DEIM Forum 2019 F4-3

料理に対する個人の嗜好と栄養バランスを考慮した
簡単な料理レシピ推薦手法の提案
右田 貴大†

元元†王

河合由起子††,†††† 山口大学大学院創成科学研究科 〒 755–8611 山口県宇部市常盤台 2-16-1†† 京都産業大学情報理工学部 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山††† 大阪大学サイバーメディアセンター 〒 567–0047 大阪府茨木市美穂ヶ丘 5 番 1 号
E-mail: †{g087vg, y.wang}@yamaguchi-u.ac.jp ††kawai@cc.kyoto-su.ac.jp
あらまし

今日では，料理レシピを推薦・検索するサイトが多く存在し，スマートフォンやタブレットの普及により料理レシピに関するアプリなども多くリリースされている．しかしそれらは，新着順や人気順で提供しており，利用者の嗜好を反映した推薦は行われていない．また，カロリーや塩分などが明記されている料理レシピサイトは存在す
るが，詳しい栄養などは明記されていない．そこで本研究では，食材に対する利用者の好き嫌いと食材ごとの栄養素量を重視した簡単なレシピ推薦手法を提案する．具体的には，利用者の調理履歴と閲覧履歴を用いて食材ごとの嗜好
スコアを算出し個人の嗜好とし，レシピに含まれる食材ごとの栄養値を算出し，栄養の摂取基準とのコサイン類似度
をレシピの栄養スコアとする．また，簡単に調理できるかという観点から，調理手順や調理動作の数，レシピの文量などを用いてレシピの難易度スコアを算出する．それらの 3 つを組み合わせることで食材の嗜好と栄養バランスを考慮した簡単な料理レシピのスコアを算出し，それに基づきレシピをランキングし利用者に推薦する．本論文では，提案したレシピ推薦システムについて述べ，レシピ推薦の実行例を示す．また，各レシピから算出された食材に関する
好き嫌いスコアと調理に関する難易度スコアの有効性を検証する．最後に，アンケート調査による料理レシピ推薦シ
ステムの有用性を確認する．
キーワード 料理レシピ推薦，食材の嗜好，栄養バランス，レシピの難易度
理動作が少ないレシピをすぐに見つけることができれば調理に

1. は じ め にかかる時間を短縮でき，時間を有意義に使うことができるので近年，スマートフォンが普及したことにより今まで以上に料はないかと考えられる．以上の問題点から料理レシピの決定を

理レシピサイトや料理レシピアプリを利用する機会が多くなっ行うことは大変な負担であり，効率的にユーザに合った料理レ（注 1）ている．代表的な料理レシピサイトであるクックパッド

は，シピを推薦することが求められる．

2016 年 2 月には月間利用者数が 6,269 万人となり，6,000 万人

そこで本研究では，調理器具，調理方法，使用する食材，調を突破している．また，最近人気の料理レシピアプリ kurashiru

理手順などのレシピを決定する要因の中で，まず，料理レシピ［クラシル］（注 2） は，2017 年 12 月で 1000 万ダウンロードを突

データに含まれる食材に着目し，食材に対する個人の嗜好を考破している．しかし，料理レシピサイトのレシピ数は膨大であ慮したレシピ推薦を行うことを目的とする．個人の嗜好は「好り，自分の作りたいような料理がすぐに探せるとは限らない．

き」だけでなく「嫌い」も存在するため，料理レシピ推薦にお多くの料理レシピサイトは，新着順や人気順で並び替えられた

ける個人の嗜好を日々の調理行動から推定する手法について提り，調理時間や費用などで絞り込めたりするが，それらを行っ案している．また，好きな食材ばかりを食べていると栄養が偏てもユーザのニーズに合った料理レシピを短時間で発見するこる恐れがあるため，栄養バランスの考慮も同時に行う．さらに，とは難しい [1]．また，偏った食生活は高血圧やメタボリックシ

料理レシピの調理手順に着目し，より調理時間が短い簡単にでンドロームなどの生活習慣病の一因となることが指摘されておきるレシピの推薦も行う．図 1 に提案するレシピ推薦システム

り，バランスの良い食生活が見直されている．レシピの決定は，の概要図を示す．
「食材の嗜好」「栄養バランス」「調理の難易

好きな食べ物を優先に選んだり，栄養に気を遣ったりしながら度」の 3 つのスコアを統合することで，複数要因を総合的に考選ばれることが普通である．このように，必要な栄養素量を好慮したレシピ推薦を行う．

きな料理から摂取できることが望ましい．さらに，最近では時

本論文の構成は以下のとおりである．次章では料理レシピの間にゆとりのない人が多く，調理に時間を割く余裕がない人が推薦に関する関連研究について述べる．3 章では，料理レシピ

多い．大量にあるレシピの中から調理手順が少なかったり，調データの特性分析について述べ，4 章では，料理レシピ推薦のためのスコア算出について説明する．5 章では，提案したシス（注 1）：https://cookpad.com/

テムの実行例について述べ，6 章では，提案した料理レシピ推（注 2）：https://www.kurashiru.com/

薦システムの有用性を図るための評価実験について述べた後，

口ら [9] は，料理レシピ動画の調理動作の並列性，動作の頻度，
カメラワークによる編集意図を要素とし抽出することで，レシピ動画の時間特性に基づいた難易度を判定する手法を提案している．本研究は，料理レシピサイトの文章をもとに難易度を求めているため，その点が異なる.

3. 料理レシピの推薦手法
3. 1 食材の嗜好を考慮したスコア算出
食材に対する嗜好は，食材に対する「好き」と「嫌い」で構成されると考え，先行研究 [10] を参考にして推定する. Ik + を
図 1 提案するレシピ推薦手法の概要図

好きな食材スコア，Ik − を嫌いな食材スコアとする．

3. 1. 1 好きな食材の推定方法
最後に，7 章でまとめと今後の課題について述べる．

ユーザの調理履歴に含まれる，利用頻度が高い食材を好きな食材とする．調理履歴に含まれるレシピに使用されている

2. 関 連 研 究
高畑ら [2] は，個人の食材に対する嗜好をもとにレシピを推

各食材の得点を算出したものを好きな食材スコア Ik + とする．好きな食材スコアは TF-IDF の考えを応用し，食材利用頻薦している．また，ユーザの欲求として似ている料理を連続し度（F Fk : Foodstuﬀ Frequency）と食材の特異度（IRFk : In-て食べたくないというものがあると考え，食材，調理方法，料

verted Recipe Frequency）から算出する．本研究では，TF-IDF

理名なども含めて，類似した料理レシピが連続して推薦されな
い機能についても検討している．本研究とは食材に対する嗜好のうち嫌いな食材の推定方法が異なる．上田ら [3] は，個人の調理履歴から算出した食材の得点と，レシピにおける食材の特異度に基づいてレシピの順位付けを行うレシピ推薦手法を提案している．本研究の個人の嗜好を考慮したレシピ推薦と同じだが，嗜好スコアの算出方法が異なる．李ら [4] は，個人の嗜好や食事に含まれるエネルギーや栄養情報を考慮し，健康状態を考慮した料理レシピの推薦について提案している．本研究では，個人の嗜好と食事に含まれる栄養素だけでなく，レシピの栄養
素量バランスや調理の難易度も考慮して検索されたレシピのラ手法をもとに以下の式で好きな食材スコアを算出する．

Ik + = F Fk + ×IRFk +このときの食材 k に対する食材利用頻度 F Fk + は以下のように算出する．

F Fk + =fk +Dの可視化を行っている．この取り組みでは，「食品群別摂取量」に基づき，候補となる献立を食べた際の栄養素充足率を計算し，充足率に従って献立を順位付けている．徳美ら [6] は，健康と嗜好を考慮した献立を提示する食生活支援システムを提案している．栄養バランスのとれた献立の探索には，TS（タブーサー(2)式（2）はある一定期間 D で調理された食材の頻度 fk + を示している．また，食材 k が料理を作る上でどの程度特異性があるかを示す特異度 IRFk + は以下のように算出する．

IRFk + = log(

ンキングを実現している．
苅米ら [5] は，栄養バランスがとれた献立の作成と食事記録

(1)

|C|
)
|Ck + |

(3)

ここで，|C| は調理履歴に含まれるレシピの数であり，|Ck + |は対象食材 k を含むレシピの数である．

3. 1. 2 嫌いな食材の推定方法
閲覧履歴から調理履歴を除いたもののうち，出現頻度が高い
食材を嫌いな食材とする．まず，閲覧されたが調理されなかったレシピに含まれる食材の中から調理履歴に含まれる食材を除チ）法を使用している．また，食事管理サービス「MyFitness-

く．そして，好きな食材スコアと同様に，食材利用頻度 F Fk とPal.com（注 3）」は，食品栄養成分を細かく分析して食事管理に活

食材の特異度 IRFk を用いて嫌いな食材スコアを算出する．

用しています．これらの研究では，栄養バランスを重視したレ
シピの推薦を行っている．本研究では，栄養バランスだけでな
く，食材の嗜好や調理の難易度を重視したレシピの推薦も行う．
岩本ら [7] は，料理を作るために必要な調理技能に着目し，レ
シピごとの難易度により検索が可能な検索システムを提案している．Kusu ら [8] は，料理レシピの調理動作の難易度を客観的に定義し，調理動作に基づく料理レシピ検索のための難易度算出法の提案をしている．本研究では，調理の難易度を推定するために料理レシピの手順の数，料理レシピの文量，料理レシピに含まれる調理動作の数に着目しており，その点が異なる．秋（注 3）：MyFitnessPal.com, https://www.myfitnesspal.com/ja/

Ik − = F Fk − ×IRFk −(4)

このときの食材 k に対する食材利用頻度 F Fk − は以下のように算出する．

F Fk − =

fk −
D

(5)

式 5 はある一定期間 D で調理されなかった食材の頻度 fk − を示している．また，食材 k が料理を作る上でどの程度特異性があるかを示す特異度 IRFk − は以下のように算出する．

IRFk − = log(|C|)
|Ck − |

(6)

ここで，|C| は閲覧履歴から調理履歴を除いたレシピの数であスを考慮したスコア N ，調理の難易度を考慮したスコア P を

表 1 食材に対する嗜好と調理の難易度の評価結果
タンパク質

脂質

炭水化物

食物繊維

統合することで，複数要因を総合的に考慮したレシピのスコア

ナトリウム

カリウム

カルシウム

マグネシウムを算出する．まず，3 つのスコアの比率を同じにするために，

リン

鉄

亜鉛

銅

ビタミン A

ビタミン C

ビタミン D

ビタミン E

ビタミン K

ビタミン B1

ビタミン B2

ナイアシン

ビタミン B6

ビタミン B12

葉酸

パントテン酸それぞれのスコアを −1 +1 に正規化する．正規化することによってスコアが 0 になるものが生じてしまうので，それをなくすために正規化した個人の嗜好を考慮したスコアと栄養バラン
スを考慮したスコアに +1 をする．調理の難易度を考慮したス
コアは，値が小さいほうが上位にくるようになっているので個り，|Ck − | は対象食材 k を含むレシピの数である．
そして，対象レシピに用いられている食材を元に Ik + を足す．または Ik − を引くことで合計値を求める．また，対象レシ
ピに含まれる食材の数による偏りをなくすために，合計値からレシピに含まれる食材の数を割り，その算出した値を，食材の嗜好を考慮したスコア I とする．I が高いほど食材に対する個人の嗜好を反映したレシピである．

うに 2 から調理の難易度を考慮したスコアを引く．
そしてレシピごとに，上記の処理を加えた食材の嗜好を考慮したスコア I ，栄養バランスを考慮したスコア N ，調理の難易度を考慮したスコア P をかけることで，以下の式のように各料
理レシピの総合スコア R を算出する．

R=I ×N ×P

3. 2 栄養バランスを考慮したスコア算出
栄養バランスを考慮したスコアを，一日に必要な栄養の摂取基準とレシピに含まれる食材の栄養素を用いて算出する．まず，レシピに含まれる食材ごとに栄養素量の値を取得する．栄養素
量の値は，文部科学省が発表している「日本食品標準成分表」（注 4）

人の嗜好，栄養バランスを考慮したスコアと同じ条件になるよより取得する．その際取得した栄養素を表 1 に示す．

次に，レシピに含まれる食材の栄養素量の値を栄養素別に足⃗ を求める．次に，厚生労働省がし，各栄養素の特徴ベクトル A(8)

最後に食材の嗜好を考慮したスコア，栄養バランスを考慮したスコア，料理の難易度を考慮したスコアのそれぞれをもとにしたランキングと複数要因を総合的に考慮したレシピの総合ス
コアをもとにしたランキングをユーザに推薦する．

4. 提案システムの実行例
食材の嗜好，栄養バランス，調理の難易度を考慮したレシピ発表している「食事摂取基準」（注 5） を一日に必要な栄養素の摂⃗ とする．ここで，取量の目安とし，各栄養素を特徴ベクトル Bの総合ランキングを，「肉じゃが」のレシピを例として図 2 に示⃗とB
⃗ をそれぞれ正規化する．そして，正規化
特徴ベクトル A⃗とB⃗ のコサイン類似度を算した値を元にして特徴ベクトル A

で表示された上位 10 件のレシピである．右側の表が本研究で出する．算出された値を，栄養バランスを考慮したスコア N とする．N が高いほど栄養バランスが取れるレシピである．

3. 3 調理の難易度を考慮したスコア算出
料理レシピに載っている調理手順の数，調理手順の文量，調理手順に含まれている動作の数を用いて料理レシピの難易度を考慮したスコアを算出する.
調理手順の文量は，各手順に含まれている文字数をカウンターする．調理手順に含まれている動作の数は，MeCab（注 6） を用いて形態素解析により動詞だけを抽出する．そして，以下の式のように調理の難易度を考慮したスコア P を算出する.

PN
PS
PB
P =
+
+
P N max
P SmaxP Bmax(7)

す．左側の表がクックパッドで「肉じゃが」を検索して新着順提案したレシピ推薦手法を用いて算出した料理レシピの総合ス
コア順に並べ替えた結果である．また，個人の嗜好，栄養バラ
ンス，調理の難易度を考慮したスコアをそれぞれに提示する．
色付けしてある部分は，左側のクックパッドの新着順と右側の提案手法のランキングで特に順位の変動が大きかったレシピである．たとえば，左側の 9 番目のレシピ「生姜風味の肉じゃが」
が右側の提案手法の 2 番目にリランキングされ，左側の 8 番目のレシピ「シシトウと長ネギを使った肉じゃが」が右側の提案
手法の 3 番目にリランキングされている．好きな食材ばかりを食べていると栄養が偏る可能性があったり，簡単な料理ばかりだと栄養が不足する可能性が考えられる．このランキングでは

3 つの要素のスコアが高いレシピが上位にきているためそれを避けることができる．

ここで P の最大値は 3 である．また，P が小さいほど簡単に作れるレシピである．P N は調理手順の数，P S は調理手順の
文量，P B は調理手順に含まれている動作の数を表している．

max は対象のレシピの中での最大値である．
3. 4 料理レシピのスコア算出
前章で算出した食材の嗜好を考慮したスコア I ，栄養バラン

5. 評 価 実 験
本章では，提案した料理推薦手法に関する評価実験を行った．
被験者は 20 代〜30 代の女性 2 名，20 代の男性 3 名であり，実際に調理履歴と閲覧履歴を記録してもらい，料理レシピのスコア算出に利用した．評価実験の内容は下記の通りである．

•

実験 I：レシピ推薦の有効性検証（注 4）：日本食品標準成分表 2015 年版（七訂），•実験 II：アンケートによる提案手法の有用性検証

http://www.mext.go.jp/a menu/syokuhinseibun/1365297.htm

5. 1 実験 I：レシピ推薦の有効性検証（注 5）：「日本人の食事摂取基準（2015 年版）策定検討会」報告書，

http://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/0000041824.html（注 6）：形態素解析器 MeCab，http://taku910.github.io/mecab/

実験 I では，提案手法における料理レシピの推薦に及ぼす「食材の嗜好」と「調理の難易度」の有効性を検証する．まず，

図2

提案システムの実行例（例：肉じゃが）

表 2 食材の嗜好と調理の難易度の評価結果

表 3 異なる料理の食材に対する嗜好の評価結果

被験者

食材に対する嗜好

調理の難易度

被験者

異なる料理の食材に対する嗜好

A

-0.42

0.9

A

0.78

B

-0.15

0.76

B

0.58

C

0.34

0.87

C

0.28

D

0.02

0.14

D

0.89

E

-0.46

0.94

E

0.28

平均

-0.13

0.72

平均

0.56

被験者にはシステムの実行例で使用した「肉じゃが」のレシピ

レシピを 10 個用意して同様の実験を行った．評価結果を表 3 に10 個を食材に対する自分の嗜好とレシピ調理の難易度をもと示す．同じ料理の食材に対する嗜好の評価実験と比べて，平均にそれぞれ並べてもらった．次に，提案手法と被験者のレシピ

値（0.56）が高くなり良い結果が得られた．このことより，料ランキングを比較し，どれほど結果が一致しているかの順位相理に使用されている食材がある程度異なっている場合は提案し関を調べることで，提案手法の有効性を評価する．これらの結たレシピ推薦手法は有効であることが確認できた．

果を比較することにより，どの要因が料理レシピの推薦に大き

なお，被験者に栄養バランスを考慮して料理レシピを並べてく影響するかも調べる．比較方法としてスピアマンの順位相関

もらうのは困難であるため，今後，栄養士や栄養学の専門者な係数を使用する．相関値の範囲は −1 +1 であり，+1 に近いほどを被験者として栄養バランスを考慮したレシピ推薦の有効性

ど強い正の相関がある．−1 に近いほど強い負の相関がある．0を検証する予定である．

に近いほどほとんど相関がないと評価される．今回の実験では，

5. 2 実験 II：アンケートによる提案手法の有用性検証

相関の有無を求めるのではなく提案手法と被験者のレシピラン

実験 II では，各被験者には，「肉じゃが」の食材の嗜好，栄養

キングがどの程度似ているのかを求めるためにスピアマンの順

バランス，調理の難易度の 3 つのスコアをそれぞれに算出し，位相関係数を使用しているため，相関の有意差は求めていない．

以下のランキング上位 10 件のレシピを提示した．

食材に対する個人の嗜好と調理の難易度の評価結果を表 2 に（ 1 ） 食材の嗜好と栄養バランス•

食材の嗜好を考慮したランキング

係数の平均値（−0.13）が低くかった．この原因としては，10•

食材の嗜好と栄養バランスを考慮したランキング

個のレシピがすべて「肉じゃが」だったので，使用する食材に（ 2 ） 調理の難易度と栄養バランス

そこまで差異がなかったためと考えられる．一方で，調理の難•

調理の難易度を考慮したランキング

易度の評価はスピアマンの順位相関係数の平均値（0.72）が高•

調理の難易度と栄養バランスを考慮したランキング

かったため，良い結果が得られた．これにより，調理の難易度（ 3 ） 食材の嗜好，調理の難易度と栄養バランスを考慮したレシピ推薦手法は有効であるといえる．

•

食材の嗜好と調理の難易度を考慮したランキン

また，食材に対する嗜好の評価実験は，同じ料理のレシピ 10•

食材の嗜好，調理の難易度と栄養バランスを考慮したラ個だったので良い結果が得られなかったと考え，異なる料理のンキング

示す．食材に対する嗜好の評価結果は，スピアマンの順位相関図 3 （1）のランキングに対する 5 段階評価の平均値

図 4 （2）のランキングに対する 5 段階評価の平均値

レシピランキングを提示する際は，それぞれの比較を行うた
めに何を考慮したランキングかは示していない．まず，提示したランキングに対して 5 段階評価）を行ってもらった.
（1）のランキングに対して以下のアンケートを実施した．

1-1 食材の好き嫌いは反映されていた
1-2 作りたいと思うレシピが上位にきていた
1-3 今後もこのシステムを利用してみたいと思った（2）のランキングに対して以下のアンケートを実施した．

2-1 レシピの難易度は反映されていた
2-2 作りたいと思うレシピが上位にきていた
2-3 今後もこのシステムを利用してみたいと思った（3）のランキングに対して以下のアンケートを実施した．

図 5 （3）のランキングに対する 5 段階評価の平均値

3-1 食材の好き嫌いは反映されていた
3-2 レシピの難易度は反映されていた

好き嫌いは反映されていた」，「レシピの難易度は反映されてい3-3 作りたいと思うレシピが上位にきていたた」という内容なので栄養バランスを同時に考慮していないラ

3-4 今後もこのシステムを利用してみたいと思った

ンキングが評価が高かったのは良い結果を得られた．それ以外

次に，提示したレシピランキングと提案手法全体に対して以下のアンケートを回答してもらった．

の質問に関しては，栄養バランスを同時に考慮したランキングの評価が栄養バランスを考慮していないランキングの評価より•良かった点と悪かった点の列挙も低くなっているため，被験者は食材に対する嗜好や調理の難•追加してほしい機能の記述易度に比べて栄養バランスを意識していないと考えられる. ま•他に改善してほしい点の記述

た，栄養バランスを同時に考慮したランキングが栄養を考慮し

5. 2. 1 アンケートの 5 段階評価の結果ていないランキングよりも評価が低くなってしまったが，ほと（1）のランキングの 5 段階評価の平均値を図 3 に示す. そんどの評価において 5 段階評価の平均値は 3.0 以上であるため，の結果より，全ての評価において食材の嗜好と栄養バランスを

栄養バランスを同時に考慮したランキングの結果も被験者の要同時に考慮したランキングよりも食材の嗜好のみを考慮したラ望を満たすことができた．

ンキングのほうが評価が高くなっている．

5. 2. 2 アンケートの記述回答（2）のランキングの 5 段階評価の平均値を図 4 に示す. そ「良かった点と悪かった点の列挙」の回答では，良い点としの結果より，全ての評価において調理の難易度と栄養バランスては，「食材の嗜好が反映されていた」や「好きな食材が入ったを同時に考慮したランキングよりも調理の難易度のみを考慮し料理レシピが上位にきていた」などの意見から食材の嗜好を考たランキングのほうが評価が高くなっている.

慮したランキングは良い結果であることが確認できた．調理の（3）のランキングの 5 段階評価の平均値を図 5 に示す. そ

難易度に関しても，「難易度がよく反映されていた」という意見の結果より，全ての評価において食材の嗜好，調理の難易度とや，「簡単なレシピが上位にきている」という意見，全体的に栄養バランスを同時に考慮したランキングよりも食材の嗜好と「レシピの難易度は正しく反映されている」という意見から良調理の難易度を同時に考慮したランキングのほうが評価が高く

い結果であることが確認できた．

なっている.
以上より，質問 1-1，2-1，3-1 と 3-2 に関しては，「食材の悪い点としては，「食材の嗜好と調理の難易度を考慮したラン
キング，食材の嗜好と調理の難易度と栄養バランスを考慮した

ランキングの両方とも嫌いなものがかなり上位にきていた」とあまり意識されていないことがわかった．また，アンケートのいう意見は，その被験者の食材の嗜好のみを考慮したランキン

結果より食材に対する嗜好と調理の難易度の有効性を確認した．

グの 5 段階評価が，「食材の好き嫌いは反映されていた」が 3，

今後の課題として，履歴データを分析して料理レシピを推薦「作りたいと思うレシピが上位にきていた」が 4 と低い評価でするだけでなく，ユーザが好きな食材を指定してそれに基づいはないので，食材の嗜好だけでなく調理の難易度や栄養バランて料理レシピを推薦できればより幅広い料理レシピの推薦が可

スも同時に考慮しているため，嫌いなものが上位にきてしまっ能となると考えられる．また，被験者数や料理の種類を増やしたと考えられる. 同様に，
「食材の嗜好と調理の難易度と栄養バ実験を行う予定である．さらに，履歴の有効期間についても検ランスを考慮したランキングについて，嫌いな食材を含む難し討する必要がある．

いレシピも上位にきている」，「調理の難易度と栄養バランスを考慮したランキングについて，難しそうなレシピが上位にきている」という意見も別の要素も同時に考慮しているためそのような結果になったと考えられる．
「洋風といった変わり種は極端に順位が低い」や「上位に基本的な肉じゃがのレシピが出てきているのが面白みが少ない」という意見は，今回のランキング
では料理レシピ名は考慮していないため，今後，料理レシピのタイトルに記載されている料理名の修飾表現にも着目し，修飾表現とレシピの食材や調理レベルなどとの関係性分析の検討を行う必要がある．
「追加してほしい機能の記述」の回答では，「調理時間を提示してほしい」という意見が複数あったが，使用する料理レシピ
サイトによって調理時間の記載があったりなかったりするので，調理時間の記載がある料理レシピサイトをもとに料理レシピを推薦する場合はその機能を実装可能であると考えられる．また，「好きな食材を入力して，それが入っているレシピを優先的に表示する機能があったらいい」という意見があるが，現在は履歴をもとに推薦しているので，ユーザが食材を指定して料理レシピを推薦できるようになれば，より幅広い料理レシピの推薦が可能になると考えられる．
「他に改善してほしい点の記述」の回答では，「肉じゃが以外のレシピを提示してほしい」という意見があったが，今回は推薦システムの提案ということで肉じゃがのレシピを例にしてシステムの評価を行ったため，他のレシピを提案することができなかったという結果となった．
前述にあるように，各要因により推薦されたレシピランキン
グに対する評価が概ね良い結果を得られた．しかし，嫌いな食材を含んでいるレシピが上位にきてしまうという問題があるた
め，今後の課題として，好き嫌いな食材の推定精度の向上が必要である．また，食材の嗜好や栄養バランスと調理の難易度だ
けではなく，その他の要因（たとえば，気分や調理時間など）も加えるとよりユーザに好まれるようになると考えられる．

6. お わ り に本研究では，食材に対する嗜好の考慮，栄養バランスの考慮と調理の難易度の考慮をそれぞれ単体または複数で行い，料理レシピをランキングしユーザに推薦する手法を提案した．評価
実験では，まず提案手法と被験者によるランキングを比較する評価を行った．次に被験者に食材に対する嗜好，調理の難易度，
栄養バランスを組み合わせて考慮したランキングを複数提示して，そのランキングに対するアンケート評価を行った．その結果，食材に対する嗜好や調理の難易度と比べて栄養バランスは文

献[1] 角谷和俊, 難波英嗣, 牛尼剛聡, 若宮翔子, 王元元, 河合由起子: 料理レシピデータのメディア特性分析と利活用, 人工知能学会学会
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