作り手、売り手、消費者のおいしさの表現比較分析に関する研究85＜平成 26 年度助成＞

作り手、売り手、消費者のおいしさの表現比較分析に関する研究
灘本

明代 1）・荒牧英治 2）・宮部真衣 3）（ 1）甲南大学知能情報学部、2）奈良先端科学技術大学院大学、3）和歌山大学システム工学部）

1.のではないか、夕食としてよく食べられている食はじめに品は、朝よりも夜に投稿が多くなるのではないか
注 [1]

注 [2]のよと考えられる。そこで本研究では、ある季節におうなレシピサイトの普及により、料理の作り手はける食品に関するツイートの投稿数を、月ごと、「我が家の」や「季節野菜たっぷりの」等のように1 日の時間帯ごとに比較する。そして、季節や時おいしさを表す言葉を駆使してレシピを投稿して間帯によって投稿数が多い食品と共起頻度が高い

現在、クックパッド

や楽天レシピ

注 [3]

や Web

シズルワードの月別、時間帯別の投稿数についてサイトも商品を販売するために「昔ながらの伝統も分析を行う。加えて、月ごと、時間帯ごとにおの」「ヘルシー」等、様々なおいしさを示す言葉

ける食品とシズルワードの投稿数の変化の関連性いる。また、企業や店舗の Facebook[ ]を創りだしている。さらに、食べログ 注 4 などの注 [5]についても分析を行う。の普及により情報発信上記 2 つの分析結果を用いて、シズルワードとが容易になり、消費者自らも飲食に対する率直な食品の関係に着目し、「ユーザが思いついた食品」感想や紹介を気軽に発信している。消費者の言葉と「似たシズル感を持つ食品」を検索する手法をは、「ジューシー」「あつあつ」のように馴染みの提案する。提案手法を用いることで、ユーザがある砕けた表現が多用されている。このように、思いついた食品に近い味わいや食感を持つ食品

インターネット上には、作り手、売り手、消費者をユーザに提示することができる。これにより、による各々のメディア上に飲食に関する「おいしユーザが食べたくなる食品を見つける手助けになさ」を示す単語が多数存在する。本研究では、こると考える。本論文では、シズルワードに着目しSNS サイトや Twitter1）の「おいしさ」を示す単語を「シズルワード」 と呼た類似食品発見のためインターネット上のデータぶ。シズルワードは、作り手、売り手、消費者のを用いて、食品同士の類似度を算出した結果を、違いにより様々に異なり、さらに、同じ言葉であっ入力した食品とよく共起するシズルワードと共にても、ニュアンスが異なることがある。そこで本ランキング形式で出力する。そして入力した食品研究では、シズルワードと食品の関係について、とよく共起するシズルワードごとに類似する食品レシピサイト（作り手）、Facebook や一般の Webを提示し、さらに提示された食品とよく共起するサイト（売り手）、食べログや Twitter（消費者）上シズルワードも出力する検索手法を提案する。こにおけるおいしさの表現の比較分析を行う。のような検索をすることで、ユーザ自身にとってさ ら に、 リアルタイムで ユーザ が 投 稿 す る

ありきたりな食品や、本当は食べたいが事情によTwitter に投稿される食品は季節、時間帯によっり食べられない食品と似たシズル感を持つ食品をて異なると考えられる。例えば、秋に収穫期を迎見つける支援になる。

える食品であれば他の季節よりも投稿が多くなる

86

浦上財団研究報告書

2.

メディア毎のシズルワードと食品の関係分析

2.1

分析手法

Vol.24（2017）

食品とよく共起するシズルワードのランキングである食品基準の 2 つの指標から分析を行う。
分析は以下の 2 つの基準から行う。

レシピサイト（作り手）として、ユーザ投稿型● シズルワード基準：3 つのメディアにおいて、レシピサイトの クックパッドを、一般の Web（売よく使われているシズルワードは何か、そしてり手）は Google 検索の結果を、そしてマイクロそのシズルワードはどのような食品に使われてブログ（消費者）は Twitter を対象とする。シズルいるのかを分析することを目的とする。具体的

ワードと食品の関係の分析に当たり、人手で抽出には 3 つのメディアにおいてシズルワードを検した 1,025 品目（内 254 品目は Wikipedia の「菓子索キーワードとして検索をし、その検索結果を注 [6]の商品名」カテゴリに属する商品）からなる食分析を行う。

1）● 食品基準：3 つのメディアにおいて各食品ごとの定義する「味覚系」、「食感系」、「情報系」の 3 つにどのようなシズルワードが使われているかをの領域別シズルワードランキングからそれぞれ上分析することを目的とする。具体的には、各々位 30 語ずつを抽出する。その中から分析を行うのメディアにおいて食品を検索キーワードとしに当たり有用ではなかった味覚系領域の「美味」て検索をし、その検索結果を分析を行う。

を除き、味覚系 29 語、食感系 30 語、情報系 31 語各々の分析において以下 3 つのメディア毎に分（同率が含まれるため）の計 90 語のシズルワード析を行う。

品リストを用いる。また、シズルワードを大橋らを対象にして分析を行う。表 1 に我々の用いたシクックパッド（作り手）ズルワードを示す。ここではよく共起している食シズルワード基準ではシズルワードを検索キー品とシズルワードの関係が強いと考え、これらのワードとして、クックパッド上で検索を行った

共起関係を用いて分析を行う。これまで行ってき結果の上位 100 ページのレシピタイトルを分析

2）

では Dice 係数が最適な結果となっする。これを 90 語のシズルワード分行う。またため、本研究は Dice 係数を用いて分析を行う。

た、食品基準では食品名を検索キーワードとしまた分析を行う上で、シズルワードとよく共起て、クックパッド上で検索を行った結果の上位する食品のランキングであるシズルワード基準と、1 0 0 ページのレシピタイトルを分析する。これ

た分析結果

表1

分析に用いたシズルワード

領域

シズルワード

味覚系

うまみ、コクがある、香ばしい、風味豊か、クセになる、やみつき、濃厚、味わい深い、深みのある、まろやか、スパイシー、飽きのこない、クリーミー、こんがり、後味がよい、あっさり、後味すっきり、ピリ辛、スイート、さっぱり、マイルド、脂の乗った、リッチな、芳醇、デリシャス、さわやか、後を引く、甘い、すっきり

食感系

ジューシー、もちもち、もっちり、とろける、サクサク、ホクホク、とろーり、シャキシャキ、
コシのある、口溶け、サクッと、ふっくら、ふわふわ、ふんわり、カリッと、なめらか、トロトロ、じゅわー、あつあつ、プリプリ、ふわっと、パリッと、さっくり、ホカホカ、とろっと、シャキッと、しっとり、舌触りのよい、カリカリ、カラッと

情報系

焼きたて 、季節限定、揚げたて 、新鮮、炊きたて 、出来たて 、取れたて 、旬 、産地直送 、絶品、天然の、厳選素材、秘伝の、こだわりの、産地限定、完熟、贅沢な、無添加、手作り、本格的、体にやさしい、本場の、プレミアム、食べごろ、昔ながらの味、熟成、自家製、ヘルシー、自然の、無農薬、フレッシュ

注：[1] クックパッド：http://cookpad.com/ [2] 楽天レシピ：http://recipe.rakuten.co.jp/[3] Facebook：https://www.facebook.com/ [4] 食べログ：http://tabelog.com/[5] Twitter：https://twitter.com/?lang=ja [6] 菓子の商品名：http://ja.wikipedia.org/wiki/Category

作り手、売り手、消費者のおいしさの表現比較分析に関する研究87

を 1025 食品分行う。

得したシズルワードを含まないツイート 90,000

一般の Web（提供者）

件を無作為に取得し、合計 180,000 件のツイー

クックパッドと同様に各シズルワードと各食品トを用いる。そして、他のメディアと同様に各名を各々検索キーワードとして Google 検索をシズルワードと各食品名を各々検索キーワード行った結果上位 100 件のスニペットを各々分析として検索しその結果を分析する。
2.2

する。

分析結果

表 2 にクックパッドの分析結果、表 3 に一般のTwitter（消費者）
90 語のシズルワード毎にそのシズルワードを含Web の 分 析 結 果、 表 4 に Twitter の 分 析 結 果 をむツイート1,000 件、合計 90,000 件、および取示す。

表2

クックパッドの分析結果

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浦上財団研究報告書

表3

表4Vol.24（2017）

一般の Web の分析結果Twitter の分析結果

89

作り手、売り手、消費者のおいしさの表現比較分析に関する研究

さらに、これらを比較するために表 5 にシズル

おいしそうに見える食感系のシズルワードが多くワード基準の結果の各メディア上位 3 件のシズル使用されているのがわかる。表 3 及び 表 5 より一

ワードとそのシズルワードとよく一緒に出現して般の Web は情報系と食感系が混在しており、口いる食品名を示す。表 6 に食品基準の結果の一部

溶けチョコレートやカリカリ梅のような商品名にを示す。

用いられているシズルワードが多く使用されてい2.3

考察る。また、 表 4 及び 表 5 より Twitter では舌ざわ

表 3 及び 表 6 よりクックパッドは手作り料理が
表5

メディアごとに多く食品と使われているシズルワードと食品

クックパッドの食品の順位
シズルワードりのように、意外と通なシズルワードがよく使用

１

一般の Web の食品の順位

Twitter の食品の順位

23123123パイ

シュークリーム

食パンチキンパイ

タラ

たこ

クックパッドのシズルワードの順位
1

さくさく

クッキー

スコーン

ラスク

天ぷら

チョコ

2

プリプリ

エビ

餃子

牡蠣

エビ

ソーダ

3

さっくり

スコーン

クッキー

ドーナツ

クッキー

チョコ

クリーム

生姜

クリーム

チョコ

一般の Web のシズルワードの順位
1

コシのある

うどん

大福

あんパン

うどん

そば

ラーメン

うどん

スープ

そば

2

口溶け

チョコ

トリュフ

ケーキ

チョコ

クリーム

ケーキ

チョコ

クリーム

ケーキ

3

揚げたて

春巻き

コロッケ

ドーナツ

天ぷら

ポテト

ドーナツ

ポテト

唐揚げ

カツ

Twitter のシズルワードの順位
1

とろーり

チーズ

グラタン

白菜

チーズ

クリーム

ケーキ

チーズ

ベーコン

パスタ

2

舌ざわり

カスタード

豆腐

かぼちゃ

フルーツ

クリーム

吟醸

パスタ

豆腐

チョコレート

3

揚げたて

春巻き

コロッケ

ドーナツ

ドーナツ

ポテト

ポテトチップ

ポテト

唐揚げ

カツ

表6

食品基準の分析結果の一部（検索キーワードは食品名）

食品名

クックパッド一般の WebTwitter

ハンバーグ

ジューシー

ジューシー

絶品

ふっくら

ふっくら

自家製

ヘルシー

手作り

ヘルシー

ふわふわ

こだわりのとろける

ふんわり

自家製

ふっくら

ふわふわ

ふわふわ

ホカホカ

ふんわり

本格的

香ばしい

ヘルシー

ふんわり

さっくり

モチモチ

絶品

カリカリ

もっちり芳醇

季節限定

ジューシー

絶品

揚げたて

カリカリ

ジューシー

からっと

カリッと

秘伝の

ジューシー

サクッと熟成

自家製

カラッと

スパイシー

カリッとお好み焼き

唐揚げ

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浦上財団研究報告書

Vol.24（2017）

されていることがわかる。また、そのシズルワーかった。

ドと一緒に出てくる食品は各々メディア毎に異なるが、クックパッドは手作りできる食品が一般の（3）消費者（Twitter）は自分が実際に食べた経験に基づくシズルワードが多い。

Web と Twitter はイメージしやすい食品がよく出消費者は食品を詳細に説明、紹介することが目ている。

的でない場合が多く、一般の Web やクックパッド

表 6 より 3 つのメディアにおいて、食品に対すよりも、誰もが（特に若い人が）思いつくようなるシズルワードは一般にイメージしやすいシズル食品についての情報が多く取得できた。そのためワードが使われていることがわかる。ハンバー

食品の人気度合い、食べられる頻度や手軽さなど

グに関してはほぼ 3 つのメディア同じようなシズによって、取得できる食品数に大きく偏りが出てルワードが使われている。お好み焼きに関している。

はクックパッドと一般の Web に関しては「ふわふわ」や「ふんわり 」等柔らかさを示すシズルワード（4）メディアや投稿者の目的によって多用されるシズルワードのタイプが異なる。

が用いられているのに対し、Twitter ではこのよ分析結果より、料理の作り手が投稿しているうな表現はあまり用いられておらず、逆に「香ばクックパッド上には味覚系、食感系シズルワード

しい」や「さっくり」「カリカリ」等サクサクした食が、レストランや食品メーカー等の売り手の多い感が用いられている。

一般の Web 上には情報系シズルワードが、一般

これらは、クックパッドや一般の Web 等料理やの人々つまりは消費者が多い Twitter 上には味覚食品の提供者がアピールしたい点と Twitter にお系、食感系シズルワードが各食品と多く一緒に出ける料理を食べる人との間に、食品の印象に対し現している。そして、クックパッド上ではレシピて多少のずれがあるのではないかと思われる。さの紹介と説明が、一般の Web 上では食品の宣伝らに、全体の分析結果より以下のことがわかった。

が、Twittter 上では食品への感想がよく行われて（1）料理の作り手（クックパッド）は閲覧者の興味を引くためのシズルワードが多い。

いる。これらは明確に違う目的をもって投稿され料理の作り手は自分の作った料理をおいしそう的によって多用するシズルワードのタイプが異なに示すために様々な興味を引くためのシズルワードを用いている。また、様々な料理のおいしさをイメージしやすくそしてそれを的確に示すシズルワードが用いられている。逆に、食べた感想に用いられるシズルワードはほとんど含まれていないていることがわかる。このことから、投稿者の目ることが判明した。
3. 食品に関するツイートの投稿時期、時間帯における変化
Twitter にはリアルタムな投稿が多く寄せられことがわかる。

る。そのため、Twitter に投稿される食品は季節、（2）料理の提供者（一般の Web）には宣伝文句と考えられる情報系のシズルワードが多い。

時間帯によって異なると考えられる。例えば、秋レストランや食品メーカー等料理の提供者によ稿が多くなるのではないか、夕食としてよく食べる一般の Web は全体的に宣伝文句として、よくられている食品は、朝よりも夜に投稿が多くなる

使われるような食品を食べた感想としてはあまのではないかと考えられる。そこで本研究では、り使われない情報系のシズルワードがクックパッ

ある季節における食品に関するツイートの投稿数

ドや Twitter に比べて多く用いられているのがわを、月ごと、1 日の時間帯ごとに比較する。に収穫期を迎える食品であれば他の季節よりも投作り手、売り手、消費者のおいしさの表現比較分析に関する研究

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さらに、季節や時間帯によって投稿数が多い食品数に差が見られる。特に 10 月の「サンマ」に関すと共起頻度が高いシズルワードの月別、時間帯別るツイート数は、12 月の 3 倍以上であることが分の投稿数についても分析を行う。加えて、月ごと、かる。図 3 より、秋の場合と同様に 12 月にどの食

時間帯ごとにおける食品とシズルワードの投稿数品も投稿数が増えており、それぞれの旬と一致しの変化の関連性についても分析を行う。ている。特に 12 月の「フグ」に関する投稿数は、93.1

データセット

月、10 月の投稿数の 10 倍以上になっている。こ2014 年 9 月 1 日 か ら 2014 年 12 月 31 日 ま で にれらのことから、各食品の旬に応じてツイートの投稿されたリツイートを含まないシズルワードと投稿数が変化していることが分かる。加えて、旬食品両方を含むツイート 138,158 件を対象とする。のない食品の多くは投稿数に大きな変化は見られ3.2.

ないが、クリスマスにおける「ケーキ」のように、食品ツイートの投稿数比較分析にあたり、各食品を含むツイートの最もツイート数が多い月の投稿数を 1.0 として食品ごと何かしらのイベントによって特定の時期に投稿数が増えることが分かる。に正規化する。図 1 に旬がない食品の投稿数を正規化した結果の一例を示す。横軸は投稿された月を、縦軸は正規化された投稿数の値を表す。
図 1 より、旬のない食品の殆どのが、月ごとに投稿数に大きな変化が見られないことが分かる。
しかし、「ケーキ」に関する投稿数は他の食品に比べて大きく変化している。これは、多くのユーザが 12 月に「クリスマスケーキ」に関する話題を投稿しているため、ほかの月と比べて投稿数が多く

図2

月別食品投稿数（2）

図3

月別食品投稿数（3）なり、その他の月と投稿数の差が大きくなったと考えられる。

図 1 月別食品投稿数（1）

図 2、 図 3 に、それぞれ秋に旬を迎える食品、冬に旬を迎える食品の一例を示す。図 2 より、10

図 4、図 5 に、1 時間毎の食品に関するツイートの投稿数の一例を示す。
横軸は時間帯、縦軸は正規化された各時間帯におけるツイートの投稿数の値を表す。

月に多く収穫される「サツマイモ」に関する投稿がまた、各時間帯の投稿数は 2014 年 9 月 1 日か増えており、その他の食品も 10 月に最も投稿数

ら 2014 年 12 月 31 に投稿されたツイート全てを対が多くなっている。さらに、ほかの月と比べ投稿象とする。

92

浦上財団研究報告書

Vol.24（2017）を推定するのが難しい。しかしながら、「トースト」
は 図 5 中の食品の中で朝の時間帯における投稿が最も多くなっている。このことから、朝食としてよく食べられている「トースト」の投稿数は他の食品と比べて朝に投稿される件数が多いことが分かる。
これらのことから、時間帯によって食品ごとに投稿数が変化し、それぞれの食品がよく食べられ
図 4 時間帯別食品投稿数（1）ている時間帯に投稿数が増える傾向にあることが分かる。
「肉まん」のような軽食は食べごろの時間帯が明確ではなく、ツイートの投稿数からよく食べられている時間を推定するのは難しいといえる。
3.3シズルワードの投稿数比較

図 6 より、各月におけるシズルワードの投稿数の結果の一例を示す。横軸は投稿された月を、縦軸は投稿数の正規化された値を表す。分析の前
図5

時間帯別食品投稿数（2）に、「アツアツ」のような温かさを表すシズルワー

図 4、図 5 より、「ラーメン」、「うどん」、「ステードは冬に投稿数が増えるのではないかと予想を立キ」に関する投稿は、昼食時と夕食時に投稿が増てた。しかしながら、「アツアツ」や「ホカホカ」のえていることが分かる。

ようなシズルワードであっても、秋から冬にかけこれらの食品は特に昼食または夕食として食べられることが多い。
一方で「ラーメン」に関する投稿は 21 時以降のて大きな投稿数の変化は見られない。これらのことから、シズルワードの投稿数は季節による変化は見られないのではないかといえる。

夕食時よりも遅い時間帯にも多くなっている。
これは、夜食として「ラーメン」を食べる人、友人や家族と酒を飲んだ後に食べる人がしばしばいるため、この時間帯にも投稿が多くなっていると考えられる。
さらに、「ビール」は朝から夜にかけて徐々に投稿数が増えていることが分かる。
これは、「ビール」がアルコール飲料であるため、図6

朝から昼にかけての時間帯に飲酒をしている人が少ないためと考えられる。

3.4

月別シズルワード投稿数

シズルワードと食品の月別の投稿数

朝食としてよく食べられる「トースト」は昼に投

図 7、 図 8、 図 9 に、食品と、各食品と最も共稿が多くなっており、「肉まん」は夜に投稿数が最起頻度が高いシズルワード、2 番目に共起頻度が大となっている。これらの食品は軽食として好ま高いシズルワードの、月ごとの投稿数を示す。横れる傾向にあり、正確によく食べられている時間

軸は投稿された月を、縦軸は食品またはシズル

作り手、売り手、消費者のおいしさの表現比較分析に関する研究

ワードの投稿数の正規化された値を表す。 図 7、93えられる。

図 8、 図 9 より、シズルワードと食品の月ごとの図 10、 図 11、 図 12 に、食品と、各食品と最も投稿数に相関がみられる組み合わせはほとんどみ共起頻度が高いシズルワード、2 番目に共起頻度られない。理由として、これらのシズルワードのが高いシズルワードの、時間帯ごとの投稿数を示

多くは他の食品にも使用されているため、特定のす。横軸は投稿された時間帯を、縦軸は食品ま食品と相関が高くなる可能性が低いためである。

たはシズルワードの投稿数の正規化された値を表す。図 10、図 11、図 12 より、月ごとのシズルワー
ドと食品の投稿数よりも相関がみられる。その中でも「ステーキ」、「ラーメン」はシズルワードと相関がみられるが、一方で「肉まん」はシズルワードと相関がみられない。「ステーキ」、「ラーメン」
は昼食、夕食によく食べられる食品であり、多くの人々が食事をする時間帯に投稿数が増える食品

図7

月別食品投稿数およびシズルワード投稿数（1）である。しかし、「肉まん」は軽食として食べられることが多い食品である。これらのことに加え、シズルワードはその他の食品に使われている場合も多いため、人々の食事の時間帯と大きな関連がある。そのため食事時に応じて投稿数が増える食品とはある程度の相関がみられたと考えられる。

図8

図9

月別食品投稿数およびシズルワード投稿数（2）

図 10

時間帯別食品投稿数およびシズルワード投稿数（1）

図 11

時間帯別食品投稿数およびシズルワード投稿数（2）

月別食品投稿数およびシズルワード投稿数（3）しかしながら、「本場の」、「プリプリ」といったシズルワードはそれぞれ「フグ」と「牡蠣」にある程度の相関がみられる。これは、これらのシズルワードが例として挙げた「フグ」や「牡蠣」のような特定の食品以外に使用される場面が少ないためと考94

浦上財団研究報告書

Vol.24（2017）

提案システム

4.

本研究で提案する、シズルワードを用いて、ユーザが思いついた食品に似たシズル感を持つ食品を検索するシステムの処理の流れを図 13 に示す。

図 12

3.5

結

時間帯別食品投稿数およびシズルワード投稿数（3）

論秋から冬にかけてのツイートには、旬がある食品は旬の時期に、特定の期間、日に行われるイベントによって投稿数が増加することが分かった。
また、ツイートの投稿時刻ごとにみた場合、各時間帯において需要が高くなる食品は他の時間帯と比べて投稿数が増える傾向にあることが分かった。しかしながらシズルワードは投稿された時期、時間帯による明確な特徴がみられない場合が多い。これらのことから、ある季節や時間帯ごとによく食されている、話題に挙げられている食品をTwitter 上から取得できるのではないかと考えら
図 13れる。本論文では 9 月から 12 月の 4 か月間のツイートのみを対象として分析を行っているため、4.1

プロトタイプシステムの処理の流れ各食品同士のシズル感の類似度の算出

より正確な特徴を抽出するためには 1 年を通した

提案システムでは、ユーザは思いついた食品とその他の季節のツイートを対象に分析を行う必要して「食品 f 0」を入力する。そして入力された食がある。加えて各食品の実際の旬の時期やその時

品 f 0 とシズル感が似ている食品を検索し提示す期に行われていたイベントやキャンペーン、テレる。具体的には以下の手順で類似したシズル感をビなどで話題になっていた食品などともより緻密持つ食品を求める。また、第 2 章、3 章の分析結に照らし合わせた分析が必要である。また、1 日毎、果より、情報系シズルワードは特定の食品と結び1 週間ごと、曜日ごとなどその他様々な期間に分つき難いことが分かったため、提案手法の類似度類した上での分析も必要である。シズルワードに計算に用いるシズルワードは味覚系シズルワード、ついても同様の分析が必要であるといえる。この

食感系シズルワードのみとする。

ような分析を行うことで、Twitter 上から季節や1. 入力した食品 f 0 がタイトルに含まれるレシピ時間帯に基づいた食品情報が得られるようになると考える。

を クックパッド 上から取得する。
2. 食品 f 0 と各シズルワードの共起頻度を求める。
本研究では文献 2 の結果より、シズルワードと食品の関係を求めるのに最適な Dice 係数を作り手、売り手、消費者のおいしさの表現比較分析に関する研究用いる。
3. 食品 f 0 と共起頻度が高いシズルワード 10 語をユーザに提示する。

95

としてこれら食品がふさわしくないと考えるためである。そのほかにも、食品データベースに含まれる食品全てに対し、各食品をクエリとして

4. ユーザは提示された 10 語のシズルワードから

クックパッド 上でレシピ検索を行い、レシピタイ自身が食べたいと思うシズル感を表す言葉とトルにおける各食品と各シズルワード同士の共起して最も適切だと感じるシズルワードを選択頻度の計算結果を食品データベースに格納する。

する。

さらに食品のカテゴリを分類する。クックパッド

5. 食品データベース（食品 DB とも記す）中の各では大きなレシピカテゴリとして「今日のご飯・食品名と共起するシズルワード、各シズルワーおかず」、「お菓子」、「パン」、「離乳食」、「その他」

ドとの共起頻度を食品 DB より取得する。の 5 つのカテゴリが存在する。本論文ではこれに6. ユーザが選択したシズルワードとの共起頻度

倣い、食品データベース中の各食品を「おかず」、が、上位 10 件に含まれている食品を類似食品「お菓子」、「パン類」、「その他」の 4 つに分類する。

候補とする。

本研究では「離乳食」は対象としない。このよう

7. 食品 f 0 と各類似食品候補の類似度を、シズルにして人手で食品データベースを作成する。それワードとの共起頻度を用いて計算する。類似ぞれの分類に含まれる食品の品目数の内訳は、お度計算にはコサイン類似度を用いる。

かずが 262 品目、お菓子が 333 品目、パン類が 19

8. 類似度が高い食品を「シズル感が似ている食品」であると考え、ランキング形式でユーザに提示する。

品目、その他 81 品目である。
4.3

ユーザインタフェース

食品を提示する際、例として、ユーザが入力し9. 提示された食品の中にユーザが食べたいと思た食品 f 0 が「おかず」のカテゴリに含まれる食品

う食品が無い場合、ユーザは提示された食品であった場合、類似した食品として「その他（飲の中から自身が食べたいと思うシズル感と似料など）」のカテゴリに含まれる食品が提示されたていると感じる食品を選択する。選択された場合、それはユーザにとって有用な結果ではない食品を入力食品 f 0 として再定義する。そして可能性が高い。同様に、「お菓子」を入力した場合手順 3 へ戻る。に「おかず」となるような食品が提示された場合

10. ユーザが食べたいと思える食品を見つけるまにおいてもユーザが望む結果と食い違っているとで手順 3 〜 9 を繰り返す。発見した時点で処考えられる。そこで、結果を提示する際、入力食理を終了する。

品 f 0 の分類と同じ分類の食品を結果として提示

食品データベースする。

4.2

シズル感が類似する食品を検索するにあたり、

図 14、 図 15 に、提案手法の実行例を示す。こ

本研究では食品データベースを構築した。この

こでは入力食品として「餃子」が入力された例をデータベースには 694 品目の食品が含まれる。こ示す。のデータベースから類似したシズル感を持つ食図 14 より、ユーザが食品を入力すると、入力し品を検索する。本研究では、「キャベツ」、「りんた食品と共起頻度が高いシズルワード上位 10 語がご」のような単品の野菜や果物、「もも肉」、「ひき円状に提示される。この時最も高い共起頻度を基肉」のような食材であると考えられる物はデータ準に正規化を行い、共起頻度が高いシズルワードベースに含まない。これはユーザに提示する結果ほど円が大きく表示することで各シズルワードと96

浦上財団研究報告書

Vol.24（2017）の共起頻度の違いを円の大きさで表す。このようい食品上位 5 件を結果として提示する。ここではにすることで、直感的にどのシズルワードと強い「シュウマイ」、「焼き鳥」、「フライドチキン」の順関係があるかをユーザが理解しやすくなる。続いに類似度が高い食品となっている。このようにして、ユーザが提示されたシズルワード 10 語の中かて提示された食品の中からユーザが食べたくなるら 1 語を選択する。ここでは「パリッと」を選んだ

食品が見つからなかった場合には、提示された食場合の結果を示している。「パリッと」と共起関係品の中で最も食べたい物に近いとユーザが感じるにある食品且つ、その食品と共起するシズルワー食品を選択する。ここで「シュウマイ」を選択しドの内共起頻度が上位 10 件以内となる食品を対て処理を続けた場合の例を 図 15 に示す。図 15 よ象に、入力食品との類似度計算をシズルワードとり、「餃子」の場合と同様に「シュウマイ」と共起頻の共起頻度を用いて行う。その中から類似度が高度が高いシズルワード 10 語が提示されている。さ

図 14

プロトタイプシステム実行画面（1）

図 15

プロトタイプシステム実行画面（2）作り手、売り手、消費者のおいしさの表現比較分析に関する研究

97

らに 図 15 はここからユーザが「ふんわり」を選ん成によるものである。ここに記して謹んで感謝のだ場合の例を示している。このようにしてシズル意を表する。

ワード表現からシズル感が類似する食品を辿っていくことで、ユーザが食べたくなる食品を見つけ文る支援になると考える。

1) 大橋：大橋正房，武藤彩加，山本眞人，爲国正子，汲田亜紀子，渋澤文明，小川裕子『「おいしい」感覚と言葉 食感の世代』BMFT出版部, 2010

このようにして、入力食品 f 0 に似たシズル感を持つ食品を提示する。
謝辞
本研究は（公財）浦上食品・食文化振興財団の助献

2) 加藤大介，宮部真衣，荒牧英治，灘本明代「シズルワードに着目した Twitter 上のおいしさの表現の分析」第
6 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2014), B6-6, http://db-event.jpn.org/deim2014/final/proceedings/B6-6.pdf, 7 pages., 2014

98

浦上財団研究報告書

Vol.24（2017）

Sizzle word analysis frommultiple internet media based on authors’ types
Akiyo Nadamoto 1), Eiji Aramaki 2), Mai Miyabe 3)
1)
Dep. of Intelligence and Informatics, Konan University
2)
Social Computing, Nara Institute of Science and Technology
3)
Faculty of Systems Engineering, Wakayama University
Many user-generated recipe sites on the internet, ordinary cooks such as homemakers
can post their original recipes. They make full use of the recipe titles that incorporate tasty
words such as authentic, homey, and spicy because they want to their recipe to become
popular from an easy-to-understand title. On the other hands, web sites of companies andrestaurants use tasty words such as ‘healthy’ and ‘old-fashioned’ to sell their products.
Furthermore, people post their impressions of foods on Twitter in real time after eating.
In this way, tasty words of many kinds have come to be used on the internet. We callsuch tasty words as “Sizzle Words.” We consider that sizzle words differ among those used
on internet media which are user-generated recipe sites, ordinary web sites, and Twitter. As
described herein, we compare these three media using the Sizzle Words.