オールOKなわけです。ですので、「男を見る」という行動の本質は、「予測」にあると言えます。

 以上、まとめると、「イイ男を見極める」という恋愛予測モデルにおけるイイ男判別アルゴリズムの精度、これこそが、(機械学習的な見方をしたときの)「男を見る目」の正体だったのです。つまり、Aさんがいつまでも男を見る目を養えない、ということは、Aさんがいくら学習を行っても「イイ男判別アルゴリズム」の精度が低いまま、ということを意味しています。なので、次項では、Aさんの男を見る目がない理由を突き止めるために、Aさんのイイ男判別アルゴリズムの精度が低い原因を考えることにしましょう。

 

なぜ、Aさんは男を見る目がないのか?

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 さて、準備が整ったところで、いよいよ今回の本題に突入します。Aさんは、なぜ男を見る目がないのでしょうか?Aさんのアルゴリズムは、なぜ精度が低いのでしょうか?

 

過学習の罠

 結論から言いますと、Aさんの予測モデルが「過学習」(※7)の状態に陥ってしまっていることが原因と考えられます。「過学習」については、以前、機械学習の天敵「過学習」とは何か?という記事で解説しましたので、その中から、重要なところだけを抜粋・引用してみましょう。

  • 過学習:統計学や機械学習において、あるデータ群を基につくったモデルが、そのデータ群に含まれない新しいデータ群に対しては、同水準の予測精度を示すことができない状態
  • つまり、「過学習」というのは、あるデータでは優れていたはずのモデルが、他のデータに対しては全く使い物にならない、という状態のことを言う
  • 過学習には、大きく2つの要因が考えられる
  1. 訓練データの量が少ない、あるいは典型的でない
  1. 未知データに対してモデルが複雑すぎる

 要は、「あるモデルを作る際に、作りたいモデルに対して元データが偏っていたとき、意図せず間違ったモデルを作ってしまう」ということです。ちゃんとした分析を行って、データもしっかりと入力したはずなのに、間違ったアウトプットが出てきてしまう。いやぁ、これは辛いですね。

 しかも、過学習の恐ろしいところは、モデルを細かく作り込めば作り込むほど、新しいデータに対するアウトプットが大きくハズレてしまう可能性が高まる、という点です。これは、数学的には明らかな話(※8)なのですが、感覚的に理解するのであれば、例えば小学生用のバスケットゴールで練習をし過ぎた人が、高校生用のゴールだと感覚が来るって急に入らなくなる、というような感じです(難しくなるんだから当然だろ、というようなご指摘は、ご遠慮願います。良い例えが出なかったんです)。

 

恋愛における過学習

 さて、長すぎてそろそろ飽きてきた解説もいよいよクライマックスです。Aさんの男を見る目がないことと、過学習に、一体どういった関係があるのでしょうか?

 答えは、シンプルです。Aさんは、恋愛予測モデルを元彼に合わせる形で複雑に作り込みすぎてしまった結果、新しい人との可能性を拾えなかったり、元彼と似たような人とまた付き合ってしまったのです。

 「男を見る目」とは、「イイ男を見極める」という恋愛予測モデルにおけるイイ男判別アルゴリズムの精度、だと先程説明しましたね。このモデルの元データとなるのは、通常、

  1. 自分の過去の恋愛経験
  1. 他人から聞いた話

のどちらかです。1は言わずもがなですが、2に関しても、みなさん身に覚えがあるのではないでしょうか。例えば、手の握り方すらよくわからなかった中学校時代の初恋、経験が全く無いあなたは、兄弟や友人、あるいは恋愛雑誌などに手を伸ばし、必死に勉強をしていたはずです(「こんな男はやめておけ!」みたいなコーナーがよくありますよね)。

 この1と2のバランスは、恋愛経験を積むにつれて、徐々に2→1へと重心が移っていきます。なぜなら、2次情報である2に比べて、1次情報である1の方が、量的にも質的にも圧倒的に優れたデータだからです(※9)。

 そのため、ある程度恋愛経験を積むと、私たちは、自分の過去の恋愛経験を基に、自分の恋愛予測モデルを構築することになります。Aさんも、例に漏れず、過去の自分の経験から、次のイイ男を見極めるためのモデルを作りました。しかし、それがかえってAさんを辛い道へと導いてしまいます。

 Aさんは、初めての彼氏と6年間も付き合うという、誠実な恋愛をしてきました。その分、Aさんには「タイプの違う人と付き合う」という意味での恋愛経験が豊富ではありません。しかも、6年間で積み重ねた経験は非常に膨大な量です。そのため、知らず知らずのうちに、Aさんの恋愛予測モデルは、元彼に対してフィットするように過学習を起こしてしまっていたのです。

 実際に、Aさんは優しくて誠実な接し方をしてくれる人と一緒にいると、「本当に自分を好きでいてくれているのかわからない」と思ったそうです。また、そればかりか、夜遊びをせず、真っ先に家に帰ってきてくれるような男性に対して「魅力がない」と感じてしまった、とのことでした。

 

「男を見る目」を養う2つの方法

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 では、結局のところ、Aさんはどうすれば「男を見る目」を養えるのでしょうか?今見てきたように、「過学習」が原因であるとするならば、方針は2つ考えられます。

  1. 思い込みを捨てて、タイプではない人とも付き合ってみる
  1. 他人の意見をもっと重視する

言い換えると、1次情報の偏りを是正しにいくか、モデルを構築する上で2次情報のウェイトを高めるか、ということになります。

 個人的には、1が良いのではないか、という気もしますが、純粋なAさんにとっては、それもハードルが高すぎるかもしれません。ということは、2の「他人の意見をもっと重視する」のが現実的な気が・・あれ、待てよ?・・どこかで聞いたことがあるような・・・。

 はっ!思い出しました。前半で見た、これですね。

◆男を見る目がない女性の特徴

(6)男性経験が少ない女性

◆男を見る目を養う方法(再掲)

> 織田先生:「男を見る目を養うなら、逆説的ではありますが『自分の目を信じないこと』です。・・・第三者からの「客観的な評価」を見聞きすることで、いい男性かどうかを判断しましょう。

 AILearnが全力をあげて取り組んだ本企画、結局は「マイナビウーマン」の結論にたどり着いてしまいました・・・。お、恐るべし、マイナビウーマン。恐るべし、織田先生・・・!弟子入りしたい・・・!!というか、我々は何をやっていたんだ。

 

まとめ

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 てなわけで、今回は、「男を見る目」の有無を、機械学習における「過学習」という概念から説明してきました。上述したことを簡潔にまとめると、次の通りです。

  • 私たちは、過去の恋愛経験をもとに、独自の恋愛予測モデルを構築している。
  • 「男を見る目」とは、そのモデルの精度の高さを感覚的に表した言葉である。
  • 過去の経験に著しい偏りがあった場合、その経験に特化し過ぎたモデルを組んでしまうことがある。
  • これを機械学習の分野では、「過学習」と呼ぶ。
  • 「男を見る目がない」ことは、過学習による予測精度の低下を意味する、と理解できるかもしれない(もちろん、これは常に正しい説明ではない)。
  • 恋愛経験における過学習を回避する方法は、①色んなタイプの人と付き合う、②他人の評価を重視する、の2つ。
  • マイナビウーマンの織田先生、弟子にしてください。

 Aさんは、新しい人の良さを判断するためのモデルを構築しているつもりが、「幸せになれなかった元彼を好きでい続けた理由」をうまく説明するためのモデルを作ってしまっていました。だから、色々とちゃんと相手のことを知って、慎重に選んだつもりが、元彼と同じような人に行き着いてしまったのでしょう。

 最後、なんとも皮肉な言い方になってしまいましたが、これが、「恋愛における過学習の罠」とでも呼ぶべきことです。この記事を見たみなさんは、どうかこれを教訓に、恋愛に励んでくださいね!そして、どうか私にもチャンスを・・・。

 

編集部の考察

 いかがでしたでしょうか!何とも濃密な記事になったのではないでしょうか!いいんです、私が編集長だから、これでいいんです!!

 てことで、ちょっと張り切って長々と書きすぎてしまいましたが、今後も、恋愛とAI(機械学習)を、いつもとちょっと違う観点から眺められるような、面白コラムを提供していく予定です。

 正直、恋愛をマスターしているわけでもない私がこの記事を書くのは何とも暴れん坊将軍でありますが、数少ない読者のみなさんのお知恵もお借りしつつ、この連載を良いものにしていければと思っております。

 なので、身の回りの恋愛相談、あるいはAI相談、もしくは記事への異論など、どしどしご応募をお願い致します~!

注釈

※1:有効回答者数:137人/集計期間:2015年10月9日~2015年10月14日(恋愛jp調べ)

※2:「女子会」なるものに一度は行ってみたい、いや、やっぱり怖そうだから行きたくない、と思っているのは私だけじゃない、ハズ(注釈の変な使い方は、許してください)。

※3:これはあくまで、編集部が検索した中での話です。ちゃんと調査をしたわけではないので、恐らく、探せばいい感じの定義が見つかるかもしれません。ただ、まだここが本丸ではないので、お許しを・・・。

※4:ついでに、「男を見る」と一般化はしていても、あくまでどなたか具体的な対象がいらっしゃってこその言葉なので、「男を見る」という際には、「ある男性に対して」という意味合いが含まれているはずなので、一応、言及しておきます。

※5:②=③とみなすこともできそうですが、ここでは、あくまでBさんがアルゴリズムを「使っている」という見方をとり、②と③を分けています。

※6:普段意識はしていないかと思いますが、みなさん、大なり小なり頭のなかでこういった計算を行っているはずです。よく、恋愛で自分の得になるようにうまく振る舞う人を「計算高い人」と言いますね。広くは、その「計算」と似たような意味です。

※7:「過剰適合(かじょうてきごう)」とも呼ばれますが、機械学習の分野では、「過学習」と呼ばれることが一般的です。

※8:一般的に、あるデータ群を説明する関数の精度を高めようとするとき、その関数である多項式の次数は増える。また、それらのデータを正しく説明する関数(真の関数)にノイズが含まれていたならば、導出した関数はノイズの影響を受けてしまう(ノイズ自体も説明しようとしてしまうため)。従って、例えばノイズの影響を受けていないデータを与えたとき、その関数は次数の大きさの分だけ誤った計算を行うこととなり、結果として、アウトプットは真の関数から大きくハズレてしまうこととなる。

※9:人から聞ける話なんてたかが知れています。結局、大事なところは隠されていたりします。しかも、他人の解釈が思いっきり挟まってしまうので、データとして正確かどうかも定かではありません。

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