「マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2007)シンポジウム」 平成19年7月

コンテンツ提供者とユーザの意図を考慮したコンテンツ推薦アルゴリズムの提案と評価
新井 イスマイル†
藤 川 和 利†竹 内亨††
砂 原 秀 樹†寺 西 裕 一†††下 條 真 司 †††ユビキタス環境では，ユーザが行動支援の情報を省作業で効率よく取得するために，ユーザの状況
や嗜好を反映したコンテンツ推薦機構の実現が期待される．本論文では，ユーザおよびコンテンツ提供者の意図をユーザプロファイルおよびコンテンツメタデータとして記述し，それらを照合するコン
テンツ推薦機構を提案する．ここでは，ユーザのサービス参加のためのプロファイルの準備と，コンテンツ提供者のコンテンツメタデータ作成の労力を考慮し，制限されたプロファイルとメタデータを用いる中で，ユーザおよびコンテンツ提供者の意図を反映した情報をユーザに提供することを実現す
る．提案するコンテンツ推薦機構を用いて商品推薦システムを実装し，青森県五所川原市の大型ショッピングモール「ELM の街」で 1ヶ月間の実証実験を行った．この実証実験の結果を基に本研究の有効性について論じる．

Design and Evaluation of Contents Recommendation Algorithm
reﬂecting intentions of contents providers and users
Ismail Arai,† Susumu Takeuchi,†† Yuichi Teranishi,†††Kazutoshi Fujikawa,† Hideki Sunahara† and Shinji Shimojo †††In ubiquitous network environments, an information recommendation system, which effectively provides suitable information according to user’s preference and circumstance anddoes not require much eﬀort from the user, is expected. In this paper, we propose a contents recommendation mechanism that compares user’s proﬁles with contents metadata. In
the proposed mechanism, user proﬁles and contents metadata include intentions of users andcontents providers. Since preparing many user proﬁles are bother for users and using detailed contents metadata requires much eﬀort from contents providers, we use the limited
information for user proﬁles and contents metadata. Based on the proposed recommendation
mechanism, we implemented a product recommendation system for the shopping mall called”Elm-no-machi” in Aomori prefecture. We discuss the eﬀectiveness of our recommendation
mechanism through the experiments carried out at ”Elm-no-machi”.

ファイルや状況を示すコンテキストとそれらに対応す

1. は じ め にるコンテンツのメタデータを活用する方法1)∼3) があ

ユビキタス環境では, 出張先での飲食店情報の取得

る. ユーザおよびコンテンツの互いのメタデータを比や, 移動予定先の店舗情報の取得といったユーザに対較して情報がユーザの要求に合致しているか否かを判する行動支援サービスの実現が期待されている. これ断し, 合致している場合に推薦する. そしてこのようらの情報を省作業で効率よく取得するためには, ユー

なメタデータマッチングをイベント駆動させるコンテ

ザの状況や嗜好を反映したコンテンツ推薦の実現が重キストアウェアシステムの開発4),5) が盛んである.

要となる. これを実現する手法としてユーザのプロ

従来のコンテキストアウェアシステムではメタデー
タを扱うフレームワークの設計については多くの報告† 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
Graduate School of Information Science, Nara Instituteof Science and Technology†† 大阪大学大学院情報科学研究科
Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University††† 大阪大学サイバーメディアセンター
Cyber Media Center, Osaka University

があがっているが, 利用したメタデータマッチングによって得られたコンテンツの分析に取り組んでいる報告が少ない. また街中を徘徊するといったような, ユー
ザの状況が目まぐるしく変化する環境を想定してアプ
リケーションを構築しているため, 大型ショッピング
モール内で半日を過ごすといったシナリオではユーザ― 775 ―

の状況がさほど変化せず, コンテンツの推薦結果に変て情報検索クエリの基となる要素をユーザプロファイ化がなくユーザにとって単調なシステムになる恐れがルと呼ぶ．時計や GPS センサから取得するユーザプ

ある.

ロファイルを生成することはユーザにとって負荷がな

そのため本研究ではショッピングモール内に複数配

いが, 嗜好情報などは手動で設定するため, さまざま置されたキオスク端末の利用を想定したコンテンツ推な検索に対応するために大量に用意することはユーザ薦を目的とした上で, ユーザおよびコンテンツ提供者にとって困難となる. 限られたユーザプロファイルかがどのような情報推薦を望むか, また単調なシステム

ら，目的に応じてユーザが満足するコンテンツを提供とならないようどのような配慮が必要か, そして運用する推薦アルゴリズムを見出す必要がある．

可能性についてショッピングモール経営者と議論し, そ

ただし, 限られた情報量のユーザプロファイルによれを満たす情報推薦アルゴリズムを提案し, システム

るマッチングでは，表層的にユーザの特徴を捉えるこ設計を行う.

とは可能ではあるが，個人が持つ嗜好までは把握する

実際に青森県のショッピングモールで１ヶ月間の実ことが難しい．ユーザの嗜好を反映したコンテンツを証実験を行い, 得られたユーザのシステム利用状況お推薦するには，コンテンツの閲覧履歴などを保持してよび, ユーザとコンテンツ提供者のアンケート結果か

おき，それに類似するコンテンツを提供する推薦が求ら, 提案システムの妥当性を考察する.

められる．

2 では上記の問題を解決するにあたっての要求事項

また Context-Aware システムは，ユーザの嗜好やを整理する. 3 では要求事項を解決するコンテンツ推

状況をユーザプロファイルから自動的に読み取るため，

薦アルゴリズムの提案について詳述する. 4 で実証実

コンテンツ探索における作業量が少ないが，ユーザプ

験の結果に合わせて考察を述べる. 5 にてまとめを述

ロファイルに変化がない場合に同一のコンテンツを繰べる.

り返し配信してしまう恐れがある．そのため推薦履歴などを考慮して，一度推薦されたコンテンツをしばら

2. 行動支援情報提供手法に対する要求

く提供しない推薦が望まれる．

ユビキタス環境において，行動支援の情報提供を実現するにあたって，ユーザ，コンテンツ提供者の 2 つの視点から挙げられる要求をまとめる．

2.2 コンテンツ提供者の要求
Context-Aware システムを実現するにはユーザプ
ロファイルに加えて，ユーザプロファイルに対応した

2.1 ユーザの要求

コンテンツの説明情報であるコンテンツメタデータ

ユーザは情報検索において端末操作の煩わしさを解が必要となるが．これらの情報を用意することはコン

消することと，状況・嗜好にあった情報を取得できるテンツ作成者にとって大きな負担となる．ユーザプロ

ことを情報提供システムに求める．

ファイルを必要最低限設定することと同様に，コンテ従来の全文型検索エンジンなどでは，キーワードによる文字入力が求められてきた．一方，ユビキタス環

ンツメタデータについても必要最低限の設定でコンテ
ンツ提供ができる環境が望まれる．

境において携帯電話や PDA などの携帯情報端末の利

一方，有効期間や地理的な有効範囲などが極めて狭用機会が増加している．携帯情報端末は画面が小さく設定されたコンテンツを作成した際に，例外的にそいために一度に提供できる情報量が少なく，キーボーのコンテンツを強く推薦したいといった要望がある．

ドがないために文字入力が非常に手間である．制約の例えば商品在庫が残り僅かしかないことを強調する推あるユーザインターフェイスを考慮した情報提供シス

薦や，期間限定商品の推薦が考えられる．このようにテムの実現が求められる．さらに，入力するべきキー求められる推薦の強制力はユーザにとって新たな興味ワードが思いつかない問題もある．例えば不慣れな土の発見を見出す可能性がある反面，過度の配信によっ

地などで現在地周辺の情報を検索する場合に住所情報て SPAM として認知される恐れもあるため，適度なをキーワードでうまく表現できないような問題が発生

流通量を確保する推薦が望まれる．

することが考えられる．
このような問題を解決するために，あらかじめユー
ザの嗜好などをユーザの端末に登録しておき，その3. コンテンツ推薦アルゴリズムの提案
前節での課題設定を踏まえて, ユーザにとって省作

データを再利用することや，時計，GPS などのセン業で効率がよく, コンテンツ提供者の意図を反映できサからユーザの状況を察知する Context-Aware シス

るコンテンツ推薦手法を提案する. 提案するアルゴリ

テムの開発が盛んである．このようなシステムにおいズムは 3 種類の推薦手法を統合的に活用する. １つ― 776 ―

ザの特徴を表層的に表す程度の情報量に抑えた．コン<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><up:UserProfile
xmlns:pp="urn:liberty:id-sis-pp:2003-8"
xmlns:up="urn:x-ubiq-profile:2005-9"><up:UserId>5058</up:UserId><up:PreferenceProfiles><up:item>和食</up:item><up:item>海外旅行</up:item></up:PreferenceProfiles><pp:LegalIdentity><pp:Gender>urn:liberty:id-sis-pp:gender:m</pp:Gender><pp:LJobTitle>学生</pp:LJobTitle><pp:DOB>1985-04-16</pp:DOB></pp:LegalIdentity></up:UserProfile>

テンツ推薦に有効となる値は，年齢 (pp:DOB : 誕生日から計算), 性別 (pp:Gender), 職業 (pp:LJobTitle),
嗜好キーワード (up:PreferenceProﬁle) である．
次にコンテンツメタデータの記述例を図 2 に示す．コンテンツメタデータはコンテンツ作成者のメタデータ
作成の労力を考慮して，手入力が必要な情報を必要最小限にしている．cp:majorDivision, cp:middleDivision,

cp:minorDivision は後述するユーザの嗜好を考慮した推薦に利用され，それぞれ大まかな商品分類となる
大分類，中分類，小分類の値を保持する．これらの値

図 1 ユーザプロファイルの記述例
Fig. 1 An example of user proﬁleは大分類から小分類に向かってツリー構造になっているため，コンテンツ提供者は商品に該当する小分類を選択肢から選ぶだけでよい．

cp:keyword に記述するキーワードはその他の推薦<?xml version="1.0"?><rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
xmlns:cp="http://www.ais.cmc.osaka-u.ac.jp/Contents-Profile#"
xmlns:geo="http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#"><rdf:Description about="urn:x-ubiq-content-id:0001"><dc:title>男性服20代前半</dc:title><dc:publisher>Paul Star</dc:publisher><dc:description>黒のジャケット</dc:description><cp:areaID>1</cp:areaID><cp:price>25000</cp:price><cp:figure><rdf:Seq><rdf:li rdf:resource="http://www.ais.cmc.osaka-u.ac.jp/Contents/0001.jpg"/><rdf:li rdf:resource="http://www.ais.cmc.osaka-u.ac.jp/Contents/0002.jpg"/></rdf:Seq></cp:figure><cp:pr>ファッション雑誌で紹介されたイチオシの商品です!!</cp:pr><cp:flash>http://www.ais.cmc.osaka-u.ac.jp/Contents/0001.swf</cp:flash><cp:shopID>0001</cp:shopID><cp:majorDivision>卸・小売り業</cp:majorDivision><cp:middleDivision>織物・衣服・身の回り品小売業</cp:middleDivision><cp:minorDivision>衣服</cp:minorDivision><cp:keyword><rdf:Bag><rdf:li rdf:resource="urn:x-keyword:ファッション雑誌"><rdf:li rdf:resource=“urn:x-keyword:メンズヤング"></rdf:Bag></cp:keyword><geo:Point><geo:lat>34.393</geo:lat><geo:long>135.301</geo:long></geo:Point></rdf:Description></rdf:RDF>

手法に繰り返し利用される．このように，キーワードを多くの推薦アルゴリムへ適用することによってメタ
データ入力の省作業化を図る．

3.2 ユーザの状況・属性を考慮した推薦
検索者の状況を反映したコンテンツを見出すために，ユーザのおかれた時間（現在時間，スケジュールなど），場所（現在地，目的地など），状況（同行者，予算，目的など）をエージェントが読み取り，それに従ったコンテンツ推薦をする．コンテンツメタデータについてもこれらに対応する情報を付加し，各々の項目に適した演算式を用意することによってマッチングを行う．
ユーザプロファイルから得られる性別，年齢，職業，
嗜好キーワードに対応する対象性別，対象年齢，対象
職業，ジャンルをコンテンツメタデータから見出しマッ

図 2 コンテンツメタデータの記述例
Fig. 2 An example of content metadata

チング・スコアリング処理を行う．cp:keyword に特定の対象者を示すキーワードを設定しておき，そのキーワードから対象性別，対象年齢，対象職業を展開する．

目はユーザの状況・属性とコンテンツ提供者の要求を

例えば「女子高生」というキーワードが設定されていユーザプロファイル, コンテンツメタデータによってるときは，対象年齢が 15〜18 歳，対象性別が女性，職記述してそれらのマッチングを行う. 2 つ目はユーザ

業が学生といった内容を連想できるテーブルを別途用のコンテンツ閲覧履歴を考慮してユーザの嗜好にあっ意しておく．嗜好キーワードについては cp:keyword

た情報を見出す. 3 つ目は店舗（コンテンツ提供者）との文字パターンマッチングによってマッチングが行が一時的に強く推薦したい商品を特定の条件下で強制われる．

推薦する. 3 種類の推薦手法を統合的に活用すること

3.3 個人の嗜好を考慮した推薦によってユーザおよびコンテンツ提供者両者の要求をユーザがシステムから推薦された結果に対するフィー

解決することが期待できる.

ドバックを与えることによって，ユーザプロファイル

3.1 メタデータの設計で表現できないユーザの嗜好を学習することも，的確

ユーザの状況・嗜好を示すユーザプロファイルを図 1

なコンテンツ推薦を実現するために必要となる．Ama-に示す．前節でも述べたとおり，ユーザにとってプロ

zon.com6) などのショッピングサイトでは購買予定あ

ファイル設定が手間とならないよう，記述内容はユー

るいは興味のある商品を記録しておくウィッシュリス― 777 ―

在時間が該当しているかという判断である．Occasion

スコア算出エージェント
スコア算出エージェント
呼び出し

エージェント
呼出

スコア算出

スコア算出

については本論文では買い物をしていることが既知と要求受付

出力可否判断スコア算出

出力不可
応答→null

強制推薦
スコア→20

スコアの集約履歴による減算処理
ソート

なっているため推薦処理に含まない．該当するコンテンツがある場合には次の遷移に進む．

出力可強制推薦判定は，コンテンツメタデータの cp:keyword

強制推薦判定通常推薦に「強制」というキーワードが存在するか否かを判定

スコア加算(プロファイルマッチ)

し，存在した場合は最高スコア値 20 を加算し，推薦

スコア加算(ウィッシュリストマッチ)

処理は終了する．

推薦結果応答プロファイルマッチは 3.2 の通り，ユーザプロファ

スコア制限

イルに含まれる年齢・性別・職業とコンテンツメタデー

スコア応答

タに含まれる嗜好キーワードから推測される対象年齢・

図 3 エージェントにおけるコンテンツ推薦のアルゴリズム
Fig. 3 Contents Recommendation Algorithm in an agent

対象性別・対象職業を照合してその合致度をスコアとトに対して，データマイニング処理を行って関連する加算する．すなわち，プロファイルマッチでの最高ス

商品を見出し，その関連する商品をユーザに推薦する

コアは 6 となる．

して算出する．
各プロファイルが合致する毎にスコアを上限 2 でことによって販促している．本研究では，あらかじめウィッシュリストマッチについては以下のように一コンテンツメタデータに商品の大分類・中分類・小分

致する分類の階層に分けて加算される値が変化する．

類の階層を設定し，分類キーワードの距離に応じて商(1)

品の類似性を表す．ユーザのウィッシュリスト内にある商品の分類キーワードとコンテンツメタデータの持と同一商品の場合はスコア 10 を加算する．

(2)

つ分類キーワードを分類ツリーに照らし合わせて，距離に応じたスコアリングを行う．

(3)

2.2 で述べたように，コンテンツ提供者が特定のコ

ウィッシュリストのコンテンツと同じ小分類キー
ワードを持つ場合はスコア 7 を加算する．

3.4 コンテンツ提供者によって指定される強制推薦
ンテンツを強く推薦したいという要望がある．強制フウィッシュリストに登録されているコンテンツ

ウィッシュリストのコンテンツと同じ中分類キー
ワードを持つ場合はスコア 5 を加算する．

高いスコア値を得た時点でウィッシュリストマッチ
は終了するため，スコア値範囲は 0〜10 となる．

ラグをコンテンツメタデータ (cp:keyword に「強制」

スコア制限では，ユーザ毎に推薦履歴を保存しておという文字列を設定) に用意して，それが設定されてき，該当するコンテンツがある場合は減点する．推薦いるか否かを判断する演算式を用いることによって強履歴は 5 つのコンテンツを FIFO 形式で保存してお制推薦を実現する．ただし，コンテンツ提供者が無作

く．最高で 90%，最低で 10%の減点が行われる．推為に強制フラグを設定することによって，強制推薦さ薦されて間もないコンテンツほど多く減点される．

れるコンテンツが蔓延する恐れがあるため，狭い有効期限のコンテンツなど，存続期間が限られるコンテン
ツのみに適用することとする．

4. 実証実験の評価と考察設計した商品推薦システムを実装し，「エルムの街」

3.5 コンテンツ推薦アルゴリズムの設計にて 1ヶ月間運用した．以下に実験内容，実験結果お推薦アルゴリズムの全体像を図 3 に示す．エージェ

よび考察を述べる．

ントはマッチングと同時にスコアリングを行い，コン

4.1 実 験 環 境

テンツのスコアを加算していく．以下の推薦アルゴリ「エルムの街」7) にて実際に販売されている商品をズムに従ってコンテンツは 0〜20 のスコアを得て応推薦する商品推薦システムを構築して，一般顧客を対答結果として呼び出し元に返される．推薦が開始され象に実証実験を行った．本実証実験システムは総務省

スコア算出エージェントが呼び出されると，まずコンによって推進されている「ユビキタスネットワーク技

テンツを保持するエージェントがユーザの TPO を考術の研究開発」の研究開発委託の 1 つで，NTT, 日立

慮した推薦手法に従って，リクエストに合致するコン

製作所，大阪大学の 3 機関により連携開発している．

テンツを保持しているかどうかを判断する．具体的に実際にサービスを構成するに当たっては NTT のサーは利用者の近隣にある商品であるかという判断と，コ

ビス合成技術8) ，日立製作所の大量モビリティ認証技

ンテンツメタデータに設定されている有効期間内に現術9) も含まれる．それらの要素技術を Web サービス

― 778 ―

表 1 ショッピングモールでの実証実験の詳細
Table 1 Details of the experiment at a shopping mall

CPU
MemoryOS
開発言語
Network
Passive RFID リーダ

80

コンテンツアクセス総数60

図 6 推薦システムの画面イメージ
Fig. 6 Screen image of recommendation system

1200

コンテンツ閲覧者総数70

ユーザ数 [人]内容
1ヶ月間 (2006/2/4 〜 2006/3/5)
98 店舗
20 台
880 コンテンツ
2252 人
552 人
91 店舗
Pentium 4 2.56GHz
512MB
Windows XP SP2J2SDK 1.4.2
100BASE-TX
通信距離 5cm, 2.45GHz– コンテンツ表示までの時間

1000– おすすめ情報は嗜好にあっていたか
800

50
40

600

30

400

アクセス数 [回]

名目
実験期間
店舗数
設置端末数
総アイテム数
参加者数
利用者アンケート回答数
テナントアンケート回答数• テナントに対するアンケート– コンテンツの商品情報は何個が適切か？
– どのくらいの頻度で更新可能か？
– コンテンツの提供に関して，原稿提出に関す

20
200

10

3/3

2/28

2/25

2/22

2/19

2/16

2/13

2/7

2/10

0
2/4

0

る手間は？
ユーザである利用者から集まったアンケートは 552
人分で回収率は 24.5%，コンテンツ提供者である店舗か

図 4 利用者とコンテンツアクセス数の推移
Fig. 4 The numbers of users and accesses to the contents

ら集まったアンケートは 91 店舗分で回収率は 92.8%となった．
実際に商品推薦システムにアクセスした利用者とコンテンツアクセス数は図 4 のような推移を示し，土日

位置情報
プロファイルウィッシュリスト

Content

推薦結果

実験サービスの概要を図 5 に示す．ユーザはあらかContent

近隣店舗の商品情報の発見
RDFマッチング

ショッピングモールに利用数が多かった．

Content
ProﬁleContent
Content

じめ簡単なアンケートによってユーザ登録を行う．この時点でユーザプロファイルの要素となる年齢，性別，
職業，嗜好キーワード (選択肢および自由記述) を収集

Content
Content

してユーザデータベースに登録しておく．その後ユーエージェント空間

そして店内に設置された情報提供端末に RFID カー

ザはユーザ ID が記録された RFID カードを受け取る．
図 5 商品推薦サービス概要
Fig. 5 Overview of contents recommendation system

ドをかざすことによって，エージェントが呼び出され，

RFID に記録されるユーザ ID に対応したユーザプロ
ファイルをユーザデータベースから引き出し，ユーザの状況・嗜好にあったコンテンツを自動で取得する．

によって連携構築した．
実証実験フィールドの詳細を表 1 に示す．期間は2006/2/4〜2006/3/5 の 1ヶ月間である．ショッピン

提供されるコンテンツは，実験参加店舗により随時追加，更新が行われた．

グモール内の 20 カ所に情報提供端末を設置した．実図 6 に表示画面例を示す．左上に推薦された商品の証実験の参加者数は延べ 2252 人となった．また評価

プレビューと簡単な宣伝メッセージが表示される．最のために事後アンケートを収集した．本論文に関連すもスコアの高かった商品が最初に表示され，5 秒おきる事後アンケート項目は，以下の通りである．

に下位順位のものに入れ替わり表示される．入れ替わ• 利用者に対するアンケート

り候補は左下に表示されていて，5 秒待たずとも下位― 779 ―

表 2 コンテンツの閲覧状況
Table 2 Contents accesses statistics
コンテンツ閲覧者総数
コンテンツアクセス総数
一人あたりの閲覧コンテンツ数「詳しく見る」が押された総数「詳しく見る」を最初に押した総数
一人当たりの「詳しく見る」を押した総数
店舗ボタンが押された総数
店舗ボタンが最初に押された総数
一人あたりの店舗ボタンを押した総数

&!

数

%"

980
9655
653
2504
1218
126
7151
1310
525

%!
$"

12

項目

&"

$!
#"
#!
"
!
#

#"

%!

&"

'!

'!(

)*+,-./0

順位の商品を閲覧したい場合には左下のプレビューを

図 7 コンテンツ閲覧時間のヒストグラム
Fig. 7 The Histogram of watching time for contents

押すと左上の枠に表示されるようになる．
「くわしく見る」ボタンと「お気に入り登録」ボタンが用意されていて，「くわしく見る」ボタンを押すと商品の詳細の画

〜男性〜
合っていな
い

面に遷移する．
「お気に入り登録」ボタンはウィッシュ
リスト推薦の基になる学習データを生成するために用

14%

無記入
2%

合っていな
合っていた
17%

い

どちらかと

7%

〜女性〜
無記入

いえば合っ

3%

ていない

どちらかと

合っていた
28%

11%

いえば合っ
ていない

いられる．右上部分は操作中の端末の向きを反映した

13%

どちらかと

いえば合っ

周辺の地図が表示される．店舗毎にクリックが可能と

ていた

どちらとも

なっていて，店舗をクリックすると，その店舗で扱っ

25%

いえない

どちらとも
いえない
21%

29%

どちらかと

いえば合っ
ていた
30%

ている商品のみが推薦対象となり，左の画面が更新される．右下は，ユーザプロファイルを反映した星占いなどの情報を提示している．
以下より，実験結果と 2．で挙げた要求を照らし合図 8 「おすすめ情報は嗜好にあっていたか」に対する回答 (男性・
女性)
Fig. 8 Questionnaire data of “Does the recommended
items ﬁt for you? (each for men and women)”

わせて考察をすすめる．

4.2 ユーザの視点から見た評価

4.2.2 推薦コンテンツの閲覧時間

ユーザの要求を満たす推薦の実現具合を, 詳細ボタ

コンテンツの閲覧時間はコンテンツの有用さと相関

ンの押下状況, 閲覧時間および事後のアンケートを元がある11) ため, その分布を調査した. 残念ながら Webに分析する. 推薦コンテンツは Web サーバ上に蓄積

アクセスログはコンテンツ閲覧開始時間は容易に取得されているため, そのアクセスログを元に分析する.

できるがコンテンツ閲覧終了時間が特定できないため,

4.2.1 推薦コンテンツの詳細閲覧

明らかにコンテンツ閲覧が連絡していてコンテンツ閲

表 2 に Web サーバのアクセスログから得られたコ覧終了時間が特定できるものだけを採取した.

ンテンツの閲覧状況を示す. コンテンツ閲覧者総数が取得できた 57 件の閲覧時間の分布を図 7 に示す.

980 人で, 表 1 の参加者延べ人数が 2,252 人であった

15〜30 秒の区間にデータが集中している. 初めて推ことから 1 人当たり 2 回は期間中に推薦システムを薦コンテンツを閲覧するユーザが大半を占めるため一利用している. コンテンツアクセス総数が 9,655 回で般的な Web の閲覧時間よりは長くなる予想があるが,あったことから一人当たり約 10 回はコンテンツを閲

既存研究報告では概ね 10 秒以上が有用なコンテンツ

覧している. この表で重要となるのは「詳しく見る」と考慮されていることからこれは注目されたコンテンが最初に押された総数である. これは推薦されたコンツであると判断できる.

テンツの詳細を確認するボタンであるため, 推薦内容

今後は全てのアクセスに対して閲覧時間を取得できがユーザにとって適していれば押されることになる.

るようにして, ユーザがシステムに慣れた状態で計測

期間中に「詳しく見る」を最初に押した総数は 1,218

することが課題となる.

回であった. 約 13%の割合で最初に押されている. ゼ

4.2.3 事後のアンケートに対する考察

ロクリック推薦は Web 上の広告と捉えることができ推薦アルゴリズムに関わるユーザに対する事後アン

るため, WWW 広告の一般的なクリック率が 1%程度

ケートは, 「おすすめ情報は嗜好にあっていたか」とと言われていること10) と比べてよい数値であるとい「将来普及したら使いたいか」の 2 つである.

える.

図 8 に性別で分けた「おすすめ情報は嗜好にあって― 780 ―

100

表 3 コンテンツの対象性別の割合
Table 3 The number of contents classiﬁed by target
gender80
強制フラグ数 [個]

対象性別

90

コンテンツ数

男性
女性

3711
5342

70
60
50
40
30
20
10

100%

60%

どちらかといえば合っていな
いどちらともいえない

50%
40%
30%

どちらかといえば合っていた

20%

合っていた

10%
0%
0〜

9

3/4

2/25

2/18

2/4

合っていない

70%
割合

0

無回答

80%

2/11

90%

図 11 強制フラグを含んだコンテンツ数の推移
Fig. 11 The number of the contents with the ”forced” ﬂag

ついてはおもちゃなどの特定の年代を対象としている
ことが明確に判断できるコンテンツが推薦されていた

59
19
69
29
39
49
〜
〜
〜
〜
〜
〜
40
60
50
30
10
20
年齢

ことが要因と考えられる.
図 10 に「将来普及したら使いたいか」の問に対す

図 9 「おすすめ情報は嗜好にあっていたか」に対する回答 (年代別)Fig. 9 Questionnaire data of “Is the recommended items
ﬁt for you? (for each generation”

る結果を示す. 大多数が使いたいと回答し, ユーザは実際に提案したシステムに満足していることを示している. 使いたくないと答えたユーザの自由記述欄を確認したところ, 「希望商品にあたらない」, 「情報が*+,-&'!"#/0'+0.)*+,-&'.)

詳しくない」, 「実際に店を見た方が早い」などの記
23&4
1)

述があった. ユーザビリティや推薦アルゴリズムの品
質を向上することが今後の課題となり, これを解決す!"#$%&'(()!"#/0'+0*+,+
1()

ることによって, よりシステムを利用したいユーザが増加すると期待できる. また利用するユーザの多くは

*+,+
56)

ショッピングモールの常連客であり, 店の所在と取り扱っている商品の分野や把握しているため, 実際に店を見た方が早いという意見に繋がったと考えられる.

図 10 「将来普及したら利用したいか」に対する回答
Fig. 10 Questionnaire data of “Do you want to use thissystem in future?”

ユーザの状況を考慮した推薦は街レベルといった, より広範囲な環境でないと有効性が高まらないことが確認された.

いたか」の問いに対する結果を示す. どちらかといえ

4.3 コンテンツ提供者から見た評価

ば合っていたを含めると約半数という結果になった.

コンテンツ提供者の意図を考慮した情報推薦の有効女性の方が嗜好にあっていると答えた傾向が強い. こ性と, システム運用可能性について, コンテンツと事れはショッピングモールでの女性向けアパレルエリア

後アンケートを元に分析する.

など位置と嗜好が強く結びつくポイントがショッピン

4.3.1 強制推薦機能に対する考察

グモールに存在し, そのエリアでシステムを利用した本システムはショッピングモールの経営者との事前ユーザが多かったためである. 全体的に見ても表 3 にの議論を重ね, 従来のユーザ嗜好情報推薦アルゴリズ

もあるように女性向けコンテンツの方が多かったこと

ムに加え, 強制推薦機能を加えた. この影響についてが確認できる. これに比べて男性用のアパレルエリア

分析し実際にコンテンツ提供者の提案がユーザのコンは一般的に女性向けのものと比べて少ないため女性にテンツ閲覧促進に有効であったかどうかを確認する.

比べて嗜好にあっていると答えた割合が少なかったと

図 11 に強制フラグを含んだコンテンツ数の推移を示す. あまり数多く設定されると SPAM コンテンツを考えられる.
図 9 に年代別の「おすすめ情報は嗜好にあっていた誘発する恐れがあるため, 適度に利用してもらうようか」の問いに対する結果を示す. 20 歳未満は推薦コン説明をしたところ逆にほとんど使われることがなかっ

テンツに満足できている傾向が得られている. これにた. 店舗改装リニューアルイベント (2/24〜2/26) の― 781 ―

1. コンテンツの商品情報は何個が適切か？

４つ以下
21%

2. どのくらいの頻度で更新可能か？

毎日

６つ以上

その他

0%

5. お わ り に

7%

15%

週1以内
2%

ユビキタス環境において，ユーザにとって省作業でコンテンツ提供者にとって導入が容易である，双方の

月1

21%

週１

意図を考慮したコンテンツ推薦機構を提案し実装した.

43%

実際に青森県のショッピングモール「エルムの街」に

月2

5個

12%

79%

て商品推薦システムを実装し，実証実験を行った結果，

3. コンテンツの提供に関して，原稿提出に関する手間は？

ユーザ，コンテンツ提供者の要求およびシステム性能の要求を満たすコンテンツ推薦システムを設計できた

非常に手間
許容範囲

れる.

12%

ことを確認した．今後はより多くのユーザ，コンテンツ提供者に満足のいくコンテンツ推薦手法の開発に取34%

り組む. またコンテンツメタデータの作成労力に未だ煩わしさを感じる意見があったため, ユーザインター

少し手間

フェイスの改良に取り組み実サービス化に挑戦したい．

54%

謝辞 本研究の一部は，平成 17 年度総務省「ユビ図 12 テナントのアンケート結果
Fig. 12 Questionarrie data answered from shops

キタスネットワーク認証・エージェント技術の研究開発」の研究助成によるものである．また，実験フィー際に積極的に利用してもらうよう，再度説明した結果，ルドとして「エルムの街」を提供いただいた，五所川

その期間だけ強制キーワードを含むコンテンツ数が増

原街づくり株式会社葛西社長および関係者に感謝する．

加し，その後 10〜20 コンテンツに収まる分布となっ参た．強制フラグを手作業で設定することは効果的でないことが分かった．今後は有効期間の内容から自動的に強制推薦コンテンツであることを判定する手法について検討する必要がある．

4.3.2 事後のアンケートに対する考察
テナントから得たアンケートを図 12 に示す.
「コンテンツの商品情報は何個が適切か？」という問に対してほぼ 8 割が 5 個と回答した. 著者らが提案した数に概ね納得した様子だった. ただし, これ以上のコンテンツ表示を望むテナントがいなかったことから,複雑な商品提示が面を望んでいないことが分かった.
「どのくらいの頻度で更新可能か」という問に対しては週 1 回が最も多かった. これはコンテンツ増加に対するシステムのスケーラビリティを考慮する際に参考な値となる.
「コンテンツ提供に関して, 原稿提出に関する手間は？」という問いに対して, 半数が少し手間と答えた.
コンピュータを各店舗に置けないといった運用の都合
上, コンテンツ登録はまずテナントに紙による商品情報のフォーム入力をしてもらい, ショッピングセンター
事務局の方がその紙に記載された情報に基づき Web
フォームからコンテンツ登録した. 本来のコンピュータを用いたコンテンツ登録より簡易な紙上の記述すら少し手間と考えられていることから, コンテンツ登録の簡易化に対してさらなる改善が必要であると考えら

考

文

献

1) 新井イスマイル， 中村豊，藤川和利，砂原秀
樹：TPO メタデータに基づく情報検索手法の提案，IPSJ, 第 12 回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ，pp.251–256 (2004).
2) Arai, I., Fujikawa, K. and Sunahara, H.: A
Proposal of information retrieval method basedon TPO metadata, Proceedings of 2005 IEEE
Paciﬁc Rim Conference on Communications,
Computers and Signal Processing, Victoria,
Canada, pp.442–445 (2005).
3) Shimazu, K., Arisawa, T. and Saito, I.:
Interdisciplinary Contents Management Using 5W1H Interface for Metadata, 2006
IEEE/WIC/ACM International Conference on
Web Intelligence, pp.901–912 (2006).
4) Hong, D., Chiu, D. K. W. and Shen, V. Y.:
U-commerce & u-business: Requirements elicitation for the design of context-aware applications in a ubiquitous environment, 7th international conference on Electronic commerce
ICEC ’05, pp.590–596 (2005).
5) Meyer, S. and Rakotonirainy, A.: A survey ofresearch on context-aware homes, Australasian
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ACSW frontiers, pp.159–168 (2003).
6) : Amazon.com, http://www.amazon.com/.
7) : エルムの街，http://www.elm-no-machi.jp/.
8) 武本充治，大石哲也，岩田哲弥，山登庸次，田― 782 ―

中洋平，徳元誠一，島本憲夫， 黒川章， 須永宏，小柳恵一：ユビキタスコンピューティング環
境に適したサービス提供アーキテクチャにおけるサービス合成方式とその実装，情報処理学会論文
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9) Nishiki, K. and Tanaka, E.: Authentication and Access Control Agent Framework
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10) 前川徹：米国インターネット事情：クリック率が低下するバナー広告，情報処理学会会誌， Vol.41,
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11) Masahiro, M. and Shinoda, Y.: Information
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17th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, pp.272–281 (1994).

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