個人に対しての評価パラメーター

個人（ユーザーアカウント）に対して維持・更新される主な評価パラメータは、大きく広告・関心プロファイル、セーフティ・リスクスコア、対話最適化メタデータの3つに分類されます。

1. 広告・関心プロファイル（マーケティング用パラメータ）

Googleアカウント単位で継続的に集計・更新される定量的・定性的なスコアです。

• In-Market Segment（購買意向フラグ）
  ：現在、特定の製品やサービス（例：クラウドサービス、サーバー機器、車など）を本格的に検討中かどうかの確率スコア。
• Affinity Category（長期関心度）
  ：長期的・日常的に強い関心を持つ分野（例：テクノロジー、ビジネス、AI開発など）のスコア付け。
• Demographics Confidence（属性推定確率）
  ：推定されている年齢・性別・言語などの予測確信度（例：年齢層25〜34歳：88% など）。

2. セーフティ・セキュリティ・リスクスコア（管理用パラメータ）

アカウントの異常挙動や規約違反、自動化スクリプト（bot）等を検知するための保護パラメータです。

• reCAPTCHA / Bot Score
  ：人間による操作か、自動化プログラムかを示すスコア（0.0〜1.0）。
• Abuse / Spam Score
  ：検索リクエストやAPI利用における短時間での異常なリクエスト頻度、スパム的挙動の検知レベル。
• Account Trust / Security Level
  ：2段階認証の設定有無や、普段と異なるIP/端末からのアクセス等に基づくアカウント全体の信用スコア。

3. AI・対話最適化メタデータ（セッション・コンテキスト内パラメータ）

LLMとの対話において、動的に評価・参照されるパラメータです。

• Skill / Knowledge Level（知識レベル推定）
  ：入力される専門用語の密度や文脈から、どの程度の専門的説明を求めるか（初学者〜専門家）を測るスケーラー。
• Communication Preference（対話選好性）
  ：応答の長さ（簡潔/詳細）、トーン（厳密/対話的）、フォーマット（箇条書き/段落）に関する適合度パラメータ。

これらは「点数をつけて人間を評価・格付けする」ものではなく、「適切なコンテンツや広告を表示する」「不正利用を防ぐ」「AIの応答を個人の好みに最適化する」というシステム上の計算指標として管理されています。