５．１ システム運用
本研究で開発したシステムは、サークルの同輩や後輩などの友人、約８０人に声をかけ、利 用していただきました。その友人から派生した人数も含めると、１００名近い女性に利用し ていただいたことになります。実際にダイエットに取り組んでいる人やサプリメントを服 用している人に、システムを利用してもらいました。ダイエット生活の日記を書き、利用者 同士日記を共有し、約２カ月間利用してもらいました。実際に利用してもらいながら、シス テムの修正・改善を行いました。
５．２ アンケート内容
今回、利用者の中から、計２０人の方々に、アンケートの協力をお願いしました。以下に、ア ンケートの内容を以下に示します。
アンケート内容一覧
１．システムについて 非常に悪い 非常によい
１．１ システムの内容・機能について １ ２ ３ ４ ５ １．２ システムの操作性（使い安さ） １ ２ ３ ４ ５ １．３ Diet SNSというアイデアについて １ ２ ３ ４ ５ １．４ デザインについて（画面の配置etc） １ ２ ３ ４ ５
１．５ Diet SNSの将来性 １ ２ ３ ４ ５
１．６ 情報入手効率の向上 １ ２ ３ ４ ５ １．７ 情報の信頼性 １ ２ ３ ４ ５ １．８ 総合評価 １ ２ ３ ４ ５
２ ． 各 機 能 に つ い て 評 価 を し て く だ さ い ２．１ 基礎情報入力・質問回答 １ ２ ３ ４ ５ ２．２ Diet日記機能 １ ２ ３ ４ ５ ２．３ 推薦機能（ナレッジベース） １ ２ ３ ４ ５ ２．４ 推薦機能（ヒューマンベース） １ ２ ３ ４ ５ ２．５ 推薦機能（モノベース） １ ２ ３ ４ ５ ２．６ ダイエット方法・サプリメント登録機能 １ ２ ３ ４ ５ ２．７ 推薦されたモノへのコメント機能 １ ２ ３ ４ ５ ２．８ 個人ページのトップ画面 １ ２ ３ ４ ５
３ ． シ ス テ ム を 使 用 し た 感 想 な ど を 記 入 し て く だ さ い 。
３ ． １ シ ス テ ム の よ か っ た 点
３ ． ２ シ ス テ ム の 改 善 点
３ ． ３ シ ス テ ム に 追 加 す べ き 機 能 ３．４その他
５． 3 アンケート結果と改善点
① システムの良かった点
・自分の知らないダイエット方法を簡単に知ることができる。
・孤独で、継続が難しいダイエットを一緒に頑張れる仲間ができる。
・匿名性が故に、友達・家族にも相談しにく悩みを相談できる。
1 システムの悪かった点
・デザインの工夫が足りない。
・多機能の追加（食事メニュー推薦etc）
・推薦商品の信用性
2 使ってみた感想
・ 面 白 い シ ス テ ム だ と 思 い ま す 。
・Recommendation Systemには 、いろいろな活用・応 用の 仕方があ ると思う 。
・他のダイエットブログと異なり、ダイエット経過を共有し、お互いに方法・商品を提 案できるところがいいと思う。
0 1 2 3 4 5
システムの内容・機能
システムの操作性
アイデア
デザイン 将来性
情報入手の効率性 情報の信用性
総合評価
3 追加するといい機能
・食事リコメンデーション
・専門化とのコンタクト機能
５．４ Recommendation System の考えられる効果
Recommendation Systemとは、「利用者に適切な商品をおすすめできるシステム」というこ
とです。期待できる効果としては、まず「顧客の購買単価の向上」が挙げられます。「コーディ ネート商品」など関連商品をリコメンドし、お客様に他の商品に対する“新たな気づき”を 与えることで、セット販売の機会が生まれます。店舗スタッフに「これも一緒にどうですか」
とすすめられるのに比べて、画面上でさりげなく示されるほうが、心理的抵抗感が少ないで すよね。また、検索した商品が在庫切れの場合に、代わりの類似商品をリコメンドすること は、「販売機会損失の防止」につながります。
また、Recommendation Systemとは、情報をフィルタリングするということであるとも言
えるのです。一般に「フィルタリング」というと有害な情報へのアクセスを遮断するような ものを思い浮かべる方も多いかと思います。もちろんそれは「フィルタリング」の重要な機 能の一つですが、「フィルタリング」を不要な情報と必要な情報を選別する、そのための情報 処理技術の一つと考えると、「フィルタリング」技術は単に有害情報を遮断することにとど まりません。不要な情報に何らかの印をつけること、不要な情報を排除したり、過去の情報 や他者の選好を反映することで有用な情報を浮かびあがらせること、等も情報を選別し、ア クセスすべき情報を限定するという点で「フィルタリング」の範疇に含まれると考えること ができます。
これらのことを踏まえ、Internetの普及に伴い多様な情報提供方式が出現してきている世 の中。これに伴って情報形態も多様化し、その量も膨大化していく中で、Recommendation
Systemのさらなる進化が求められてくるだろうと考えられます。
５．５ Recommendation System の今後の姿
現状のシステムの適用範囲を拡大するという観点では、リコメンドする商品を絞る条件と して、さらに多面的な条件を考慮することで、マッチングの精度をさらに向上させられると いうことです。つまり、一人一人にあった商品を、検索・購買履歴からお客様の嗜好を分析 し推薦していく中で、他の要素を過程に組み込むということです。例えば、百貨店のように 複数のショップが集まっている場合、各店にこのシステムを展開し、関連商品として他のシ ョップの商品も紹介できるようにすれば、ショップ間で相互に顧客誘導を図ることもでき ます。一方で、これからだと思うRecommendation Systemは、SNS（ソーシャル・ネット ワーキング・サービス）との融合です。商品や場所に限らず、人間関係や親密度に応じた推 薦も可能と考えます。今後、多く見かけることになると思われる「SNS型Recommendation
System」、このDiet SNSは、その足がかりになればいいと思います。
参考文献
[1] とっても知りたい!最新サプリメントかんたん事典~悩みで探す、効きめで探す~ (かんたん健康) 蒲原 聖可 (著)
[2] 日経ヘルス サプリメント辞典―最新のサプリ、ハーブ、食成分、トクホが分かる （２００６年）日経ヘルスブック
[3] JAVA PRESS Vol.46 2006年2月発行 [4] 成分別サプリメント一覧
http://www2.health.ne.jp/supple/
[5] 効能・症状から選ぶ女性のサプリメント http://www.supplenavi.net/
[6] 株式会社 富士経済
https://www.fuji-keizai.co.jp/index.html [7] 株式会社 ＡＬＢＥＲＴ
http://www.albert2005.co.jp/index.html