修 士 論 文 概 要 書
CD ２００８年 ２月提出 学籍番号3606U028-1 専攻名（専門
分野）
情 報 ネ ッ ト ワ ー ク 選
考 指 導
研究指導名 成田 誠之助
氏 名
片野 隆太郎
教 員
成田 誠之助 印
研 究
題 目 Recommendationを取り入れたDiet Social Networking Systemの構築
１．研究背景
１．１ 検索から推薦へ
目覚しい高度情報化社会を迎えており、急激なコ ンピュータやインターネットの発展により、さまざ まなデータを世界中から大量に収集可能となってき ました中で、全ての情報が利用者にとって有用なわ けではないということも事実で、大量に集まった情 報のなかから不要なものを排除し，必要な情報を得 るという作業が必要となってきています。普段私た ちがよく利用する検索。しかし、その膨大な情報か ら、検索するのに適切なキーワード選択が難しかっ たり、どれが自分に合っている情報なのかわからな かったりといった問題が生じています。つまり、検 索とは、ネット上にある情報を得るための手段の一 つに過ぎなく、他の手段でいくらでも実現する可能 性があるとも考えられます。そこで、ここ数年注目 を集めているのが、コンテンツや利用者の特徴等を 用いて、適切な情報を推薦するパーソナライゼーシ ョン技術やリコメンデーション手法です。昨今の情 報過多を克服するため、利用者が望む情報を見つけ ることを補助するシステムとして、近年、推薦シス テムは多くの注目を集めているのです。
１．２ ダイエット・サプリメント業界
この推薦という概念をダイエット・サプリメント業 界に適用し、ソーシャル・ネットワーキング・サー ビスを構築してみようというのが本研究です。ダイ エット市場は米国では2兆 2,500 億円、日本の１兆 円を越す巨大マーケットとなっており、毎年拡大し 続けているのです。肥満で悩む人々にとって、痩せ たいという願望はどこの国でも同じなのです。とり わけ新種のダイエット方法は人々の興味を集めるこ とができるため、テレビや雑誌でも大々的にとりあ げるのです。すると、消費者はそのダイエット手法 を取り入れた商品をインターネット上で検索するた め、オンライン販売が活発になるというのが今日の 流れです。健康に関連したブームには口コミが
大きく作用しています。例えば、マスコミを介して、
「ヨーグルトが花粉症に効く」と紹介されると、ヨ ーグルトが売り切れ状態となる店舗が続出、メーカ ー側もこれを商機に増産するという現象にまでなっ ています。それまでは普通の食材として話題になら なかったものも、「体によい」という口コミが広がる ことによって、「売れ筋商品」にかけあがることは珍 しくないのが最近の傾向です。特に「ダイエット」
というテーマに関しては、いつの時代にも女性層を 中心として人々の関心を集めているのです。
２．研究目的
本研究は、リコメンでーションシステムを用いる ことにより、個々人に適したダイエット法やサプリ メントを提案することができるシステムの開発とと もに、ダイエット版SNSの構築を目指し、孤独なダ イエット生活を、同じ悩み・目的で取り組んでいる 人同士で、コミュニティを形成し、楽しみながらダ イエット生活を送れるようなシステム構築を目的と しています。
３．Recommendation Systemとは
Recommendation System とは、対象となる商品・サ ービス・情報等または対象者を分析し、グループ化 を行なうことで、対象者にとって価値があると思わ れる商品・サービス・情報等のみを取捨選択して提 示するシステムのことです。推薦の手法を分類する と、大きく３つに分けられます。具体的には、（１）
人はモノの各属性を判断した上で、そのモノを総合 的に評価しているという考え方、（２）似たような特 徴や嗜好をもつ人は、同じようなモノを好むという 考え方、（３）専門家等の第三者の経験や知識に基づ いて、対象者にとって価値があると考えられるモノ を提案するという考え方__である。
４．システム概要
Diet Social Networking Service (以下、Diet SNS) とは、孤独になりがちなダイエットを、友人や他人 と情報を共有し、共感しあえるツールへと発展させ たWebサイトです。さらに、個々人に適したダイエ ット方法やサプリメントをさまざまな角度から推薦 していくシステムです。また、自分が取り組んでい るダイエット方法や服用しているサプリメントもリ ストに追加し、利用者の中で共有できるシステムに なっています。
４．１ システム機能
①ナレッジベースの推薦
ナレッジベースの推薦とは、利用者の年齢、体重、
身長、食生活など、簡単なデータをもとに、効果・
症状を分析し、ふさわしいと思われるサプリメント を推薦しています。サプリメントにおいても、高け ればいいとか、人気があるからいいとは限りません。
そこで、専門家の方々の意見や個人の基礎情報・事 前データを参考に、サプリメントの推薦をしていま す。
②ヒューマンベースの推薦
ヒューマンベースの推薦では、利用者と似たような 症状や悩みで困っている人が取り組んでいるダイエ ット方法・サプリメントを推薦できる仕組みになっ ています。これにより、孤独なダイエット生活の中 でも、悩みを共有し、楽しみながらダイエット生活 を送れるようになっています。基礎情報、質問回答 のデータをもとに、人を３２パターンにグループけ 分けを行います。そのグループを一つのコミュニテ ィとし、そのグループ内で日記を共有したり、ダイ エット方法・サプリメントを推薦できたりします。
③モノベースの推薦
モノベースの推薦では、商品間の関連性が高い商品 を推薦したり、同時に利用すると効果が高まる商品 などを推薦する仕組みになっています。これにより、
商品知識の幅が広がり、より効率良くなっていくと 考えられます。
４．２ システム構成
５．Recommendationの今後
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。
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