DEIM Forum 2016 P3-5

レシピ推薦のためのユーザの食材購入周期に基づく
余剰食材・購入予定食材推定手法
吉田

朋史†

北山

大輔††

† 工学院大学大学院工学研究科情報学専攻 〒 163–8677 東京都新宿区西新宿 1 丁目 24 番 2 号†† 工学院大学情報学部コンピュータ科学科 〒 163–8677 東京都新宿区西新宿 1 丁目 24 番 2 号
E-mail: †em15020@ns.kogakuin.ac.jp, ††kitayama@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし

食料品を購入するユーザは多くの場合自宅等に余っている食材（余剰食材）を保有しており，これらの余

剰食材の種類・量によってユーザが考える料理のレシピや購入する食材が変化するなど，ユーザの購入行動やレシピ選択に影響を与えていると考えられる．そこで，ユーザが定期的に購入している食材の購入周期を過去の購入履歴に基づき算出し，直近の購入日からの経過日数によって食材の余剰確率と購入確率を変化させることでユーザの余剰食材および購入予定食材を推測する手法を提案する．スーパーマーケットチェーンでの POS データをユーザの購買履歴として評価実験を行い，実際の商品購入活動を精度良く推定できているかを検証する．
キーワード

POS データ，パーソナライゼーション，レシピ推薦

1. は じ め にシャープ（株）は音声認識機能などを搭載した冷蔵庫を販売している [2]．この冷蔵庫は，冷蔵庫に食材を収納する際や冷蔵庫

スーパーマーケットなどで食品を購入する際，普段から周期から食材を取り出す際にユーザが食品名を声で入力することで，的に一定の間隔で購入し続けている食材（周期的購入食材）を冷蔵庫内に収納されている食材の種類・量を把握し，ユーザが購入する際には，複数回買い物に行く手間や単価を考慮して 1買い足す可能性がある食材や賞味期限が近い食材を使ったレシ

回の料理で使い切れる量よりも多い食材を購入することも少な

ピなどをユーザに推薦する機能を持っている．

くない．その結果，翌日以降もこれらの余った食材（余剰食材）

このような既存の実用例では，食材を追加・使用するたびにが冷蔵庫等に備蓄されている場合が考えられる．これらの余剰

ユーザが何らかの方法で食材をシステムに登録する必要があり，食材は購入してからの経過日数が短い程充分な量が余っているユーザがシステムを使用する際の負担や手間が大きいことが課可能性が高く，購入から日数が経過し余剰した分の食材を消費

題として考えられる．そこで，本研究では過去のユーザの食材していくにしたがって，ユーザは新たにその食材を買い足す必

購入履歴からユーザの周期的購入食材の購入周期を算出し，購要性を考慮しながら買い物を行うと考えられる．

入からの経過日数によって食材の余剰している確率を変化させまた，料理のレシピを考える際にも余剰食材がユーザの選択ることで，ユーザの余剰食材を推測する手法を提案する．スーに影響を与えると考えられる．例として，肉・野菜等の生鮮食

パーマーケットなどが保有するユーザの POS データなどをユー

品が余剰食材であった場合，食品の賞味期限は比較的短期であザの食材購入履歴としてもちいることで，ユーザがシステムをることが多いため，なるべく早く余剰食材を使いきれるような使用するための導入コストが軽減されることが期待される．

レシピをユーザは求めると考えられる．さらに，レシピを考え

また，提案手法によって推測したユーザごとの余剰食材と購ながら買い物をしているユーザに対して，余剰食材を含みかつ入予定食材をもちいることで，ユーザ個々人に最適化された食もうすぐ購入する予定だった周期的購入食材（購入予定食材）

材推薦・レシピ推薦が行えると考えられる．本稿では，余剰食を含むレシピを推薦することは，ユーザは既にある食材と普段材の推定に関して被験者を持ちいた評価を行う．

から頻繁に使う食材だけで作れるレシピを知ることになり，有用なレシピ推薦となりうると考えられる．

以下に本稿の概要を記す．2 節では関連研究について，3 節
では提案手法である食材の周期的購入性の算出と各食材の余剰

マルハニチロホールディングスの「料理レシピに関する調

確率・購入確率の算出について，4 節では実際のスーパーマー

査」[1] では，料理レシピを選ぶ際の基準として，54.0%の人がケットチェーンの POS データをもちいた提案手法の評価実験

冷蔵庫にある食材にマッチするかどうかを基準しており，料理について，5 節ではまとめと今後の課題を述べる．

レシピを探すタイミングとしては，56.5%の人が作りたい料理が決まる前と回答している．このように，冷蔵庫の中にある余2. 関 連 研 究

剰食材を推定することと購入前に購入予定食材を推定すること

余剰食材を効率的に使うことができるレシピ推薦手法についはユーザの購入行動やレシピ選択に大きく影響を与えると考えての研究では，文献 [3] [4] [5] [6] がある．[3] ではユーザがこれられる．

までに作ったレシピを基にレシピに含まれる食材の消費量を推

ユーザの余剰食材を把握する機能の例として，家電大手の測し，余剰食材を無駄なく使い切ることができるレシピを推薦する手法を提案している．[4] では冷蔵庫の食材の分量や賞味期

3. 1 食材の周期的購入性の算出

限を考慮したレシピランキング手法をもちいて，冷蔵庫に余っ各食材がどの程度周期的に購入されるかは，購入するユーザている食材を効率良く使い切るためのレシピ検索システムを提や食材自身の性質によって大きく左右されると考えられる．本案している．

研究では食材が一定範囲内の購入間隔日数で周期的に購入され[5] では嗜好・栄養・カロリー・調理の簡単さ・在庫食材情ることを前提として食材の余剰確率と購入確率を算出すること

報・同じレシピの連続推薦の回避の 6 つを主なレシピ決定の要を目的としているため，周期的に購入されていない食材に対し因であると想定し，これらの要因の数値化の方法と，各要因のては算出された余剰確率と購入確率では推定精度が減少すると数値にかける重みをユーザの価値観や生活スタイルに合わせて考えられる．そこで，算出された余剰確率と購入確率の信頼性最適化する方法を提案する．[6] では調理履歴から算出した嗜好を測る指標として式 (1) を考える．

食材に基づく推薦，余剰食材を考慮した推薦，調理履歴のレシ
ピの調理法の 3 点を考慮し，食材の重み付けを変化させること
で利用者個人の嗜好に合わせたレシピ推薦を行う．
これらの研究ではユーザは購入した食材や冷蔵庫に余っている食材の種類・分量をデータベースに登録する必要があるが，本研究では余剰食材そのものを推定することを目的とすることや，店舗が持つユーザの購買履歴のみをデータとして用いる
ため，ユーザが事前に必要な情報を登録する必要が無い点で異なる．
既存の調理履歴や使用食材履歴をもちいたレシピ推薦を行う
研究としては [7] [8] がある．[7] ではユーザが調理できる料理のレパートリーを拡大することを目的として，ユーザの調理履歴からレシピ経験値と食材経験値を含む調理経験値を推定し，調理経験値に応じたレシピを推薦する．また，操作画面からレシ
ピ経験値と食材経験値を操作することで，調理経験のある食材を増やしたりより複雑な調理を必要とするレシピに挑戦するな
ど，ユーザは自分の要求に基いてインタラクティブにレシピを検索できる．

[8] では文書検索における単語の特徴度の尺度である TFIDF(Term Frequency - Inverted Document Frequency) を食材の特徴度に応用した FF-IRF (Foodstuﬀ Frequency - Invert-

edRecipe Frequency) を提案し，食材の利用頻度 (FF) に個人の食材利用履歴を適用することで個人の嗜好を反映したレシピ
推薦システムを提案している．提案手法では，レシピ毎の食材の使用量や過去にユーザが調理したレシピなどの情報はもちいず，特定の日時における余剰食材と購入予定食材を推定することで将来的にユーザにとって満足度の高いレシピ推薦を行うことを目指している．また，ユーザにとってより直感的で理解しやすいレシピ検索システムについての研究では [9] [10] [11] [12]などがあげられる．

3. ユーザの購入周期に基づく余剰食材推定手法
本研究では，ユーザの過去の食材購入履歴に基づき，指定された日付におけるユーザの余剰食材と購入予定食材を推定する手法を提案する．提案手法では，まずユーザが購入したことのある食材の周期的購入性を購入間隔日数の中央値とその標準偏差をもちいて算出したうえで，指定された日付における余剰確
率と購入確率を推定する．3.1 節では食材の周期的購入性の算

P eriodicity(t̃, σo ) =(1)

式 (1) では，ユーザが該当食材を購入してから次回購入するまでに経過した日数を購入間隔日数と定義し，ユーザの該当食材に対する全購入履歴に対する購入間隔日数の中央値を t̃，購
入間隔日数の標準偏差を σo としている．標準偏差 σo は購入間隔日数の中央値 t̃ の統計的なバラつきの具合を表すため，t̃ に対して σo が占める割合が小さいほどユーザがその食材を一定の周期で購入していると考えられるため，式 (1) の値が小さい
食材ほど購入間隔日数にバラつきがなく定期的に購入されており，算出した余剰確率・購入確率の値の信頼性が高くなると考えられる．

3. 2 余剰確率と購入確率の算出
ユーザが購入したことのある各食材に対して，前回の購入日から指定された日付までの経過日数 t を変数とする食材ごとの余剰確率関数と購入確率関数を算出することで，指定された日付におけるユーザの余剰食材と購入予定食材を推定する．各関数の算出には，ユーザの食材購入履歴から算出した購入間隔日
数の中央値 t̃ と標準偏差 σo をもちいる．

3. 2. 1 余 剰 確 率
余剰食材は購入してからの経過日数が短いほど充分な量が余っている可能性が高く，経過日数が増加するごとに徐々に使用されていくと考えられる．そこで，提案手法では余剰確率関数が以下の条件を満たすとする．
（ 1 ） 直近の食材購入日を余剰確率関数の始点とし，食材購
入日での余剰確率を最大値 1 とする（ 2 ） 余剰確率の減少は食材購入日を中心とする正規分布に従う（ 3 ） 購入日から t̃ + σo 日後においての余剰確率は 5%となる
条件 (1)・(2) に基づき，ユーザが該当食材を購入した直近の日付から t 日後における該当食材の余剰確率は式 (2) で定義される．

Ps (t) = 1 − 2 · √

1
2πσs

∫ t
exp(
0

t
)dt
2σs2

(2)

このとき，式 (2) における正規分布の分散 σs は，条件 (3) を満たすよう式 (3) により決定する．

出方法について，3.2 節では余剰確率と購入確率推定手法について述べる．

σolog10 t̃1−2· √

12πσs∫ t̃+σoexp(
0t)dt = 0.05
2σs2

(3)

表1

ユーザ A
購入食材カテゴリ数
購入食材カテゴリ数

表2

表 4 ユーザ B の P eriodicity が低い 5 食材

実験に用いたユーザ

フライドチキン ドレッシング

ユーザ B

198

226

3734

7600

P eriodicity

きのこ

納豆

木綿豆腐

2.70 2.73

2.81

0.45

0.852

3

3

3

256

購入間隔日数の中央値 t̃

34.5

309.5

20.5

3.0

3.0

購入間隔日数の標準偏差 σo

0.71

2.12

3.53 1.30

1.34

総購入数

244

ユーザ A の P eriodicity が低い 5 食材
表 5 ユーザ B の P eriodicity が高い 5 食材

納豆

オイスターソース

肉まん

豚切り落とし 木綿豆腐

P eriodicity

5.20

5.47

5.54

6.32

6.57

総購入数

137

4

3

259

92

P eriodicity

購入間隔日数の中央値 t̃

5.0

103.0

34.0

4.0

7.5

総購入数

購入間隔日数の標準偏差 σo

3.64

11.02

8.49

3.81

5.75

購入間隔日数の中央値 t̃

いかなご

購入間隔日数の標準偏差 σo

表3

ぶどう

梨 焼きそば惣菜

225.81 200.34 174.19

151.79サバ味噌缶

150.19

4

5

13

4

3

22.0

10.0

4.0

51.0

306.0

303.14 200.34 104.87

259.19373.35

ユーザ A の P eriodicity が高い 5 食材
とうもろこし 唐揚惣菜

P eriodicity

270.91

193.654

7

総購入数
購入間隔日数の中央値 t̃
購入間隔日数の標準偏差 σo

4.0

12.0

163.10208.98

あずきバー

すいか

冬瓜

158.41 154.08 138.89
4

6

4

62.0

10.0

34.0

283.93 154.08 212.70

表 2・4 より，P eriodicity が低い食材として「納豆」「木綿豆腐」など総購入数も多く購入間隔日数の標準偏差も小さい食材の他に，「オイスターソース」「ドレッシング」など総購入数が少なく購入間隔日数の中央値も大きいが，購入間隔日数の標準

3. 2. 2 購 入 確 率

偏差は小さい食材が抽出されていることがわかる．調味料やド食材を購入する確率は，購入してからの経過日数が短いほどレッシングなどの食品は，一度購入すると使いきるまでに数ヶ新たに購入する確率が低く，経過日数が増加するごとに徐々に月かかることが多いため頻繁に購入するわけではないが，毎日購入する確率が増加していくと考えられる．また，直近の購入の食事に定期的に使用され，使いきれば買い足されていく場合

日から平均購入間隔日数 t̃ 日が経過した日付が食材を購入するが多いと考えられるため，周期的購入食材として適切であると確率が高いと考えられる．そこで，提案手法では購入確率関数

考えられる．
また，表 3・5 より P eriodicity が高い食材として「すいか」

が以下の条件を満たすとする．
（ 1 ） 直近の食材購入日より t̃ − σo 日後を購入確率関数の始「梨」「冬瓜」など，特定の季節に旬を持つ食材が多く含まれて点とするいることがわかる．これらの食材では購入間隔日数の中央値 t̃（ 2 ） 購入確率は食材購入日から t̃ 日後を中心とする正規分に対して購入間隔日数の標準偏差 σs の値が非常に大きくなる

布に従う傾向が見られるが，その原因は提案手法での σs の算出方法に（ 3 ） 購入日から t̃ 日後においての購入確率は 95%となるあると考えられる．提案手法では食材ごとの σs の算出に全購

条件 (1) と条件 (2) に基づき，ユーザが該当食材を購入した

入履歴の購入間隔日数をもちいているため，履歴内の他の購入

直近の日付から t 日後における該当食材の購入確率は式 (4) で間隔日数に対して突出して長い購入間隔日数が少数でも含まれ定義される．

た場合，σs の値が大きく変化してしまうことが考えられる．

Pp (t) = 2 · √

1
2πσp

∫ t
exp(
t̃−σo

t − t̃
)dt
2σp2

特定の季節に旬を持つ食材は，旬の季節が終わると次の旬の(4)季節が訪れるまで購入する機会が減少し，外れ値となる突出して長い購入間隔日数が含まれやすい傾向にあるために標準偏差式 (4) における正規分布の分散 σp は，条件 (3) を満たすようが大きくなりやすいと考えられる．また，季節の影響を受けに

式 (5) により決定する．

くい食材であっても，旅行や帰省などで長期間買い物を行わな

1
2· √
2πσp

かった場合に大きく購入間隔が空いてしまうことが考えられる．

∫ t̃

t − t̃
exp( 2 )dt = 0.95
2σp
t̃−σo

(5)

4. 実験と考察

そのため，このような全体の傾向と異なる外れ値を考慮して σsを算出する必要があると考えられる．
また，表 2・4 より P eriodicity が低い 5 食材における各食材の P eriodicity の値はユーザ B の方がユーザ A に比べて小さい

経営科学系研究部会連合協議会主催，平成 27 年度データ解傾向にあることがわかり，ユーザや食材によって P eriodicity

析コンペティションにおいて提供された（株）アイディーズのの値が異なることが確認できた．

i-code データをもちいて，実際の商品購買履歴に対して提案手

4. 2 余剰確率と購入確率法を適用し特定の日時での余剰確率と購入確率を算出する．実

表 1 のユーザ A・B に共通する周期的購入食材である「豚切験には，商品購買履歴から無作為に抽出したユーザ A・B の 2

り落とし」
「小松菜」
「卵」の 3 食材の 2014 年 1 月 28 日におけ名のデータ（表 1）をもちいた．

る各食材の余剰確率と購入確率を表 6・7 に示す．

4. 1 食材の周期性の算出

表 6 より，ユーザ A の 2014 年 1 月 28 日における「豚切りユーザ A・B の購入履歴から購入の周期性を表す P eriodicity

落とし」の購入確率は 0.928 と非常に高い値を示しており，実を算出し，ユーザ A・B ごとに P eriodicity が小さい順に 5 食際にその翌日の 1 月 29 日にユーザ A は「豚切り落とし」を購

材を抽出した結果を表 2・3 に，P eriodicity が大きい順に 5 食入していることがわかる．また，「豚切り落とし」の前日に購材を抽出した結果を表 4・5 に示す．

表 6 ユーザ A における各食材の余剰確率と購入確率
購入間隔日数の中央値 t̃

高い食材を含むレシピとして，「厚揚げと小松菜の卵炒め」（注 1）

豚切り落とし

小松菜

卵

4.0

14.0

4.0

や「小松菜とシーチキンのチヂミ」（注 2） などが考えられ，レシ

購入間隔日数の標準偏差 σo

3.806

9.645

4.057

ピに含まれる余剰確率の低い食材や購入確率の高い食材と共に余剰確率関数の標準偏差 σs

3.983

18.1264.455

これらのレシピをユーザに提示することで効果的なレシピ推薦

購入確率関数の標準偏差 σp

1.950

10.9522.072

各食材の直近購入日

1 月 22 日 1 月 21 日 1 月 25 日

直近購入日からの経過日数 t

6

7

3

1 月 28 日時点での余剰確率 Ps (t)

0.132

0.699

0.466

1 月 28 日時点での購入確率 Pp (t)

0.950

0.472

0.579

実際の各食材の次回購入日

1 月 29 日

2 月 4 日 1 月 30 日

や購入予定食材推薦が行えると考えられる．

5. まとめと今後の課題
本研究では，ユーザが定期的に購入している食材の購入周期
を過去の購入履歴に基づき算出し，購入からの経過日数によっ

表7

ユーザ B における各食材の余剰確率と購入確率
豚切り落とし小松菜

卵て食材の余剰確率と購入確率を変化させることでユーザの余剰

5.0

5.0

11.5

食材を推測する手法を提案した．スーパーマーケットチェーン

購入間隔日数の標準偏差 σo

7.513

6.198

6.037

余剰確率関数の標準偏差 σsの POS データをもちいて実際の購入履歴データに対して提案

7.727

6.645

9.532

3.834

3.166

3.081

購入間隔日数の中央値 t̃

購入確率関数の標準偏差 σp
各食材の直近購入日

1 月 24 日 1 月 28 日 1 月 24 日

直近購入日からの経過日数 t

1 月 28 日時点での余剰確率 Ps (t)1 月 28 日時点での購入確率 Pp (t)
実際の各食材の次回購入日

購入間隔日数の中央値 t̃
購入間隔日数の標準偏差 σo

4

4

0.533

1.000

0.655

0.744

0.064

0.036

改善や，算出した食材の周期的購入性を考慮するよう余剰確率・

2 月 13 日 1 月 28 日 2 月 11 日

購入確率の算出方法を改善していくことなどが挙げられる．さ

2

3

4

4.0

4.0

4.0

3.806

3.806

3.806

各食材の直近購入日

4 月 20 日

実際の購入日

4 月 22 日 4 月 11 日 4 月 15 日

実際の購入日での余剰確率 Ps (t)入周期が長い食材に対して提案手法の有効性を確認した．

4

表 8 ユーザ A の「豚切り落とし」購入確率の経過日数による変化
直近購入日からの経過日数 t

手法を適応する実験を行い，周期的購入食材の抽出や比較的購

0.254

4 月 8 日 4 月 11 日
0.557

今後の課題として，購入周期が短い食材における推定精度のらに，食材ごとの賞味期限や消費のされ方の違いなど，食材ごとの特性を考慮していくことなどを検討している．

謝

辞

0.949

本研究の一部は，平成 27 年度科研費若手研究 (B)(課題番号：
表9

ユーザ A の「小松菜」購入確率の経過日数による変化

直近購入日からの経過日数 t
購入間隔日数の中央値 t̃
購入間隔日数の標準偏差 σo

9

13

14

14.0

14.0

14.0

21.37421.37421.374

各食材の直近購入日

3 月 17 日

実際の購入日

3 月 26 日 9 月 15 日

実際の購入日での余剰確率 Ps (t)0.597

9 月 2 日 8 月 18 日
0.876

9月2日
0.949

入している「小松菜」に関しては，直近購入日からの経過日数
は「豚切り落とし」と 1 日しか変わらない 7 日となっているが購入確率は 0.472 と「豚切り落とし」に比べて低くなっており，
実際に次回購入日は 2 月 4 日と「豚切り落とし」に比べ購入間隔日数に差があるなど，提案手法で推定した余剰確率と購入確率が実際の購入履歴データとうまく一致していることが確認できた．
また，表 6・7 に示した購入確率の日数毎の変化に注目すると，購入間隔日数の中央値 t̃ と標準偏差 σo が小さい「豚切り落とし」では，経過日数 t が 1 日異なることによる購入確率の変化が「小松菜」よりも大きいことがわかる．提案手法では購入間隔日数の中央値を中心とする正規分布を用いて購入確率を推定するため，t̃ や σo が小さいほど購入確率の変化が大きくな
りやすく，その結果「小松菜」での実際の購入日での購入確率の平均値が「小松菜」「卵」に比べて低下したと考えられる．

4. 3 レシピ推薦への応用
表 4・5 より，1 月 28 日時点で余剰確率が 50%を超えている

15K16091) によるものです．ここに記して謝意を表すものとし
ます．
文

献

[1] マ ル ハ ニ チ ロ ホ ー ル ディン グ ス.
料理レシピに関す
る 調 査.
https://www.maruha-nichiro.co.jp/news center/
research/pdf/20130227 recipe cyousa.pdf.
[2] シャー プ.
冷 蔵 庫｜と も だ ち 家 電：シャー プ.
http://
www.sharp.co.jp/tomodachi/products/reizo/.
[3] 木原ひかり, 上田真由美, 中島伸介. 余剰食材の使い切りを考慮したレシピ推薦手法の提案. 第 3 回 DEIM Forum, pp. E3–3,
2011.
[4] 赤澤康幸, 宮森恒. 冷蔵庫食材を考慮した料理レシピ検索システ
ムの提案. 第 4 回 DEIM Forum, pp. E3–3, 2012.
[5] 伊原啓晃, 玉井森彦, 安本慶一. 複数要因を総合的に考慮した夕食レシピ推薦システムとその評価. 研究報告コンピュータセキュ
リティ（CSEC）, Vol. 2014, No. 32, pp. 1–8, 2014.
[6] 望月美里, 高橋裕樹. 余剰食材の有効活用と嗜好に基づく多彩なレシピ推薦. ITE Technical Report, Vol. 36, No. 8, pp.
127–130, 2012.
[7] 義貴中岡, 哲司佐藤. レパートリー拡大のための戦略的レシピ推薦システムの実装と評価 (データ工学と食メディア). 電子情報通信学会技術研究報告. DE, データ工学, Vol. 113, No. 214, pp.
25–30, sep 2013.
[8] 上田真由美, 石原和幸, 平野靖, 梶田将司, 間瀬健二. 食材利用履
歴に基づき個人の嗜好を反映するレシピ推薦手法. DBSJ letters,Vol. 6, No. 4, pp. 29–32, 2008.
[9] 塩澤秀和. 食材の優先度を考慮したビジュアルな料理レシピ検
索インタフェース. 電子情報通信学会論文誌 A, Vol. 94, No. 7,
pp. 458–466, 2011.
[10] 塩澤秀和. キーワードとその優先度による対話的な料理レシピ検

食材としてユーザ A では「小松菜」「卵」，ユーザ B では「豚切り落とし」「小松菜」「卵」があげられる．これらの余剰確率が（注 1）：http://cookpad.com/pro/recipes/2758882（注 2）：http://cookpad.com/recipe/3548165

索. WISS 2007, 2007.
[11] 野間田佑也, 星野准一. Graphicalrecipes：レシピ探索支援のための視覚化システム. 芸術情報学会論文誌, Vol. 7, No. 2, pp.
43–54, 2008.
[12] 苅米志帆乃, 藤井敦. 栄養素等摂取バランスを考慮した料理レ
シピ検索システム (コンテンツ技術,web 情報システム). 電子
情報通信学会論文誌. D, 情報・システム, Vol. 92, No. 7, pp.
975–983, 2009.