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公開番号2025098791
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-02
出願番号2023215162
出願日2023-12-20
発明の名称マッチングシステム及びマッチング精度向上システム
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06Q 10/02 20120101AFI20250625BHJP(計算;計数)
要約【課題】需要と供給とをAIでマッチングさせる際のマッチング精度を向上させる。
【解決手段】マッチングシステムは、AI学習用の需要データの履歴及びAI学習用の供給データの履歴を、又はこれらに加えて需要と供給とのマッチング用のAIモデルの履歴を、ブロックチェーンに保持する保持部(2)と、保持された履歴を元に、需要データ各々及び供給データ各々の又はこれらに加えてAIモデル各々の、真正性を評価する評価部(3)と、評価された真正性の程度に応じた所定種類のインセンティブ若しくはペナルティを、データ各々の又はこれらに加えてAIモデル各々の提供元に対して、付与する付与部(4)と、需要データ及び供給データに基づいてAIモデルを作成することで前記マッチングを行う学習部(21)とを備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
需要に係るＡＩ学習用の需要データの履歴及び供給に係るＡＩ学習用の供給データの履歴を、又は前記履歴に加えて前記需要と前記供給とのマッチング用のＡＩモデルの履歴を、ブロックチェーンに保持する保持部と、
前記保持された履歴を元に、前記需要データ各々及び前記供給データ各々の又は前記データ各々に加えて前記ＡＩモデル各々の、真正性を評価する評価部と、
前記評価された真正性の程度に応じた所定種類のインセンティブ若しくはペナルティを、前記データ各々の又は前記データ各々に加えて前記ＡＩモデル各々の提供元に対して、付与する付与部と、
前記需要データ及び前記供給データに基づいて前記ＡＩモデルを作成することで前記マッチングを行う学習部と
を備えるマッチングシステム。
続きを表示（約 680 文字）【請求項２】
前記付与部は、前記インセンティブ又はペナルティの少なくとも一部として、前記程度に応じたランキングを示すランキングデータをＮＦＴで付与することを特徴とする請求項１記載のマッチングシステム。
【請求項３】
前記付与部は、前記インセンティブ又はペナルティの少なくとも一部として、前記程度に応じた換金可能ポイント又はギフトポイントを付与することを特徴とする請求項１又は２に記載のマッチングシステム。
【請求項４】
前記評価部は、ＡＩにより前記真正性を評価することを特徴とする請求項１から３の何れか一項に記載のマッチングシステム。
【請求項５】
需要に係るＡＩ学習用の需要データ及び供給に係るＡＩ学習用の供給データに基づいてＡＩモデルを作成することでマッチングを行うマッチングシステムにおいて、マッチングの精度を向上させるためのマッチング精度向上システムであって、
前記需要データの履歴及び前記供給データの履歴を、又は前記履歴に加えて前記ＡＩモデルの履歴を、ブロックチェーンに保持する保持部と、
前記保持された履歴を元に、前記需要データ各々及び前記供給データ各々の又は前記データ各々に加えて前記ＡＩモデル各々の、真正性を評価する評価部と、
前記評価された真正性の程度に応じた所定種類のインセンティブ若しくはペナルティを、前記データ各々の又は前記データ各々に加えて前記ＡＩモデル各々の提供元に対して、付与する付与部と
を備えることを特徴とするマッチング精度向上システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばタクシードライバー募集を行う需要側に立つタクシー会社とこれに応募する供給側に立つ候補者或いは応募者との間における就活マッチング、自動車会社或いは車種とカーユーザとの間におけるマッチング、病院或いは医師と患者との間におけるマッチング、婚活マッチングなどの各種のマッチングに適用可能な、需要と供給とをＡＩでマッチングさせるマッチングシステム、及びそのようなマッチングシステムにおいてマッチングの精度を向上させるマッチング精度向上システムの技術分野に関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
この種のマッチングシステムとして、所謂、教師あり学習方式、教師なし学習方式、或いは強化学習方式の伝統的なＡＩ学習システムを用いてのマッチングシステムが開発され、既に実用化されている（特許文献１参照）。このようなシステムにおけるＡＩ学習では、需要データ及び供給データ並びにＡＩモデルの真正性の高低は、基本的にそれらのデータやモデルの提供元である需要者や供給者等に委ねられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－０６８７８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、前述の背景技術によれば、例えばタクシー会社である供給側とタクシーの潜在的なユーザである需要側との間のマッチングを容易にするとされているものの、需要側或いは供給側で、意図的又は不作為に事実と異なるデータが提供されるなど真正性が定かでない需要データや供給データが利用されている可能性が有り、加えて、その真正性の評価自体も困難である。更に、提供元或いはベンダーがはっきりしないなど真正性が定かでないＡＩモデルが学習結果として作成されている可能性が有り、加えて、その真正性の評価自体も困難であるという技術的問題点がある。
【０００５】
より具体的には、一般に、募集を行う会社側などの需要側では、その主体をなるべく良く見せようとのモチベーションが働き、応募者側などの供給側では、その主体をなるべく良く見せようとのモチベ―ションが働く。このため、マッチングのためのＡＩ学習の元になるデータの真正性は、その性質上、真正性が疑わしくなり易い。他方、モデルを提供する提供元にしてみれば、データ収集やモデル作成に資金をつぎ込んで真正性を高めるモチベーションも、秘密情報でも有り得るデータやモデルの提供元を明かすモチベーションも強くはない。これらの結果、真正性が高い学習結果が提供されることは、余り期待できない。加えて、提供元或いは出所がはっきりしないレベルのデータやモデルでは、当初からの又は事後的な改ざんが行われても発覚し難く、即ち改ざんされ易いという技術的問題点もある。
【０００６】
総じて、このように真正性が低い需要データ及び供給データ並びにＡＩモデルによるのでは、最終的にマッチングの精度が低くなってしまうという技術的問題点がある。
【０００７】
本発明は、需要データ及び供給データの真正性の向上、或いはこれらに加えてＡＩモデルの真正性の向上により、マッチング精度を向上可能な、需要と供給とをＡＩでマッチングさせるマッチングシステム、並びに、マッチングシステムにおいてマッチング精度を向上可能なマッチング精度向上システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係るマッチングシステムの一の態様は上記課題を解決するために、需要に係るＡＩ学習用の需要データの履歴及び供給に係るＡＩ学習用の供給データの履歴を、又は前記履歴に加えて前記需要と前記供給とのマッチング用のＡＩモデルの履歴を、ブロックチェーンに保持する保持部と、前記保持された履歴を元に、前記需要データ各々及び前記供給データ各々の又は前記データ各々に加えて前記ＡＩモデル各々の、真正性を評価する評価部と、前記評価された真正性の程度に応じた所定種類のインセンティブ若しくはペナルティを、前記データ各々の又は前記データ各々に加えて前記ＡＩモデル各々の提供元に対して、付与する付与部と、前記需要データ及び前記供給データに基づいて前記ＡＩモデルを作成することで前記マッチングを行う学習部とを備える。
【０００９】
本発明に係るマッチング精度向上システムの一の態様は上記課題を解決するために、需要に係るＡＩ学習用の需要データ及び供給に係るＡＩ学習用の供給データに基づいてＡＩモデルを作成することでマッチングを行うマッチングシステムにおいて、マッチングの精度を向上させるためのマッチング精度向上システムであって、前記需要データの履歴及び前記供給データの履歴を、又は前記履歴に加えて前記ＡＩモデルの履歴を、ブロックチェーンに保持する保持部と、前記保持された履歴を元に、前記需要データ各々及び前記供給データ各々の又は前記データ各々に加えて前記ＡＩモデル各々の、真正性を評価する評価部と、前記評価された真正性の程度に応じた所定種類のインセンティブ若しくはペナルティを、前記データ各々の又は前記データ各々に加えて前記ＡＩモデル各々の提供元に対して、付与する付与部とを備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係るマッチングシステムの一態様或いは本発明に係るマッチング精度向上システムの一態様によれば、需要データ及び供給データ並びにＡＩモデル各々の提供元に対するインセンティブ或いはペナルティの付与により、ＡＩ学習が進む程に漸次的に、それらデータ及びモデルの真正性を高めることができ、マッチング精度の向上が可能となる。
（【００１１】以降は省略されています）

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