一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATIONCOMMUNICATION ENGINEERS
一般社団法人AND
電子情報通信学会

信学技報
IEICE Technical Report
KBSE2023-44,SC2023-27(2023-11)
信学技報

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

IEICE Technical Report

ニーズに基づくサービス推薦に向けた
統一的サービスデータモデルの検討
中田 匠哉†

陳思楠†

佐伯 幸郎††

中村 匡秀†,†††† 神戸大学 〒657–8501 神戸市灘区六甲台町 1–1††† 理化学研究所・革新知能統合研究センター 〒103–0027 東京都中央区日本橋 1–4–1†† 高知工科大学 〒782–8502 高知県香美市土佐山田町宮ノ口 185
E-mail: †tnakata@es4.eedept.kobe-u.ac.jp, ††chensinan@gold.kobe-u.ac.jp, †††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp,††††masa-n@cmds.kobe-u.ac.jp
あらまし

近年，インターネットとデジタル端末の普及に加えて，COVID-19 の影響でオンラインサービス利用が増加している．その中で，適切なサービスをユーザに推薦するシステムの需要が高まっており，その推薦の根拠や過程を明確にする説明可能推薦が求められている．本論文では，著者らの先行研究で取り組んだバーチャルエージェントとの対話を通じたニーズ抽出と新しいサービスデータモデルの組み合わせを提案し，説明可能推薦システムの実現を目指す．提案アーキテクチャでは，ニーズとサービスのマッチングを中心とし，3 つのステップ（ニーズとサービスの抽出，マッチング，結果提示）を取り入れる．サービスの表現には，日常生活の幅広い複雑サービスを表現可能な

6W1H の構造をベースとした統一的データモデルを用いており，ケーススタディでその効果を検証する．本論文で提案する新しい推薦システムは，ユーザのサービス選択を簡潔かつ説明的にサポートする可能性がある．
キーワード

サービス，推薦システム，説明可能 AI，ニーズ，HCI

Towards Standardized Data Model for Service Recommendation Based on User Needs
Takuya NAKATA† , Sinan CHEN† , Sachio SAIKI†† , and Masahide NAKAMURA†,†††† Kobe University, Rokkodai-cho 1–1, Nada-ku, Kobe, Hyogo, 657–8501 Japan††† Riken AIP, 1–4–1 Nihon-bashi, Chuo-ku, Tokyo, 103–0027 Japan†† Kochi University of Technology, 185 Tosayamadacho Miyanokuchi, Kami, Kochi, 782–8502 Japan
E-mail: †tnakata@es4.eedept.kobe-u.ac.jp, ††chensinan@gold.kobe-u.ac.jp, †††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp,††††masa-n@cmds.kobe-u.ac.jp
Abstract Due to the internet’s proliferation, digital devices, and COVID-19’s impact, online service use has soared, driving
demand for transparent recommendation systems. This paper introduces a system blending virtual agent interactions witha new service data model, targeting explainable recommendations. The architecture emphasizes needs-service matching inthree steps: extraction, alignment, and presentation, using a 6W1H model for diverse daily services. Case studies conﬁrm its
eﬃcacy, suggesting the system’s potential in aiding users’ informed choices.
Key words service, recommendation system, explainable AI, needs, HCIWeb 技術を用いたサービスに移行している．特に，COVID-19

1. は じ め にのパンデミックを契機に今まで Web を用いたサービスの普及

インターネットとデジタル端末の発展と普及から数十年経過が進まなかった業種でも爆発的に普及が進んでいる [1], [2]．しし，現代の多くの人にとって Web を介した生活事務用品・業務

かしながら，世の中には膨大な数のサービスが存在するため，用機器といった商品の購入や，音楽・動画・教育といったサー

ユーザが本当に望むサービスを選択することが困難になっていビスの提供を受けることは当たり前のことになっている．さらる．そのため，ユーザに様々な商品をおすすめする推薦システに，従来は人対人のやりとりが当たり前であった銀行や役所でムに関する研究が活発に行われ，オンラインショッピングサイの窓口サービス，飲食店での注文や給仕など，多くのサービスがトなどで幅広く普及している [3]．推薦システムでより効果的に- 57 -

This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published eleswhere.
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Copyright©2023 by IEICE
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ユーザに商品を薦めるためには，推薦過程や根拠の説明可能性

らさないものであるとした．ローイによるサービスの 4 特性でが重要であるため，近年では説明可能推薦の研究が行なわれては，無形性・同時性・消滅性・異質性が挙げられた [7]．SSMEいる [4]．しかしながら，推薦過程の複雑さや説明がシステムかにおけるサービスの定義では，価値を創造し，獲得する提供者

らユーザへの一方向であることから，説明可能推薦にはさらなと顧客の相互作用であるとした．亀岡の定義では，人や組織がる改善が必要である．著者らの先行研究では，バーチャルエー

その目的を達成するために必要な活動を支援することであるとジェントとの対話からユーザのニーズを抽出する対話型ニーズ

した．経済・マーケティングの文脈においては，歴史的に非常抽出システムの構築に取り組んだ [5]．本研究の目的は，先行研に多くのサービスに関する定義がなされており，一意に定まっ

究で抽出したニーズに加えてサービスを表現するサービスデーていない．

タモデルを新しく定義することで，ニーズとサービスのマッチ

Web サービスの文脈におけるサービスとは，ソフトウェアそングによるシンプルな推薦過程で双方向のやり取りが可能な新れ自体である [8]．W3C による Web サービスの定義を見ると，しい説明可能サービス推薦システムの概要アーキテクチャを提相互運用可能なマシン対マシンの対話を，ネットワークを介し案することである．サービスデータモデルの定義にあたって，て行うことが出来るようにしたソフトウェアシステムである，

提案するサービス推薦システムのスコープを詳細に設計する．

とされている [9]．また，Web サービスはサービス指向アーキ

推薦システムの概要アーキテクチャの設計においては，ニーズ

テクチャを実現する技術の一つとしても位置づけられる．サーとサービスのデータ作成・マッチング・結果の提示の 3 つのス

ビス指向アーキテクチャにおけるサービスの定義も Web サー

テップそれぞれにおける説明可能性について論じる．これらのビスと同様にソフトウェアコンポーネントである．サービス指議論を踏まえて，日常生活で一般ユーザが利用する多種多様

向アーキテクチャの観点からも Web サービスにおけるサービ

な複雑サービスを表現可能な統一的サービスデータモデルをスとはソフトウェアであることが言える．

6W1H 構造を用いて定義する．また，ケーススタディにおいてサービスという用語は日常生活でも頻繁に使用される．辞書

網羅的にサービスを想定して提案モデルでサービス表現が可能的な意味を述べる．日本語の辞書でサービスを引くと，奉仕・であることを確認する．

給仕・商売で値引きしたり客の便宜を図ったりすること・物質

2. 準的生産過程以外で機能する労働，とある．英語の辞書で service

備という英単語を引くと，サービス・業務・接客・サービス料・

2. 1 サ ー ビ ス

勤務・公共事業・点検・礼拝，とある．これらは，経済・マー「サービスとは何か？」という問いに対しては様々な答えがケティングの文脈におけるサービスと近い概念であるが，完全存在する．サービスという用語は日常生活・産業・研究など分には一致せず，また英語と日本語でも意味に差異が生じている．

野を問わず頻繁に使用される用語だが，具体的な定義は文脈に逆に，経済・Web サービスの文脈においてサービスという用語

よって大きく変化する．いくつか例を挙げる．「ドリンク 1 杯を使う場合にも，これらの辞書的なイメージに大いに影響され目はサービスとなります．」という文章では，サービスは無料ることで曖昧な使い方をされる場合が多いと考えられる．

2. 2 説明可能推薦で得られる飲料の提供を意味する．「宅配サービスをお願いします．」という文章では，無料または有料で得られる運搬行為

推薦システムは，ユーザの好みに応じてパーソナライズされの提供を指す．
「この会社はサービス業です．」という文章におた製品を推薦する技術である [3]．電子商取引，輸送，E ヘルス，

けるサービスとは，第三次産業であり，情報通信，運送，教育

農業，メディアなど幅広い応用分野が存在する．サービスの推研究，医療，宿泊，飲食，娯楽などを提供する業種を意味する．

薦も可能である．推薦システムを実現する技術としては，協調「Web サービスを開発しました．」という文章では，Web を介

フィルタリングや Deep Learning などの AI 技術が代表的だが，して利用可能なソフトウェアそれ自体がサービスである．「天他にも単純なデータマイニングなどの様々な手法が存在する．

気予報 API は便利なサービスだ」という文章では，サービスは説明可能 AI（XAI）は，特定の人間に対して AI の挙動の仕無料または有料で得られるソフトウェアの実行結果の提供を意

組みや結果の根拠をわかりやすく提示する技術である [10]．近味する．このように，サービスという言葉の意味を捉えるにあ年，Deep Learning など高い性能を持つがブラックボックスなたっては使用される文脈が重要である．

AI 技術が増加しているため，AI の説明可能性が重視されてい経済・マーケティングの文脈におけるサービスについて述べる．AI の専門家，ドメイン知識の専門家，非専門家の一般利用

る [6]．この分野ではサービスの定義・サービスに関する主張が者など，誰に対して提示するかによって分かりやすい説明の種

古くから多く述べられてきた．特徴として，価値の創造や所有類が異なる．説明の種類としては，特徴量重要度，推論プロセ

権に重きを置いてサービスについて論じている．アダム・スミス，簡単な自然言語の説明文などが挙げられる．また，説明可スの国富論では，サービスは結果が蓄積できない非生産的な労能性には透明性・説得力・公平性など達成すべき様々な要素が働であるとした．コーリン・クラークの産業分類においては，存在する．

第三次産業（サービス業）は，商業・運輸業や非物質的な産出を説明可能推薦とは，推薦システムの仕組みや推薦の根拠を一伴う農林水産業・建設製造業でないその他の活動を指す．コト

般ユーザに分かりやすく提示することで，推薦システムの透明

ラーのサービスの定義では，他者に対して提供される活動もし

性・説得力・有効性・信頼性・ユーザ満足度の向上を目指す研究

くは便益であり，本質的に無形で，購入者に所有権を一切もたである [4]．主に AI を使った高性能な推薦システムを説明可能- 58 -—2—

表 1 ニーズデータモデル

㉁ၥ䞉ᅇ⟅

䝴䞊䝄

㉁ၥ䞉ᥦ᱌

内容

how

実行するサービスは何か

why

どのような理由・経緯でサービスを実行するか

what

具体的にサービスで何を実行するかᑐヰ䜶䞊䝆䜵䞁䝖
ᛂ⟅ᩥ

᥎

要素名

⤖ᯝ

䝴䞊䝄
䛾せᮃ

䝙䞊䝈ᢳฟ
䝅䝇䝔䝮
䝙䞊䝈

䝃䞊䝡䝇᥎⸀

when

いつサービスを実行するか

where

どこでサービスを実行するか

who

誰が主体となってサービスを実行するか

whom

誰を対象としてサービスを実行するか
表 2 ニーズを 6W1H で表現した例

要素名 内容

䝙䞊䝈
DB

ᮍゎỴㄢ㢟
図 1 対話型ニーズ抽出システムのアーキテクチャ

howスマートスピーカー

why

天気予報が雨だったら

what

聞こえるように大きな音でお知らせしてほしい

when

毎朝 6:30

where

リビング

who
whom

祖父

にすることを目指すため，スコープを絞った XAI 研究であると言える．
「ビールとおむつ」の例に代表されるデータマイニング
による推薦手法は，根拠が分かりやすいが推薦の正確性はあまり高くないといったジレンマが存在する．説明可能推薦においては，AI の説明可能性を高める技術だけでなく，一般ユーザに分かりやすく説明を見せる HCI の技術も重要である．AI の説
明可能性を高める技術としては，Matrix Factorization（MF）において，ユーザとアイテムを表現する潜在次元を明示的な特徴と対応させて説明する手法がある．また，Deep Learning でユー
ザにとって特徴的なトピックワード・画像の箇所を明らかにして表示する手法がある．HCI によるアプローチとしては，「似たアイテムを買っている」「友達が興味を持っている」といった自然言語による理由説明や，画像でユーザへの推薦箇所を強調

による単純な文章の分解という透明なプロセスによって抽出・蓄積する．6W1H 要素の定義を表 1 に示す．例えば，「毎朝 6:30に天気予報が雨だったらリビングの祖父にスマートスピーカー
で大きな音でお知らせして」というニーズは表 2 のように分解される．不足した 6W1H 要素はユーザに繰り返し尋ね，対話の最後に結果が正確かどうかをユーザが確認する．これにより，プロセスの透明性向上とユーザによる推薦過程への参画が期待できる．この手法の課題としては，ニーズを用いた説明可能なサービス推薦手法が不明であることが挙げられる．また，サービスを表現するデータモデルを一般ユーザが読解容易な形式で定義しようとする試みはあまりないため，サービスデータが読解困難になる可能性がある．

表示するなどの手法がある．

3. 提 案 手 法

説明可能推薦の課題は 2 つ存在する．まず，一般ユーザをターゲットとした場合，AI による推薦過程自体が専門的でわか

3. 1 目的とキーアイデア

りにくい．公平性の観点では，偏ったデータの学習によって商品を推薦されていないかが重要である．透明性の観点では，どのようなプロセスで推薦されたかを非専門家が理解することは難しい．説明可能性の観点における，どのような根拠で推薦されたかは，説明可能推薦分野における主な研究であり，多くの研究が存在する．2 つ目の課題は，HCI がユーザへの一方的な根拠の提示に留まっている点である．マシンからユーザへの文
章や画像の表示を行うのみで，ユーザからマシンに対して質問や訂正を行うことが困難である．すなわち，ユーザが推薦過程へ介入することが困難である．一方的なアプローチと比べて双方向のアプローチの方が推薦過程の理解が深まり推薦システム
への信頼性も高まると考えられる．

本研究の目的は，一般ユーザへの説明可能なサービス推薦の実現に向けて，幅広いサービスを対象とした一般ユーザに理解しやすい統一的なサービスデータモデルを定義し，提案サービ
スモデルとニーズモデルを用いた新しい説明可能な推薦システ
ムの可能性を模索することである．提案する説明可能推薦シス
テムでは，シンプルな推薦過程でかつユーザが推薦過程に介入可能なシステムを目指す．研究のキーアイデアは，説明可能性の観点からサービスモデルとニーズモデルを用いた推薦システ
ムの概要アーキテクチャを設計し，アーキテクチャに基づいて

6W1H 構造の理解しやすい適切なサービスデータモデルを提案することである．具体的な本研究のアプローチは次のとおりである．

2. 3 従来研究：ニーズに基づくサービス推薦
先行研究では，従来より説明可能性の高いサービス推薦を目的として，図 1 に示す対話型ユーザニーズ抽出手法を提案
した [5]．音声対話エージェントを通じて対話内容を取得する．

（A1） 推薦対象サービスのスコープの設計（A2） 推薦システムの概要アーキテクチャの設計（A3） 統一的サービスデータモデルの定義

ユーザが理解しやすい説明可能な 6W1H 形式のニーズを，LLM- 59 -—3—

3. 2 （A1）推薦対象サービスのスコープの設計
本研究で取り組む説明可能なサービス推薦において扱う推薦
対象サービスは，日常生活において一般ユーザが利用する Webを活用したサービスである．推薦対象サービスは 2 つに分類される．1 つは，アプリ・スマートサービスによって提供される

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体験である．例えば，SNS のような人との繋がりや，音声や動㏱࡛᫂ṇ☜࡞
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ࢧ࣮ࣅࢫ⾲⌧

画を介した娯楽・メディア・教育などが挙げられる．2 つ目は，
アプリ・スマートサービスを介して提供される製品である．物᥎⸀ࢩࢫࢸ࣒

理的な商品や仮想通貨などサービス利用によって何らかの製品の所有権が移行するものが挙げられる．これらの推薦対象サー
ビスにおいて動作するソフトウェアコンポーネントがいくつか

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ࢽ࣮ࢬ%

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存在する．まず，ユーザが直接画面を介して操作できる様々なアプリが，Web ブラウザ・スマートフォン・デスクトップなどで動作する．また，アプリ同士が連携する仕組みも重要であり，
動画アプリと SNS の連携など非常に多くの場面で使われてい6WHS

る．スマートサービスの多くは，スマートスピーカー・IoT 機

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器・スマート家電などの画面操作に留まらないセンサやマイクを介した入出力が可能な物理的な機器を介して行なわれる．また，スマートサービスはスマートフォンアプリと連携して動作ࢧ࣮ࣅࢫ&ㄞゎᐜ᫆࡞ࢹ࣮ࢱ

するなど，外部サービスとの連携を行うことが多い．

6WHS

一般に，Web サービスの文脈におけるサービスは，ソフト࣮ࣘࢨ࡬ࡢศ࠿ࡾࡸࡍ࠸㐣⛬࡜⤖ᯝ࡜᰿ᣐࡢᥦ♧ウェアコンポーネントを指し，経済・マーケティングの文脈における価値の創造や顧客の目的を重視した無形財としてのサービスとは異なる．分析から本研究の推薦対象サービスの特徴をまとめると，Web サービスを中核として物理的な商品や著作物，

図 2 説明可能推薦システムのアーキテクチャ

人を巻き込んだ幅広い連携によって提供される可能性があると言える．また，サービスが一般ユーザに対して提供するのは，
ソフトウェアそのものではなく，様々なソフトウェアの実行結果によってもたらされる物理的または間接的な体験である．しかしながら，サービスは提供者とユーザがリアルタイムに共創するものであるため，一つの Web サービスからもたらされる体験は多岐にわたり，ソフトウェアの動作に踏み込んだ内部的な説明でサービスを表現することは困難である．様々な Web サー
ビスや物理的な機器の組み合わせは，複雑なクラウドリソースを含むなど，どこまでが同一の概念であるか論理的に境界を設定することが困難である．一方で，ユーザ体験というサービスの一つの側面を切り取って表現することは容易である．そのため，推薦対象サービスは内部動作ではなくサービスがもたらすユーザ体験で表現することが適切であると考えられる．体験という概念はソフトウェアの説明よりも非専門的な表現がしやすく，一般ユーザにとってより理解しやすいものである．
提案する推薦システムの概要アーキテクチャを図 2 に示す．
提案システムの特徴は，一般ユーザにとって読解が容易なニー
ズデータとサービスデータを説明可能 AI を用いてマッチング
させて結果を分かりやすくユーザに提示することで，システム全体で説明可能性を高めることである．次の 3 ステップで動作

Step 1. 読解容易なニーズ・サービスデータの取得
Step 2. 説明可能な機械学習マッチング

Step 1 において，ニーズデータとサービスデータはデータモ
デルが読解容易である必要があり，同時にデータ生成過程も説明可能である必要がある．ニーズデータは慎重な取り扱いが必
要な個人情報であり，サービスデータは誇張や誤りがあってはならない．また，データ生成過程が不明確だとシステム全体の説明可能性が低下する．ニーズデータの読解容易性と生成過程の説明可能性については，先行研究における 6W1H ニーズデー
タの対話型抽出システムにおいて取り組まれている．しかしながら，サービスデータの読解可能なモデルと説明可能な抽出手法は不明である．抽出のアイデアとしては、ユーザレビューからの自動生成やデータの手入力が挙げられる．本研究ではサービスデータモデルに焦点を当てて研究を進める．Step 2 では，Step 1 で取得したサービスデータとニーズデータを用いて，一般ユーザに説明可能なプロセスで機械学習によるマッチングを

3. 3 （A2）推薦システムの概要アーキテクチャの設計

する．

Step 3. ユーザへの分かりやすい過程と結果と根拠の提示行う．機械学習手法のアイデアとしては，ニーズとサービスの文章類似度やサービス選択履歴に基づく推薦などが挙げられる．

Step 3 では，Step 2 の推薦結果と推薦根拠や，システム全体の推薦過程を一般ユーザへ分かりやすい形式で伝達する．推薦過程の説明は Step 1 の抽出手法と Step 2 のマッチング手法に依存する．また，推薦過程の説明の分かりやすさも抽出・マッチン
グ手法の分かりやすさに依存する．推薦結果と根拠の説明としては，例えば，「あなたはニーズ A を持っているので，サービ- 60 -—4—

表 3 サービスデータモデル
要素名

内容

serviceName

サービス名

how

金額・労力・使い方

why

原因・動機・条件

表 4 （Case 1）アプリによって提供される体験の例
要素名

内容

serviceName 睡眠時間記録アプリ（仮称）how

基本無料．300 円の有料版で広告が表示されなくなる．
寝る前にスマホをベッドに置いておくと使える．

what

価値・体験

why

生活リズムが崩れて寝不足気味の人におすすめ．

when

時間・時刻

what

毎日の睡眠時間を記録して振り返りが見れる．

where

場所

when

時間帯問わず睡眠時間ずっと．

who

影響を与える対象

where

静かな場所．

whom

影響を受ける対象

whowhom

ス B がおすすめです．」といった，具体的なニーズとサービス

同時に一人だけ記録可能．

表 5 （Case 2）スマートサービスによって提供される体験の例

が近しいことの直接的な文章説明が読解容易性によって可能に要素名なる．これらの説明を提示する手法としては，バーチャルエー

内容

serviceName MUSIC DAY（仮称）ジェントによる音声と文章による伝達などが挙げられる．

how

音楽サブスク料金がかかる．スマートスピーカーに

3. 4 （A3）統一的サービスデータモデルの定義「いい感じの音楽をかけて」と話しかければ音楽を（A1）の分析結果と（A2）のアーキテクチャ設計から，本流してくれる．音楽が好みじゃなかったら変えるよ
うに命令する．

研究における推薦対象サービスは，ユーザ体験を表現し，アー
キテクチャに適した読解容易なモデルである必要がある．デー
タモデルを表 3 に示す．サービス名を表現する serviceNamewhy

自室やリビングでかける音楽を選ぶのが面倒なときに．

what

その日の気分や天気に合った雰囲気の音楽を自動でかけてくれる．

に加えて読解容易性の観点から 6W1H 構造（how，why，what，

when

時間帯問わずいつでも．

when，where，who，whom）を採用した 8 要素で構成される．

where

スマートスピーカーが設置できる場所．

serviceName は，どのようなサービス体験かを一言で表現する

who

SNS 連携すれば友達がおすすめする曲も流してくれる．

ものである．的確な商品の名称が存在する場合は商品名がサーwhom

スピーカーなので周囲にいる人全員に聞こえる．

ビス名となる．各 6W1H 要素は自然言語で記述される．how 要
表 6 （Case 3）アプリを介して提供される製品の例

素は，サービスの利用にあたってユーザが払う犠牲である金額

要素名や労力，サービスの使い方，サービスの UI を表現する．why 要

内容

serviceName 新作コーデ定期便（仮称）素は，サービスを利用する原因・動機やサービスの動作条件をhow表現する．what 要素は，サービスによってユーザが得られる価

サブスク料金がかかる．アプリで性格診断と服の好みの入力が必要．

値・体験を表現する．サービス実行における内部的プロセスのwhy

季節ごとに新作の服を何着か欲しい人に．自動で郵送．

うち，例えばサービス提供企業によって公開された CO2 排出

what

衣替えの時期の少し前に購入履歴や診断結果からユー量や労働環境などのユーザに見えるプロセスも what 要素に含ザに合う新作の服を 2 セット郵送する．好みでなけれまれる．when 要素は，サービスを利用する時刻やサービスをば返品可．

利用する時間を表現する．where 要素は，サービスを利用する

when

基本プランは季節ごとで年 4 回．毎月プランもあり．

物理的・論理的な場所を表現する．who 要素は，サービスを介

where

郵送先の登録が必要．

who

好きなブランドやインフルエンサーのおすすめする

してユーザに影響を与える明示的な人物・機関・機械を表現す

グッズが手に入る．

る．whom 要素は，ユーザを含むサービスを介して影響を受け

whom

個人プランのみ．

る明示的な人物・機関・機械を表現する．統一的サービスデー
タモデルの特徴は，サービスの内部動作や専門的な内容を排除している点である．ユーザが知覚できるユーザ体験のみを表現することで，Web サービスを活用した幅広いサービスの表現を可能にしている．

関して提案データモデルでの表現を試みる．
（Case 1）アプリによって提供される体験をサービスデータ
モデルで表現した例を表 4 に示す．スマートフォンアプリによって動作するため，how 要素で「スマホ」の言及がある．ま4. ケーススタディ

た，睡眠時間の記録という体験を提供することが what 要素で本研究で提案した統一的サービスデータモデルのケーススタ
ディとして，（A1）で設計したサービススコープをもとに網羅的なサービス例を著者が想定し，提案データモデルで表現可能かどうか検証する．すなわち，（Case 1）アプリによって提供される体験，（Case 2）スマートサービスによって提供される体
験，（Case 3）アプリを介して提供される製品の 3 つのケースに述べられている．who 要素が空欄となっているほか，whom 要素
も一人だけと述べられており，個人で完結するサービスである
ことが分かる．
（Case 2）スマートサービスによって提供される体験を表現した例を表 5 に示す．スマートサービスであるため，how 要素では具体的なアプリではなくスマートスピーカーを介した操作方法のみが記述されている．また，音楽という体験を提供するこ- 61 -—5—

とが what 要素で述べられている．how 要素や who 要素を通じ6. ま と めて，スマートスピーカーなどの製品や音楽サブスクサービス・

SNS サービスなどの関連外部サービスをまとめて記述できる．

本研究では，非専門家の一般ユーザを対象とした説明可能な（Case 3）アプリを介して提供される製品を表現した例を表

サービス推薦システムの実現に向けて，推薦システムの概要

6 に示す．ユーザがアプリを利用するサービスであるため，howアーキテクチャの設計と可読性の高い統一的サービスデータモ

要素でアプリについて言及している．無形財ではなく具体的な

デルの定義に取り組んだ．サービスデータモデルの定義にあ製品のやり取りが行なわれていることが what 要素で述べられたって，従来研究における Web サービスの文脈でのサービスている．サービスの結果として製品がユーザの手元に届くが，

定義と経済・マーケティングの文脈でのサービス定義の双方の提供プロセスを含めて全体をサービスとして記述できている．

観点から推薦対象サービスのスコープの設計を行なった．これ

5. 考によって，一般ユーザが日常生活で使う幅広いサービスを記述

察

可能なデータモデルを実現し，ケーススタディにおいて具体

本研究の貢献は，一般ユーザの日常生活におけるサービスを的な記述例を確認した．また，推薦システムの概要アーキテク

対象として，Web サービス利用がほぼ完全に普及した現代におチャの設計によって，一般ユーザにより分かりやすいシンプル

けるサービスの定義を経済・マーケティングの文脈と Web サーで介入可能な推薦過程の実現可能性を高めた．将来研究としビスの文脈の双方から見つめ直したことである．分析結果をもて，サービスデータの収集方法とマッチング手法の検討に取りとに，日常の様々なサービスを対象とした統一的な表現が可能

組む予定である．また，本研究の発展性として，日常生活で利なデータモデルを提案し，ケーススタディにおいて具体的な表用されるサービスに留まらない産業・研究分野に関する汎用的現について検討した．複雑なサービスを非専門家にとっても高なサービス記述や，サービスデータの収集・可視化そのものをい可読性を持ったデータとして記述することが出来た．サービ目的としたサービスデータリポジトリの構築への貢献が期待さスデータはソフトウェアの内部動作を意識せずに記述することれる．

から，サービス提供企業に所属するサービス開発の非専門家で謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費 JP19H01138, JP20H05706,

あっても記述可能であると考えられる．また，（A2）で説明可

JP20H04014, JP20K11059, JP22H03699, JP19K02973, 若手研究

能なデータ構造と説明可能なプロセスを組み合わせた新しい説

23K17006 の助成を受けて行われている．

明可能推薦の概要アーキテクチャを提案し，サービスデータを提案を通じて推薦システムの実現可能性を高めた．提案システ
ムでは，読解可能なニーズデータとサービスデータのマッチン
グというシンプルな推薦過程を用いた．さらに，従来研究の対話型ニーズ抽出手法と組み合わせることで，対話を通じて推薦過程に介入が可能となる．
本研究の限界について述べる．サービスデータモデルについて，各 6W1H 要素が自然言語による非構造的な項目であるため，サービスデータの記述方法によっては意図せず誤った情報が記述される可能性がある．さらに，サービスデータを蓄積する説明可能な手法が不明であるため，手法によっては（A3）の定義をもとに各要素を構造的に定義する必要がある．また，幅広いサービスを対象としたモデルとして設計したため，記述が困難なサービスが発見された場合はモデルの細部の更新が必要である．蓄積手法のアイデアとしては，サービス提供機関による手入力，一般利用者による手入力，レビューに基づく自動生成などが考えられるが，どのように説明可能性を保証するかが不明である．また，一般ユーザに説明可能な機械学習によるマッチングが不明であり，機械学習に用いるデータの公平性が推薦システム全体の公平性に影響するため，どのような機械学
習を行うかが重要になる．例えば，他のユーザのニーズ・サー
ビスのマッチングデータを学習する場合はデータのユーザ層が偏ってはならず，大規模言語モデルを用いた文字列処理によってマッチングを行う場合は言語モデルのデータ公平性が問題となる．また，システム全体の評価にあたって，各データ構造・文

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[6] 亀岡秋男，サービスサイエンス - 新時代を拓くイノベーション経営を目指して，サービスサイエンス・イノベーション LLP 北陸
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プロセスにおいて説明可能性に関連する要素があり，評価が複雑になると考えられる．

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