DEIM Forum 2016 E2-4

栄養素に基づく嗜好ラベル付きレシピ推薦システムの提案
玉田

雄基†

佐藤

哲司††

† 筑波大学図書館情報メディア研究科 〒 305–0006 茨城県つくば市春日 1 丁目 2 号†† 筑波大学図書館情報メディア系 〒 305–0006 茨城県つくば市春日 1 丁目 2 号
E-mail: †{tamada,satoh}@ce.slis.tsukuba.ac.jp
あらまし

本研究では健康的な生活習慣を実現するために，栄養素のバランスと嗜好を考慮した食事レシピの推薦を行うレシピ推薦システムを提案した. 提案手法では，食材から得られる栄養素によって食事レシピに栄養素を付与し，食事レシピに多次元の特徴量を持たせた．また，食事レシピの味を決定している調味料を使用し，機械学習手法であるナイーブベイズ推定（N BC ）を用いて食事レシピに嗜好ラベルを付与し，レシピ推薦にユーザの嗜好を加味できるように設計し，システムの評価をおこなった．
キーワード

レシピ推薦，Web 情報システム，情報推薦

1. 序

論

1. 1 背景

バランスと嗜好を考慮した食事レシピの推薦を行う，健康支援システムを提案する．本研究では，食材から得られる栄養素によって食事レシピに栄養素を付与し，食事レシピに多次元の特

近年, メタボリックシンドロームや糖尿病などを中心とした徴量を持たせた．また，食事レシピの味を決定している調味料

健康問題が深刻化している．これらの病気は，動脈硬化を介しを使用し，機械学習手法であるベイジアンフィルタ（NBC）をて脳卒中や心筋梗塞の発症リスクが増加すること知られている.

用いて食事レシピに嗜好カテゴリを付与した．これにより健康

これらの病気は長年の生活習慣が深く関与しており，病気を予支援システムでは，ユーザが摂取すべき栄養素を不足なく，か防，改善するには, 食習慣や運動習慣を継続的に改善していく

つ嗜好性によりストレスが少なく継続的に続けられる食事レシことが必要である．

ピを推薦する．

なかでも食習慣は，我々の生活にとても密着しているもので

1. 3 本論文の構成あり，健康的な生活を送るためには日々の食習慣の管理が重要

本論文の構成は次の通りである．第 2 章では，関連研究にで，栄養素バランスが整った献立が大切となる．しかし，一般

ついて概観し，本研究の位置づけを示す．第 3 章では，食事レ的に人々が生活の中でバランスの良い献立を考え，健康的な食シピを提案するための推薦手法について説明する．第 4 章で，習慣を長く続けるためには，専門的な知識と膨大なレシピの中

Web サイトで公開されている献立を用いて，提案手法の有用性から適合するものを選出する労力が必要である．その上，自身について評価し，5 章で考察する．第 6 章で本論文のまとめと，の嗜好やカロリーなど考慮する要因が多く存在しており，健康今後の課題について述べる．

的な食習慣を続けることは簡単ではない．
現在，Web サイトやレシピ本などで数多くのレシピや献立

2. 関 連 研 究が公開されている．例を挙げると，大手企業が運営するレシピ

2. 1 栄養素に関連する研究大百科（注 1） や楽天レシピ（注 2），ユーザ投稿型のレシピ検索 SNS

食事レシピは食材・調味料から構成されている．例をあげれ（注 3）である COOKPADなどにより，膨大な数のレシピがインば，豚肉はたんぱく質やビタミン B1 を多く含んでいる，キャベ

ターネット上に掲載されている．それらのレシピには，「ヘル

ツならビタミン C と K を多く含んでいるなど，それら食材が，シー」「あったかい」等の様々なタグやジャンルが付与されて個々に特徴的な栄養素を有している．このように，食事レシピ

提供されることが多い．また，レシピを検索し詳細を閲覧したの栄養素に関係した研究がいつか行われている．三野ら [4] は，際，そのレシピを閲覧した人が次に見たレシピや，カテゴリ・

健康管理の中でもダイエットに注目し，ダイエットを支援する

タグが同じレシピを推薦してくれる機能があるサイトもある．

ことを目標として研究を行なっている．ユーザのスケジュール

一方で，そのように推薦されたレシピがユーザにとって有益でに合わせてカロリーを調整する夕食のレシピを選択，選択されはない場合も少なくない．

たレシピ群に対して線形計画法を用い，タンパク質，脂質，炭1. 2 本研究の目的

水化物，塩分の栄養バランスが良く，野菜摂取量が多いレシピ

本研究では，健康的な生活習慣を実現するために，栄養素のを推薦する．苅米ら [1] は，食事レシピの栄養素に注目し，献立検索を行うことができる料理検索システムを提案した．この（注 1）：http://park.ajinomoto.co.jp

料理検索システムでは，ユーザが検索を行なった料理に対して，（注 2）：http://recipe.rakuten.co.jp

1 日に摂取すべき食品の分量に関する目安である「食品群別摂（注 3）：http://cookpad.com

取量」を満たせる献立を提案する．藤井ら [9] は，糖尿病や高血圧症の患者や食物アレルギーを持った患者が手軽に，食材に健康的な食生活，運動習慣を続けることで，体重減少等に優位気をつけた食事を摂取することができる料理推薦システムを開な結果を出していた．しかし，食事を宅配する，毎日運動を行発した．栄養情報を活用し，「肌荒れを治したい」，「活力が欲しわせるなど，健康増進に少し興味が有る程度のライトユーザがい」等のユーザの欲求を満たすことを目的したものには，岩上行うことは困難なシステムであり，一般的に利用される健康支ら，[2] の研究がある．これは，独自のクローラーで収集した食援システムとは言い難い．また，今津ら [3] は肥満の予防，改材の情報を用い，ユーザの欲求を満たすことができる栄養素の善のため，食事や運動といったユーザのアクティビティの入力

データベースを作成する．そして，ユーザの欲求にマッチングと体重変化に基づきいた継続性の高い健康支援システムを提案

する食材を使用している食事レシピを推薦するシステムとなっした．この研究は，ユーザの継続性を最優先に考え，脈拍計やている．これらの栄養素に関連する研究は，栄養素を用いて，血圧計などのデバイスを体に直接装着する，食事内容や運動内

ユーザの健康を継続的にプロデュース，支援することを目的と容の詳細を入力してもらうといったユーザの労力が高い方法をしているのではなく，ダイエットや肌荒れの治療，アレルギー

避け，体重とモバイル端末でのアクティビティの簡単な記入のによる代替食材の発見等のユーザのやりたいことベースを入力

みで健康支援を行った．

としている．そのため，食事レシピを単発として検索，支援す2. 4 本研究の位置づける手法としては有効ではあるが，継続性には少し疑問がのこる．

これまでに，食事レシピの栄養素を対象に有益なレシピを

2. 2 食事の嗜好に関係する研究ユーザに提案する研究は数多くなされているが，本研究では，

食事は生活に必要な栄養素摂取するだけが目的ではなく，食人々の生活に必要である栄養素を不足なく摂取ことを目的とし事をすることで，ストレス解消やコミュニケーションを取りやていることに特徴がある．また，2. 1 節でも紹介した苅米ら [1]すくなることが知られている．このように食事には娯楽的側面の研究は本研究と類似しているが，栄養素摂取の基準を食品群があり，ユーザが好きな食事レシピを選択することができるよにとっている．本研究では，食品群より細分化された基準を採う，食事の嗜好に関係する研究も行われている．その中でも，用しているため，必要な栄養素を厳密に摂取することが可能で本研究にも関係する，嗜好に応じて食事レシピを分類する研究あると言える．食事の嗜好に関しては，食事レシピの食材を利をいくつか紹介する．千葉ら [6] は，食事レシピに生理学的に用し，ユーザの調理履歴を用いた嗜好推定，ランキング手法を定められている基本味である，
「甘味」，
「酸味」，
「塩味」，
「苦味」，

応用した嗜好推定が多いが，本研究では，食材ではなく，食事「うま味」の 5 分類に分別し，スコア付けした．スコア付け手レシピに使用されている調味料を使用し，食事レシピに嗜好ラ

法は，クックパッドの食事レシピから抜き出した材料に，甘い，ベルを付与し，ユーザに提示する．

酸っぱい等の単語がどの程度の頻度で出現するかを計算し，材料の味の決定影響度を算出する．その結果を用いて，食事レシ

3. 栄養素に基づくレシピ推薦システムの提案

ピにスコアの付与を行なった．中川ら [8] は，食材の好き嫌い

本章ではまず，提案システムの概要図ついて説明する．次に，を考慮した料理検索システムを提案した．ユーザの調理履歴を

食事レシピへの栄養素の付与方法，ナイーブベイズ分類器によ利用し，食材に好き嫌いのラベリングを行う．ユーザが調理しる嗜好ラベルの付与方法について記述する．そして最後にユーたレシピに含まれる食材は，ユーザが好きな食材または使用をザに推薦する食事レシピの選定方法について述べる．

避ける必要がない食材と仮定し，好きな食材スコアを付与する．

3. 1 提案システムの概要

一方で，ユーザが閲覧したが調理は行わなかったレシピに含ま

本研究では，食事を摂取する際の栄養素の着目する．人間はれる食材は，嫌いな食材または使用を避ける食材であると仮定

男性，女性で差はあるが 1 日に摂取すべき栄養素とその推奨量

し，嫌いな食材スコアを付与する．このように，付与した好きが日本人の食事摂取基準（注 4） で定められている．しかし，この嫌い食材スコアを利用して食事レシピのスコアを算出し，スコ基準を継続的に満たしていくことは，調理技術，調理時間の確アが高い食事レシピをユーザに提案する．

保や栄養素への深い理解など様々な要素が絡んでおり，とても

2. 3 食事と運動に着目した研究困難であると考えられる．

健康的な生活を支援するためには，食習慣だけではなく，運本研究で提案する生活支援システムの概要について，図 1 に動習慣も改善する必要がある．日本では「健康づくりのための示す．まず，データベースに入れる食事レシピには 2 つの処理

運動基準」と 「健康づくりのための運動指針」が策定されてを加える．1 つめでは，食事レシピを構成する食材が持っていいる．これでは，運動 (スポーツ活動を含む) だけでなく，生活る栄養素によって，食事レシピの栄養素を決定する．2 つめでの中で実施される通勤や家事などの生活活動を含めた「中強度は，ユーザの嗜好を反映するため，味を決定する調味料をナ(３ ＭＥＴ s) 以上の身体活動の総量を増加させる」ことが生活

イーブベイズ分類器にかけることで，各食事レシピにラベリン

習慣病予防のための目標として特に奨励されており，研究もいグを行う．ナイーブベイズ分類器はベイズの定理を応用し，分

くつか行われている．松繁ら [5] は健康および体力の維持を図類するクラスの尤度を決定する教師あり学習モデルである．こりながら減量することを目的とし，栄養処方と運動処方を同時

れらにより，栄養素を持ち，嗜好ジャンルを持つ食事レシピをに行うシステムを提案した．食品を家庭に配達することにより生成する．

摂取エネルギー量を管理し，同時に日常生活の中で体力に応じた運動を処方し，実験を行った．食事と運動を正確に管理し，（注 4）：http://www.mhlw.go.jp/bunya/kenkou/syokujikijyun.html

一方，システムを使用するユーザは，摂取した食事レシピのシピ大百科」におけるレシピの分量の散布を，図 2 に示す．本

栄養素の情報を保持する．これによりユーザに必要な栄養素や研究では，単一のユーザがシステムを使用することを想定してその摂取量を知ることが可能となる．保持した栄養素情報といるため，分量が 2 人前や 4 人前のレシピに対して一様に栄養ユーザがどのような嗜好ジャンルの食事をしたいか，という情素を付与すると，異常に高位な値を持つレシピデータになって報をデータベース側に引き渡すことで，システムは特徴量を再しまう．そのため，全レシピを 1 人前に正規化し，栄養素の付計算しユーザのニーズに最適化した食事レシピを推薦する．

与を行う．

図1

提案システムの概要
図2

レシピの分量の散布

3. 2 食事レシピ構成食材に基づく栄養素付与方法
提案システムは，ユーザが 1 日に摂取すべき栄養素とその推奨量に基づき食事レシピを提案する．そのため，推薦する食事レシピに栄養素を付与し，ユーザが摂取した栄養素量を計算する必要がある．食事レシピというものは，数多くの食材・食品から構成されており，各々の食材が様々な栄養素を内在している．本研究では，日本食品標準成分表 （注 5） に記述されている
食品，栄養素量を参考に栄養素計 25 カラムを食事レシピ付与
した．

3. 3 ナイーブベイズ分類器による嗜好ラベル付与方法
食事レシピに使用されている調味料をナイーブベイズ分類器の入力とし，嗜好ラベルを付与する．ナイーブベイズ分類器とは，ベイズ推定と呼ばれる観測事象から，推定したい事柄を確率的に推定する統計的手法を応用し，データを分類したり判別する機械学習手法の一つである．
ナイーブベイズ分類器のグラフィカルモデルを図 3 に示す．
文書 (文書中の単語の出現確率) を入力とし，ラベルの確率を計

3. 2. 1 食材使用量記載の変更

算し，それを各文書に付与する．本研究では，レシピの味を決

食事レシピに栄養素量を付与するためには，日本食品標準成定する調味料を入力とし，嗜好ラベルの確率を計算する．

分表に記述されている食材ごとの栄養素を用いる．日本食品標準成分表では，食材 100g あたりの栄養素量を表記しているため，レシピの構成食材の使用量をグラム単位で使用する必要があるのだが，レシピサイトで記載している食材の使用量は，表1 のように，助動詞で記述してあるものが数多くある．また，白菜のように同じ食材であるのに，異なった助動詞で表現されている場合もある．このような表記の揺れを解消し，グラム単位に統一するため，本研究では中岡ら [7] が行った研究で使用されている，食材表記対応表を用いて単位の統一を行った．
表1

食材使用量の例

食材名

使用量

白菜

1枚

白菜

1房

オレンジ

1個

にんじん

1本

レタス

1玉

3. 2. 2 レシピ分量の変換
前節において，使用している食材の単位をグラム表記に変換することで，日本食品標準成分表に記述されている食材の栄養素を参照することが可能となった．しかし，レシピサイトに記載しているレシピの分量は，統一されていない．
一例として，大手食品企業 AJINOMOTO が運営をする「レ図 3 ナイーブベイズ分類器

テキスト doc が labeli である確率を決定する式はベイズの定理を応用した以下の式で表せる。

P (labeli |doc) =P (labeli )P (doc|labeli )∝ P (labeli )P (doc|labeli )P (doc)(1)

この確率を計算するためには, 右辺の事前確率 P (labeli ) と尤度 P (doc|labeli ) が必要となる．P (doc) はすべてのラベルで共通の分母となるため，無視することができる．また，P (labeli )は教師データの各ラベルの文書数の総文書数に占める割合を表している．P (doc|labeli ) はラベル labeli が与えられたときにテ
キスト doc が生成される確率のことであり，単語間の出現確率に独立性があると仮定すると，以下の式のように計算できる．
（注 5）：www.mext.go.jp/b menu/shingi/gijyutu/gijyutu3/toushin/05031802/002.htm

P (doc|labeli ) =n∏（ 1 ） 食事を摂取した際，ユーザ栄養素量を再計算する．

P (wordj |labeli )(2)（ 2 ） ユーザが 1 日に摂取すべき栄養素の推奨量 Vref から，
ユーザ栄養素量 Vuser を減算することで，推薦する食事レシピ

j=0

式 2 を 計 算 す る た め に は ，単 語 の 条 件 付 き 確 率に必要な栄養素量 Videal を計算する．(式 5)

P (wordj |labeli ) を求める必要があり，ラベルの中でその単語がどれくらいでてきやすいかを表す．これは，教師データのVideal = Vref − Vuser

ラベル labeli に単語 wordj が出てきた回数を，ラベル labeli（ 3 ） Videal と食事レシピが持つ栄養素量 V (R) の類似度をの全単語数で除算することで求められる．T (cat, word) をラベ

計算し，類似度が高い食事レシピを選定し，推薦する．

(5)

ル labeli に単語 word が出てきた回数，V を教師データ中の全

3. 5 食事レシピの選定方法

単語集合とすれば，以下の式で表すことができる．

ユーザが実際に摂取する食事レシピを推薦するため，3. 4 節で計算した Videal と，ある食事レシピ Ri が持つ栄養素量 V (Ri )T (labeli , wordj )P (wordj |labeli ) = ∑′word′ ∈V T (labeli , word )(3)との類似度を計算する．まずはじめに，Videal と V (Ri ) の差分
栄養素量 D(Ri ) を計算する．式は以下で与えられる．

以上，式 1，式 2，式 3 から，最終的に分類するラベルの確D(Ri ) = Videal − V (Ri )率は以下の式で算出することができる．

(6)

差分栄養素量 D(Ri ) はベクトル量である．本研究ではこのP (labeli )T (labeli , wordj )P (labeli |doc) = ∑′word′ ∈V T (labeli , word )(4)

本研究では，分類する labeli は「和食」，
「洋食」，
「中華」，
「コ
リアン」，
「エスニック」の 5 カテゴリ，入力テキスト doc は食事レシピの使用調味料として行った．このラベリングにより食事レシピを大別し，ユーザの嗜好を反映する要因として使用する．食事レシピとラベルの対応関係の例を図 4 に示す．

値を使用し，類似度を算出する．類似度をスコア化するために，ベクトル量をスカラ量に変換したい．そのためには，絶対値である |D(Ri )| を計算すれば良い．D(Ri ) は理想栄養素量との減算であるため，絶対値 |D(Ri )| がより 0 に近いものが，類似度が高い食事レシピであると言える．しかし，ナイーブにこの手法を行うと 1 つ大きな問題が発生する．その問題とは，各栄養素が必要とする量に大きな隔たりがあるということである．
ある栄養素 A の摂取量は 1000mg であるのに対し，栄養素 Bの摂取量は 6mg であるという状況が起こりうる．大きな値と小さな値が混在する Videal に対して，各栄養素に対し同様に減算を行い，その絶対値によってスコア化してしまうと，計算が摂取量の大きな値に偏ってしまい，小さな値は無視されてしまう恐れがある．そのため本研究では，栄養素摂取量の大きな値
も小さな値も同様に扱うため，式 6 で計算した，差分栄養素量

D(Ri ) を正規化して利用する．ここで，n 種類の栄養素を表す
ために n 次元に拡張した基本ベクトルを e1 ，e2 ，...，en とすると，式 6 は以下のように変形できる．
図 4 食事レシピとラベルの対応例

D(Ri ) = Videal − V (Ri )3. 4 理想栄養素量の計算方法
本研究のシステムでは，ユーザが 1 日に摂取すべき栄養素とその推奨量に基づき食事レシピを提案する．ユーザに必要な栄= (Videal1 − V (Ri )1 )e1 + ... + (Videaln − V (Ri )n )en= d1 e1 + ... + dn en(7)養素を算出するため，過去 2 食に渡ってユーザが摂取した栄養素をシステムは保持する．それを本研究では，ユーザ栄養素量と定義する．

式 7 で表したベクトルの係数である d1 ，d2 ，...，dn を，理想栄養素ベクトル Videal が対応する係数で除算したものを，差提案システムが，ユーザに推薦する食事レシピを選定するフローを図 5 に示す．

分栄養素量 D(Ri ) を正規化したものと定義する．式は以下で与えられる．

Dnor (Ri ) =

d1
d2
dn
e1 +
e2 + ... +en (8)
Videal1
Videal2
Videaln式 8 を計算することにより，正規化された差分栄養素量
図 5 理想栄養素の計算

Dnor (Ri ) の各値は，Videal とどれだけ離れているかを比率で表現することができる．これにより，栄養素摂取量の小さな値

も無視されることなくスコアの計算を行うことができる．
レシピの類似度はスカラ量で表し，順位づけを行う． 最終的なスコア Score(Ri ) の式は以下で与えられる．

Score(Ri ) =| Dnor (Ri ) |∑nRecalli =j=1 提案手法によって代替されたレシピj の栄養素i∑nj=1 元レシピj の栄養素i

(10)

(9)
Diff erencei = 100 ∗ (4. 実験と評価
評価実験では，提案手法がどれだけ元レシピを代替すること提案手法によって代替されたレシピの栄養素i− 1.0)
元レシピの栄養素i(11)4. 3 実 験 結 果
4. 3. 1 嗜好ラベル判定実験結果ができたのかを栄養素量の再現率，相対誤差量で評価する．提提案手法の嗜好ラベルを評価するため，まずは 5 人の実験

案手法が有効に機能することを分析するため，レシピ代替の 1

者が食事レシピに付けた嗜好ラベル 1 位に対して，一致度とつの手法であるエネルギーによる代替手法と比較する．また，κ係数を算出したものを表 2，表 3 に示す．実験者 A 〜 E 間

本研究で食事レシピに付与した嗜好ラベルの有用性を検証するの一致度は 0.64 〜 0.84，k 係数は 0.46 〜 0.77 の間で推移しために，被験者実験も行った．

た．一致率の平均は 0.73，k 係数は 0.59 となり，十分な一致

4. 1 データセット(substantial) を示した．

4. 1. 1 データセット：食事レシピ推薦データ

表 2 実験者間の一致率

レシピ推薦のため，2012 年 8 月時点で味の素株式会社が Web上で公開していた，レシピ大百科（注 6） のレシピデータを使用する．評価に使用するレシピ総数は，9520 件であった．

A

B

C

D

E

A

-

0.71

0.71 0.64

0.75

B

0.71

-

0.7

0.69

0.84

4. 1. 2 データセット：評価用レシピデータ

C

0.71

0.7

-

0.76

0.74

提案手法を評価するためのデータセットして，栄養バランス

D

0.64

0.69

0.76

-

0.73

を考えて構築された，1 週間の献立レシピデータを使用する．

E

0.75

0.84 0.74

0.73-

こちらも味の素株式会社が Web 上で公開している，パルゼロ

平均

0.70

0.74

0.70

0.77

0.73

友の会（注 7） に記載されている「1600kcal の献立 1 週間」（注 8） の
栄養素量の記載があるレシピを使用した．

表 3 実験者間の k 係数

4. 2 実 験 方 法

A

B

C

D

E

4. 2. 1 嗜好ラベルの評価

A

-

0.58

0.56 0.46

0.63

提案手法で嗜好を反映するため，食事レシピに付与した嗜好

B

0.58

-

0.55

0.53

0.77

ラベルが正確に嗜好を推定できているかを評価する．4. 1. 1 節

C

0.56

0.55

-

0.61

0.60

で説明したレシピデータ 9520 件の中からランダムに抽出した

D

0.46

0.53

0.61

-

0.59

100 件のレシピデータセットに対し，5 名の実験者によって人

E

0.63

0.77 0.60

0.59-

手判定を行った．実験者には，各食事レシピに「和風」「洋風」

平均

0.56

0.61

0.55

0.65

0.58

「中華」「韓国風」「エスニック」という 5 つの嗜好ラベルの中から正しいと思うラベルを 1 位から 3 位までの順位で付与する提案手法によってレシピに付けた嗜好ラベルと各実験者 Aこととした．ただし，レシピによっては 2 位，3 位までラベル〜 E がレシピに付けた嗜好ラベル 1 位との一致度，k 係数を付けをおこなうことが難しいものがあった場合は，2 位までの算出した結果を表 4 に示す．一致度は 0.55 〜 0.60 程度，k 係

ラベル付けで良いこととした．5 名の実験者はいずれもつくば

数は 0.35 〜 0.44 程度の間で推移した．平均値は，一致度：

市在住の大学生，大学院生である．

0.5780219776，k 係数：0.3997443032 となり，実験者間での平評価方法としては，5 名の実験者がラベル付けしたデータと提案手法で推定した嗜好ラベルデータとの一致度，κ係数によって評価する．

均結果より大きく値を下げた．
表 4 提案手法と実験者嗜好ラベル 1 位との一致度と k 係数

A - 提案 B - 提案 C - 提案 D - 提案 E - 提案

4. 2. 2 レシピ推薦の評価

一致度

0.56

0.60

0.58

0.55

0.59

提案手法の有効性について検証するため，本論文では，4. 1. 2

k 係数

0.38

0.44

0.40

0.36

0.42

節で説明した，栄養士が構築した 1 週間の献立に使用されているレシピ (元レシピ) をどれだけ代替することができたのかを各
栄養素量の再現率 (Recall)，誤差量 (difference) で評価する．
それぞれの計算方法について以下に示す．

（注 6）：http://park.ajinomoto.co.jp（注 7）：http://www.ajinomoto.co.jp/lcr/palzero/index.html（注 8）：http://www.ajinomoto.co.jp/lcr/palzero/menu/recipe0112.htmll

次に実験者 A 〜 E が各レシピに付けた嗜好ラベルを集計し，正解嗜好ラベルセットを作成した．レシピ r に対して正解となるラベル集合 ALr は，

ALr = {label|maxU score(r, label)}(12)とする．ここで，maxU score(r, label) は実験者がレシピ r に対して，第 1 位に指定した嗜好ラベル label の値を集計したものの最大値とする．結果は表 5 に示す．一致度：0.648351648，k 係数：0.494180997 となり，実験者間での平均結果よりは値を下げたが，中程度の一致率が見られた．
表5

提案手法と正解ラベルとの一致度と k 係数
正解ラベル - 提案
一致度

0.65

k 係数

0.49

図 8 脂質の再現率

最後に提案手法によってレシピに付けた嗜好ラベルが，各実
験者 A 〜 E がレシピに付けた嗜好ラベル 1 位または 2 位との一致度を算出した結果を 6 に示す．実験者が各レシピにつけた嗜好ラベル 1 位または 2 位まで拡張を行うと，十分に高い一致率が見られた．
表6

図 9 炭水化物の再現率

提案手法と実験者嗜好ラベル 1 位または 2 位との一致度A - 提案 B - 提案 C - 提案 D - 提案 E - 提案
一致度

0.71

0.71

0.69

-

0.7

4. 3. 2 レシピ推薦の再現率
提案手法を用いて再現率を評価した．評価結果を以下に示す．
これらはパルゼロ友の会の 1 週間の献立レシピデータ (4. 1. 1 章参照) を，本提案手法で推薦された食事レシピで代替した結果

図 10 カルシウムの再現率である．表 7 から見て取れるように，エネルギーと脂質，カルシウムでは ALL(すべてのジャンルを合わせたレシピの集合)，
和風，洋風，中華，韓国風のすべての値で 0.80 を超える，高い再現率を実現した．
表7
エネルギー

再 現 率

たんぱく質 脂質

炭水化物 カルシウム

鉄分 平均

ALL

0.98

0.74

0.93

0.93

0.91

0.92 0.84

和風

0.94

0.74

0.88

0.84

0.86

0.87 0.85

洋風

0.93

0.66

0.88

0.90

0.84

0.76 0.82

中華

0.94

0.75

0.88

0.88

0.89

0.79 0.85

韓国風

0.91

0.69

0.87

0.85

0.87

0.82 0.82

図 11

5. 考

鉄分の再現率察

5. 1 提案手法による嗜好ラベル推定に関する考察
表 4 より，各実験者間と提案手法の一致率，k 係数は大きいとは言えなかった．しかし，実験者 B ，実験者 E との値が高く，実験者 A，実験者 D は低い値をとるという関係は，表 2，
表 3 の関係と同じであり，提案手法が嗜好を推定できていないとも言い難かった．そのため，実験者 A 〜 E が各レシピに付
図6

エネルギーの再現率

けた嗜好ラベルから正解嗜好ラベルセット作成し，提案手法との関係を調べた．その結果が表 5 であり，一致度：0.65，k 係
数：0.49 となり，表 4 の結果より大きく値を上げた．以上のことから，提案手法は人手判定ほどの正確性を示すことはできな
いが，システムで大量のレシピの嗜好を判定するには，十分に納得できるラベル付けができると考えられる．
提案手法が正確に正解嗜好ラベルを推定した例を，表 8 に示す．主食材が同じじゃがいもである，じゃがいもと玉ねぎのみ

図7

たんぱく質の再現率

そ汁とポテトのニョッキ風というレシピを使用調味料の違いによってしっかりとラベル分けできていることがわかる．

表 8 提案手法が嗜好を推定した例
レシピ名

正解ラベル

判定ラベル 使用調味料

じゃがいもと玉ねぎのみそ汁

和風

和風

ほんだし，みそ

ポテトのニョッキ風

洋風

洋風

バター，牛乳，小麦粉

上海風焼きそば中華中華

豆板醤，味の素，こしょう，ごま油

た．その結果，栄養素の再現率の平均は 0.80 を超えており，1週間という期間では推薦の再現率が高く，継続的に食生活を改善できることがわかった．今後の課題は，レシピの栄養素付与の精度向上をすることにより，システムの栄養素誤差量の向上

表 9 提案手法が嗜好を推定した例
レシピ名

正解ラベル

参鶏湯

韓国風

ビーフンのカレー炒め

洋風

ゆで卵ときゅうりのカレーマリネ エスニック

判定ラベル 使用調味料
中華酒，丸鶏がら，こしょうエスニック しょうゆ，カレー粉，砂糖，ごま油
中華を目指すことである．

謝

辞酢，カレー粉，オリーブオイル

本研究は，JSPS 科研費 25540159 の助成を受けたものです．
一方で提案手法が間違えた正解嗜好ラベルを推定した例を，ここに記して謝意を示します．

表 9 に示す．参鶏湯 (サムゲタン) に正解嗜好ラベルとして付与されているのは韓国風であり，提案手法で推定した嗜好ラベ
ルでは中華となった．サムゲタンは代表的な韓国料理として広く知られているが，薬膳料理とも言われており（注 9），薬膳（やくぜん）とは中医学理論に基づいて食材，中薬と組合せた料理であるため，推定結果が必ずしも間違いではないと言えるだろう．また，ビーフンのカレー炒めに正解嗜好ラベルとして付与されているのは洋風であり，提案手法で推定した嗜好ラベルではエスニックである．しかしゆで卵ときゅうりのカレーマリネ
は正解ラベルとしてエスニックとして付与されており，カレー
粉を使用したレシピは洋風，エスニックのどちらに分類される
かは難易度の高い問題であったようである．

5. 2 提案手法の再現率に関する考察
表 7 に示す再現率では，正解として与えられた評価用の 1 週間レシピの栄養素を示している．多くの栄養素で 0.8 以上の値を出すことができ，特にエネルギーでは，すべてが 0.9 を超える値を出しており，非常に高い再現率を示すことができた．また平均再現率では，すべてのレシピを使用して再現した ALLの嗜好ジャンルが和風や中華といった嗜好ジャンルの方が高い値を出した．そのため，今回評価した再現率というものは，シ
ステムの継続性を評価する指標として有用であり，その観点から考えると，本提案手法は長期間にわたって栄養素の再現率の信頼性が高いという結果となった．

6. ま と め
本論文では，継続的に健康的な生活習慣を実現するために，
栄養素のバランスと嗜好を考慮した食事レシピの推薦を行う
レシピ推薦システムを提案した. 提案手法では，食材から得られる栄養素によって食事レシピに栄養素を付与し，食事レシピに多次元の特徴量を持たせた．また，食事レシピの味を決定している調味料を使用し，機械学習手法であるナイーブベイズ分類器を用いて食事レシピに嗜好ラベルを付与し，レシピ推薦にユーザの嗜好を加味できるように設計した．この 2 点に提案手法の特徴がある．
提案手法の有効性を評価するため，2 つの評価実験をおこなっ
た．1 つ目は，ユーザの食事の嗜好を反映するための嗜好ラベルが正確にレシピに付与できているかを判定する利用者実験をおこなった．2 つ目は，レシピ推薦システムを評価するために，

Web 上で公開している献立をどの程度再現できるかを実験し（注 9）：https://ja.wikipedia.org/wiki/サムゲタン

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