
「たった数十の質問で、思い浮かべた人物やキャラクターをズバリ当ててくる」——そんな不思議な体験ができるゲーム、アキネーター。
その仕組みが気になって「本物なの?」「どうやって当ててるの?」と感じたことはありませんか?
この記事では、アキネーターの意味やプレイ手順から始まり、背後にあるAI技術、そして一部で噂される「危ない」という声の真相まで、幅広く解説していきます。
実際にYahoo!知恵袋でも多くの人が仕組みについて疑問を投稿しており、注目度の高さがうかがえます。
さらに、アキネーターがどのようにお題を選び、なぜ高い精度で答えられるのかについても、初心者でもわかりやすいQ&A形式でポイントを整理。単なるゲームとしてではなく、「アキネーターとは何か」「それがどう本物のAIと結びついているのか」をじっくり紐解いていきます。
今この記事を読むことで、「アキネーターの仕組み」がきっとクリアになるはずです。
- アキネーターが質問だけで人物を当てるAIの仕組み
- 質問の順序やお題の選ばれ方に使われるロジック
- プレイ時にデータがどう蓄積・活用されているか
- 危ないと言われる理由と実際の安全性について
アキネーター仕組みをわかりやすく解説


- アキネーターの意味とゲームの概要
- アキネーターのプレイ手順と特徴
- アキネーターは本物?驚異の精度とは
- アキネーターお題の種類と選ばれ方
- アキネーターが危ないと言われる理由
アキネーターの意味とゲームの概要


アキネーターとは、ユーザーが思い浮かべた人物やキャラクターを、いくつかの質問を通して当ててくれるウェブゲームです。 ランプの魔人のようなキャラクターが登場し、魔法のような推測で答えを導き出す仕組みが話題となりました。
このゲームの最大の魅力は、たった20〜30個ほどの質問に答えるだけで、まるで心を読まれたかのようにピタリと正解を出してくれる点にあります。 質問内容は「そのキャラクターは実在しますか?」「男性ですか?」といったシンプルなものが中心で、難しい操作は一切不要。 スマートフォンやPCから誰でも気軽に遊べます。
実際にアキネーターを体験したYouTube動画もあります。
▶ 【激ムズ】1分で画像を当てるアキネーターゲームが面白すぎたww
ゲームの背後には、ユーザーの回答データが蓄積された膨大なデータベースと、そこから効率よく情報を引き出すためのアルゴリズムがあります。 つまり、アキネーターは一人ひとりの回答を学習し続けることで、的中率をどんどん高めているのです。
さらに、アキネーターは有名人やアニメキャラだけでなく、動物や物まで当てることができるのもユニークな点。 たとえば「冷蔵庫」や「うまい棒」なども正解として登場することがあります。
▶ アキネーターの「新しい遊び方」がやばすぎる
このように、アキネーターは単なる娯楽にとどまらず、AIの学習能力や推論技術が体感できる知的なエンターテインメントと言えるでしょう。 最新の情報やキャラ追加については、 アキネーター公式X(旧Twitter) もチェックしてみてください。
アキネーターのプレイ手順と特徴


アキネーターを始めるには、専用サイトにアクセスするか、アプリをインストールするだけでOKです。ゲームの冒頭で「誰か、何かを思い浮かべてください」と表示されるので、頭の中で一人のキャラクターや有名人を想像します。
次に、アキネーターが1つずつ質問をしてくるので、「はい」「たぶんそう」「わからない」「たぶん違う」「いいえ」の5段階で答えていきます。このとき、できるだけ正直に、かつ自分の思い浮かべた人物に当てはまるように答えるのがコツです。
アキネーターはその回答をもとに、該当する人物を少しずつ絞り込んでいきます。質問が進むにつれて、内容がどんどん具体的になっていくのが特徴です。「赤い髪ですか?」「架空のキャラクターですか?」など、核心に迫るような質問が増えていき、最終的に「あなたが思い浮かべたのは○○ですね?」と答えを提示してきます。
また、アキネーターには面白い仕掛けもあります。もし当てられなかった場合は、ユーザーが正解を入力してアキネーターに教えることができるため、ゲームは遊ばれるたびに進化していきます。この仕組みがあるからこそ、年々マイナーなキャラにも対応できるようになっているのです。
プレイ回数によってポイントがもらえるなどの機能もあり、ただの質問ゲームというよりも、長く楽しめるコンテンツに仕上がっています。初めての人でもすぐに慣れる操作性と、予想以上の的中率が、思わず人に勧めたくなる理由かもしれません。
ステップ | ユーザーの操作内容 | アキネーターの反応 |
---|---|---|
1. ゲーム開始 | アプリまたはウェブサイトにアクセスし、プレイを開始する | 「誰かを思い浮かべてください」と表示される |
2. キャラクターを想像 | 実在または架空の人物・キャラクターを思い浮かべる | 質問が開始される |
3. 質問に回答 | 「はい」「いいえ」「わからない」「多分そう」「多分違う」から選択して回答する | 回答に基づき、次の質問を提示する |
4. 推測結果の提示 | 質問に答え続ける | 思い浮かべた人物を推測し、結果を表示する |
5. 結果の確認とフィードバック | 推測が正解かどうかを確認し、必要に応じて正解のキャラクターを入力する | データベースに情報を追加し、学習を行う |
アキネーターは本物?驚異の精度とは


アキネーターが「本物」と言われる理由は、その的中率の高さにあります。何気なく答えていただけの質問から、自分が思い浮かべていたキャラクターをピタリと言い当てられると、多くの人が驚きを感じます。まるで心を読まれたかのような体験は、初めて遊んだ人にとって衝撃的でしょう。
この精度の秘密は、単なる偶然や直感ではなく、きちんとした仕組みにあります。アキネーターはユーザーの回答データを集め、どの質問にどのような答えが多かったかを記録しています。つまり、以前に同じような人物を思い浮かべた人がどう答えたのか、その「傾向」を学習しているのです。
さらに、質問の選び方にも工夫があります。たくさんある候補の中から、より早く答えにたどり着くための質問を優先的に出すようになっており、この効率の良さが精度の高さにつながっています。裏では「ベイズ統計」と呼ばれる仕組みが使われているとも言われており、状況に応じて最も可能性の高い答えを導き出しているのです。
実際、アニメのマイナーキャラクターや、ネットでしか知られていないような人物でさえ、正解してくることがあります。もちろん、必ず当たるわけではありませんが、その的中率の高さは「本物のAI」と呼ばれても不思議ではないレベルでしょう。
ただし、すべてが完璧というわけではありません。データが十分でない人物や、非常に似たキャラクターが複数存在する場合には、推測が外れることもあります。それでも、ほとんどのユーザーが「よく当たる」と感じるのは、積み上げられたデータと、それを活かすロジックの賜物です。
アキネーターお題の種類と選ばれ方


アキネーターで当ててもらえる「お題」は、実に多彩です。最初は有名人やアニメキャラクターだけかと思いきや、実は動物や架空の生き物、さらには家電製品やお菓子まで登場します。例えば、「ドラえもん」はもちろん、「冷蔵庫」や「うまい棒」まで出てきたときは、思わず笑ってしまうかもしれません。
こうしたお題は、最初から全て用意されているわけではありません。多くは、プレイヤーがゲームの最後で「正解ではなかった」と答えたときに、自分の思い浮かべていたものを入力することで、アキネーターのデータベースに追加されていきます。つまり、ユーザー参加型の仕組みによって、日々新しいお題が増えているのです。
また、どのお題を出すかは、ユーザーの最初の回答に応じて自動的に決まります。「実在の人物か?」「男性か?」「日本に関係しているか?」など、質問の中で分岐が行われ、それに沿って候補が絞られていきます。だからこそ、同じような回答でも微妙な違いがあると、まったく別の人物が出てくることもあるのです。
この選ばれ方には注意点もあります。マイナーすぎるお題だと、十分なデータが集まっておらず、的中率が下がる可能性があります。逆に、多くの人が思い浮かべたことのある有名なお題ほど、正確に当てられる確率が高くなります。
こうした仕組みを知ると、ただのゲームではなく、ユーザーと一緒に成長していく「学習型AI」だということが実感できます。そして、プレイすればするほど、誰かの役に立っていると思うと、ついもう一度遊びたくなってしまうのも納得です。
お題の種類 | 代表例 | 的中率の傾向 |
---|---|---|
実在の人物 | 徳川家康、マリリン・モンロー、オバマ大統領 | 非常に高い(10問以内で正解することが多い) |
アニメ・漫画キャラクター | ドラえもん、ナルト、ルフィ(ワンピース) | 高い(15問前後で正解することが多い) |
ゲームキャラクター | マリオ、リンク(ゼルダの伝説)、クラッシュ・バンディクー | 高い(15問前後で正解することが多い) |
映画キャラクター | ハリー・ポッター、ジャック・スパロウ、ダース・ベイダー | 高い(15問前後で正解することが多い) |
マイナーなキャラクター | まっくろくろすけ、カールおじさん、ミスター・ポポ | 中〜低(20問以上かかることや、未登録の場合もある) |
架空の生き物・物 | 冷蔵庫、うまい棒、せんとくん | 中程度(ユニークだがデータが少ない場合も) |
アキネーターが危ないと言われる理由


アキネーターは、その精度の高さから「怖い」「危ない」といった声がたびたび上がります。なぜそんな声が出てくるのかというと、あまりにも正確に思っていた人物を当ててくるため、「個人情報を勝手に見ているのでは?」といった不安を感じる人がいるからです。
しかし、実際にはアキネーターが個人情報を読み取っているわけではありません。仕組みは非常にシンプルで、過去のユーザーが答えてきた膨大な回答データをもとに、「この答えにはこの人物が当てはまりやすい」というパターンを見つけていく学習型のゲームです。
それでも、たとえば「自分の友人」や「家族」としか思えないようなマイナーな人物が表示されたり、自分が数分前に話していた人物を当てられたりすると、不安になるのも無理はありません。こうした偶然が重なると、まるで盗聴や監視されているような気持ちになってしまいます。
また、一部の知恵袋やネット掲示板では「アキネーターに変な質問をされた」「不気味なキャラクターが表示された」などの報告もあり、それが「危ない」という印象を助長している面もあります。特に「死神」や「不気味な回答」が話題になると、怖がる人も出てくるでしょう。
とはいえ、実際にはアキネーターは危険なアプリではなく、世界中で楽しまれているエンタメツールです。不安に感じたときは、アプリのプライバシーポリシーや使用しているデータの範囲を確認することをおすすめします。正しい知識を持つことで、安心して楽しむことができます。
懸念内容 | ユーザーの声 | 実際の仕組み(安全性) |
---|---|---|
プライバシー侵害の可能性 | 「まるで会話を盗み聞きされたみたい」「勝手に個人情報を使ってる?」 | 個人情報は収集しておらず、過去の回答傾向から統計的に推測しているだけ |
不気味なキャラクターが表示される | 「死神が出てきて怖かった」「ホラーっぽい演出が気になる」 | 一部キャラは演出目的。アプリの仕様であり、ユーザーが追加したものも含む |
子どもに不適切な内容が出るかも | 「子どもが変な質問をされた」「年齢制限が気になる」 | アプリには年齢制限あり。質問内容は一般的で、センシティブな話題は基本的に排除されている |
マイナーな人物を当てられて怖い | 「知り合いレベルのキャラが出てきてゾッとした」 | 他ユーザーが登録した情報によるもの。予測精度が高いだけで、監視ではない |
アキネーター仕組みとAI技術の関係


- アキネーター仕組みはAIの実例
- ベイズ統計と情報理論の活用
- 質問の最適化に使われるアルゴリズム
- ユーザーによるデータベースの育成
- アキネーター仕組みを知恵袋で調査
- Q&A形式でよくある疑問に回答
アキネーターのような質問応答型システムの背景にあるAI技術については、国立情報学研究所が公開する研究成果も参考になります。
詳しくはNII公式サイトをご覧ください。
アキネーター仕組みはAIの実例


アキネーターは、実はとても身近にある人工知能(AI)の一例です。質問に答えるだけで、頭の中のキャラクターを当ててしまうその仕組みには、AIの基本的な考え方がしっかり詰め込まれています。
まず、アキネーターは「ユーザーがどう答えるか」という情報をたくさん集め、それをもとに学習しています。過去にどんな質問がされ、どんな人物が当てはまったかをデータとして蓄積し、次に似たような回答が出たときに、その人物を予測するという仕組みです。
この考え方は、「ベイズ統計」と呼ばれる考え方に近く、「この条件がそろっていたら、○○である可能性が高い」といった予測を積み重ねていきます。難しい数式や専門用語を知らなくても、ユーザーはその結果を実感として楽しむことができるのが魅力です。
さらに、アキネーターのAIは静的なものではありません。日々のプレイを通じて新しい人物が追加され、データがどんどん更新されています。これにより、今まで知らなかったキャラクターやトレンドにも対応できるようになっており、それが「AIっぽさ」を強く感じさせる一因にもなっています。
このように、アキネーターはAIの仕組みを非常に分かりやすく、かつ楽しく体験できるツールです。単に遊んでいるだけのように見えても、背後では立派な人工知能の学習と推論が行われているのです。初めてAIに触れる人にとっても、その一歩として最適な実例だと言えるでしょう。
アキネーターのような実用的なAIがどのように研究され、社会で活用されているのかをもっと知りたい方には、産業技術総合研究所の情報も役立ちます。
AISTのAI研究ページをぜひご覧ください。
AI技術の要素 | 仕組みの中での役割 | ユーザーに見える影響 |
---|---|---|
機械学習 | 過去の質問・回答データを学習して予測精度を向上 | 遊ぶたびに精度が高まり、マイナーなキャラも当たる |
ベイズ統計 | 各回答に対して最も可能性の高い人物を計算 | 質問が進むにつれて候補が的確に絞られていく |
情報理論 | 少ない質問で最大の情報を得るよう設計 | 20〜30問で正解にたどり着く効率的な進行 |
ユーザー参加型データ拡張 | 未登録の人物をユーザーが追加し、知識が広がる | 遊ぶたびにキャラクター数が増え、より多様に対応 |
ベイズ統計と情報理論の活用


アキネーターの驚くべき精度は、裏で使われている「ベイズ統計」と「情報理論」によって支えられています。難しそうに聞こえますが、実はこの2つの考え方は、とてもシンプルなロジックで私たちの日常にも応用されています。
まず、ベイズ統計とは「何かの情報をもとに、次に起きそうなことの確率を判断する」方法です。アキネーターは、ユーザーの回答を受けて、「この答えが返ってきたから、Aさんの可能性が高い」といった判断を毎回行っています。そして、質問が増えるたびにその確率を更新して、より正解に近づいていくのです。
情報理論の観点では、「できるだけ少ない質問で最大の情報を得るには、どの質問が一番効率的か?」という視点が活かされています。つまり、ただのランダムな質問ではなく、「この質問にどう答えるかで、人物がぐっと絞れる」ような質問が選ばれているのです。
例えば「その人物は実在しますか?」という問いは、答えが「はい」か「いいえ」だけでも、その後の分岐を大きく左右します。このように、答えによって可能性のある選択肢を大胆に減らす質問を優先的に使うことで、短時間で正解にたどり着けるようになっているのです。
こうした理論が自然に使われているおかげで、アキネーターはユーザーに難しいことを考えさせず、スムーズに楽しい体験を提供できています。ただのエンタメに見えて、その裏ではしっかりとした理論が動いているという点に、思わず感心せずにはいられません。
ベイズ統計をはじめとしたAIに関する理論的背景については、東京大学大学院 情報理工学系研究科の専門ページも非常に参考になります。
詳細はこちらの東京大学のページをご覧ください。
理論名 | 簡単な意味 | アキネーター内での活用法 |
---|---|---|
ベイズ統計 | 新しい情報を得るたびに、確率を更新していく方法 | ユーザーの回答に応じて、各キャラクターの可能性を逐次更新し、最も可能性の高いキャラクターを特定する |
情報理論 | 情報の量や不確実性を数値で表す理論 | 質問の選択において、最も情報量が多く、候補を効果的に絞り込める質問を優先的に選ぶ |
エントロピー | 情報の不確実性や乱雑さを測る尺度 | 候補キャラクターの中で、最もエントロピーが高い(不確実性が大きい)部分を狙って質問を行い、効率的に絞り込む |
決定木 | 条件に基づいてデータを分類する木構造のモデル | ユーザーの回答に基づいて、次に最も効果的な質問を選択し、キャラクターの絞り込みを行う |
質問の最適化に使われるアルゴリズム


アキネーターの質問が的確すぎると感じたことはありませんか? 実はこの「質問の選び方」にこそ、アキネーターのすごさが詰まっています。見た目には単純に思える質問の流れも、裏では精密なアルゴリズムが働いており、毎回最適な問いを選び出しているのです。
アキネーターの質問は、決してランダムではありません。過去の膨大なプレイデータをもとに、「この質問にこう答えた人は、だいたい誰を思い浮かべていたか」が記録されています。その情報をもとに、「今このタイミングで一番効果的な質問はどれか?」を判断し、順番が組み立てられていくのです。
質問の目的は、候補のキャラクターをできるだけ少なくすることです。だからこそ、質問には「分岐力の高いもの」が優先されます。たとえば、「その人は架空の存在ですか?」という質問は、それだけで候補が大きく変わります。現実の人物を思い浮かべている場合と、アニメのキャラクターを考えている場合では、絞り込みの方向がまったく違うからです。
また、回答によっては、すぐに正解を出すこともありますが、そうでなければ質問が続きます。その一つひとつが「今ある情報から見て、どの問いが最も有効か?」という計算によって導き出されたものなのです。
このように、質問の流れは単なるやり取りではなく、AIが緻密に考えた結果として構成されています。だからこそ、短いやり取りでも驚くほどの的中率を実現できるのです。何気なく答えているだけなのに、あの魔人がどんどん核心に迫ってくるのは、アルゴリズムの力が見事に働いている証拠だと言えるでしょう。
アキネーターのようなAIが「最適な質問」を選ぶ仕組みについて詳しく知りたい方は、京都大学の知能情報学専攻が公開する情報もおすすめです。
京都大学の研究内容をチェックしてみてください。
質問例 | 目的 | 効果 |
---|---|---|
その人物は実在しますか? | 現実かフィクションかを判断し、キャラクターのカテゴリを絞る | 一問目で候補数を大幅に減らせる |
その人物は男性ですか? | 性別を特定し、回答データのグループを分岐 | 男女でデータベース内のキャラクター数を分けて検索精度を向上 |
その人物はアニメに登場しますか? | 登場メディアの種類からカテゴリ分類を行う | 特定ジャンル内で候補を限定できるため質問数を減らせる |
髪の色は赤ですか? | 視覚的特徴から細かく絞り込む | 類似キャラ間の見分けに有効 |
武器を使いますか? | 行動パターンや役割に基づいた特徴抽出 | 戦闘系キャラかどうかなどの分類に使える |
ユーザーによるデータベースの育成


アキネーターが多くのキャラクターを次々と当てられる理由のひとつが、「ユーザー参加型のデータベース構築」にあります。つまり、ゲームに参加する人々がアキネーターの知識を広げる役割を担っているのです。
ゲームをプレイしていると、アキネーターが最後まで正解にたどり着けず、「降参します」と表示されることがあります。そのとき、思い浮かべていた人物の名前や特徴をユーザーが入力することで、新しいデータが追加される仕組みになっているのです。この情報が蓄積されることで、次回からはそのキャラクターも候補として登場するようになります。
例えば、まだあまり知られていないアニメの登場人物や、ローカルな有名人など、これまでデータベースになかった存在でも、ユーザーが情報を提供することでアキネーターは学習し、対応できるようになります。こうして、アキネーターの「頭脳」は日々進化を続けているのです。
この育成スタイルの魅力は、プレイヤー自身がこのAIの成長に関われるという点です。「自分が追加したキャラが、数日後に他の人にも当てられていた」なんて体験ができるのは、ちょっとした誇らしさもありますよね。
ただし、正確な情報が入力されないと、逆にデータの質が落ちてしまうリスクもあります。そのため、入力時には丁寧に、思い浮かべていた人物の情報を正確に伝えることが、全体の精度向上にもつながります。アキネーターは、みんなで育てていく知識の図鑑のような存在とも言えるでしょう。
アキネーターがユーザーの入力を活かして進化していく過程には、AIの自己学習や知識獲得の仕組みが関係しています。
類似のAI研究については大阪大学の公式ページも参考になります。
ユーザーの行動 | アキネーターへの影響 | 結果 |
---|---|---|
思い浮かべた人物を当てられなかったときに正解を入力する | 新しいキャラクター情報がデータベースに追加される | 次回以降、その人物も候補として認識・推測可能になる |
既存キャラの詳細情報(特徴や属性)を正確に回答する | キャラの分類精度が向上する | 質問の効率が上がり、的中率が改善する |
マイナーなキャラや地域限定の人物を登録する | データベースが多様化し、グローバル対応力が上がる | より多くのユーザーが楽しめるようになる |
アキネーターに繰り返しプレイする | 学習データが増加し、傾向がより正確に把握される | AIがよりスムーズに推測できるようになる |
アキネーター仕組みを知恵袋で調査


「アキネーターの仕組みってどうなってるの?」という疑問は、実は多くの人が感じているようです。Yahoo!知恵袋などのQ&Aサイトでは、過去に何度も同じような質問がされており、その回答から見えてくる共通の理解があります。
まず多くの回答者が指摘しているのが、アキネーターは「AI(人工知能)」の一種であるということです。といっても、完全な自律型AIというよりは、過去の回答データに基づいて推測をしていく「エキスパートシステム」に近い仕組みと考えられています。つまり、みんなの回答履歴をもとに、「この条件ならこの人が当てはまりやすい」と判断しているわけです。
実際の知恵袋のやり取りでは、「答えが外れたときに、自分でキャラクターを登録できる」「マイナーな人を当てられるのが怖い」といった声が多く見られます。中には「どうしてこんなマイナーなキャラを知ってるの!?」と本気で驚いている投稿もあり、その精度に対する感動が生々しく伝わってきます。
また、一部の回答者は、情報が蓄積されることで「正解の条件がどんどん細かくなっていく」と説明しています。たとえば「中学生で青い髪、戦う、包帯」という条件がそろうと、「綾波レイ」のような具体的なキャラにたどり着けるという流れです。
このように、知恵袋を通じて分かるのは、アキネーターの仕組みが専門家でなくても理解されてきているということ。そして、それが「なんだか怖いけどすごい」「AIってこんなに賢いんだ」といった感想につながっているのです。多くのユーザーが感動と好奇心を持ちながら、その正体を探ろうとしている様子が、とても興味深く感じられます。
よくある質問 | ユーザーの反応 | 仕組みの理解ポイント |
---|---|---|
アキネーターはなぜ少ない質問で当てられるの? | 「すごくマイナーな人でもピタリと当たって怖い」などの驚きの声が多数。 | ベイズ推定や決定木アルゴリズムを活用し、回答をもとに可能性を絞り込む仕組み。 :contentReference[oaicite:5]{index=5} |
どんなデータを使っているの? | 「AIですから。物の特徴なんていくら捻くれても数個しか出てこないですから」などの意見。 | ユーザーの回答データを蓄積し、データベースを構築している。 :contentReference[oaicite:6]{index=6} |
アキネーターはAIなの? | 「エキスパートシステムの一種かな」などの見解。 | エキスパートシステムに分類され、if-thenルールで判断する旧世代の人工知能。 :contentReference[oaicite:7]{index=7} |
危険性はあるの? | 「個人情報が漏れる可能性がある」などの懸念の声。 | ユーザーが入力した情報がデータベースに保存されるため、プライバシー保護が重要。 :contentReference[oaicite:8]{index=8} |
Q&A形式でよくある疑問に回答


- アキネーターの仕組みは?
-
ユーザーの回答に基づき、膨大なデータベースとアルゴリズムを活用して、思い浮かべた人物やキャラクターを推測します。
- アキネーターの目的は何ですか?
-
ユーザーが考えている実在または架空の人物・キャラクターを、質問を通じて当てることです。
- アキネーターを作った人は誰ですか?
-
フランスのElokence社が開発し、Arnaud Megret氏が設立者です。
- アキネーターは有料ですか?
-
無料版と有料版(Akinator VIP)があります。無料版では広告が表示されますが、有料版では広告が非表示になり、追加機能も利用可能です。
- アキネーターの5択とは?
-
質問に対する回答選択肢のことで、「はい」「たぶんそう」「わからない」「たぶん違う」「いいえ」の5つがあります。
- アキネーターは何回まで無料ですか?
-
無料版では1日にプレイできる回数に制限があります。具体的な回数は明示されていませんが、制限を超えるとプレイができなくなります。
- アキネーターはいくらですか?
-
有料版(Akinator VIP)は、iOS版が約600円、Android版が約490円で提供されています。
まとめ:アキネーター仕組みなぜ当たる?
記事をまとめます。
- アキネーターは質問に答えることで人物を当てるゲーム
- 回答データを蓄積・学習して的中率を上げている
- ベイズ統計と情報理論に基づいた仕組みを活用している
- ユーザーの入力が新しいキャラ追加につながっている
- 「はい」「いいえ」など5択で質問に答える形式
- 有料版と無料版があり、無料は回数制限あり
- 質問は最適化され、効率よく絞り込むよう設計されている
- 有名人やアニメキャラ、物まで幅広くお題として対応
- 正解できなかった場合はユーザーがデータ追加可能
- AIの実例として初学者にもわかりやすい構造
- ユーザーによって育てられる参加型のデータベース構造
- 的中率の高さが「怖い」「危ない」と誤解されることもある
- 知恵袋などで多くのユーザーが仕組みに興味を持っている
- 質問順は過去の傾向データから選ばれている
- 使用データは個人情報ではなくユーザーの選択履歴のみ
- アプリでもWebでも利用可能でアクセスしやすい
- マイナーキャラも学習により高精度で当てられるようになる
- 実際の人物か架空かなど分類からスタートして分岐する
- 遊ぶほどに精度が上がるエンタメ×AIの融合コンテンツ
- 世界中でプレイされ、多言語対応している