モテたい...Watsonでモテる秘訣を...ディスカバリーしてみた＜追加公演: The TRUTH＞：水曜ワトソンカフェvol.7

モテたい...
Watsonでモテる秘訣を...
ディスカバリーしてみた
HCD-Net認定⼈間中⼼設計専⾨家 / IBM Champion
⽻⼭祥樹 @storywriter
1
2018年 3⽉28⽇（⽔）
＜追加公演＞
The TRUTH

2
R18+
ADULTS ONLY
成⼈向け
Watsonをトレーニングする過程で、
公演者も予想しない展開になりました。
まさかこんなことになるなんて・・・。
この公演は、性的な表現、公序良俗に反す
る内容、および、⼈によって不快に感じる
内容が含まれるかもしれません。

3
Watson が⼈命を救った：
引⽤：http://japanese.engadget.com/2016/08/07/ibm-watson-10/

4
Watson が、東京医科学研究所で、
特殊な⽩⾎病患者の病名を、10分ほどで⾒抜き、
その⽣命を救った。
AIが⼈の命を救った国内初の事例。

5
Watson が⼈の命を救う。
そこまでできるなら、これもできるんじゃね？

6
モテたい。
モテる秘訣を、Watson Discovery で⾒つけたい。

7
OK Google
モテたい
すみません
よくわかりません
余談：Google は教えてくれなかった：

⽻⼭祥樹 @storywriter
v  HCD-Net認定⼈間中⼼設計専⾨家
•  使いやすいWebサイトをつくる専⾨家
v  Web業界に20年くらい、Watsonは2年ほど
•  IBMChampion for 2018
v  主な実績など
•  担当したWebサイトが、雑誌のWebユーザビリティランキングで
国内トップクラスの評価を受けるほか実積多数
v 主な専⾨分野
•  ユーザーエクスペリエンス、⼈間中⼼設計、情報アーキテクチャ、
アクセシビリティ、⼤規模CMS、IBM Watson、ライター
8
ユーザー⼼理を
つかむプロです

9
メンタルモデル
ユーザーへの共感から⽣まれるUXデザイン戦略
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http://amzn.asia/3cgueBZ
コンピュータ・IT > インターネット・Web開発 > Web開発最⾼「1位」
コンピュータ・IT 総合最⾼「9位」

10
AI（⼈⼯知能）とのかかわり：
UXデザイナーおよびエンジニアとして、
AIの実務をしています。主に IBM Watson。

11
IBM Champion 2018
受賞しました
みなさまのおかげです。
本当にありがとうございます。

12
「こんなはずじゃなかった」
1995年、春。
15才。

13
中学時代まで：
東京の多摩地⽅で⽣まれ、育つ。
ふつうの、公⽴の⼩学校・中学校。

14
⾼校時代：
⾼校進学で、とつぜんに埼⽟県の北の端へ。
男⼦校、3年間の寮⽣活。
地平線まで続く⽥園⾵景。学校は⼭の上。⾚城おろし。
埼⽟県なのに群⾺県まで⾃転⾞で15分で⾏ける。
埼⽟県なのに埼⽟テレビが⼊らない。

15
⾼校時代：
ちなみに、中学時代に好きだった娘は、
都内の⾼校に進学していた。（告⽩できなかった）
受験が終わったら、⻘春しようと思っていたのに。
たくさんの未練を抱えたまま、
すべての過去を失って、埼⽟県の北端へ・・・。

17
⾼校時代：
学⽣寮
⽥舎道
男⼦⾼（⼭の上）

18
⾼校時代：
1⽇のうちに出会う唯⼀の⼥性

19
⾃然に囲まれた環境で、豊かな感性が育つ！？
僕に必要だったのは、
⼥⼦⾼⽣とか、恋愛とか、バレンタインデーとか、
卒業式の第⼆ボタンとか、伝説の樹の下とか、
そういうものだったんだよ！

20
⼤学でも、またいろいろあるのですが、
⻑くなるので割愛。
ただ、⾼⽥⾺場のロータリーで、
泥酔して、仲間と肩組んで、⼤声で歌うような、
そういうことを、あの頃に、もっとしておけばよかった。

21
モテたい。
⻘春したい。
リライフしたい。
拳を上げろ！⼈⽣はやり直せると Watson で証明しろ！

22
IBM Watson：
IBM の Watson は、⼿軽に使える AI です。
IBM のクラウドサービス IBM Cloud を
契約すると（個⼈でもOK）、すぐに使えます。
従量課⾦制で、さらに無料枠もあるので、
試すくらいなら、個⼈でも安⼼。
備考：
IBM ⾃⾝は、Watson を「⼈⼯知能」だとは⾔っていません。「ヒトの認知能⼒を
⽀援する Cognitive Systems（認知システム）」と表現しています。

23
まず解かなければいけない誤解：
IBM の CM で「やるじゃん、Watson」という、
⾃然な会話をしている⾵のものがありますが
あれは、CM ⽤に、ガチガチに実装されています。
なぜなら、Watson には、2018年3⽉時点で：
•  ⾔語を⽣成する能⼒はない。
•  「考える」能⼒はない。

24
Watson はブランド名、複数のAPIからなる：
引⽤：https://console.bluemix.net/

25
Watson Discovery：
引⽤：https://www.ibm.com/watson/services/discovery/

26
Watson Discovery：
Watson Discovery は、⼤量のドキュメントを検索、
⾃然⾔語を解析して、新しい「発⾒」を⼿助けするAPI。
最近のニュースで
AIで話題の企業は？
Microsoft です
2018年2⽉10⽇にテストしたら
本当にこういう答えが返ってきた。

27
実例：Watson Discovery News：
引⽤：https://watson-discovery.bluemix.net/
デモ

28
Knowledge Studio から Discovery へ：
連携で
真価を発揮する

29
Watson Knowledge Studio：
引⽤：https://www.ibm.com/watson/services/knowledge-studio/

30
Watson Knowledge Studio：
Watson Knowledge Studio は、
⾃分が使いたい特定分野に特化したコーパスを作成し、
Discovery や Natural Language Understanding へ
投⼊できる。
昨年末に Experimental（試験的に）だったのに、
さりげなく、もう公式リリースしていてビビった。

31
Watson Discovery と Enrichment：
Enrichment
（エンリッチメント機能）
さまざまな洞察を得る
Knowledge Studio で
⾃分の使いたい特定分野に
カスタマイズ

32
ちょっとしか⽇本語対応してない：
引⽤：https://console.bluemix.net/docs/services/discovery/language-support.html?pos=2#-
エンリッチは
⽇本語ではほぼ使えない

33
Watson Discovery と Enrichment：
⽇本語はここが
ほぼ使えない

34
Watson Discovery のエンリッチ機能：
Discovery を⽇本語環境で使う場合、
エンリッチ機能が「有効」だとエラーになる。
「無効」にして環境構築するのがセオリー。
でも、それだと、ただの検索エンジンとあまり変わらない。
（学習機能はあるけど）

35
でも、僕が欲しいのはそうじゃない。
記事を検索したいんじゃない。
モテる秘訣を発⾒したいんだ！

36
この時点では、僕は気がついていなかった。
Discovery について、少しずつ、
思い違いをしはじめていることに・・・。

37
Knowledge Studio のカスタムモデル：
引⽤：https://console.bluemix.net/docs/services/discovery/language-support.html?pos=2#-
逆に⾔うと
カスタムモデルは
⽇本語に対応している

38
引⽤：https://console.bluemix.net/docs/services/natural-language-understanding/language-
support.html#japanese
さらにその⼀部しか
⽇本語対応していない

39
Discovery のエンリッチのうち
「Entities」だけを「有効」にして構築すると、
Knowledge Studio のカスタムモデルが連携できる。
引⽤：https://gateway.watsonplatform.net/
「entities」以外を削除
「entities」だけを残す

40
Knowledge Studio のカスタムモデルには
数百〜数千の教師データが必要。
しかも⼿加⼯が必要。とてもたいへん。
やってやろうじゃん、モテのために！

41
あれ・・・。
そもそも、モテるためには、
どういう教師データを集めればいいんだ？？？

42
CiNii（国⽴情報学研究所）で、
恋愛についての論⽂を漁ってみる。
「AとBは相関がある」とか、なんかイメージとちがう。
そうじゃなくて、もっと直接的なヒントが欲しい！

43
そんな情報、どこにある・・・？
探しに探して、さらに探しているうちに、
Twitterで、モテ情報を発信している⼈たちがいることに
気がついた。

44
それは「ナンパ師」たちだった。

45
ふだんの僕のタイムライン（主にUXデザイン）：
引⽤：https://twitter.com/

46
ナンパ師だけにしたタイムライン：
引⽤：https://twitter.com/

47
「ナンパ業界」というのがあるらしい！
彼らは⾃分たちを、ただの素⼈ナンパ師と区別して
「ピックアップ・アーティスト（PUA）」と称する。
⼥性を⼝説く技術（恋愛術、恋愛⼯学などと呼ぶ）の
プロフェッショナル。
ヴィーナシアン・アーツ

48
ただひたすらに欲求に正直に突き進む。
こんなギラギラして、直接的で、野性的な世界を
僕は今まで⾒たことがなかった。

49
Discovery の情報ソースを探していたら、
「ナンパ業界」をディスカバリーしてしまった...。

50
教師データを集める：
PUAたちの投稿を、ひたすら収集。

51
著作権が気になるが、法的にはOK：
著作権法第四七条の七
著作物は、電⼦計算機による情報解析（多数の著作物その他の⼤量の情報から、
当該情報を構成する⾔語、⾳、影像その他の要素に係る情報を抽出し、⽐較、
分類その他の統計的な解析を⾏うことをいう。以下この条において同じ。）を
⾏うことを⽬的とする場合には、必要と認められる限度において、記録媒体へ
の記録⼜は翻案（これにより創作した⼆次的著作物の記録を含む。）を⾏うこ
とができる。ただし、情報解析を⾏う者の⽤に供するために作成されたデータ
ベースの著作物については、この限りでない。
引⽤：http://www.houko.com/00/01/S45/048.HTM#s2.3.5

52
教師データを集める：
収集対象とした主なPUAのTwitterアカウントは以下。
ピックアップアーティスト格⾔集
https://twitter.com/puaintroduction
新宿ナンパ⼤戦争テクニック集
https://twitter.com/nanpawars
のえにゃん
https://twitter.com/noenyan1
恋愛道場
https://twitter.com/renaidoujyo
モリマンディ
https://twitter.com/morimandy
⿊い彗星@流星
https://twitter.com/suiseinanpa
qqille
https://twitter.com/qqille
aki
https://twitter.com/deep_drop_
⾼⽯宏輔
https://twitter.com/lesyeuxx

53
集めた教師データを Knowledge Studio で加⼯：
集めた教師データひとつひとつに、
そのテキストがどんな意味を持つのか、
⼿でラベル（エンティティ）づけをしていく。
この作業をアノテーションという。

54
Knowledge Studio：デモ
教師データとして
テキストにラベルをつける

55
ラベル（エンティティ）
は使う分野に合わせ
⾃分でつくる

56
つまり今回は
「モテ」のエンティティを
つくる必要がある

57
教師データをひたすらラベルづけする：
Knowledge Studio でラベルづけ。
まず、辞書を登録して Pre-annotators 機能で、
⾃動ラベルづけする。マニュアル通りの⼿順。
辞書は思いついた単語を3個⼊れただけ。
（これが後々、ものすごい罠になるとは、
このときは思いもしなかった）

58
専⾨知識がないとエンティティがつくれない：
Knowledge Studio で、いざラベルづけしようとして
はたと気がついた。
集めたデータには「キノ」「ルーティーン」など
知らない単語が並んでいる。
これらは、なんというエンティティにすればいい？

59
Knowledge Studio でラベルづけするには、
その分野の専⾨知識がないと、エンティティがつくれない。
つまり、モテるテクニックを知りたいのに、
恋愛の専⾨家にならないと、
ラベルづけができないという落とし⽳。

60
勉強した：
モテたい。その⼀⼼で、ナンパ本を読み漁った。

61
勉強した：
いろんなことを知った。
2000年代に、アメリカでナンパの⼤ブームがあったこと。
そのきっかけ「ザ・ゲーム」というベストセラー書籍。
カリスマナンパ師「ミステリー」と「スタイル」の存在。
⽇本のピックアップ・アーティストたちのこと。

62
エンティティを登録する：
「⼝説きの教典」（ミステリー著, 公家シンジ監修）
の巻末の⽤語集を参考にしつつ、エンティティとして
不⾜している単語を追加して作成。約150種類。

63
教師データをひたすら作成する：
Knowledge Studio でひたすらラベルづけ。

64
教師データをひたすら作成する：
ラベルづけ完了！
1282データ！ 20時間くらいかかった。

65
Discovery の環境を構築する：
Knowledge Studio のコーパスはできたが、
Discovery の環境を構築していなかった。

66
Discovery の「⽇本語」環境を構築する（1）：
なんと！「Japanese」は、管理画⾯から選択できない。
cURL（コマンドライン）からなら「ja」を指定して構築す
ることができる。

67
IBM Cloud の管理画⾯から Discovery サービスを⽣成。
Discovery の管理画⾯から「Launch tool」を起動。

68
「Launch tool」で「Create a data collection」から
strorage を⽣成しておく。

69
その後の画⾯はキャンセルで閉じる。

70
cURLで以下のコマンドを実⾏。
curl -u "ユーザ名":"パスワード" "https://gateway.watsonplatform.net/
discovery/api/v1/environments?version=2017-11-07"

71
レスポンスから environment_id をメモ。
（systemではない⽅）
"environments" : [ {
"environment_id" : "system",
...（略）...
}, {
"environment_id" : "環境ID",
...（略）...

72
curl -u "ユーザ名":"パスワード" "https://gateway.watsonplatform.net/
discovery/api/v1/environments/環境ID/configurations?
version=2017-11-07"

73
レスポンスから configuration_id をメモ。
"configurations": [
{
"configuration_id": "設定ID",
...（略）...
}
]

74
curl -X POST -u "ユーザ名":"パスワード" -H "Content-Type: application/
json" -d '{ "name": "コレクション名（任意）", "description": "Japanese",
"configuration_id": "設定ID", "language": "ja" }' "https://
gateway.watsonplatform.net/discovery/api/v1/environments/環境ID/
collections?version=2017-11-07"

75
Discovery の管理画⾯から「Launch tool」をリロードす
ると、⽇本語環境のコレクションが⽣成されている。
引⽤：https://watson-discovery.bluemix.net

76
Knowledge Studio を Discovery へ連携（1）：
Knowledge Studio の「Model Management >
Versions」でスナップショットをつくり「Deploy」を実⾏。

77
「Model ID」をメモしておく。

78
Discovery の「Launch tool」から「Switch」を選択。

79
「+ Create a new configuration」を選択。名前は任意で。

80
Enrichments の「entities」以外を削除。
「+ Add Enrichments」を選択。
「entities」以外を削除

81
モーダルダイアログをスクロールし「Enetity Extraction」
の「Custom Model ID」に先のIDを⼊⼒して「Apply」。

82
Discovery へ⼊れられるようにデータを加⼯：
Discovery では、1ツイート1ファイルとして検索されて欲
しいので、1ツイート → 1ファイルに加⼯。
ツイート⾃体はただのテキストファイルだが、Discovery
はなぜか .txt に対応していないので、.html で作成。
加⼯⽤のバッチは GitHub にあげてあります。
CSVtoFILES csv1⾏ごとに1ファイルを⽣成する
https://github.com/storywriter/CSVtoFILES

83
余談：Discovery の Data Crawler：
•  Data Crawler は、リポジトリー (例えば、ファイル共有、データベース、Microsoft SharePoint ®) に保存され
ている⽂書を取り出して、Discovery サービスで使⽤するためにクラウドにプッシュするのに役⽴つコマンド・ラ
イン・ツールです。
•  データを正しくクロールするには、データ・リポジトリーを読み取るために Crawler を適切に構成する必要があり
ます。Data Crawler には、以下のリポジトリーからのデータ収集をサポートするコネクターが⽤意されています。
•  ファイル・システム
•  データベース (JDBC 経由)
•  CMIS (Content Management Interoperability Services)
•  SMB (Server Message Block)、CIFS (Common Internet Filesystem)、Samba のファイル共有
•  SharePoint および SharePoint Online
•  Box
引⽤：https://console.bluemix.net/docs/services/discovery/
httpに対応していない

84
準備完了！
ついにPUAたちのツイートを投⼊するときが来た！

85
Discovery へデータを⼊れる：
PUAたちのツイートをアップロード。
（1ツイート→1ファイルに加⼯済み）

86
しばらく待っていると、アップロード完了！
そして悪夢が起こる。

87
Pre-annotators 機能で辞書登録した単語しか、なぜかエン
ティティとして抽出しない！

88
Pre-annotators 機能の辞書登録を、
すべて削除して、再トレーニング。
それでも、Pre-annotators の効果が消えない！
どうにもならない。
20時間の作業が・・・！

89
まったく役に⽴たない・・・。
ただの検索エンジンになってしまった・・・。

90
それでも、モテたい。

91
もう⼀度、Pre-annotators を適⽤していない、
ゼロの状態から、教師データのラベルづけをやり直そう。

92
もう⼀度、ラベルづけをやり直し：
教師データの重複がかなりあったので、
この機会にスクリーニング（1282データ → 643データ）。
エンティティの⼀覧も⾒直し。より的確なラベルづけに。

93
もう⼀度、ラベルづけをやり直し：
10時間かけて、ふたたびラベルづけを完了！モテたい。

94
今度こそ！いざPUAたちのツイートを投⼊！

95
Discovery でモテる秘訣をディスカバリーする：
いい感じ！
デモ

96
で？
デモ

97
やっと僕は気がついた。
Discovery は、
何かを⾃動的に「発⾒」してくれるわけじゃない。
⼈間に「関連性」を提⽰するだけだ。
そのデータから「発⾒」するのは、⼈間の役割だ。

98
Query Builder
から検索
デモ

99
デモ
エンティティの頻出
上位30個を出すクエリ

100
エンティティの頻出上位30個。
1 Pickup(92)
2 Demonstration_of_Lower_Value(89)
3 Demonstration_of_Higher_Value(84)
4 Routine(68)
5 Pickup_Artist(64)
6 Training(49)
7 Indicator_of_Interest(37)
8 Cleanliness(36)
9 Average_Frustrated_Chump(34)
10 Hot_Babe(29)
11 Comfort(24)
12 Confidence(18)
13 Good_listener(17)
14 Kino(16)
15 Boring_Guy(14)
16 Good_speaker(13)
17 Loser(13)
18 Gentle(10)
19 Humor(9)
20 Courtship(8)
21 Indicator_of_Disinterest(8)
22 Jizo(8)
23 Cat_Theory(7)
24 Motivation(7)
25 Peacocking(7)
26 Protection_Shield(7)
27 The_Game(7)
28 Anti_Slut_Defense(6)
29 Neg(6)
30 Attention_Whore_Disorder(5)

101
ひとつひとつ
ローデータを
⾒ていく
デモ

102
そして Discovery から⾒出した、モテる秘訣。

103
Demonstration_of_Higher_Value
⼥性に対して、⾃分の価値を⾼くする。
•  ⼥性にとって、精神的に頼りになる。
•  ⼥性に対して、主導権を持っている。
リーダーシップを持って、引っ張る。
•  ⾃信がある。
•  仕事ができる。
•  何かに本気で頑張っている。
•  ポジティブな印象がある。
•  ⼤胆に⾏動する。
•  動揺を⾒せない。
•  経済⼒がある。
•  断るときも、ていねいに断る。

104
Demonstration_of_Lower_Value
⼥性に対して、⾃分の価値を低くする。
•  他の⼥性に⾺⿅にされた話をする。
•  相⼿に依存しすぎる。
•  相⼿のことを思いつめすぎている。
•  ⾒た⽬がダサい。
•  男の側が喋りすぎている。
•  敬語からタメ⼝に移れない。
•  早⼝は⾃信のなさの表れ。
•  酒を胸の前で持つ。⾃信なく⾒える。
•  ゲームやギャンブルの話をする。

105
Routine
定番の「ウケるトーク」をたくさん⽤意しておく。
•  ⼥性が声掛けの最初に⽰す拒否反応を
和らげる。
•  テレビ、⾳楽、芸能、お笑い、地元な
ど、⼥性が好む話題を、⼥性の側から
教えてもらうようにもっていく。
•  「親友テスト」「ESP実験」などはウ
ケる定番の話題。
•  「ギャップ」が効果的。コワモテなの
に⼦供や動物が好き、仕事できなそう
なのに仕事がとてもできる、など。
•  「歳上なんだー？普通に歳下だと思っ
てた。なんかごめん、普通にタメ⼝で
話しちゃってて」
•  「最近デートした？」と恋⼈を探る。
•  マッサージを⼝実に⾝体接触を試みる。

106
Training
とにかく⼥性とのコミュニケーションを経験する。
•  会話の練習をする。
•  とにかくなんでもいいから話をする。
•  経験あるのみ。
•  ⾃⼰分析。第三者から客観的なアドバ
イスをもらう。

107
Indicator_of_Interest
その異性に興味があるというサインを出す。
•  「綺麗な⽬だね」
•  「気あるのに誘わない、そんな弱い男
も嫌いだろ？俺なら君を誘うね」
•  インスタの写真など⾒てせもらい、相
⼿を指差し「この⼦可愛い！俺に紹介
して」と⾔う。
•  ⼤した⽤事もなさそうなのに、近くに
いる。
•  彼⼥を気にかけていることを⽰す。彼
⼥が起きるタイミング、仕事終わり、
寝る前を狙って優しいメッセを送る。
•  美⼈には、その容姿に恐れをなしてい
ないことを⽰す。
•  彼⼥が会話を楽しみ、⼤笑いしている
ときに⽴ち去る。また会いたいと思わ
せる。

108
Cleanliness
清潔感を⼤切にする。
•  清潔感が⼤切。
•  不潔が⼀番ダメ。⽖が汚いのも⻑いの
も駄⽬。
•  よれている服。ボロボロの靴。フケが
ある。
•  無駄⽑。⿐⽑が出ている。⽿⽑、髭、
眉⽑。
•  寝癖がついたまま。
•  スーツ選びは値段よりサイズ。⾝体に
フィットしたものがスマート。
•  臭い。
•  ⾹⽔、整髪料のニオイがキツい。

109
Comfort
⼼地よさ。親近感。PUAが「和み」と呼ぶ状態。
•  ⼼地よさ。リラックスできる状態。
•  親密な関係の異性は、下の名前で呼び
合う。
•  ⼼地よい⾳楽がかかっている場所。
•  盛り上がる会話、⾔い回し。ネタは、
⼈との会話、読書、テレビ、沢⼭の
「実体験」で⾝につける。
•  ⾝体のコンプレックスを相談された時
は「⼈がどう思うかはわからないけど、
俺は好きだよ」と肯定する。
•  トークを徐々に性的な⽅向に持ってい
くことで、関係発展を狙う。
•  明るい雰囲気を維持したままボディ
タッチ。

110
Confidence
⾃分に⾃信がある。
•  ⾃分に対して⾃信がある。
•  声に⾃信が込められている。
•  振る舞いができている。
•  魅⼒的な男性とは、⼈格の在りかた。
オーラがある。
•  美意識を持って、服装や髪型を選ぶ。
⾝だしなみがしっかりしている。
•  ⼥の⼦が興味ありそうな会話の引き出
しをたくさん持っている。容系、芸能、
ドラマ、お笑い、ファッション、占い、
最近の話題、ダイエット、流⾏のもの、
ペット、旅⾏。
•  ⾃信を装ってでも、持つ。
•  相⼿をいじる。

111
Good_listener
「聞き上⼿」である。
•  ⼥の⼦の話を聞いてあげる。しゃべり
やすい環境を作るには、相⼿のテン
ションに合わせ、相槌を打ち、リアク
ションをし、楽しんで話を聞いてるこ
とを相⼿に伝える。
•  ⼥性の話を聞くことと、会話の主導権
を握るのは別物。主導権は男性が持つ。
•  ⼈々の⼀番好きな話題は、⾃分⾃⾝に
関すること。
•  彼⼥の話に同意する。しばらくたって
から、あたかも⾃分⾃⾝の考えや意⾒
であるかのように、別の⾔葉に⾔い換
えて⼝にする。
•  相⼿が⾔ったことに対して、興味深く
更に質問をする。

112
Boring_Guy
イケてない男性。
•  真⾯⽬過ぎる。お硬いイメージ。つま
らない⼈。⼀緒にいても楽しくない。
•  敬語。敬語は相⼿との⼼理的な距離の
表れ。タメ⼝はユーモアの⼀環。
•  ダサかったり、お洒落じゃない。垢抜
けてない。量産型なファッション。
•  サイズをしっかり体型に合わせてない。
•  似合わないパーマ、とにかく茶⾊の髪。
•  ⼥性は｢軽い⼈｣｢チャラい⼈｣は嫌と⾔
うが「おもしろくない⼈」「暗い⼈」
はもっと嫌。⾯⽩みがない。
•  会話の質問が下⼿。
•  エッジの効いていないことしか⾔えな
い。⾃⼰紹介もただ職業を⾔うだけ。

113
Good_speaker
「話し上⼿」である。
•  会話の表現⼒が豊か。表情の変化、⽬
の動き、⼿の表現、⾝体全体の表現、
放出されるエネルギー。
•  ぶっちゃけトークすると、相⼿も⾃⼰
開⽰しやすい。
•  肯定されたほうが気持ちが良い。「イ
エス・セット」で会話する。
•  突っ込んだ話をするときのコツ。必ず
前フリを効かせておく、と失礼な話も
通りやすくなる。
•  ガンシカに負けぬ⼼。声かけ数と出撃
数。練習あるのみ。
•  フェイズシフトルーティーン。⾸から
⽿の下まで、ゆっくりと匂いをかぐ。

114
Gentle
気遣いのできる、優しい男性である。
•  気遣いができる。
•  マメな男。ささいな気配り。
•  ⼀つ⼀つの所作に気を遣う。清潔感。
常識ある⾏動をする。⾷べ⽅に気をつ
ける。
•  媚びた態度ではなく、スマートに何気
なく。
•  ドアを開けてくれる。⾞道側を歩かせ
ない。エスカレータでは下に⽴ってく
れる。
•  太っていると、優しそうに⾒えること
がある。ギャップを⽣かす。
•  いい男であろうとする。

115
Humor
ユーモアがある。
•  ⼥性を楽しませる。
•  笑いを⽣み出すことができる。
•  タメ⼝。敬語だと雰囲気ができない。
•  笑い、笑顔で、警戒⼼が薄れ、⼼の距
離がぐっと縮まる。
•  ⼥性はおもしろい男、イケメンが好き。
真⾯⽬過ぎる男性は嫌。
•  失敗談や⾃虐ネタなどは笑ってもらえ
る。持ちネタに。
•  ⼥性をいじる。

116
Cat_Theory
キャットセオリー。去るものは追いかけたくなる。
•  男性は進んで⽴ち去る覚悟を持つこと。
•  ⼥性は「その男を失うかもしれない」
と思うと惹きつけられる。
•  会話の肝⼼な部分を敢えて⾔わなかっ
たり、意味ありげに沈黙する。
•  会話が⼀番盛り上がったタイミングで
「続きはまた今度」と⾔って、連絡先
を交換する。
•  適度な忙しさを演出する。会えている
時間は貴重だと思わせる。いつも暇な
男性よりも、仕事があるから忙しいぐ
らいの男性のほうがよい。

117
Peacocking
恋愛対象になる、個性的なファッション。
•  個性的な髪型、ファッション。
•  恋愛対象になる外⾒。（ルックスが良
いことより、個性的であること）
•  「個性的」であることと「清潔感」は
両⽴する。
•  ハゲたらスキンヘッドのほうが男らし
い。勇気がいるからそのぶんかっこよ
く⾒える。

118
Kino
性的な関係を予感させるボディコンタクト。
•  性的な関係を予感させるボディコンタ
クト。
•  気分を⾼める⽬的でのボディタッチ。
楽しく明るい雰囲気で。
•  キスの機会を得るきっかけをつくる。
•  髪の⽑を撫でる、⼿を握る。
•  ⼥性は感情の動きで欲情し、引き⾦は
⾔葉や⾝体の接触による。⼥性の⾝体
の仕組みに詳しくならなければいけな
い。

119
Neg
ネグ。からかい。相⼿の⽴場を低くして、優位に⽴つ。
•  求める質問に対し、笑顔で流し続ける。
やんわりとスルー。興味が無いふりを
したり、積極的に批判したりする。突
き放す。
•  「たぶん髪をあげていた⽅が（下ろし
ていたほうが）似合うと思うよ」
•  「ちょっと男の⼦みたいだね」
•  「笑った顔、ほんと可愛いよね」とひ
とつ褒めたら、「何か話してた？ぜ
んぜん聞いてなかった」とひとつ意地
悪する。
•  褒めすぎると⾃分を低く⾒せることに
なる。意地悪しすぎると嫌われる。バ
ランスが⼤切。

120
テーマに沿った分析もできる。
例えば
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Friendship_Zone
⼥の⼦と、友達まではいけるけど、その先にいけない
Nice_Guy

121
Nice_Guy
「いい⼈」になってしまう。
•  マメな⾏動をする優しい男。気を使う
ことばかり考え、媚びたようになる。
•  穏やかな「いい⼈」を演じ、⼥性から、
お兄さんのようになんでも話せる⼈、
と評価されてしまう。⼥性は兄弟とは
セックスしない。
•  ⼝説く⼒が⾜りないと「いい⼈」に
陥ってしまう。
•  LJBF「let's just be friend」。
•  ⼥性から、性的にも恋愛対象としても
眼中にない状態。
•  「お友達でも喜んで」と答えるのは
AFCのみ。PUAはつねに彼⼥が⽬当て
であることを伝える。
Friendship_Zone
「いい友達」になってしまう。

122
Discovery すごい！
モテる秘訣を、本当にディスカバリーできた！

124
The_Game
ナンパの世界。
•  ゲームの世界に⾜を踏み⼊れる者には、
みんなそれなりの理由がある。
•  不完全だという意識を取り除けない
⼈々に関して。そういう⼈間はより多
くの⼥性と寝ることに取り憑かれてい
る。これは厄介なことだ。⼼の奥に傷
がある証拠だ。
•  ナンパ師のパラドクス。ナンパ師とし
て磨かれれば磨かれるほど、⼥性への
愛を失っていく。恋愛が、どれだけ上
⼿く⽴ち回れたかというテクニックで
決まってしまう。

125
Lonely
悲しみ。
•  たくさんの⼥性と関係を持っても「俺
には恋⼈がいない」。
•  ⼥性との短い関係には悲しみがある。

126
ピックアップ・アーティストの「悲しみ」：
ナンパする
デートする
関係を持つ
連絡を断つ
恋愛の成功は
テクニックで決まる
ゲーム感覚
ひとりの⼥性に
深⼊りしない
⼥性と関係を持つほど
満たされなくなっていく
⾃傷⾏為のように
ますますナンパを繰り返す
延々と
繰り返す

127
ピックアップ・アーティストの、⾼みの先にある
「悲しみ」までディスカバリーしてしまった...。

128
書籍「ザ・ゲーム」のラストは、
PUAコミュニティの、荒れ果て、破壊された家の中⼼で、
「ミステリー」が泣き崩れているシーンで終わる。

129
モテの⾼みの先に広がっていたのは、
寂寞とした砂漠だった。

130
それでも、まだ
モテたいか？

132
満たされない「空⽩」が
僕のなかにあった。

134
僕のなかにある
「空⽩」までディスカバリーしてしまった...。

135
まとめ：
1.  Discovery は、何かを⾃動的に「発⾒」してくれるわ
けではなく、「関連性」を提⽰するだけ。
そこから何かを「発⾒」するのは、⼈間の役割。
2.  Discovery で「モテの秘訣」を発⾒できた。
3.  Discovery は「ナンパ業界」まで発⾒してしまった。
4.  PUAの「悲しみ」まで発⾒してしまった。
5.  僕のなかにある「空⽩」まで発⾒してしまった。

136
それから
2ヶ⽉の時が流れた...。

138
2018年3⽉16⽇
Discovery
⽇本語対応強化

139
Discovery ⽇本語対応強化：
引⽤：https://console.bluemix.net/docs/services/natural-language-understanding/language-
support.html#japanese
エンリッチメントの
Categories と Concepts が
⽇本語に対応

140
Discovery の環境を再構築：

141
Discovery の環境を再構築：
Categories と Concepts が
動いた

142
Discovery Categories の検索結果：
Categories:/society/dating
のような分類を⾃動抽出

143
Discovery Concepts の検索結果：
Concepts:美⼈
のような分類を⾃動抽出

144
Discovery Visual Insights（Experimental）：
引⽤：https://visual-insights.bluemix.net/

145
引⽤：https://visual-insights.bluemix.net/

146
Experimental（試験的）サービス。
https://visual-insights.bluemix.net/
で使える。
⾒た⽬が派⼿。

147
Discovery の⽇本語化：
Discovery の⽇本語化が進むと、
Watson は、また新しいフェーズに突⼊する。
より深いモテの解析もできるかも！？期待！

148
そんなことより、モテたの？

149
ということで、とりあえず、モテの第⼀歩として。

150
このページは
当⽇のお楽しみ

151
モテるといいな・・・。

152
ありがとうございました。
⽻⼭祥樹
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