リスク工学専攻における履修支援のための推薦システムについて
リスク工学グループ演習 6 班
安達修平 石田紗知子 仲井智也 王智平
アドバイザー教員 遠藤靖典
はじめに

1

1.2

目的

現在大学において，授業の履修申請を行う際，学1.1

生は自らシラバス等を用いて様々な科目について背景調べる必要がある．また，近年は開設科目の多様化が進み，学生自身の趣向・嗜好に合わせた受講が可能になってきており，科目選択の自由度が極

近年のインターネットの急速な普及に伴い，日々めて高くなっている．そのため，履修科目を選択発信される膨大な Web 情報の中から，ユーザが自する際に，学生はシラバスを何度も参照し，膨大分にとって必要な情報を素早く取捨選択することな量の情報収集を行い，自分にとって適切な科目は非常に困難となっている [1]．こうした状況を解を選択するのに多くの時間を割かなければならな決するために，近年ユーザの嗜好に応じた「推薦い．さらに，このような教育機関においては，学サービス」が注目を集めている．中でも，本や CD，生の目的に応じて効率的な授業の履修選択ができ家電機器などを中心に幅広い商品を取り扱っていていないのが現状である [8]．以上より，多くの学る世界最大のオンラインショップ “Amazon”[2] の生にとって，履修科目選択の助けとなるようなシ影響は非常に大きいと言える．Amazon では，過去ステムの開発が必要となっている．そこで，本グの購入履歴や閲覧履歴，商品評価などのデータを用

ループでは，ユーザに応じた効率的な履修科目選いて，ユーザに対して興味があると思われる商品を択を実現する手法及びシステムを提案する．今回「おすすめ商品」として推薦する．また，Amazonは，本学のリスク工学専攻に特化したシステム開だけではなく，あらゆる分野において，ユーザに発を目的としており，ポイント制の考慮も必要と対する推薦サービスは発達している．例えば，飲なるため，そうした制約条件下での適切な科目推

食店の情報を中心に取り扱っている “食べログ”[3]

薦が求められる．本システムの開発が実現すれば，やユーザの好みに応じて楽曲の購入を行うことがリスク工学専攻の学生が従来よりもスムーズに自できる “iTunes”[4] などでも同様な機能を有した分の履修すべき科目の選択を行えることが期待でシステムが用いられている．また，観光地推薦 [5],きる．そこで，本グループが提案するシステムを[6] や健康管理に有効な身体活動推薦 [7] などの分野では，推薦機能を組み込んだシステムの開発に実際のユーザに提供することにより，効率的に履修科目を推薦できるかどうかの検証を行う．

向けて研究が進んでいる．推薦サービスへの注目度は年々増加しており，今後も多方面にわたり応1.3用されることが期待できる．例えば，近年大学に構成おいて，学生の履修することができる科目数が増

本稿では，本システムの提案手法，及び実証実加しており，どの科目を選択すべきか悩む学生が験を行った結果について述べる．以下，2 章では，非常に多いといった現状がある．そこで，そのよう従来の推薦システムの概要とそこで用いられていな問題を解決するためには，推薦システムが有効る推薦手法の特徴について述べる．3 章では，本に働くと考えられるが，関連する研究はあまりなシステムを開発する際に参照した履修科目の推薦されておらず，システムの確立には至っていない．

に関する先行研究を示すことで，本研究の位置づ

1

けを明確化する． 4 章では，本システムに用いた所がある一方で，膨大な履歴データが必要となる手法の流れとその実証・実験結果などについてまという特徴がある．

とめる．5 章では，本演習のまとめと今後の課題について述べる．

2.3

2

推薦システム2.1

推薦システムの概要

内容ベースフィルタリング

内容ベースフィルタリング（コンテンツベースフィルタリング）とは，あらかじめ商品やサービス、コンテンツを属性に応じてグループ化してお推薦システム（レコメンドシステム）とは 1 章

くことで利用者の選択と類似したものを薦めるこでも述べたように膨大な情報の中からユーザの興とができる [11]．タグとして主に用いられるもの

味のありそうなモノやサービスを適切に推薦するは製作者，ジャンル，年代，地域などである．

システムのことである [9]．
推薦システムには様々なものがあり，以下で代次にユーザの趣向を表すプロファイルベクトル

表的な推薦システムである協調フィルタリングとを用意し，ユーザのベクトルと各コンテンツの属内容（コンテンツ）ベースフィルタリングについ性・タグのベクトルの類似度を計算し，類似性のて説明する．

高いコンテンツを推薦し出力する．この類似度の計算にはコサイン類似度等の指標が用いられることが多い．

協調フィルタリング

2.2

表 2 では，あらかじめ 3 属性 A, B, C について

協調フィルタリングとは多くのユーザの嗜好情報を蓄積し、あるユーザと嗜好の類似した他のユー

表 2: コンテンツのグループ化の例
属性 A 属性 B 属性 C

ザの情報を用いて自動的に推論を行う方法である[10]．
個人の嗜好を数値化したもの（履歴）を入力し，アイテム F

421

類似度を基に周りの値から予測された数値を出力

アイテム G

133する．表 1 では A さんと C さんの嗜好が近いこと

アイテム H424から C さんのアイテム E への評価は高いと予想さアイテム I

253

れ C さんにはアイテム E が推薦される．

アイテム J333

このように予測された数値が高いものを推薦す
表 1: 協調フィルタリングを基にした数値の予測
A さん B さん C さん

利用者嗜好

515

アイテム A

424

アイテム B

332

グループ・評価分けをされたアイテム F, G, H, I,

アイテム C

425J とユーザの嗜好がある．このとき利用者の嗜好アイテム D

253と最も類似度が高いのはアイテム H と予測されるアイテム E

12?

（実際には類似度計算を行い決定する）ためユーザにはアイテム H が推薦される．

ることでユーザは嗜好にあったものを得ることが内容ベースフィルタリングは YouTube などの出来る．

動画サイトで多く見ることが出来る．内容ベース

協調フィルタリングは，Amazon などのネットフィルタリングは協調フィルタリングが必要とすショッピングサイトで用いられていることが多い．

る膨大な履歴データを必要としないという長所がこれらから協調フィルタリングは利用者の履歴さある一方，コンテンツの属性・グループ分けを行えあれば自動で推薦を行うことができるという長う必要があるという特徴がある．

2

関連研究

3

して推薦を行う．実装したシステムの評価結果としては，図 2 に示す通り，評価済み（履修済み）の履修科目の推薦に関する研究は，あまり多くな科目数に関わらず，推薦の精度が一定しているこされていない．本章では，その中でも代表的な 3とが確認できる．

つの文献について，その概要を述べる．

3.1

協調フィルタリングに基づく授業推薦システム

蒋らは，文献 [12] で，学生の履修データをもとに授業選びの効率化と履修漏れの回避，そして存在を知らなかった「興味がある授業」との出会いの可能性の拡大を目的として，授業推薦システムの開発を行っている．そのシステム処理の流れは，下に示す 1 の通り，ログイン時に取得した学生の（文献 [8] より引用）

情報と一つ上の同じ学科の先輩の全履修データか
図 2: 評価済み科目数と RMSE

ら，ユーザ間の類似度計算を行い，類似度の高いユーザに共通する科目を卒業要件などに基づき推薦する．また，客観的・主観的な実験による評価から，ある程度の発見性とシステム性能が確認さ3.3れている．

履修履歴を用いた科目推薦システム

西森らは，文献 [13] で，学生の履修履歴から得意・不得意分野を推定し，履修可能な科目群から得意な科目・不得意な科目を推薦するシステムを提案，開発している．大学の WEB 上で公開されているシラバスから，対象学科や年次などの授業に関連した情報を抽出することで，各科目間の類似度を算出し，学生の履修履歴から，これまでの成績 (GPA) を取得する．これらの情報から，未履修科目の成績の推定値を算出し，表 3 に示すよう(文献 [12] より引用）に，学生の得意・不得意を明確に示した科目推薦
図 1: システム処理の流れを行うことが可能となる．また，システムの評価実験の結果としては，成績推定の平均絶対誤差を約 1.0 程度にできることが確認されている．

3.2

履修授業推薦システムの設計と実装
表 3: 成績推定の例
得意科目
信頼性数理

鴻野らは，文献 [8] で，授業の性質と学生の趣向や嗜好を考慮した推薦システムを設計・実装してソフトウェア工学

いる．ユーザの履修履歴ファイルをシステム上に知識工学基礎アップロードし，履修済の各科目に対して以下の不得意科目必要事項を入力する．

情報通信ステム
計算機ネットワーク

１．科目に対する 5 段階評価（ユーザの満足度）

電波・光工学（文献 [13] より引用）

２．科目の特徴（実習や試験などの授業形態）
これらの入力情報を基に，未履修科目の評価予測値を算出し，その値が高い科目からユーザに対

3

3.4

本演習の位置づけ

Step 2: 履修済み科目の選択及びその科目の成績選択（A〜C）

これらの研究を参考にした上で，学生の嗜好と成績の両面を組み込んだ科目推薦システムを提案

リスク工学専攻達成度評価と同様の計算する．リスク工学専攻に特化したシステムの開発

方法で，履修済み科目 · 成績からユーザのを目的としているため，ポイントの制約条件を考取得済みポイントの算出する．また，基慮に入れて推薦していくことも検討する．

準ポイントを満たすために残り必要なポイントを表示する．

提案する科目推薦システム

4

Step 3: ユーザの履修履歴・成績から好みの授業形態・成績評価方法を推測

ここでは，本グループで提案している履修科目推薦システムのアルゴリズムとそれに用いた手法

各科目に対して授業形態・成績評価方法について述べる．

4.1という 2 つの観点で授業の属性を数値化する．授業形態, 成績評価方法の内訳はシステムに用いる推薦手法の決定

それぞれ，[ 座学，輪読・発表，グループ

推薦システムについて，いくつかの方法が存在

ワーク ]，[ 出席，テスト，レポート・発するが，我々は履修科目の推薦システムを構築す

表 ] となっており，それぞれの内訳の合る上で過去の履修履歴データを得ることが困難で計が 1 になるように数値を割り振る．

あったため沢山の履修履歴データが必要となる協例）ソフトコンピューティング基礎論 I の調フィルタリングではなく，履修科目の属性・グ属性データ x

ループ分けを行うことで利用可能な内容ベースフィ

授業形態 [1, 0, 0] 成績評価方法 [0, 0.8, 0.2]

ルタリングを用いて授業履修の推薦システムを構築する．また，類似度の計算には，計算量が小さ∴

x = [1, 0, 0, 0, 0.8, 0.2]

いという利点からユークリッド距離を用いる．

Step 4: ユーザの嗜好をデータ化
4.2[ 座学，輪読・発表，グループワーク，テスト，出席，レポート・発表 ] という属性

内容ベースフィルタリング手法による推薦科目の決定

で，ユーザの好みの授業形態や成績評価提案手法では，ユーザの履修済み科目およびそ方法を数値化し，数値化したデータのノれらの成績を取得することで，授業形態や成績評ルムが 1 になるように正規化する．

価方法といったユーザの嗜好をデータ化し，推薦科目を決定する．本システムは，本学のリスク工

例）ユーザ A の嗜好のデータ y

学専攻に特化したシステム開発を目的としている[ 座学，輪読・発表，グループワーク，ため，各授業を履修することで得られたポイント

テスト，出席，レポート・発表 ]を計算し，卒業までに残り必要なポイントの表示= [0.2, 0, 0.1, 0.5, 0.1, 0.1]
∴ y = [0.2, 0, 0.1, 0.5, 0.1, 0.1]

も行う．

Step 5: 内容ベースフィルタリング手法で推薦科目の決定アルゴリズム 1 (科目推薦システム)

正規化されたユーザの嗜好に関するリス

Step 1: 所属分野選択 (TR, CR, UR, ER)

トと各科目の属性のリストのユークリッ

ユーザが自身の所属する分野を選択する

ド距離 d を計算する．ユークリッド距離と，その分野に対応したユーザーインターd は以下のように計算する．その結果，dフェースが表示される．

が小さい科目がよりユーザの嗜好に近い

4

ユーザの嗜好を考慮したお薦めの上位 5 科目が図とし，それらを推薦科目として表示する．
v
u nu∑
d(x, y) = t (xk − y)2(1)

5 のように表示される．

k=1n：科目数

4.3

提案システムの実行結果

実際に，トータルリスク分野の学生がユーザとして利用した例を示す．

図 5: ユーザの嗜好を考慮し求めた推薦科目上位 5

まず初めに，自分の専門分野を選択することで図科目3 が表示され，履修済みの科目とその成績をチェックする．

4.4

達成度評価ポイントの反映について

提案システムでは，学生の履修済み科目やそれらの成績を考慮して，ユーザの好みの授業形態と卒業までに残り必要なポイント数の表示を行った．
そして，それらを踏まえ，単にユーザの嗜好と近い上位 5 科目を推薦した．提案システムの改善点
としては，ユーザの嗜好と近い上位 5 科目を単に推薦するのではなく，達成度評価ポイントを反映し，不足しているポイント数を充足するような組

図 3: ユーザーインターフェース（トータル分野）

み合わせで科目を推薦していくということやスケ

次に，“残り必要なポイントの計算” を押すと，ジュールを考慮するといったことが挙げられる．具図 4 が表示され，ユーザが卒業までに残り必要な体的にその方法としては，以下を検討している．

単位数（必修科目を除く）・ポイント数とユーザの線形計画法による推薦科目の組み合わせ

嗜好を考慮することで決定した，お薦めの授業形態と成績評価方法を表示する．

ユーザの履修済み科目の成績から，卒業までに残り必要なポイントを算出し，ポイントを満たすように推薦科目を組み合わせる．ポイントの組み合わせ方としては，単に履修すべき科目が最小になるように条件設定をする．もしくは，ユーザの好みの授業形態にあった科目を組み合わせることで推薦科目を決定するという 2 種類の方法が考えられる．
スケジューリング問題

図 4: 残り必要ポイントおよびお薦めの授業形態
授業時間や曜日といったスケジュールを考慮し，の表示科目を推薦する．また，これらの時間割といった最後に，“お薦め科目の表示” をクリックすると，スケジュールだけでなく，ユーザ個人の希望（例．

5開講される時限など）も反映することで，よりユー[3] 食べログ, http://tabelog.com/,ザの希望に沿った科目推薦を行うことが出来る．

5(2015.10.07. 確認).
[4] iTunes, http://www.apple.com/jp/itunes/,おわりに(2015.10.07. 確認).

本演習では，リスク工学専攻の学生の効率的な[5] 上原尚, 島田和孝, 遠藤勉, “Web 上に混在する履修科目選択を可能とすることを目的として，推観光情報を活用した観光地推薦システム”, 電薦機能を用いた履修支援システムを提案した．シ子情報通信学会研究報告（言語理解とコミュステムの構築に利用した推薦手法として，膨大なニケーション）, vol.112, No.367, pp.13-18,

履歴データを必要とせずに，コンテンツを属性に2012.

応じてグループ化することで，ユーザの選択と類[6] 樽井勇之, “協調フィルタリングとコンテンツ分析を利用した観光地推薦手法の検討”, 上武大学経営情報学部紀要 2011, 第 36 号, pp.1-

似したものを推薦するといった内容ベースフィルタリングを用いた．また，システムの実証実験では，ユーザが自身の所属する分野を選択したうえ

14, 2011.

で，履修済み科目およびそれらの成績を入力することで，卒業までに必要な残りポイント数の表示[7] 洞渕彩未, 高田雅美, 梅田智広, 城和貴, “スと授業形態・成績評価方法といったユーザの嗜好

マートヘルスケアのための身体活動レコメンを考慮した履修科目推薦が行えることを確認する

ドシステム”, 人工知能学会研究会資料, SIG-

ことができた．

SWO-A1303-02, pp.1-8, 2014.

今後の課題として，本システムの全学への応用[8] 鴻野弘明, 山本知典, 上原雄貴, 武田圭史, 村井とポイントの制約条件を考慮した科目推薦の方法

純, “コンテンツベース協調フィルタリングをが挙げられる．リスク工学専攻のみならず全学の用いた履修授業レコメンドシステムの設計と学生を対象としてシステムを構築していくために実装”, 全国大会講演論文集, p.645–647, 2012.

は，ユーザインターフェース上に表示される科目[9] 推 薦 シ ス テ ム に つ い て,数を増やすことやそれぞれの授業の特徴を示す属

http://k-tai.impress.co.jp/cda/article/keyword/36528.html,(2015.10.07. 確認).

性パラメータを見直す等の方策が有効であると考えられる．また，ポイント制を考慮した科目推薦の方法については，単にユーザの嗜好に近い上位[10] 人 工 知 能：協 調 フィル タ リ ン グ,人 工 知 能 学 会,
https://www.aigakkai.or.jp/whatsai/AItopics2.html.

5 科目を推薦するのではなく，今後は 4 章に示した推薦方法の改善策をシステムに組み込んでいく必要がある．そうすることで，卒業までに必要な残りポイント数を満たす授業の組み合わせの提示や[11] 内 容 ベ ー ス フィル タ リ ン グ, 技 術 評 論 社,それぞれの授業が開講される曜日・時限などを考http://gihyo.jp/dev/serial/01/informationrecommendation-system/0004.

慮した科目推薦が可能となり，本システムのユーザに対するサービスの質がより向上することが期待できる．

[12] 蒋再興, 江村裕介, 檜垣泰彦, “協調フィルタリングに基づく授業推薦システム (Web と教育支援, ライフログ活用技術, オフィスインフォ

参考文献

メーションシステム, ライフインテリジェンス, 一般)”, 一般社団法人電子情報通信学会,[1] 株 式 会 社 NTT デ ー タ 数 理 シ ス テ ム,
http://www.msi.co.jp/solutions/recommen
dation.html,(2015.10.07. 確認).

pp.173-178, 2011.
[13] 西森友省, 堀幸雄, 今井慈郎, ”履修科目を用いた科目推薦システム”, 情報処理学会第 75 回

[2] Amazon, http://www.amazon.co.jp/,

全国大会講演論文集 4, pp.645–646, 2013.

(2015.10.07. 確認).
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