, i

平成

23

年度

フロンティアプロジェクト

修士学位論文

ユーザの行動パターンと嗜好に合った

クーポン配信方式の研究

The reserch of the users’ action patterns and the

suitable delivery of coupons for them

1145120

冨 士 田 ま き

指導教員

清 水

明 宏

2012

年

2

月

13

日

高知工科大学大学院 工学研究科 基盤工学専攻

フロンティア工学コース

要 旨

ユーザの行動パターンと嗜好に合った

クーポン配信方式の研究

冨 士 田 ま き

近年，クーポンを入手する媒体として携帯電話を用いる若者が増えている．携帯電話で クーポンを取得する方法は，飲食店検索サイトから検索することである．しかし，既存サー ビスを用いてユーザが検索を行うと，何度も検索ステップを踏まなければならない．また， クーポンは数が増加傾向にあり，ユーザが検索するのは手間がかかる． 本論の目的は，ユーザの検索の手間を減らすクーポン取得方式を提案することである．提 案方式では，携帯電話に蓄積されている情報から行動パターンと嗜好を抽出し，それに合っ たクーポンを推薦することで問題解決を図る．提案システムをユーザに使用してもらい，既 存サービスと比較することで有用性を検証した． キーワード クーポン, 位置情報，行動パターン，嗜好

Abstract

The reserch of the users’ action patterns and the suitable

delivery of coupons for them

Fujita, Maki

In recent years, young people use mobile phones as a medium to get the coupon has been increasing.How to get the coupon in the mobile phone is a restaurant search site to search from.However, if you do a search using the existing service user must take steps many times search.In addition, the coupon will tend to increase in the number, to retrieve the user is time-consuming.

The purpose of this paper is to propose a method of obtaining coupons reduce the hassle of searching for the user.pose a method of obtaining coupons reduce the hassle of searching for the user.Asked to use the proposed system to the user, we verified the usefulness is compared with existing services.

目次

第1章 はじめに 1 第2章 クーポンの現状 3 2.1 クーポン . . . 3 2.1.1 クーポンの歴史 . . . 4 2.1.2 クーポン配信の方法 . . . 4 2.1.3 飲食店検索サイト . . . 6 2.2 クーポン検索の問題点 . . . 6 2.2.1 クーポン検索の手間 . . . 7 2.2.2 クーポンの増加 . . . 7 2.2.3 クーポンの多様化 . . . 7 第3章 位置情報サービス 9 3.1 位置情報 . . . 9 3.2 ソーシャルネットワーク . . . 10 3.3 位置情報サービス . . . 11 3.3.1 スポット情報系 . . . 11 3.3.2 位置ゲー系. . . 11 3.3.3 チェックイン系 . . . 12 3.4 foursquare . . . 12 3.4.1 ユーザログ. . . 14 3.4.2 foursquareAPI . . . 15 第4章 提案システム 16 4.1 行動パターン . . . 17

目次 4.1.1 行動範囲 . . . 17 4.1.2 行動時間 . . . 18 4.2 嗜好. . . 18 4.2.1 カテゴリ . . . 18 4.3 クーポン選択 . . . 19 4.3.1 クーポンAPI . . . 19 4.3.2 逆ジオコーディング . . . 20 4.3.3 クーポン選択方法 . . . 21 4.3.4 多数抽出された場合 . . . 21 第5章 評価と考察 22 5.1 適合率 . . . 22 5.1.1 実験環境 . . . 22 5.1.2 実験結果 . . . 23 5.2 推薦時間 . . . 24 5.2.1 実験環境 . . . 24 5.2.2 実験結果 . . . 24 5.3 評価. . . 25 第6章 おわりに 27 謝辞 29 参考文献 30

図目次

2.1 飲食店掲載サイトを利用することがあるか . . . 4 2.2 10代∼20代男女のクーポン入手経路(501名) . . . 5 3.1 foursquareの実際の画面 . . . 13 4.1 提案方式の流れ . . . 16 5.1 A∼Eの適合率実験結果 . . . 23 5.2 F∼Jの適合率実験結果 . . . 23 5.3 A∼Eの推薦時間実験結果 . . . 25 5.4 F∼Jの推薦時間実験結果 . . . 25

表目次

2.1 各取得方法のメリット・デメリット . . . 5 4.1 ホットペッパーAPIの概要 . . . 20 5.1 適合率の検証実験結果 . . . 24

第

1

章

はじめに

近年，クーポンが頻繁に使われている. 本論文におけるクーポンとは回数券，割引券のこ とと定義する. クーポンを使用することにより，ユーザは定価よりも安くサービスを受ける ことができ，店舗は集客効果が望める．このことより，ユーザも店舗も積極的にクーポンを 使用する傾向にある． クーポン関連事業として，複数店舗のクーポンをまとめて掲載し，ユーザに提供している サービスがある．例としてホットペッパーやぐるナビがあげられる．これらのサービスは雑 誌やチラシなどの物理媒体だけでなく，インターネットやアプリといったデジタル媒体でも 提供されている．近年では携帯電話の普及の影響もあり，デジタル媒体からクーポンを取得 するユーザが増えている[1] ユーザが携帯電話やパソコンを用いてクーポン掲載サイトより 目的のクーポンを取得してくるには数度の手順を踏まねばならない．ユーザが望む条件を全 て入力しクーポンを検索できたとしても，提示されるクーポンの量が多すぎたりなかったり すれば再度条件を追加したり減らしたりせねばならず，煩雑な作業であると言える．また， クーポンの量は増加傾向にある．インターネット上のクーポン掲載サイトには約 13万店舗 以上が登録しており，各店舗につき1枚以上のクーポンが提供されている．値段，料理の種 類，時間帯での特別割引など様々な条件のクーポンが日々やりとりされている．更に近年， 共同購入型クーポンや時限式クーポンなどクーポン自体の種類も多様化してきている． これらのことから，今後はユーザの嗜好や行動に合ったクーポンを推薦していくことが求 められてくる．本論文では，位置情報ソーシャルネットワークサービス(以下SNS) に蓄積 されているユーザの行動履歴から行動パターンと嗜好を抽出し，それを基にクーポンを選 択・推薦するシステムを提案・構築し，その有効性を評価する．

第2章において，クーポンの定義，説明を述べた後，飲食店検索サイトでクーポンを検索 する際の問題点について述べる．第3章では，本論文で行動履歴を抽出する媒体とした位置 情報SNS について述べる．位置情報SNSの定義および現在使われているサービスを述べ た後，今回使用したfoursquareについて述べる．第4章では，提案システムであるクーポ ン配信方式について述べる．提案システムの構成について述べた後，行動パターンの抽出方 法，嗜好の抽出方法，クーポン選択方法について述べ，今回試作したシステムについて述べ る．第5章において，提案システムに対して行った評価実験について述べる．実験結果に基 づいて評価・考察を行う．最後に，第5章において，本論文のまとめと今後の課題について 述べる．

第

2

章

クーポンの現状

近年，インターネットの普及により，人々は様々な目的でインターネットを利用するよう になった．通販サイトから商品を購入する人，ブログやホームページを用いて情報発信を行 う人，商品やサービスを購入する際の情報収集の手段として用いる人もいる．その中で私た ちに欠かすことのできない食を提供する店を探す際も，インターネットの利用は必要不可欠 となっている[2]. 特にインターネット利用者を対象に飲食店検索サイトを利用することがあ るかどうかについて調査した結果を図2.1に示す．その結果，約9割の人が飲食店検索サイ トを利用したことがあると答えている [3]．このような背景から，飲食店検索サイトは増え 続け，インターネット上には膨大な量の飲食店情報が存在している．インターネットに掲載 されている飲食店情報の多くには店舗で使用できるクーポンが付属されている．増え続ける 飲食店情報と共に，インターネット上には飲食店で使用できるクーポンが増え続けている． 本章では，本論文におけるクーポンの説明を行い，クーポンをインターネット上で検索する 際の問題点を明らかにする．

2.1

クーポン

クーポンとは割引券・回数券のことである．本来は利札の意味で，債券に付随する無記名 証券のことである．本論文においては割引券・回数券のことと定義する．ユーザがクーポン を利用する目的として，定価よりも安く品物を購入したいという目的がある．店舗がクーポ ンを利用する目的として，ユーザに店舗を知ってもらいたいという広告目的がある．ユーザ は入手したクーポンを該当店舗で提示することで購入する商品・サービスを定価よりも安く

2.1 クーポン 図2.1 飲食店掲載サイトを利用することがあるか 購入することができる．

2.1.1

クーポンの歴史

クーポンは1895年にミシガン州のバトルクリークにあるシリアルメーカーの C.W.Post 社が発行したのが始まりである．日本では 1990年代に導入され，注目されたがすぐに日本 人の日常に根付くほど成長しなかった．しかし，1996年にインターネットグルメサイトで ある「ぐるなび」が開設され，インターネットからクーポンを取得する文化が始まった．そ の後，コンビニやファーストフードといったユーザが頻繁に利用する店舗でのクーポン配信 が始まり，日常的にクーポンを利用するユーザは増加した．現在では飲食店だけでなく，美 容院・エステ・ネイルサロンといった美容関係のクーポン，旅館やホテルといった旅行関係 のクーポンなど様々なジャンルのクーポンが配信され，利用されている．

2.1.2

クーポン配信の方法

クーポンの配信方法は大きく2つに分けることができる．チラシや雑誌といった紙媒体の 配信方法と携帯やインターネットを利用して配信するデジタル媒体の配信方法である．10

2.1 クーポン 代から20代の男女がクーポンを入手する際に使用する経路を調査した結果を図2.2に示す． この結果から，現在インターネットや携帯電話を用いた配信方法を利用するユーザが多いこ とが分かる[4]．理由として，携帯電話の普及率が8割を超えている[5]こと，ユーザが携帯 電話を常に身につけているため手軽に利用できるという点が考えられる． 図2.2 10代∼20代男女のクーポン入手経路(501名) ユーザが携帯電話からクーポンを取得する方法は大きく2つに分けることができる．飲食 店検索サイトからユーザが条件やキーワードを入力し，提示されたクーポンの中から取得す る検索型と店舗の会員登録を行いメールや店舗のサイトから取得する会員登録型である．以 下に各取得方法のメリットとデメリットを述べる．会員登録型に比べて，多種多様な店舗の 表2.1 各取得方法のメリット・デメリット 取得方法 メリット デメリット 検索型 多種多様なクーポン取得 検索の手間 会員登録型 検索の手間がない 該当店舗にしか使用できない クーポンが取得できること，また会員登録が要らない手軽さから検索型を利用してクーポン

2.2 クーポン検索の問題点 を取得するユーザが増加している．

2.1.3

飲食店検索サイト

検索型クーポンを取得する媒体としてユーザが主に利用しているのが飲食店検索サイトで ある．飲食店検索サイトとは，複数の飲食店の情報を一つのサイトに集約し，ユーザの入力 するキーワードや条件に合った店を推薦するサービスである．運営費は登録店舗からの手 数料や広告費で賄われているため，ユーザはお金を支払うこと無くサイトを利用すること ができる．多くに飲食店検索サイトは会員登録を行なっておらず，いつでも調べたいときに 気軽に調べることができる利点がある．1つの飲食店検索サイトに登録されている店舗数は サービスによって異なる．既存サービスであるホットペッパー∗1には2万店舗以上，ぐるな び∗2には7万店舗以上登録されている．飲食店検索サイトによって異なるが，推薦された店 舗記事には主に以下の情報が記述されている． • 店舗名 • 住所や営業時間などの店舗情報 • 口コミ • クーポン

2.2

クーポン検索の問題点

飲食店検索サイトからクーポンを検索する手順について述べる．まず，クーポンを利用し たい都道府県を選択する．次に，選択した都道府県の中から市街地を選択する．そして，レ ストラン，カフェ，和食など利用したい店舗のジャンルを選択する．飲食店検索サイトに よっては，飲み放題，食べ放題，ネット予約可能かなどの細かい条件を指定することができ る．選択を終えると条件に合ったクーポンがユーザに推薦される． ∗1_{http://www.hotpepper.jp/index.html} ∗2_{http://www.gnavi.co.jp/}

2.2 クーポン検索の問題点 現在，飲食店検索サイトを用いてユーザがクーポンを検索する上での問題は以下の 2点で ある． • クーポン検索の手間 • クーポン数が多い

2.2.1

クーポン検索の手間

このように，クーポンを検索するには複数の手順を踏まなくてはならない．入力した条件 により推薦されるクーポンの数が多すぎる場合は更に条件を増やして絞り込み検索をしなけ ればならず，少なすぎる場合は条件を減らすといった対応をとらねばならない．このような 検索作業はユーザにとって煩雑であると言える．

2.2.2

クーポンの増加

現在，有名な飲食店検索サイトであるホットペッパー，ぐるなび，グルメぴあ∗3に登録さ れている店舗数を合わせると13万5000店舗以上になる．1店舗につき最低1枚クーポン を配信しているとしてもインターネット上には膨大な数のクーポンが存在していることにな る．また，クーポンは使用期限が決まっており，飲食店検索サイトで配信されている多くの クーポンは一ヶ月単位で新しいクーポンへと入れ替わる．ユーザが自分の嗜好や条件に合っ たクーポンを発見しても，そのクーポンを自分の使いたいタイミングで使用できるとは限ら ない．

2.2.3

クーポンの多様化

近年，クーポン自体が多様化してきている．短時間で多くの人数を集めて高い割引を実現 する共同購入クーポンや，短時間の時間制限によって高い割引を実現する時限式クーポンな ∗3_{http://g.pia.co.jp/}

2.2 クーポン検索の問題点 どである．共同購入クーポンの代表的なサービスとして，グルーポン∗4やポンパレ∗5があげ られる． 共同購入クーポンの仕組みを述べる．共同購入クーポンは時間制限と最低購入人数を決め る．制限時間以内に最低購入人数が割引対象商品を購入すれば対象商品のクーポンを得るこ とができ，定価より安く商品を購入できる．最低購入人数に達しない場合は取引が白紙とな り，商品自体の売買が無効となる．割引率が非常に高く，40∼90％が割引される場合が多 い．このため，近年人気が高まり，共同購入クーポンを利用するユーザが増えている．支払 いは前払い制となっており，クレジットカードを登録して定価よりクーポンによって割り引 かれた差額を支払う． 時限式クーポンの仕組みを述べる．時限式クーポンは位置情報を利用し，使用期限を他の クーポンサービスと比べて極端に短くすることで高い割引を行なうサービスである．割引告 知を行なってから数時間以内に来店したユーザに割引したクーポンをダウンロードしてもら う．ユーザはダウンロードしたクーポンを用いることで定価より安く商品が購入できる．時 限式クーポンの代表的なサービスとして，イマナラ∗6があげられる．割引率は共同購入クー ポンより高くはないが，クレジットカード登録や会員登録といった煩わしさはなく，手軽に 使用することができる利点がある．  このようにクーポンの数だけでなく，クーポンの種類自体も増加してきているため，イン ターネット上には多くのクーポン情報が流通している． これらの問題点より，今後はユーザの嗜好や行動に合ったクーポンを自動推薦する手法が 求められてくる． ∗4_{http://www.groupon.jp/} ∗5_{http://ponpare.jp/} ∗6_{http://imanara.jp/}

第

3

章

位置情報サービス

携帯電話には多種の機能が搭載されており，メールやWebブラウザ，電子マネー，ワン セグなどの機能が利用できる．iPhoneやAndroid ｍなどのスマートフォンの登場により， さらに多種の機能が増加している．ユーザがアプリケーションを開発することで，より多く の機能を利用できる．また，カメラや加速度センサーなどのセンシングデバイスも搭載され ており，ハードウェアの面でも多機能化が進んでいる．これらの機能を利用した携帯電話向 けのサービスが多く提供されている．その中でも，携帯電話を用いてユーザの位置情報を 特定し，それを用いて他ユーザと情報共有・交流を行なう位置情報ソーシャルネットワーク サービスが発展してきている．本章では位置情報ソーシャルネットワークについて説明し， 情報を抽出する媒体として適していることを述べる．

3.1

位置情報

位置情報は携帯電話に搭載されたGPS(Global Positioning System)によって取得するこ とができる．GPSとは，米国が開発した人工衛星による測位システムである[6]．多くの携 帯電話には，GPS機能の搭載が義務付けられているため，ほぼ全ての携帯電話で位置情報 を取得することができる．位置情報を用いることで，ユーザの位置から，その場所に適し たサービスを提供することができる [7]．一定期間位置情報を取得することで，ユーザの生 活圏の範囲を定義できる．また，位置情報は他のサービスと組み合わせることに適してい る．例えば，写真と撮影時の位置情報を組み合わせることで，地図上に写真をマッピングす るサービスがある．他のユーザとの写真共有や，ユーザ自身の写真管理などに利用すること

3.2 ソーシャルネットワーク ができる．現在，携帯電話で実現されている位置情報サービスとして有名なのは，NTTド コモの iコンシェルが最も有名である．iコンシェルでは，ユーザの位置情報を定期的に取 得する．ユーザが定められた場所にきた際に，周辺の交通機関や天候などの情報を提供して いる．

3.2

ソーシャルネットワーク

ソーシャルネットワークサービス(以下SNS) は，現在，急速な勢いで拡大を続けている サービスである．自己プロフィールのWeb公開を特別な知識がなくてもできるようにした うえで，会員相互の出会いやコミュニケーションを促進する仕掛けが盛り込まれたサービス である[8]．SNSとは，2003年3 月に米国のFriendstar∗1から始まったサービスで，Web 上で実名公開を厳守したコミュニティ・サイトとして，わずか3ヶ月で100万人を集め，そ のまま急拡大を続け，2006年1月時点で2400万人に達している．friendstarの音楽版とも 呼べるMyspace∗2は20代を中心に爆発的な支持を受け，わずか22ヶ月でFriendstarを抜 き去り，2006年1月時点で 4500万人が登録し，群を抜いたアクセス数で世界最大規模の SNS となっている．ほか，欧州，アジア，各国でSNSは台頭している．日本でも2004年 2月後半にmixi∗3とGREE∗4がスタートした．mixiは2005年8月には会員数が100万人 を超え，GREEも20万人強の会員を集めた．他にも様々なSNSが国内で展開されている． SNSでは共通の趣味や友人をたどって，さまざまなコミュニケーションを介しながら「自分 の友人」として「相互認証したリンク」が貼られていく．SNSでは，大学内や企業内に限定 されないさまざまな属性を持った多様な人的ネットワークが，相互認証に基づき実現されて いる．これは，質問紙調査で言えば，“あなたはこの人と友人ですか？”と，相互に確認を 取った数十万，数百万人分の調査結果を意味しており，従来法では到底入手できなかった情 ∗1_{www.frendstar.com} ∗2_{www.myspace.com} ∗3_www.mixi.jp ∗4_www.gree.jp

3.3 位置情報サービス 報である．

3.3

位置情報サービス

位置情報サービスの市場は現在成長傾向にあり，2015年には市場規模が推定で1470億円 [9]になると言われている．位置情報サービスは以下の3種類に分けることができる． • スポット情報系 • 位置ゲー系 • チェックイン系

3.3.1

スポット情報系

スポット情報系とは，送信された位置に対して，その近くあるスポットの情報を提示する というサービスのことである．特定のエリア内にあるスポット情報を取得するときに，緯度 経度の位置情報を利用しない場合は，スポットを探したいエリアを，「東京都」「渋谷」と住 所をプルダウンメニューからひとつずつ選ばなければならず，面倒である．「渋谷」と「恵比 寿」の中間に自分がいるとき，自分の近くにあるスポットを探すのが難しくなってしまう． 外出先などで，何かしらのスポットを探す場合は，自分が今いる場所を中心に検索できるメ リットがかなり大きい．

3.3.2

位置ゲー系

位置ゲーとは「位置登録システムを利用したゲーム」の略称のことで，「コロニーな生活 ☆PLUS（以下，コロプラ）∗5」や「ケータイ国盗り合戦∗6」「まちつく！∗7」などが有名で ある．ゲームであるため，サービスの内容についてはそれぞれだが，例えば「コロプラ」で ∗5_{http://colopl.co.jp/} ∗6_{http://kntr.jp/pc/} ∗7_{http://www.zynga.co.jp/service/mt9.html}

3.4 foursquare は，位置情報をサーバに送信することで，移動距離が算出され，その距離に応じてゲーム内 のお金「プラ」を得て，ゲームを進めていく．また送信 POSTした位置に応じて，ご当地 限定のお土産が入手できるなど，現実世界のイベントとの連携も進んでいる．バーチャルな 世界観にリアルの世界をつなげた位置ゲーは，近年とても賑わっている．

3.3.3

チェックイン系

チェックイン系のサービスは，「はてなココ∗8」や「ロケタッチ∗9」，海外の「foursquare∗10」 や「Gowalla∗11」が挙げられる．チェックイン系のサービスとは，スポットに対して「チェック イン（今ここにいると知らせる）」することで，サービス独自のタイムラインやTwitter∗12に 自分のいる場所を投稿するサービスのことである．チェックイン系のサービス内にも，特定 の条件に応じてもらえる「バッジ」のようなサービス内アイテムがあったり，同一の場所に 何度もチェックインすることで「常連」のような称号を得たりと，ゲーム的な要素があるの も特徴の一つである．近年，日本国内でも海外の位置情報サービスであるfoursquareが注 目され始めた．

3.4

foursquare

fouresquareとは，チェックイン系の位置情報SNS の一つである．位置情報SNS は，位 置情報サービスの一種であり，ユーザの位置情報を用いて他ユーザと情報を共有したり，交 流することができる．foursquareは，登録したユーザが友人と繋がったり居場所を更新した りすることを可能にするウェブサイトとモバイルアプリケーションである．foursquareは 2009年に、アムステルダム・アトランタ・オースティン・ボストン・シカゴ・ダラス・フォー トワース都市圏・デンバー・デトロイト・ヘルシンキ・ヒューストン・ラスベガス・ロンド ∗8_{http://c.hatena.ne.jp/} ∗9_{http://tou.ch/} ∗10_{https://ja.foursquare.com/} ∗11_{http://gowalla.com/} ∗12_{https://twitter.com/}

3.4 foursquare ン・ロサンゼルス・マイアミ・ミネアポリス・セントポール都市圏・ニューヨーク・ピッツ バーグ・フィラデルフィア・フェニックス・ポートランド・サンディエゴ・サンフランシス コ・シアトル・トロント・ワシントンD.C.・ソウル、そしてインドのボンベイなど世界的な 100都市圏だけで限定的に利用できる状況で始められた．2010年1月，foursquareは世界 中のどこからでもチェックインできるように位置モデルを変更した．2011年2月の時点で， foursquareは国際的に1000万人以上のユーザを抱えている．現在foursquareにはiPhone, Android, HP webOS, BlackBerryおよびWindows Mobile用のアプリケーションがある． iPhoneを用いてアプリケーションを使用した場合の画面を図3.1に示す．

図3.1 foursquareの実際の画面

foursquareの使用方法について述べる．ユーザは携帯電話のショートメッセージサービスで メッセージを送ったり(米国国内のみ），携帯端末固有のアプリケーションを用いて，特定の 場所でチェックインする．仕事以外の時間や週末に，スポットでチェックインすると得点が

3.4 foursquare 与えられる．ユーザはチェックインする時に更新する自分のTwitterやFacebookのアカウ ントを選ぶことができる．ユーザは特定のタグが付いたスポットでチェックインしたり，ま たはチェックインの頻度に応じてバッジを獲得することもできる．あるユーザが別々の日に あるスポットへ他の誰よりも多くチェックインし，またその利用者にプロフィール写真があ れば，利用者はそのスポットの「メイヤー」と定義され，称号が与えられる．メイヤーにな ると，商品が無料になったり優待されたりと特典が付与されている場合もある．他の誰かが メイヤーより多くチェックインした場合，前メイヤーに代わって新しい利用者がメイヤーの 肩書を獲得する．相互登録しているユーザ同士でチェックイン時に与えられるポイント数で ランキングされる仕組みがある．これにより，ユーザ同士は視覚的にどちらがアクティブに 活動しているか確認することができる．

3.4.1

ユーザログ

foursquareを用いてスポットにチェックインすると以下の情報が記録される． • 位置情報 • チェックイン日時 • チェックイン頻度 • チェックイン曜日 • スポット名 • カテゴリ 以上の情報は履歴としてfouresquare内に蓄積されていく．foursquareの公式サイトにログ インすれば，ユーザは蓄積された自分の行動履歴を振り返ることができる．ユーザはチェッ クインを繰り返すことで，ライフログを貯めていくことができる．

3.4 foursquare

3.4.2

foursquareAPI

foursquareはAPIを公開している．ユーザは提供されている APIを用いてアプリケー ションやウェブサイトを作成し，本サービスを補強したり，新しいサービスを生み出してい る．以下はAPIを用いて作成されたサービスの一例である．

• Social Great • Where Do Yo Go • モバイルフォークスエア

Social Greatは，Bill Piel, Jon Steinberg, Sam Lessinによって開発されたサービスであ る．foursquareのチェックインに基づいてスポットの動向と人気を追跡することができる． Where Do You Go は，Steven Lehrburger によって開発されたサービスである．特定の ユーザについてチェックインの視覚的なヒートマップを生成する．モバイルフォースクエアは WITH P Co, Ltdによって開発されたサービスである．フィーチャーフォンからfoursquare を利用できるようにしたサービスである．

このように，foursquareに蓄積されているユーザの行動履歴を利用して新たなサービスを生 み出す傾向が強くなっている．foursquareに蓄積された行動履歴やチェックイン頻度を使用 すればユーザの日常的な行動範囲や嗜好を抽出できる．本論文では，位置情報SNSの分野 で圧倒的なユーザ数を誇るfoursquareを用いてユーザの嗜好や行動パターンを抽出する．

第

4

章

提案システム

本章では，ユーザがクーポンを検索する際の手間や時間を減少させることを目的とし，携 帯電話に蓄積された情報を解析してユーザの行動パターンと嗜好に合わせてクーポンを推薦 する方式を提案および構築をする．解析する情報を抽出する媒体として，位置情報 SNSの foursquareを使用する．提案方式の流れを図4.1に示す．ユーザの携帯電話に蓄積された情

行動パターン

嗜好

抽出

クーポンAPI

選定

位置情報SNS

図4.1 提案方式の流れ 報から，行動パターンと嗜好を抽出する．抽出した行動パターンと嗜好を用いて，クーポン を選択する．その後，ユーザに推薦する．foursquareには以下の情報が記録されている．

4.1 行動パターン • 位置情報 • チェックイン日時 • チェックイン頻度 • チェックイン曜日 • スポット名 • カテゴリ 蓄積されている情報の中から，行動パターンを抽出するために，位置情報，チェックイン日 時，チェックイン頻度，チェックイン曜日，スポット名を使用する．嗜好を抽出するために， チェックイン頻度，スポット名，カテゴリを使用する．

4.1

行動パターン

本論文における行動パターンの定義を行う．本論文における行動パターンとは，ユーザの 行動の特徴のことである．例えば，金曜日に居酒屋へ行くことが多いユーザは，「金曜日に居 酒屋へ行く」というのを行動パターンとして登録する．行動パターンは，行動範囲，行動時 間の 2つに分けて抽出する．foursquareに蓄積されている情報の中から，行動範囲を抽出 するために，位置情報，チェックイン頻度，スポット名を使用する．行動時間を抽出するた めに，チェックイン日時，チェックイン曜日を使用する．

4.1.1

行動範囲

行動範囲とは，ユーザが日常的に行動する範囲のことである．行動範囲を抽出することで 推薦すべきクーポンを絞り込むことができる．ユーザの行動範囲周辺にある店舗のクーポ ンを推薦することができる．foursquareから抽出してきた位置情報とチェックイン頻度，ス ポット名を使用する．事前に10名のfoursquareの履歴を調査した結果，ほとんどのユーザ が自分の通っている大学や自宅付近のコンビニなどでほぼ毎日チェックインしていることが 分かった．このことから，週に4度以上チェックインしているスポットをユーザの行動範囲

4.2 嗜好 と定義して行動範囲を抽出する．週に4度以上チェックインしているスポット名と位置情報 を，行動範囲と定義し，抽出する．

4.1.2

行動時間

行動時間とは，ユーザが行動している時間のことである．実際にユーザがチェックインを 行った日時，曜日を抽出することで，どのタイミングでどのようなクーポンをユーザに推薦 するべきか判断することができる．行動時間の抽出にはチェックインした日時，チェックイ ンした曜日を用いる．1か月分の履歴からどの曜日のどの時間にユーザがチェックインして いるか解析し，ユーザの行動時間を抽出する．

4.2

嗜好

本論文における嗜好の定義を行う．一般的に嗜好とはユーザの好みや親しみを持つものを 嗜好と定義されている．本論文において，よく行くスポットやスポットのカテゴリを嗜好 と定義する．嗜好を抽出する方法として2 つの方法があげられる．アンケートや調査票な どをユーザに記入してもらい，嗜好を調査する直接的手法と，ユーザが普段使用している ものから嗜好を推測し，抽出する間接的手法である．本論文では，提案方式の目的の一つ としてユーザの手間を減らすことをあげているため，間接的手法を用いて嗜好を抽出する． foursquareに蓄積されている情報の中から，嗜好を抽出するために，チェックイン頻度，ス ポット名，カテゴリを使用する．1ヶ月分の履歴の中から，チェックイン頻度の高いスポット 名，カテゴリをユーザの好みの場所と定義し，嗜好を抽出する．

4.2.1

カテゴリ

foursquareには各店舗にカテゴリという属性が付与されている．大きく分けて以下の種 類のカテゴリである． • 位置情報

4.3 クーポン選択 • Arts＆Entertainment • 大学＆教育 • フード • 公園＆アウトドア • ナイトライフ • プロフェッショナル＆その他のスポット • レジデンス • ショッピング • 旅行 各カテゴリの中から更に細かく分類されている．例えば，フードのカテゴリの中には，アメ リカ料理，アフリカ料理，韓国料理という細かいカテゴリが分けられている．foursquareに 登録されているスポットには必ず最低1つはこのカテゴリが付与されている．頻度の高いカ テゴリを抽出することで，ユーザがどのようなジャンルの店舗によく行っているのか分析す ることができる．

4.3

クーポン選択

上記で説明した方法を用いて，ユーザの行動パターンと嗜好を抽出し，それを用いてユー ザに推薦するクーポンを選択する．選択を行う対象のクーポンはクーポン APIを用いてイ ンターネット上の飲食店検索サイトから参照してくる．

4.3.1

クーポン

API

企業はインターネットを重要な広告媒体として活用しており，自社のWebサービスを提 供するための手段としてWebAPIを公開している．WebAPIとは，Webサイトなどの開発 を効率的に行うための技術である．ほしい情報をパラメータで指定してアドレスにアクセス すると，必要なデータが送り返されてくる [10]．本論文では，飲食店検索サイトであるホッ

4.3 クーポン選択 トペッパーが提供しているAPIを用いる．ホットペッパーAPIの概要を表4.1に示す． クーポンには以下の属性が付与されている. 表4.1 ホットペッパーAPIの概要 サービス名 ホットペッパーWebサービス 公式サイト http://webservice.recruit.co.jp/hottopepper サービス開始 2005(WebAPI公開は2006) 登録店舗数 約57万店舗(2万店舗のAPIが使用可能) アクセス形式 REST データ形式 XML アクセスキー 必要 • エリア • カテゴリ • 店舗名 • 予算 • 料理名 この属性の中から，エリア情報，カテゴリ情報，店舗名を用いてクーポンを選択する．クー ポンの属性と抽出してきたユーザ情報を比較し，クーポンを選択する．

4.3.2

逆ジオコーディング

取得した住所は緯度経度で表されており,位置情報を数cm単位で表している. 同じ位置に いた場合にも,数cmの差で異なる値の緯度経度で表される. クーポンに付与されている位 置情報は緯度経度でなく,住所であるため,foursquareで取得してきた位置情報を住所に変換 しなければならない. そのため,緯度経度を住所に変換する逆ジオコーディングという手法

4.3 クーポン選択 を用いる. 逆ジオコーディングにはシリウステクノロジーが提供しているGeoPoint APIを 利用する. GeoPoint APIは,住所,駅名,緯度経度,郵便番号を相互に変換するものである.

4.3.3

クーポン選択方法

クーポンを選択する方法を述べる. まず，行動パターンの項目で抽出してきた位置情報を 逆ジオコーディングという技術を用いて住所に変換する．変換した住所とクーポンに付与さ れているエリア情報を比較し,一致すれば対象クーポンを絞り込む. 次に,嗜好の項目で抽 出してきたカテゴリ情報をクーポンに付与されているカテゴリ情報と比較し,一致すれば対 象クーポンを絞り込み,推薦する. 今回作成したシステムでは一度に3枚のクーポンを推薦 する.

4.3.4

多数抽出された場合

多数抽出されてしまい,絞り込みができなかった場合について述べる. その場合は,チェッ クイン頻度の高いスポット名とクーポンに付与されている店舗名を比較し,一致すればその クーポンを優先的に推薦する.

第

5

章

評価と考察

提案方式の有用性を証明するために,検証実験を行った. 本章では,検証実験環境と内容, 実験結果を述べ,その後,提案方式の評価を述べる. 本論文では,システムの有用性を確証す るために,2つの項目についての検証実験を行った. 項目は以下の2つである. • 適合率 • 推薦時間

5.1

適合率

ユーザの行動パターンと嗜好に合った推薦に成功している評価指数として,適合率を用い る. 本論文における適合率とは,ユーザに推薦したクーポンの枚数の内,ユーザの嗜好に合っ たクーポンの枚数の割合と定義する.

5.1.1

実験環境

適合率を検証するために行った実験の環境について述べる. 被験者はfoursquareを使用し ているユーザA∼Jの10名である. 各ユーザにシステムを10回使用して貰う. 推薦された 30枚のうち,1枚でもユーザの嗜好を満たしていれば○,満たしていなければ×,どちらとも 言えなければ△を付けてもらい,ユーザの嗜好を満たしているクーポンの出力数を算出した.

5.1 適合率

5.1.2

実験結果

提案方式の有用性を検証するために行った検証実験のユーザA∼Eの結果を図5.1に示す. 提案方式の有用性を検証するために行った検証実験のユーザF∼Jの結果を図5.2に示す. 図5.1 A∼Eの適合率実験結果 各ユーザの適合率を表5.1に示す.この結果より,平均適合率は61％であるという結果が 図5.2 F∼Jの適合率実験結果

5.2 推薦時間 でた. 表5.1 適合率の検証実験結果 被験者 A B C D E 適合率 55％ 65％ 80％ 30％ 65％ 被験者 F G H I J 適合率 70％ 40％ 75％ 60％ 70％

5.2

推薦時間

本論文では,ユーザがシステム画面に遷移してから目的のクーポンが画面に表示されるま での時間を推薦時間と定義する. 提案方式の目的の一つにユーザの手間を減らすことがあ げられているため,既存サービスを利用した場合と提案方式を利用した場合でどちらの方が ユーザの嗜好に合ったクーポンを推薦する時間が短いか比較検証する.

5.2.1

実験環境

推薦時間を検証するために行った実験の環境について述べる. 被験者はfoursquareを使 用しているユーザ A∼Jの10名である. 各ユーザにシステムを使用して貰い,嗜好に合っ た,もしくはユーザが満足と感じるクーポンが推薦されるまでの時間を計測した. また,既存 サービスを用いて同じようにクーポンを検索してもらい,時間を計測する.

5.2.2

実験結果

提案方式の有用性を検証するために行った検証実験のユーザA∼Eの結果を図5.3に示す. 提案方式の有用性を検証するために行った検証実験のユーザF∼Jの結果を図5.4に示す. 個人差はあるが,既存サービスを用いてクーポンを検索した場合の推薦時間は,平均235秒 となった. これに対し,提案方式を用いてクーポンを推薦してもらった場合の推薦時間は平

5.3 評価 図5.3 A∼Eの推薦時間実験結果 図5.4 F∼Jの推薦時間実験結果 均139秒となった. この結果から,平均して96秒の推薦時間を短縮することができた.

5.3

評価

提案方式を用いることにより,ユーザの嗜好に合ったクーポンを取得するまでの時間を短 縮することに成功した. しかし,適合率には個人差が大きく見られた. 原因として,ユーザの

5.3 評価 ログ量の違いが考えられる. 適合率80％と高い適合率だったユーザBは,アクティブなユー ザであり,1週間で様々なところへ行き,その都度チェックインしていた. しかし,適合率が30 ％と低い数値だったユーザDは通っている学校と自宅間のコンビニなどしかチェックインし ておらず,外出してもチェックインを忘れてしまったりとログ量が極端に少なかった. このこ とより,提案方式はユーザのログ量に結果が大きく左右されてしまう可能性がある.

第

6

章

おわりに

本論文では,クーポンの定義や検索方法について述べ,その際に起こる問題点と,解決方法 に用いる位置情報サービスの概要について述べた. クーポン検索の問題点に関するアプロー チ手法として,位置情報SNSに蓄積されている情報からユーザの行動パターンと嗜好を抽出 し,クーポンを選択する方式を提案,構築した. 今後の課題として以下の点があげられる. • クーポン選択条件の検討 本論文では,クーポンを選択する際の条件として,位置情報,カテゴリ,スポット名を用 いている. しかし,ユーザの中にはチェックイン頻度の高いスポット名よりも商品の金額 の安い方を推薦して欲しいニーズもある. 今後はそういった部分も考慮してクーポン選 択の条件を検討していく必要がある. • 推薦枚数の検討 提案方式では一度の推薦で3枚のクーポンを提示している. しかし,本当に3枚でいい のか,5枚,10枚推薦した方が有用でないのかといった疑念があるため, 今後は一度に提 示するクーポンの枚数を検討する. • クーポン推薦タイミングの検討 構築したシステムはスマートフォン向けのアプリケーションである. アプリケーション をユーザが起動した際に起動した時間や位置情報に合わせて選択したクーポンを推薦し ている. 実用性を高めるために,今後はユーザの予定や位置情報に合わせてプッシュ通 知する方式の検討も必要となる. 今後はユーザにクーポンを通知するタイミングについ ても検討する必要がある.

謝辞

本研究の遂行と論文作成にあたって，言葉では言い表せないほどの御指導，御助言をいた だきました高知工科大学フロンティア工学コース 清水明宏教授に心より感謝し厚く御礼申 し上げます．本研究の副査を担当していただいた高知工科大学フロンティア工学コース 渡 邊法美教授，古沢浩教授に深く御礼申し上げます．また，本研究において有益な御助言をい ただきました本大学院高田研究室修士課程2年の上村祐加氏には言葉では言い表せないほど 感謝しております．心より御礼申し上げます．最後に，有益な議論を交わしていただいた高 知工科大学 清水研究室の関係者各位に深く感謝いたします．皆様がいなければこの論文を 書き上げることは出来なかったと思います．心より厚くお礼申し上げます．私と関わり，支 え，応援し，時に叱咤激励してくださった研究室，情報システム工学科，フロンティア工学 コースの全ての方に感謝するとともに，これからの隆盛を願います．以上をもって謝辞とさ せていただきます．ありがとうございました．

参考文献

[1] 朝日大学マーケティング研究所，“若年層のクーポン・割引券に関するマーケティング データ,” 2008. [2] 志野木 香奈，力宗 幸男，“複数のWebAPIを用いた飲食店検索システムの構築，”電 子情報通信学会技術研究報告.LOIS，ライフインテリジェンスオフィス情報システム IEICEtechnical report 109(379), 87-92, 2010． [3] 飲食店検索サイト利用経験者は9割，http://japan.internet.com/research/20080328/1.html?rcmd， 2012/02/09． [4] 忘 年 会 や 飲 み 会 ， 「 ク ー ポ ン 重 視 」は 6 割 ， http://japan.cnet.com/news/media/20383499/?tag=btmRelated，2012/02/09． [5] 総務省，“携帯電話・PHSの加入契約数の推移，”情報通信統計データベース，2009. [6] 土屋 淳，辻 宏道，“GPS測量の基礎，”社団法人 日本測量協会，1996. [7] 神崎優子，“ライフログサービスに適した位置情報分析手法の研究，”高知工科大学フ ロンティア工学コース，2009. [8] 湯田 聴夫，小野 直亮，藤原 義久，“ソーシャル・ネットワーキング・サービスにおけ る人的ネットワークの構造，”情報処理学会論文誌，2006. [9] シード・プランニング社，“GPS新時代のモバイル位置情報活用ビジネス展望ースマー トフォンと準天頂衛星によりサービス拡大へー，”2011/09/27. [10] 本田 正純，“マッシュアップかんたんAtoZ，”シーアンドアール研究所，2007．