はじめに:なぜ1通目で“すべて”が決まるのか?
マッチングアプリにおいて、「1通目のメッセージ」で女性から無視される、返事が返ってこない。
それは相手が忙しいからでも、あなたに魅力がないからでもなく——
✅ “言葉選び”のミスが原因であるケースが非常に多いのです。
近年、AIによる自然言語処理(NLP)技術を活用したメッセージ分析により、
「返信率が著しく下がる初回メッセージの特徴ワード」が複数明らかになってきました。
本記事では、マッチ後1通目でやりがちな“NGワード”の実例とその背景を、心理・統計・AI解析から解説します。
返信率が落ちる「NGワード」の共通点とは?
✅ AIが検出した“無視されやすい初回メッセージ”の特徴語群(実例)
NGワード・表現 | 理由(AIが検出した相関) |
---|---|
「はじめまして」「よろしくお願いします」 | 決まり文句すぎて没個性/他ユーザーと差別化不可 |
「マッチありがとうございます」 | 誠実だが機械的印象/AI上では返信率10%以下と低水準 |
「お綺麗ですね」「かわいいですね」 | 外見にしか関心がない印象/警戒・減点対象になる可能性高 |
「LINE交換しませんか?」 | 早すぎる打診/出会い目的・業者と誤解されやすい |
「ご飯行きませんか?」 | 初手で距離を詰めすぎ/即会いたい=警戒対象 |
📊 これらのワードを含むメッセージは、平均返信率が20〜30%低下する傾向にあります(大手アプリ分析より)
NGワードが招く“心理的ノイズ”とは?
マッチ直後の女性心理を踏まえると、NGワードが以下のような不信感や違和感を生み出すと考えられます。
🔻 よくある負の心理変換
- 「テンプレっぽいな… → 他の人にも同じこと言ってそう」
- 「LINE誘導早すぎ → 業者かな?ヤリモクかな?」
- 「褒めてくれるのは嬉しいけど… → 外見しか見てないの?」
特にアプリ初心者の女性や、過去に嫌な思いをしたことがある女性は、
“警戒心フィルター”を張った状態でメッセージを読んでいるケースが多く、
言葉の温度感・内容の誠実さ・共感性が重要な評価ポイントとなります。
「AIに嫌われない」1通目メッセージとは?
✅ 良いメッセージ例(構造とワード選び)
「〇〇さんのプロフィール、読書が好きって書かれてて気になりました!
自分も最近本を読み始めたので、おすすめとかあればぜひ聞きたいです📚」
なぜ返信されやすいのか?
- 相手のプロフィールに触れている → ちゃんと読んでる=信頼感
- 興味や共通点にフォーカス → 会話の広がりが想像できる
- 押し付けがましさゼロ → 安心してやり取りを始められる
「避けるべき初回メッセージ」具体例と改善法
✉️ NG例1:「マッチありがとうございます!よろしくお願いします!」
→ ❌ 没個性/誰にでも送ってそう
✅ 改善案:「〇〇さんの自己紹介文、映画の話が共感でした!最近観た映画で印象に残ったものありますか?」
✉️ NG例2:「LINE交換できますか?」
→ ❌ 距離感ゼロ/目的性が見えすぎてNG
✅ 改善案:「やり取り続けられると嬉しいです。もしお話しやすかったら、もう少し仲良くなってからLINEも聞けたら嬉しいです」
✉️ NG例3:「お綺麗ですね!どこ出身ですか?」
→ ❌ 外見評価×突発質問=スパム印象
✅ 改善案:「〇〇さんの雰囲気、すごく柔らかくて素敵だなと感じました。旅行好きとのことで、最近行かれた場所とかあればぜひ教えてほしいです✈️」
言語分析的に重要な「温度感・焦点・余白」
AIがメッセージを分析する際に重視するキーワード構成は、以下の3点です。
要素 | 解説 |
---|---|
温度感 | 丁寧すぎず軽すぎず、自然体の文体(絵文字1つまでなら好印象) |
焦点 | 相手のプロフ内容に明確に焦点を当てているか |
余白 | 押し付けず、相手の返信を引き出すような書き方になっているか |
2025年のマッチング攻略:AIと人間の“両目線設計”
最新のマッチングアルゴリズムは、メッセージ内容・文体・長さ・送信頻度などを含めてスコア化しています。
つまり、「AIに嫌われない」=表示順位が上がる・返信が増えるという構造。
さらに、人間(女性ユーザー)視点でも「信頼できそう」「ちゃんと見てくれてる」「丁寧そう」という印象を同時に満たせるメッセージこそ、
最強の1通目となります。
まとめ:NGワードを避けて「心に残る1通」を
✅ 本記事のまとめポイント:
- 「はじめまして」「LINE交換」などのテンプレ語は即警戒対象
- 相手のプロフィールに触れ、共感・質問・温度感のある構成を意識
- AI的にも人間的にも「信頼+興味+余白」がある文が最も強い
📬1通目の言葉は、「自分を売り込む広告文」です。
何気ない言葉こそが、成功かスルーかを分ける分岐点なのです。