情報処理学会 インタラクション 2015
IPSJ Interaction 2015

A60
2015/3/5

パッシブ無線通信を用いた実世界と web 間の双方向商品推薦システムの提案夛田 一貴1,a)

岩淵 志学2

益子 宗2

田中 二郎3

概要：本稿では，Bluetooth Low Enegy(BLE) によるパッシブな近距離無線通信技術を用いて，実店舗とEC サイトを繋いだ双方向の商品レコメンドを行うシステムを提案する．本手法では，BLE に対応したスマートフォンを持つユーザが，実店舗の商品棚等に配置する BLE モジュールに近づくことで実世界での行動を取得する．この情報をレコメンドアルゴリズムの一部に組み込むことで web と実世界の行動が融合した商品レコメンドを実現する．これにより，ユーザの EC サイトにおける商品購買の過程で，自分がかつて実世界で興味を持った商品に関連するものを推薦することが可能となる．また，実世界においても ECサイト上の行動をもとに，興味のある商品が近くにあることを通知し，購買のきっかけを提供することができる．

Bidirectional Item Recommendation System between the Real-world
and the Web Using Passive Wireless Communication.
Kazuki Tada1,a)Shigaku Iwabuchi2

Soh Masuko2

Jiro Tanaka3

Abstract: In this paper, we propose a system for bidirectional items recommendation system between thereal-world stores and the EC sites by using passive short-range wireless communication technology with Bluetooth Low Enegy (BLE). In this method, users who have a smartphone that correspond to the BLE, approach
the BLE module to be placed in shelves of the real-world stores. Then, user’s actions in the real world arerecorded. Bidirectional item recommendation algorithm is implemented using recorded the user’s actions in
the real-world stores and the EC sites. That method is possible to recommend items that users interested
once in the real-world stores on EC sites. In addition, it is possible to recommend items on real-world using
notifications on the user’s smartphone when user is close to the items which are interested.

1. はじめにに繋がることも少なくない．
しかし，EC サイトで行われる商品レコメンドは，特定のEC サイトの多くには，EC サイト上における商品閲覧・EC サイトにおける行動のみを基準としていることが多く，購入履歴をもとに，ユーザの興味・関心を判定し，関連するユーザの実世界における行動を反映したものではない．商商品を薦めるシステムが提供されている．これによりユー

品レコメンドに使用するユーザの購買活動情報の範囲を実ザは自分の欲しい商品を見つけることが容易となり，こう世界にまで拡張することで，商品レコメンドに用いるデー

した情報提示が EC サイト上における商品購買のきっかけタが増加し，ユーザにとって有用であるレコメンドを提供する精度が上昇すると考える．

123a)

筑波大学 情報学群
School of Informatics, University of Tsukuba
楽天株式会社 楽天技術研究所
Rakuten Institute of Technology，Rakuten，Inc
筑波大学 システム情報系
Faculty of Engineering, Information and Systems, Universityof Tsukuba
tada@iplab.cs.tsukuba.ac.jp© 2015 Information Processing Society of Japan

本稿では，EC サイトと実店舗における行動を結びつけた商品レコメンドを行うシステムを，BLE モジュールとスマートフォンを用いた方法で提案する．この方法は BLEの特徴であるパッシブ無線通信を用いるため，ユーザに負担をかけることなく実世界における行動を把握することが381

できる．
また，実世界におけるまた実店舗での行動を組み込んだレコメンドアルゴリズムについても述べる．

2. 関連研究

集の ON/OFF はユーザの意思で切り替えることができる．
収集された実店舗における行動情報は，商品レコメンドを算出する際のデータの一部に使われ，EC サイト上での商品レコメンドに反映される．

EC サイトにおける商品レコメンド研究として，Linden
ら [1] は協調フィルタリングを用いたレコメンド手法を確立した．韮澤ら [2] はレコメンドにおける商品間の関係性を可視化し，インタラクティブな探索ができるシステムを示した．中村ら [3] は商品の新規性や話題性，ユーザの商品購入時期特性を取り入れたレコメンド方式の提案を行った．また川成ら [4] は嗜好が似ているユーザ同士の情報を参考に，ユーザの購買パラメータを自動設定するシステムを示した．以上の研究は EC サイト等における商品レコメンドを拡張し，ユーザにとってより適切な商品推薦を目指すものである．

図 1 システム概要図

また，ユーザの実世界における動きを取得してレコメンドに応用する研究として，大江ら [5] は実世界の商品消費をセンシングして，購入促進を行うシステムを示した．宮崎ら [6] や Sato ら [7] は空間内にセンサを配置してユーザの行動を記録し，ユーザに合わせた商品レコメンドや行動

3.2 実店舗におけるユーザの購買活動情報収集と商品レコメンド支援を行う研究を行った．ユビマート [8] は実店舗におけ

実店舗におけるユーザの行動把握のために，店舗の商品るユーザの位置や視線，商品に対する接触をセンシングし，棚毎に BLE モジュールを設置する．BLE モジュールには店舗内に設置したロボットとデジタルサイネージを通じてBlueGiga Technologies 社の BLE112 を使用した．ユーザレコメンドを行う方法を提案した．

は BLE を受信できるスマートフォンを持ち，実店舗へ出

これらの研究は EC サイトまたは実世界におけるユーザ向く．各棚の BLE にユニークな識別子 (UUID，majorID，の行動をもとにしたレコメンドを行う方法の提案を行ってminorID) を与えることで，BLE の電波を受信したスマーいるが，本研究では EC サイトと実世界の両方の場所におトフォン端末が何の商品棚であるかを一意に判断することけるユーザの行動を組み合わせたレコメンドを行う．

ができる．ユーザがどの商品棚に興味を持ったかは，BLE

3. 提案システム
3.1 システム概要
本システムは，ユーザの EC サイトと実店舗における商品の購入や閲覧といった購買活動情報を収集し，web と実世界 2 つの環境下において双方向に商品レコメンドを行うものである．

モジュールからの電波受信強度 (商品棚にどのくらい近いか)，受信時間 (商品棚にどのくらい滞在したか)，受信した回数 (同じ商品棚に何度訪れたか) をもとに判定する．得られた情報は常にサーバ上に送信され，ユーザが EC サイト上で購買を行う際のレコメンドの参考となる．
また，ユーザが各棚の近くに訪れた際，その商品群がユーザに推薦すべきものかを過去の行動から判定し，推薦

実世界におけるユーザの行動は，店舗に配置する BLE

すべき商品がある場合，ユーザが持つスマートフォン上にモジュールとユーザが持つスマートフォンの通信によって近くにお勧めの商品がある旨とその商品の詳細の通知・提取得する．BLE は Bluetooh を使ったパッシブな近距離無示を行う．図 2 にスマートフォン上に表示されるレコメン

線通信技術であり，近年では多くのスマートフォンに搭載ド例を示す．

されている．BLE の電波を受信するスマートフォン端末では，BLE モジュールの情報 (UUID， majorID，minorID)

3.3 EC サイト上における商品レコメンドや 4 段階の信号強度等の参照が可能であり，これらを用い実世界における行動をもとに，仮想の EC サイト上で商ることで特定の BLE モジュールとの近接を計測すること品のレコメンドを行う．提示されるレコメンドは EC サイができる．パッシブに通信を行う BLE を用いることで，ト上における行動によっても変化する．図 3 に商品としてユーザは通信を意識することなく，歩いているだけでレコ本を扱った，EC サイトにおけるレコメンドの例と，実世界メンドに必要な情報を集めることができる．収集される内における行動によってレコメンドが変化する様子を示す．

容は，各 BLE との電波受信時間と電波強度のみであり，収© 2015 Information Processing Society of Japan382

EC サイトに置けるアイテムデータの値は，商品ページの閲覧や商品の購入をもとに定まる．実店舗におけるアイテムデータの値は，BLE からの電波強度や電波受信時間をもとに算出される．受信強度や受信時間の値が大きいほど，その商品棚に強い興味があると推定し，アイテムデータの値が大きくなる．今回は，EC サイトにおける商品に対する行動を「閲覧」，「お気に入り」，「購入」の区分に分け，それぞれに対し 1，3，5 の評価値を定めた．また実世界の場合の評価値を「電波受信時間 (分)/3*訪れた回数」とし，最大を 5 までと定めた．
商品として本を例にした場合のユーザベース協調フィル
タリングのアイテムデータ例を図 4 に示す．図に示される
ように協調フィルタリングのアイテムデータに棚を加えてレコメンド情報として扱う．
図 2 スマートフォン上のレコメンド例

例えば，ユーザ B に対し何をレコメンドするかを判断する場合，まずユーザ B が未評価であるアイテム評価値を推定する．ここでは本棚αがその対象である．評価値の推定は，まずレコメンド対象者とその他のユーザとのユーザ間類似度を求める．次に，算出されたユーザ間類似度と他のユーザの本棚αに対する評価値を用いて，レコメンド対象者の本棚αに対する評価値を算出する．今回のシステムでは，この算出された値が，EC サイトにおける「お気に入図 3

実店舗での行動によってレコメンドが変化する例

3.4 レコメンドアルゴリズムり」，実店舗における「9 分以上の滞在」相当である 3 以上の場合，レコメンド対象者に商品を推薦する仕様にした．
つまり，推定されたユーザ B の本棚αに対する評価値が 3

商品のレコメンドにはユーザベース協調フィルタリング

以上であった場合，ユーザ B が実店舗にて本棚αに近づいを用いる．ユーザベース協調フィルタリングはユーザ毎にた際に，本棚αがお勧めであることをスマートフォン上にアイテムに対しての評価値を与え，他のユーザの評価値を通知する．以上が今回用いたユーザベース協調フィルタリ

参考に，あるユーザに対して特定のアイテムの推薦を行うングに実世界情報を付与したものによる，商品レコメンドかどうかを判定するレコメンドアルゴリズムである．本シを行うまでの流れである．

ステムではこのユーザベース協調フィルタリングのアイテムデータに実世界の商品棚の評価値を加える．これにより

EC サイト上における商品への興味と実世界における商品への興味を同じものとして扱うことができ，レコメンドの際に両者を組み合わせた結果を提示することが可能となる．
このシステムでは EC サイトにおいては EC サイトにおける商品をレコメンドし，実店舗においては実店舗における商品群 (棚) をレコメンドする．商品として本を例にすると，実店舗でとある本棚をレコメンドするかどうかを判断するために，実店舗において同じような行動をしたユーザを参考にするだけではなく，EC サイトにおいて同じような行動をしたユーザの情報をも使用する．また，EC サ

図 4本システムで扱われるアイテムデータの例

イトでとある本をレコメンドするかどうかを判断するために，EC サイトにおいて同じような行動をしたユーザを参考にするだけではなく，実店舗において同じような行動を4. まとめしたユーザの情報をも使用する．このように EC サイトと本稿では，ユーザの EC サイトと実店舗における購買活実店舗それぞれの行動を，互いに参照し合う双方向な推薦動情報を収集し，web と実世界 2 つの環境下において双方を行うのが本システムの特徴である．

向に商品レコメンドシステムの提案を行った．これにより© 2015 Information Processing Society of Japan383

ユーザに対し，ユーザが実店舗で興味を持った商品やその関連商品を EC サイト上でレコメンドすることができ，実店舗においても EC サイト上の行動を参考にした商品レコメンドを行うことができる．
実店舗における商品への興味をレコメンドに取り入れることで，ユーザの好みに合わせたものを推薦でき，意欲的な購買につながると考えている．
今後は本提案システムを用いた際の商品レコメンドの正確性や購買につながるかといった評価を行い，レコメンドアルゴリズムの改良やシステム構成の再考を行う．また，データ収集の ON/OFF 切り替えができるとはいえ，BLEを用いたパッシブ通信を使用しているため，ユーザの意図しない情報が送信されてしまうのではないかという心理的負担を軽減するためのセキュリティ面の Z 仕組み作りについても今後検討する．
参考文献
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Tomomasa Sato，Yoshifumi Nishida，Hiroshi Mizoguchi．
Robotic room:Symbiosis with human through behavior
media, Robotics and Autonomous System 19 International Workshop on Biorobotics：Human Robot Symbiosis，pp.185-194，1996．
ATR のユビマート、商品レコメンドや顧客誘導などコンシェルジェサービスとしても展開へ (online)，入手先⟨http://www.robonable.jp/news/2010/05/11atr.html⟩(2014.12.01).

© 2015 Information Processing Society of Japan384