ネットワークシステム、情報処理方法、およびサーバ ネガティブ投稿や行動に対するAIと心理学をもとにしたユーザー主導のコンテンツコントロール

この特許は現在PCT優先期間中です。

①目的

この特許の主な目的は、オンラインプラットフォーム上でのストレスを低減しユーザー体験、満足度を改善することです。
社会課題となっているWEBコミュニケーションにおける誹謗中傷やヘイトスピーチを減少させる社会心理学アルゴリズムとAI等を使った感情分析でインターネットをポジティブにします。

具体的には、他のユーザーのネガティブな投稿や行動を効果的に管理し、ユーザーが望まないコンテンツの露出を減らす、言い換えるならばユーザー自身でＷＥＢサービスを簡単にパーソナライズ可能にするものです。
これにより、オンラインコミュニティの健全性を保ち、利用者に快適な環境を提供することが可能です。
デジタル広告においても、広告主企業はネガティブな行動が多いユーザーへの広告表示をしない選択肢ができることでブランド価値毀損から身を守ることができ、ROIの向上にもつながります。

②特許範囲
対象情報
SNSやオンラインフォーラムにおけるユーザーによる投稿やコメント、意思表示を示す行動が対象です。
パーソナライズされたフィード: ユーザーの興味や好みに基づいてカスタマイズされたニュースフィードやコンテンツ。

媒体の種類
Facebook、X（Twitter）、InstagramなどのSNSプラットフォーム。
Reddit、Quora、特定の趣味や興味に基づくコミュニティフォーラムなど。
個人ブログ、商品レビューサイト、トリップアドバイザーなど。
オンラインゲーム内のチャットやコミュニティフォーラム。
WEBコミュニケーションを対象としているため広範に及ぶ。

技術範囲
テキストベースのコンテンツ: ユーザーが投稿するテキストメッセージやコメント。
ビジュアルコンテンツ: 画像やビデオコンテンツを含む投稿。
インタラクティブコンテンツ: ユーザー間のインタラクションや議論スレッド。

対象ユーザー
一般ユーザー: プラットフォームを日常的に利用する個人。
コンテンツクリエイター: SNSやブログでアクティブにコンテンツを作成するユーザー。
企業アカウント: ブランドプロモーションや顧客エンゲージメントのためにプラットフォームを利用する企業。

③特許のユーザー視点の効果
ユーザーはネガティブな投稿の表示を自分で制御できるようになります。
誹謗中傷やヘイトスピーチを目にした場合、それが自分に向けられたもので無くとも内容を目にするだけで精神的なストレスが発生し、WEBサービスへの満足度はマイナスとなります。

半数以上のＳＮＳユーザーは過去1年間で自分以外に向けられた誹謗中傷を目にしており、8％のユーザーは実際に誹謗中傷を受けています。

ストレスと不安の軽減
ネガティブなコンテンツ、特にオンラインハラスメントや誹謗中傷は、ユーザーにストレスや不安を引き起こす可能性があります。
この特許によって、ユーザーは自分のオンライン環境を制御し、これらのネガティブな影響を軽減できます。

ポジティブな自己提示
ソーシャルメディアでは、ユーザーは自己をポジティブに提示しようとする傾向があります。
ネガティブな反応が少ない環境は、自己表現の自由を促進し、オンラインでの自己効力感を高めることができます。

グループダイナミクスとコミュニティ
社会的規範の形成: オンラインコミュニティ内でポジティブな行動が奨励されると、健全な社会的規範が形成され、ネガティブなコミュニケーションが減少します。

共感と支援の促進
ネガティブな投稿が減ることで、ユーザー間の共感や支援の行動が促進され、コミュニティの絆を強化することができます。

社会心理学的には、この特許技術はオンライン環境における個人の心理的福祉を高め、健全な社会的相互作用を促進する潜在的な手段となります。
ネガティブなコンテンツの管理を通じて、よりポジティブで健康的なオンラインコミュニティの構築に寄与する可能性があります。

④特許の企業視点の効果

競争力とイノベーション
この特許技術を採用するオンラインプラットフォームは、競合他社との差別化を図ることができます。
ユーザーに提供する付加価値を高めることで、市場での競争力を強化します。

広告と消費者行動
ターゲティング広告の最適化: デジタル広告は、ユーザーの行動や好みに基づいてターゲティングされます。
この特許技術により、広告主はユーザーの好みや行動傾向をより詳細に理解し、効果的な広告戦略を展開することが可能になります。
消費者行動の予測精度向上: ユーザーのオンライン行動から得られるデータを分析することで、消費者の行動パターンや嗜好をより正確に予測し、市場トレンドを早期に把握することができます。

新たなビジネスモデルの創出
ネガティブなコンテンツの管理という新しいアプローチは、オンラインサービスにおける新たなビジネスモデルの創出を促進します。
例えば、API開発を行い様々なWEBサービスへ適用することで、各WEBサービスの満足度、滞在時間が向上します。
企業内チャットでのハラスメントの検出やペアレントコントロールへのオプションとしても運用が可能です。

社会的福祉の向上
ネガティブなコンテンツの減少は、オンラインコミュニティの健全性を高め、社会的福祉に貢献します。
これは、個々の企業の利益を超えた経済的外部効果として捉えられ企業の社会的責任を果たしている事を外部へ発信できます。
消費者の福祉を向上させるとともに、オンラインビジネスの競争力とイノベーションを促進する重要な要素となり得ます。
また、広告市場と消費者行動の分析における新しい機会を提供し、経済的な外部効果を通じて社会全体の福祉に貢献する可能性があります。

⑤技術概要
この特許は、オンライン上でのユーザー体験を改善するための技術です。
具体的には、SNSやオンラインコミュニティでのユーザーの投稿を分析し、ネガティブな内容を自動的に特定し、ユーザーの設定に基づいてこれらの投稿の表示を制限するシステムです。
これにより、ユーザーは自分にとって不快なコンテンツを避け、よりポジティブなオンライン体験を得ることができます。

新規性
この特許技術は、ユーザーが自分自身でネガティブなコンテンツの表示を制御できる点が新規性と認められています。
従来プラットフォーマーが規制する場合「表現の自由」の侵害にもなるため難しかったですが、各ユーザーが自ら簡便にネガティブなコンテンツを制御することで、「表現の自由」を侵害せずにコンテンツコントロールが可能となります。
従来のシステムでは、このような細かなコントロールがユーザーに提供されていませんでした。
この技術は、ユーザーの好みや設定に基づいて自動的にコンテンツをフィルタリングするため全て閲覧したい場合も閾値設定で簡単に行えます。

進歩性
従来のシステムでは、主にプラットフォーム側がコンテンツの品質を管理していましたが、この特許技術は、個々のユーザーが自分のオンライン体験をパーソナライズすることを可能にします。
これにより、ユーザーの体験はより個人的かつカスタマイズされ、オンラインコミュニティ内での健全なコミュニケーションを促進することができます。

技術的な特徴
感情分析: 技術は、ユーザーの投稿を分析し、ネガティブな内容を識別するために感情分析を使用します。
これは、AIによる自然言語処理（NLP）などの先進的な技術を活用して実現されます。
感情分析の方法は統計的手法や、辞書ベースのアプローチなど感情分析の種類は制限しないとしています。

ユーザー設定
ユーザーは、どの程度のネガティブなコンテンツをブロックするかを自分で設定できます。
この設定に基づいて、システムは不快な投稿をフィルタリングします。

ユーザーが自分の体験をカスタマイズできることは、オンライン空間の使いやすさと快適さを向上させ、より健全でポジティブなコミュニティの構築に寄与します。
また、感情分析や動的なフィルタリング技術を利用することで、オンラインプラットフォームの進化に重要な役割を果たします。

マーケット規模（日本国内）

ＳＮＳユーザー数

Ｘ（Ｔｗｉｔｔｅｒ）約4500万人、ＬＩＮＥ約9000万人、Facebook約2500万人、YouTube約7000万人、TikTok約1000万人

殆どが広告収入での運用であり、SNS広告の市場規模ははおよそ9000億円。

良質なコミュニティがユーザー満足度、ユーザー数、売上を向上させる。

オンラインゲーム

1兆2000億円規模。

ゲームコンテンツだけでなく、悪質なユーザーが少なく活発なコミュニケーションがあることがゲームの継続性に直結し、ユーザー数、売上に関係する。

デジタル広告

2兆8000億円規模で拡大を続けている。

デジタル広告は地域や趣味などの静的要素で広告の表示をしているが、感情分析結果をパーソナライズ属性にすることでＲＯＩが向上する。

攻撃的なユーザーへは表示しないことで広告主企業もブランド価値毀損から自衛することが可能となる。