情報処理学会 インタラクション 2014
IPSJ Interaction 2014

B5-3
2014/2/28

くるレコ：ユーザの興味に合わせた楽曲推薦システム
野並 幸平1,a)

有馬 丞1

久保田 文也1

中谷 仁美1

概要：人は新しいもの，例えば自分の知らない楽曲に出会うときに人生の豊かさを感じることがある．自分の興味に合った新しい楽曲に出会うため，楽曲推薦システムを利用する．しかし，それらのシステムでは楽曲を伝えたい人の熱意や好意などの感情を知ることができない．そこで推薦したい楽曲に対する熱意を表現できるシステムである “くるレコ” を提案する．くるレコにより視覚化された楽曲に対する熱意を見ることによって，自分の興味に合った楽曲に出会うことができる．

KuruReco：Song Recommendation System Fit for Interest of a User
Kohei Nonami1,a)Jo Arima1

Humiya Kubota1

Hitomi Nakatani1

Abstract: People often feel the richness of the life when they encounter with a new thing, for example,
a new song that they did not know. There are many song recommendation systems. With these systems,
however, we can not possible to know how passionately a song is recommended. In this paper, we propose
a song recommendation system KuruReco. With KuruReco, people can recommend a song while visualizing
their enthusiasm to recommend a song.

1. はじめにて，CD ショップの店員にお薦めの CD を尋ねるという方法が挙げられる．しかし，店員が薦めてくる CD はその店

人は自分の興味に合った新しいものに出会うことに人生員の個人の好みで薦めた CD であり，それが本当に自分のの豊かさを感じることがある．例として楽曲との出会いが興味に合うものかどうか分からない．また Amazon[1] と挙げられる．新しい楽曲に出会うためには，楽曲に出会う

いったショッピングサイトにて，「この商品を買った人はためのきっかけが必要になる．例えばある店で流れているこんな商品も買っています」のような購買履歴から推薦商

楽曲をたまたま聞いて興味を持つといったきっかけであ品やサービスを顧客に提示するリコメンド機能や，商品にる．しかしそのような新しい楽曲に出会うきっかけは偶発関する購入者のコメントを参考にする方法も挙げられる．

的なものが多く，自分で探して趣味に合った楽曲を見つけ

しかし，リコメンド機能は評価が少ない商品は推薦されにるのは難しい．また CD ショップに寄り，自分の興味に合くく，少数のユーザが熱烈に支援している楽曲は推薦されいそうな他のジャンルやアーティストの楽曲を探そうとしない可能性が高い．また購入者のコメントは文字による表ても，見つからないことが多い．これは普段聞く楽曲が自現であり，文字の中に購入した人の熱意や好意といった感分の好きなジャンルやアーティストにかたよってしまい，情的な表現がされていても，購入しようとしている人が視他のジャンルやアーティストの楽曲に興味を持たないため覚的にその感情を読み取ろうとすることは難しく，購入者である．さらに CD ショップには様々な楽曲が収録されてがどのような熱意でコメントを書いたのかは分からない．

いる CD が非常に多くあるため，どの CD のどの楽曲が自逆の立場として，自分の好きな楽曲を人に薦めたいとき分の興味に合うものなのか分からない．

CD ショップにて自分の興味に合う CD を探す方法としもある．自分の好きな楽曲を薦めるとき，楽曲のどのようなところが好きなのかを人に熱意を込めて薦めることがある．この熱意により，薦められた人がその楽曲を好きにな

1a)

京都工芸繊維大学
nonami@hit.is.kit.ac.jp© 2014 Information Processing Society of Japanり，そのアーティストへの興味を示す可能性もある．しか516

図 1

くるレコ

し自分の知らない人に好きな楽曲を薦めることはなく，自分の趣味に近い人に熱意を込めて楽曲を薦めることができ図 2 くるレコの概要ない．
そこで本研究では，次の 2 点を目的とする．

Á• 自分の興味に合った新しい楽曲との出会いを求めて曲を知っている人が推薦者となり，推薦者は別の楽曲をくるレコを使って推薦する．

いる人が CD ショップに寄ったときに，自分の興味に合った新しい楽曲が見つけられる．

店内に楽曲を流した被推薦者に対して，推薦できる楽Â

複数の推薦者がくるレコを使って楽曲を推薦し，その• 自分の好きな楽曲を他の人に薦めたい人が CD ショッ

楽曲への熱意を文字や言葉を使わず，くるレコのレプに寄ったときに，自分の興味に近い人に新しい楽曲コードを回すことで熱意を表現し，推薦者同士が推薦したい楽曲を懸けて熱意を競い合わせる．

を薦められる．
そのため人に楽曲を薦めたいと思う人（以降，「推薦者」）

Ã

楽曲が流れている間にレコードをより多く回した推薦が自分の興味のある楽曲を紹介するときの熱意を表現し，者が最も熱意を持って推薦したと判断し，その推薦者楽曲を薦められたいと思う人（以降，「被推薦者」）がそのの推薦した楽曲が被推薦者の楽曲の後に店内に流れる．

表現された熱意をもとに自分の興味に合った新しい楽曲に出会えるようにする手法を提案する．

2. くるレコ：楽曲推薦システム
2.1 概要Ä

被推薦者は自らが提供した楽曲の後に流れた推薦者の楽曲を店内で聞くことができる．またくるレコを使って，他に推薦された推薦者の楽曲も試聴ができる．これにより被推薦者は推薦者が推薦した楽曲についての情報を得ることができる．

推薦者が CD ショップで楽曲を推薦する方法として，推くるレコを使うことにより被推薦者は自分の興味と同じ薦者が手でレコードを回すことによって楽曲に対する熱ような楽曲に興味を持つ人から楽曲を推薦してもらうこと意を表現し，被推薦者の興味に合った楽曲を推薦する方法ができ，自分の興味に合った楽曲に出会う可能性が高くなを考える．以降ではこのレコードを使った提案システムのると考えられる．なお，Âで推薦者が 1 人だけの場合は，ことを “くるレコ” と呼ぶ．くるレコを使うことによって，その推薦者の楽曲が被推薦者の楽曲の後に店内に流れる．

被推薦者は自分の興味に合った楽曲を見つけることができくるレコには画面操作をする部分，レコードを回す部分，る．また推薦者は被推薦者が提示した楽曲に合った別の楽ミラーボールが回転する部分がある．以降，これらの部分曲を自分の熱意を込めて推薦することができる．くるレコの詳細を述べる．

は図 1 のようなシステムであり，画面表示部とレコード型入力インタフェース部に分けることができる．くるレコが用いられるときの推薦者と被推薦者の様子を図 2 を用いて

2.2 操作方法
くるレコの画面遷移は図 3 のようになる．まず被推薦者説明する．

は楽曲を推薦してもらうために，自分の好きな曲のタイトÀ

被推薦者は CD ショップにあるくるレコに自分の好きルを選択する．選択した楽曲の確認が終わるとトップ画面な楽曲を登録させ，楽曲を店内に流す．に戻り，被推薦者の選んだ楽曲が店内に流れる．なおこの© 2014 Information Processing Society of Japan517

ンコーダであり，これによりレコードの回転数を測定する．
被推薦者が選択した楽曲が流れている間，推薦者が推薦したい楽曲への熱意を表現するために，このレコードを時計回りに回す．この動作により回転数が記録される．なお，このレコードは回しづらい設計にした．これはレコードを回すことが熱意を表現するので，重みをかけ，回しづらくすることでユーザの熱意をより表現することができると考えたからである．この回転数の総数と，1 秒毎の回転数がそれぞれ 2.2 で説明した CD ジャケットの画像の大きさと縁の色と対応している．複数の推薦者が推薦した場合，被推薦者が選択した楽曲が流れ終わったときに回転数の最も多い，すなわち CD ジャケットの画像が最も大きい推薦者の曲が被推薦者の流した曲の後に流れるようになっている．
図 3

画面遷移

2.4 ミラーボール
レコードを回した熱意の表現を強調するため，本研究では店内にミラーボールを設置する．ミラーボールはカラオ
ケやディスコなどの雰囲気の盛り上がる会場で使用されている．このことからくるレコも推薦者同士の雰囲気を盛り上げ，推薦者の熱意や競争心を向上させるだろうと考える．
ミラーボールは被推薦者が選択した楽曲が店内に流れているときのみに回転する．このことから現在流れている曲が被推薦者の選択した楽曲か，推薦者の推薦した楽曲かどうかわかる．またミラーボールには色付きのライトが当てられ，回転数の最も多い推薦者のくるレコに合わせた色のライトが当てられる．ミラーボールを使用することで推薦者や被推薦者を含めた CD ショップにいる人の誰もがくるレ

図 4

バトル画面の例

コを使った推薦者同士による熱意の競い合わせが視覚的にわかる．

とき，くるレコのトップ画面には現在流れている楽曲の情報が表示される．楽曲が流れている間，推薦者は店内のく2.5 関連研究

るレコにて推薦者に推薦したい曲のタイトルを選択する．

現在，Amazon[1] や last.fm[2] のレコメンド機能には協そして，選択した楽曲の確認が終わると推薦者同士が互い調フィルタリング手法 [3], [4], [5] が用いられている．これの熱意を競うバトル画面に遷移し，くるレコにあるレコー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ドを回す．推薦者がレコードを回している間は図 4 のよう類似した他のユーザの情報を用いて自動的に推論を行うなバトル画面になる．推薦者がレコードを回すことで，推手法である．この手法を使うことによってユーザの興味に薦者が推薦した楽曲が収録されている CD ジャケットの画合った楽曲の推薦ができると考えられている．しかしこの像の大きさがどんどん大きくなる．またレコードを回す早手法は少数の人気アーティストだけが高い評価を受けるこさによって，その CD ジャケットの縁の色が変化する．CDとが多く，推薦されるアーティストの種類は乏しくなる．

ジャケットの大きさや縁の色を変化させる理由として，そさらに，誰も評価をしていないアーティストは推薦されるの推薦者がレコードを回している間，他の推薦者がどの程ことがないので，少数のユーザが熱烈に支援しているアー度の熱意を持って楽曲を推薦しているかが画面を通じて分

ティストは推薦されない可能性が高い．一方，本研究ではかるからである．これにより推薦者同士の競争心が芽生え，CD ショップにいるユーザを対象にしているので，上記のより熱意を持ってレコードを回すと考えられる．なお，画ような Web サイトで評価を受けていないアーティストの面入力のインターフェースとして iPad を使って実装した．

楽曲も推薦者によって推薦される可能性がある．よって被推薦者は自分の知らないアーティストやジャンルで興味の2.3 レコードレコードの軸部分は Arduino に接続されたロータリーエ© 2014 Information Processing Society of Japan合った楽曲に出会う可能性があると考える．
また上記の協調フィルタリングと音楽的内容によるフィ518

ルタリング [6] を組み合わせたハイブリッド型の推薦シス
テム [7] がある．これは評価が与えられていない楽曲は推[5]薦できない，種類に乏しい，音響的特徴による推薦の精度が低いといった上記の推薦システムそれぞれの持つ問題点を解決し，優れた推薦精度を実現している．しかし，神[6]嶌 [8] によると楽曲推薦システムの予測精度の向上はすでにほぼ飽和状態であり，今後の楽曲推薦システムは予測精度意外の基準も考慮し，利用者の要求を的確に捉える必要[7]がある，としている．一方で本研究では推薦者の楽曲に対する熱意を可視化することで，既存の楽曲推薦システムにはないユーザ同士の推薦による新たな音楽との出会いに着[8]certainty in artificial intelligence, 1998, pp.43-52.
W. Cohena and W. Fan: Web-collaborative filtering:recommending music by crawling the Web Computer
Networks: The International Journal of Computer andTelecommunications Networking, 2000, vol.33, no.16,
pp.685698.
Hoashi, K. et al.: Personalization of User Profile forContent-based Music Retrieval based on Relevance Feedback, ACM Multimedia, 2003, pp.110-119.
吉井 和佳，後藤 真孝，駒谷 和範，尾形 哲也，奥野 博:
ユーザの評価と音響的特徴との確率的統合に基づくハイブリッド型楽曲推薦システム，情報処理学会研究報告. [音楽情報科学], 2006, vol.90, pp.45-52.
神嶌敏弘: 推薦システムのアルゴリズム (1)，人工知能学
会誌, 2007, vol.22, no6, pp.826-837.

目している．

3. まとめ
本稿では，被推薦者が自分の興味に合った新しい楽曲との出会いを求めているユーザが CD ショップに寄ったときに，推薦者が熱意を表現し，被推薦者の興味に合った新しい楽曲が見つけられるシステム “くるレコ” を提案した．
くるレコは推薦者が楽曲に対する熱意をレコードを回すことで表現することに着目し，被推薦者はその視覚化した熱意を見ることができる．
くるレコを本学のオープンキャンパスで公開し，来場した人にシステムの目的を説明すると，多くの人が必死にレコードを回して相手に勝とうとしていた様子が見られた．
また楽曲が流れている間，ずっとレコードを回し続けることはさすがに熱意を持っていても疲れてしまうという意見や，レコードを回し続けることで指がこすれて痛くなるという意見もあった．今後の課題としてオープンキャンパスで得られた問題を解決しつつ，実環境にくるレコを導入し，くるレコを使って効果的に楽曲推薦ができるかを評価する必要がある．これはくるレコが実際の CD ショップでどの程度効果的に楽曲を推薦できるかどうかはわからないからである．実環境ではくるレコを CD ショップのどのような場所に置けばよいのか，各くるレコには他のユーザが見えないように仕切りを用意すべきなのかなど，被推薦者や推薦者がくるレコを使用しやすい環境を整える必要があると考える．
参考文献
[1]
[2]
[3]

[4]

Amazon(online): 入 手 先 ⟨http://www.amazon.com⟩(2013.11.19)
last.fm(online):入 手 先 ⟨http://www.last.fm⟩(2013.11.19)
U. Shardanand and P. Maes: Social Information Filtering: Algorithms for Automating “Word of Mouth”, CHI’95 Proceedings of the SIGCHI Conference on HumanFactors in Computing Systems, 1995, pp.210-217.
J. Breese D. Heckerman and C. Kadie: Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering
UAI’98 Proceedings of the Fourteenth conference on Un-© 2014 Information Processing Society of Japan519