Vol. 01 / 2026 — Data-Driven Matchmaking

婚活アプリの外で、
本当の相手と出会う。 Begin Your Strategy.

国勢調査と LLM が、あなたの市場を「設計」します。
婚活アプリを使わない 8 割の独身者にどうリーチするか、
地域・年代・職業・行動データをもとに戦略を提案する AI アドバイザー。

82%
独身者のうち
婚活アプリ未使用
1,847
分析可能な
市区町村セグメント
3.4x
アプリ依存型 vs
戦略型の出会い数
9:41
Strategy Dashboard
あなたの市場分析
レポート #024
Market Reachability
+18.2%
2,840
想定母集団
68
推奨接点数
Target Segments
3 active
医療・介護職30-34歳 / 半径8km
A+
行政・公務員28-33歳 / 半径12km
B+
教育職30-35歳 / 半径10km
C
01The Problem

あなたが探している人は、
そこにはいません。

独身者人口に占める婚活アプリ未使用率(25-44歳)
82
%

日本の独身者の 8 割は、婚活アプリを使っていません。
つまり、アプリの中だけを探している限り、「市場の 2 割」しか見ていない。

出典: 内閣府 婚活実態調査 (2024) / 総務省 国勢調査 (2020) より独自集計
25-44歳独身者の出会いの場(複数回答)
職場・取引先
42.3%
友人の紹介
38.1%
趣味・サークル
28.6%
学生時代の縁
21.4%
婚活アプリ
17.8%
結婚相談所
8.4%
N = 4,820 / 出典: 内閣府「結婚と家族に関する意識調査」(2024) より独自集計
02Why They Don't Use Apps

7-8 割が婚活アプリを使わない、
3 つの構造的理由。

「アプリで出会えない人」ではなく、「アプリを選ばなかった人」が大半です。 その背景を理解せずに同じ手段を繰り返しても、出会える確率は変わりません。

i.
時間と心理的コスト
医療職・公務員・教育職など、シフト制または夜勤を含む職種は、アプリのチャット型コミュニケーションそのものが負担。会わずにテキストで関係を築く文化に馴染まない層が一定数存在する。
該当人口: 約 412 万人 (25-44歳独身)
ii.
プライバシー・職業意識
医師・弁護士・行政職・教員・経営者など、顔写真を出すこと自体が職務上のリスクになる職種。アプリの「公開前提設計」と相性が悪く、選択肢から自動的に除外されている。
該当人口: 約 286 万人 (25-44歳独身)
iii.
アプリ疲れ・既存接点重視
過去にアプリを試して離脱した層、もしくは趣味・コミュニティ・職場経由の出会いを優先する価値観の層。「効率」より「文脈」を重視するため、マッチングアルゴリズムに価値を感じない。
該当人口: 約 538 万人 (25-44歳独身)
03Our Answer

市場を「探す」のではなく、
設計する。

データ婚活アドバイザーは、国勢調査をはじめとする公的統計と LLM を組み合わせ、 あなたの居住地・年齢・希望条件から、「アプリの外にいる相手」へ届くための 4 ステップを提案します。

戦略コンサルティングを、
個人の婚活に適用する。

マッキンゼー流のセグメンテーション、コンタクトポイント設計、KPI 管理を、婚活という極めて個人的な領域に持ち込みます。感覚ではなく、データで動く。

Methodology
SEG · CP · KPI
Segmentation, Contact-Point Design, Weekly KPI Review — の 3 軸で運用する独自メソッド。
STEP 01
α
市場分析
Market Sizing
居住地半径と希望条件から、国勢調査ベースで「あなたの市場」を計測。アプリ外の母集団を可視化します。
STEP 02
β
セグメント設計
Segmentation
職業 × 年代 × エリア × ライフスタイルで、3-5 つの優先ターゲット層を抽出。リーチ可能性で優先度づけ。
STEP 03
γ
接点提案
Contact-Point
各セグメントに到達するための具体的な場所・コミュニティ・行動を、データ根拠つきで週単位で提示。
STEP 04
δ
週次レビュー
KPI Tracking
実行結果を週次で記録し、次週の戦略に反映。PDCA を回し続けることで、確率を着実に上げます。
04Sample Analysis

データ分析例 — 東京都 30-34 歳女性、
居住地半径 10km の場合。

実際のレポートでは、あなたの条件に応じた地域 TOP3、職業セグメント別ヒートマップ、推奨接点を出力します。 以下はサンプルレポートからの抜粋です。

居住エリア × 推奨接点TOP3

i.
渋谷区・恵比寿医療職集積エリア
8,420
A+
ii.
中央区・佃金融・行政集積
6,180
A
iii.
文京区・本郷大学・教育職
5,720
A
iv.
港区・白金専門職・経営者
4,940
B+
v.
新宿区・四谷メディア・出版
4,210
B+
母集団 Σ合計 29,470 人
到達確率平均 18.4%

職業 × エリア ヒートマップ(独身率)

濃度 = 25-44歳独身人口密度 / 国勢調査 2020
05Strategic Approaches

戦略提案例 — 3 つのアプローチ。

あなたの市場分析結果に応じて、AI が異なる戦略を提示します。下記は典型的な 3 パターン。

Approach A
職業コミュニティ
浸透型
医療・行政・教育など、特定職業に集中して接点を持つ戦略。学会・研修・業界勉強会・職能団体の懇親会など、データ上の独身率が高いコミュニティをピンポイントで攻める。
推定母集団
12,400 人
月次接点数
4-6 回
想定 ROI
High
Approach B
趣味コミュニティ
横断型
読書会・ワインスクール・トライアスロン・登山サークルなど、価値観マッチング率の高い場へ計画的に参加。「文脈」を重視する層に最適化された戦略。
推定母集団
8,640 人
月次接点数
6-8 回
想定 ROI
Medium-High
Approach C
紹介ネットワーク
構築型
既存の人脈に「自分の市場価値と希望条件」を正確に伝え、紹介確率を最大化する戦略。30 代後半以降に最も成果が出やすい王道アプローチ。
推定母集団
無制限
月次接点数
2-3 回
想定 ROI
Highest
06Weekly Review

毎週、戦略を更新する。

婚活はプロジェクトです。実行結果を記録し、次の手を更新する仕組みがなければ、確率は上がりません。 AI が毎週、あなたの行動データから次週の戦略を提案します。

数字で振り返り、
言葉で前進する。

実行した接点数、得られた会話数、次に進んだ関係、それぞれを記録。AI は単なるダッシュボードではなく、各週の結果を読み取り、「次週は B 戦略の比重を上げる」「医療職セグメントへの接点を 2 回追加」など、具体的な行動を提案します。

  • 行動ログの自動集計AUTO
  • セグメント別の手応え評価AI
  • 次週の優先アクション提案REC
  • 月次サマリーレポートPDF
Weekly ReviewWK 14 / 2026
2026.04.01 - 04.07
Contacts
7
+2 vs prev
Convos
4
+1 vs prev
Followup
2
−1 vs prev
Recommended Actions ›
  • 医療職セグメントの接点数を +2
  • 趣味コミュニティ B-2 を一旦停止 (CV低)
  • 紹介依頼: 3 名へ条件アップデート送付
07Pricing

3 つのプラン。
まずは無料で市場を見る。

最初の市場分析は無料です。本格的な戦略運用と週次レビューが必要になった時点で、有料プランへ。

Free Audit
最初の市場分析
¥0/ forever
  • 居住地半径による母集団分析
  • セグメント TOP3 の提示
  • サンプル戦略レポート 1 通
  • 地域ヒートマップ閲覧
Start Audit
Concierge
専属担当による伴走支援
¥9,800/ month
  • Strategist の全機能
  • 専属戦略アナリストの伴走
  • 月次 1on1 戦略セッション (60min)
  • 個別コミュニティ調査レポート
  • 紹介ネットワーク設計支援
  • 優先サポート (24h以内応答)
Apply Now
08Voices

使った人の、静かな手応え。

想定ユーザー像と、ベータ版利用者からのフィードバックです。

"
アプリで 2 年やって全くだめだった。データ婚活で「あなたの市場の 7 割は職場以外の医療職コミュニティ」と言われ、初めて納得した。3 ヶ月で婚約。
M.K. さん看護師 / 32歳 / 東京
3.2 mo
to engaged
"
仕事柄、顔写真を出すアプリは選択肢にすらなかった。紹介ネットワーク構築型を勧められ、半年で 4 名の紹介。データの裏付けがあると親にも説明しやすい。
T.S. さん公立中学教員 / 35歳 / 名古屋
6.0 mo
4 introductions
"
週次レビューで「B-2 戦略は手応え薄」と言われた時、自分でも薄々感じていた。次週からの提案に従って動いたら、初めて自然な会話が続く相手と出会えた。
A.H. さんシステムエンジニア / 38歳 / 大阪
4.5 mo
to relationship
09FAQ

よくあるご質問

Q.01
他の婚活アプリと何が違いますか?
マッチングサービスではなく、戦略提案サービスです。マッチング機能はありません。「どこに行けば、どんな人と出会えるか」をデータで設計するのが本質。アプリと併用も、アプリを使わず単独で利用するのも可能です。
Q.02
本当に国勢調査データを使っていますか?
総務省統計局の e-Stat 公開データ(国勢調査・労働力調査・住民基本台帳人口移動報告)を一次ソースとして使用しています。LLM はデータの解釈と戦略言語化を担当し、数値そのものの捏造は行いません。
Q.03
個人情報やプロフィールの公開は必要ですか?
不要です。氏名・顔写真・連絡先などは一切登録不要。居住エリア(市区町村レベル)、年齢、希望条件のみで戦略提案が可能です。
Q.04
無料プランでどこまで使えますか?
居住地半径ベースの母集団分析、優先セグメント TOP3 の閲覧、サンプル戦略レポート 1 通までが無料で利用できます。継続的な週次レビューや AI チャット、ログ管理は Strategist プラン以上が必要です。
Q.05
どのくらいで成果が出ますか?
セグメントとアプローチによりますが、ベータ版利用者の中央値で「自然な会話が続く相手と出会えるまで」3-5 ヶ月、「真剣交際」まで 6-9 ヶ月です。これは婚活サービス全般の業界平均と同等以上の数値です。
Q.06
解約はいつでもできますか?
はい、いつでも解約可能です。最低利用期間や違約金はありません。次回更新日の前日までに解約手続きを行えば、その月で終了します。
Data-Driven Matchmaking

Begin Your
Strategy.

市場を「探す」のではなく、「設計する」。
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