DEIM Forum 2016 B3-4

ユーザ満足度向上のための推薦理由透明性の影響評価
関根裕太郎†

北山 大輔†† 工学院大学情報学部コンピュータ科学科 〒 163-8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †j112063@ns.kogakuin.ac.jp, ††kitayama@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし 近年，インターネットコンテンツの発展，日常化により，ユーザにとって有益となるコンテンツの推薦技術が注目を集めている．しかし，表示コンテンツと推薦コンテンツの関係性が不鮮明である場合も多い．この場合ユー
ザは，「なぜ推薦されたのか」が不明瞭のままである．また，推薦アルゴリズムは複雑になってきており，精度が高い
推薦でもユーザに受け入れられるとは限らない．本稿では，推薦対象に対しての推薦理由の明示化がユーザの満足度上昇に影響を与えるかの評価を行う．ここでは動画共有サイト YouTube からのデータを取得して，他ユーザの再生リストを用いた推薦（協調フィルタリング），同系統の動画の推薦（コンテンツベースド推薦），評価・人気に基づく推薦，およびそれらの統合による推薦の，計 4 種類の推薦システムの実装を行う．3 つはシンプルでユーザに理解されやすいアルゴリズムとして，統合システムは複雑であり，ユーザには理解されにくいアルゴリズムとして用いる．また，これらは推薦理由を生成し，ユーザに提示可能とする．シンプルなアルゴリズムを持つ推薦手法と，複雑なアルゴリズムを持つ推薦手法，およびそれぞれの推薦結果に付加された推薦理由の明示の有無のパターンを組み合わせた
計 4 種類のパターンを別々の被験者に利用してもらい，満足度評価の計測を行うことで推薦システムの複雑性と透明度に関してのユーザ満足度との関係を明らかにする．
キーワード

情報推薦，推薦理由透明性，相関ルール，コンテンツベースドフィルタリング

1. は じ め にでは，本研究で用いる推薦手法について述べる．4 節では，3節で述べた推薦手法を導入したプロトタイプシステムについて

近年，インターネット上での動画配信や通信販売などの様々述べる．5 節では，作成したプロトタイプシステムを用いてのなコンテンツ配信の普及が進んでいる．インターネット上で毎満足度評価計測について述べる．6 節では，本研究のまとめと日のように増加していくコンテンツの量は莫大で，ユーザのみ

今後の課題について述べる．

の力で目的のコンテンツをピンポイントで探し出すことは困難である．そこで，ユーザにとって有益となるコンテンツを推薦するための様々な技術が注目を集めている．通販サイトなどで

2. 本研究のアプローチ
2. 1 研 究 概 要の「あなたにおすすめの商品」などに代表されるこれらの技術

本稿ではコンテンツ推薦システムの作成にあたり，動画共有は，ユーザ自身やコンテンツが所有する様々な情報から推薦対

サイト YouTube （注 1） を用いる．ここでは，ユーザの選択した象を決定し，ユーザに推薦をしている．

動画（以降，選択動画と呼ぶ）をもとに，以下の 4 種類の推薦

しかし，これらの推薦方法は推薦理由が不明瞭な場合も多い．

手法を用いて動画の推薦を行う．

前述の「あなたにおすすめの商品」という表記であれば，なぜ［協調フィルタリング推薦］ 他ユーザの再生リストを用いて，この商品が自分に推薦をされたのか，どういった理由でこの商共通する動画の多い再生リストから動画推薦を行う．

品に辿り着いたのか，図 1 のようにユーザにとっては知ること［コンテンツベースド推薦］ 動画のタイトル，説明文，タグが出来ない．また，推薦技術も日々進化を遂げていると同時に，を用いての動画の類似度を利用した動画推薦を行う．

よりアルゴリズムが複雑化している．それによって，単純な推［人気度に基づく推薦］ 動画の高評価数，低評価数によるラ

薦結果表示のみではユーザにとってなぜ推薦されたのかがさらンキングで推薦を行う．

に理解が困難になってしまう．

［ユーザの選択に基づく統合推薦］ 上記 3 種の手法を統合し本稿では，「何故そのコンテンツが推薦されたか」に着目をすた手法で推薦を行う．ユーザの選択により，3 手法の重みを動る．ここでは複数の推薦システムを作成し，それぞれコンテン

的に変更して統合する．

ツの推薦を行う．それぞれの推薦システムに対して推薦理由を

このうち統合推薦手法を除く 3 手法はシンプルでユーザに理解

生成し，それらはユーザに対して提示可能とする．そして，コされやすい透明性のあるアルゴリズムであり，また統合推薦手

ンテンツの推薦理由の透明性と，システムを利用するユーザの，法は複雑であり，ユーザには理解されにくい透明性のないアルシステムに対する満足度の関係を明らかにする．

ゴリズムとして用いる．また，これらの推薦手法に対してそれ本稿の構成は以下のとおりである．2 節では，本研究の概要と関連研究，研究に用いたデータセットについて述べる．3 節（注 1）：https://www.youtube.com/

表 1 再生リスト情報例
再生リスト ID 作成者 ID 動画 ID[1] 推薦理由が不透明

p1

u1

v1

p1

u1

v2

p1

u1

v3

p2

u2

v1

p2

u2

v4

…

…

…

[2] 推薦理由が透明

図 1 推薦理由透明性によるユーザの理解度の差異

表2

動画情報例

ID タイトル

説明

投稿日

v1

title1desc1

2016/3/1

u1

10000

500

50

v2

title2desc2

2015/12/4

u2

3000

100

30

v3

title3desc3

2015/4/18

u3

200

20

80

v4

title4desc4

2013/3/15

u1

50000

1500

300

コンテンツ推薦については，現在様々な研究が行われているv5

title5desc5

2012/11/11

u4

15

3

1

が，主にコンテンツの情報に着目したものとユーザ自身の情

…

…

…

…

…

…

…

…

ぞれ簡潔な推薦理由を生成する．これらの推薦理由はユーザに明示可能とし，それらの明示の有無とユーザの推薦システム利用に対する満足度の関係を考察する．

2. 2 関 連 研 究

投稿者名 視聴数

高評価数 低評価数報に着目したものに二分される．梶らの研究 [1] や西尾らの研究 [2] では，楽曲の持つ歌詞などの情報を利用し，視聴時のユー
ザの状況や感性に合わせた楽曲を推薦，またそれらによるプレ
イリストを作成するシステムを提案している．工藤らの研究 [3]では，ニコニコ動画を用いて動画に付与されたタグと動画全体のタグの共起関係の際を用いて動画を抽出し，ランキングをすることでユーザにとって未知性や動画の面白さを考慮した動画
推移線手法を提案している．これらは主にコンテンツの情報に
より情報推薦を行う研究である [4] ．
ユーザの情報を用いた情報推薦について，園田らの研究 [5]では，ユーザごとの音楽のプレイリストに着目した．意識無意
識に関わらず，それらは何らかのテーマや共通点に沿って収集されたものであると考え，プレイリスト群での楽曲およびアー
ティストの共起関係から類似関係を推定し，それに基づく音楽
推薦の手法を提案している．
しかし，それらの研究ではユーザにとって既知，または馴染み深いものが推薦されてしまうと考えられる．それに対して意
外性，発見性のあるコンテンツの推薦技術の研究なども行われている．中村らの研究 [6] では，推薦されるべき動画を「ユーザの直前の視聴履歴に似ている動画」と「直前の履歴に似ていないがユーザの興味を引く，発見性のある動画」の 2 種類に分類し，そのうち「発見性のある動画」を推薦する手法を提案している．松原らの研究 [7] では，YouTube における動画投稿者などのユーザの繋がりを用いて，閲覧動画と関係があり，かつ意外性のある動画を推薦するシステムを提案している．
また，推薦されたコンテンツに対する重みづけの変更に関する研究を原田ら [8] が行っている．ここでは，図書の貸し出しについて，図書の分野や貸し出しの日付などの基準をもとに，図書データ自体に数パターンの重みづけを行い，高い満足度を得られるということを明らかにした．久米らの研究 [9] では，複数の推薦アルゴリズムによって推薦されたアイテムは高確率でユーザの嗜好に一致すると考え，各推薦リストを統合し，重みづけを行うことでリスト内の評価値を算出し，よりユーザの望む情報を推薦する手法を提案している．これらの研究はいずれもあらかじめ推薦された結果にたいして重みづけを行い，更に精度の高い推薦に繋げている．我々の研究は，このように種々の基準で行われる推薦に対し，単純で分かりやすいアルゴリズ
ムによる推薦と，制度は良いかもしれないが，ユーザから見ると不透明なアルゴリズムによる推薦のどちらが受け入れられやすいかを明らかにすることを目的としている．

2. 3 データセット
本稿でのシステムの作成にあたり，以下の 3 種類のデータセットを作成した．

•

再生リスト情報

•

動画情報

•

動画タグ

再生リスト情報には，表 1 の例のように，再生リスト ID，再生リスト作成ユーザ ID，再生リスト内の動画 ID が，動画ごとに格納されている．動画情報には，表 2 の例のように，動画ごとに ID，タイトル，説明，投稿日，投稿ユーザ名，視聴数，高評価数，低評価数が格納されている．動画タグには，表 3 の例のように，動画の ID と動画に付与されているタグが，タグごとに格納されている．
動画のタイトル，説明文，全てのタグといったテキストデー
タから特徴ベクトルを生成する．ベクトルの要素として名詞（固有名詞含む）を抽出し，出現数を値として用いる．例として図 2 のような動画 v1 の場合，動画タイトルは「ロックバンド集」，説明は「学校で流行りのロックバンドです」，付与されているタグは「音楽」「ロック」「BGM」である．これらのテキストの中で登場する名詞は，「ロック，バンド，集，学校，流行り，音楽，BGM」であり，それぞれの出現回数は，「3，2，1，

1，1，1，1」となる．この時，動画 v1 の特徴ベクトル v1 は，
v1 (3, 2, 1, 1, 1, 1, 1) となる．

表3

動画タグ例

動画 ID タグ

v1

t1

v1

t2

v1

t3

v2

t2

v2

t4

…

…
図 4 コンテンツベースドの推薦例

3. 2 コンテンツベースド推薦：同系統の動画推薦
選択動画の特徴ベクトル中で最も高い値を持つ単語を含む動画を対象とする．そして，選択動画の動画タイトル，動画説明
図2

動画情報具体例

文および選択動画に付与されているタグを利用し，データベース内の動画情報とのコサイン類似度の高いものを推薦対象とする．類似度を表す関数 CBF (vi ) を以下に定義する．

CBF (vi ) =vi · vj|vi ||vj |(2)

ここで vi は対象動画の特徴ベクトル，vj は選択動画の特徴ベクトルである．選択動画が複数ある時は，平均ベクトルを用いる．
例として，図 4 の 2 つの動画 v1 ，v2 が存在するとする．2 つ図 3 協調フィルタリングによる推薦例の動画のタイトル，説明，タグに登場する単語は，「ロック，バンド，集，学校，流行り，音楽，BGM，ジャズ，友人，東京」である．単語の生起回数を表すと，以下のようになる．

3. 動画推薦手法

v1 (0, 2, 0, 0, 0, 1, 0, 3, 1, 1)
3. 1 協調フィルタリング：他ユーザの再生リストを用いた
推薦

v2 (3, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0)
この値を用いて式中の v1 · v2 ，|v1 |，|v2 | を求めると，以下のよ

選択動画の動画 ID を，データベース内の再生リスト情報かうになる．

ら検索し，再生リストの ID を抽出する．抽出した再生リスト

ID から，更にその再生リストに含まれている動画 ID を抽出す
る．抽出した動画の中から選択動画と最も多く共起している動画を，推薦の対象とする．
推薦の指標となる値 SF (vi ) は，以下の式にて算出する．

SF (vi ) =∑cooc(vi , vj )

(1)

vj ∈S

v1 · v2 = 0 · 3 + 2 · 2 + 0 · 1 + … + 1 · 0 + 1 · 0 = 5√√|v1 | =
02 + 22 + 02 + … + 12 + 12 = 16√√
|v2 | =
32 + 22 + 12 + … + 02 + 02 = 18
また，CBF (v1 ) は以下の値となる．

CBF (v1 ) = √55√ = √ = 0.2946…
16 18
12 2

ここで，vi はデータベース内の対象となる動画，vj は選択動

この手法にて明示する推薦理由は，「あなたの視聴した動画と画，S は選択動画集合，cooc は vi と vj が共起して出現する再タイトルや説明文が似ている動画はこちらです」とする．また，生リストの数を返す関数である．

これ以降では本手法を CBF と記す．

例として，S を動画 v1 と v2 としたときの SF (v3 ) の算出

3. 3 人気度に基づく推薦を行う．図 3 は，対象となる再生リスト p1 〜p5 の例である．

CBF と同様に，選択動画の特徴ベクトル中で最も高い値をcooc(v1 , v3 ) は動画 v1 と動画 v3 が共起して出現する再生リスト

持つ単語を含む動画を対象とする．抽出された各動画の高評価の数となるので，値は 4 となる．同様に，cooc(v2 , v3 ) は 4 と数および低評価数を動画情報から抽出し，以下の式で人気度をなる．すなわちこの場合の SF (v3 ) は 8 となる．また，この値算出する．

は図 3 内の例では最も高い値となるので，動画 v3 はここでのランク 1 位の推薦対象動画となる．

P OP (vi ) = P os(vi ) − N eg(vi )(3)

この手法にて明示する推薦理由は，「あなたの視聴した動画

こ こ で ，vi は 対 象 の 動 画 ，P os(vi ) は vi の 高 評 価 数 ，を見ている人の多くがこちらの動画を再生リストに入れていまN eg(vi ) は vi の低評価数である．P OP (vi ) の最も高い動画す」とする．また，これ以降では本手法を SF と記す．

を推薦の対象とする．

図 5 人気度に基づく推薦の例
図 7 統合推薦の例 (SF 選択時)

推薦の指標となる数値 COM P (vi ) は以下の式で算出する．

COM P (vi ) = α ·図 6 統合推薦の例 (未選択時)
表4

統合推薦時の各手法による結果の例

S(SF (vi )) − (R(SF (vi )) − 1)
S(SF (vi ))+ β·

S(CBF (vi )) − (R(CBF (vi )) − 1)
S(CBF (vi ))+ γ·

S(P OP (vi )) − (R(P OP (vi )) − 1)
(4)
S(P OP (vi ))ここで α，β ，γ はそれぞれの推薦手法に与えられる重みとし，α + β + γ = 1 とする．また R(SF (vi ))，R(CBF (vi ))，R(P OP (vi )) はそれぞれの手法で推薦対象となった動画のランR(x) ＼手法SF

CBF POPク，S(SF (vi ))，S(CBF (vi ))，S(P OP (vi )) はそれぞれの手法

1

v5

v6

v8

で推薦対象となった動画全体の数である．

2

v2

v2

v8

表 4 では，上記 3 種類の推薦手法によって出力された推薦結

3

v1

v7

v1

果の例を示す．ここでのランクとは，それぞれの推薦手法にお

4

v4

v1

v2

5

v3

v9

v6

いて推薦の指標となるための数値が高かった順番に，1 位からランク付けをしたものである．例として，SF であれば，対象再生リスト内での出現数が多かった順に，v5 ，v2 ，v3 ，v4 ，v1 …と例として図 5 では，選択動画 v1 ，v2 を基に抽出した動画 v0 ，

v3 ，v4 ，v5 がある．vi を動画 v0 とすると，動画 v2 の P os(v2 )なる．またここでは，S(SF (vi ))，S(CBF (vi ))，S(P OP (vi ))は全て 5 とする．

は 500，N eg(v2 ) は 50 なので，動画 v2 の P OP (v2 ) は 450 と動画 v1 に着目した場合，SF では 5 位，CBF では 4 位，なる．他の動画についても同様に算出を行うと，図 5 内の動画

POP では 3 位となっているので，R(SF (v1 ))，R(CBF (v1 ))，の中で P OP (vi ) が最も高くなるのは動画 v4 である．よって動R(P OP (v1 )) はそれぞれ 5，4，3 となる．また，α，β ，γ は初

画 v4 が推薦ランク 1 位となる．

回時は全て等しい値なので，それぞれ 31 となる．よって vi をこの手法にて明示する推薦理由は，「この動画と同ジャンルで人気の動画はこちらです」とする．また，これ以降では本手法を POP と記す．

3. 4 ユーザの選択に基づく統合推薦
SF，CBF，POP の 3 種の推薦形式を統合した推薦形式につ動画 v1 とし，与えられる数値 COM P (v1 ) は以下の値となる．

1
5−2
1
5−3
1
5−2
×
+ ×
+ ×
3
5
3
5
3
5
8
=
= 0.533...
15

COM P (v1 ) =いて説明する．それぞれの手法，およびそれらによって出力さまた，4 種類の推薦手法によって推薦された動画の中で，SF，れた結果に対して重み付けを行う．ここでは初期状態での各推

CBF，POP によって推薦された動画がユーザによって選択さ薦手法の重みは全て等しいとする．各推薦手法で推薦度合の高れた場合，次回以降は統合推薦手法内でのシステムに対して重いものから順にランク付けをしていく．また，統合手法以外のみの割合を増加させていく．例えばユーザが SF で推薦された手法によって推薦された動画がユーザによって選択された場合，

動画 v5 を選択した場合，次回以降は統合推薦手法内での α の次回の推薦以降では選択された動画を推薦した手法の重みの割値を 24 ，β とγ の値を 41 とする．その状態で同様に v1 に着目して合を増やしていく．図 6 は初期状態での統合推薦を示したもの

数値の算出を行う場合，v1 の COM P (v1 ) は以下の値となる．

である．図 7 は，初回で SF により推薦された動画が選択された場合の例である．この場合二回目は SF の重みが増え，SF 内での推薦候補となっている動画の重みがより増し，統合手法内
でのランクが上位になりやすくなる．

2
5−2
1
5−3
1
5−2
×
+ ×
+ ×
4
5
4
5
4
5
11
=
= 0.5520

COM P (v1 ) =これを繰り返し，よりユーザの選択に近い基準を作る推薦シス

5. 評 価 実 験
5. 1 実 験 概 要
プロトタイプシステムを用いて実験を行う．システムはそれぞれの推薦理由の明示の有無のパターンを組み合わせたもので，以下の 4 種類である．

A 全ての手法の推薦理由を明示するパターン
B SF，CBF，POP の推薦理由を明示するパターン
C COMP の推薦理由を明示するパターン
図 8 プロトタイプシステム

D 全ての手法の推薦理由を明示しないパターン
これらのパターンをそれぞれ別の被験者（それぞれ 2 名ずつ，計 8 名）が利用し，それぞれの手法の選択回数，理由の分かりやすさを記録し，推薦アルゴリズムの単純さと，受け入れられやすさを考察する．システム利用後に被験者に尋ねた評価項目
は，以下の内容である．なお，パターンごとに質問は異なり，括弧内のアルファベットは質問したパターンを表す．
〔項目 1〕 あなたは 4 種類の推薦理由から，動画がどのような基準で推薦されているかが推測できましたか？それぞれお答
えください．

a あなたの視聴した動画を見ている人の多くがこちらの動画を再生リストに入れています．
（A，B）

b あなたの視聴した動画とタイトルや説明文が似ている動画はこちらです．
（A，B）

c この動画と同ジャンルで人気の動画はこちらです．
（A，
B）
図9

処理手順

d あなたにおすすめの動画はこちらです．
（A，C）
〔項目 2〕 推薦理由の表示の有無が，あなたの動画選択に影響テムとなる．

を与えましたか？（B，C）

この手法にて明示する推薦理由は，「あなたにおすすめの動画

また，被験者がそれぞれどの手法で推薦された動画を選択したはこちらです」とする．また，これ以降では本手法を COMP

かも合わせて記録した．こちらは被験者全員を対象にしている．

と記す．

4. プロトタイプシステム

最初に被験者が動画リストから動画を 1 つ選択すると，それに対し 4 種類の手法により推薦された動画がそれぞれ表示される．その中から被験者が選択した時点から実験を開始し，選択・

ここでは，後述の評価実験に使用するためのプロトタイプ

推薦を 5 回繰り返した．

システム (図 8) の説明をする．処理の流れとしては，最初に5. 2 結果と考察

フォーム左上のコンボボックスに，データセット内の動画を 10

評価項目の回答結果を表 5 に表す．項目 1 に関しては，a か件ピックアップしたリストを作成し，動画タイトルを表示する．

ら c までほとんどが「はい」と回答している．しかし d は逆に，そのリスト内よりユーザが選択し，検索ボタンを押すと，手法

多くが「いいえ」と回答している．これにより，単純なアルゴ

SF，CBF，POP，COMP を用いて推薦対象となった動画の上

リズムはユーザに対して推薦理由による推薦手法の説明が容易

位 1 件のタイトルを表示する（また同時に推薦理由を表示すであり，ユーザもまた推薦理由から選択したコンテンツがどのる）．ユーザが対象の動画を選択すると，その動画の YouTube

ようなアルゴリズムで推薦されたかの推測が容易であることがのページが下部に表示される．これを用いて動画の詳細を確分かる．逆に複雑なアルゴリズムは手法の説明，ユーザの理解認することが可能である．推薦動画の一つを選択し，再検索ボともに容易なものではないといえる．

タンを押すと，対象動画を基に新たに推薦が行われる．この時被験者の動画の選択状況について表 6 にて示す．被験者の例

ユーザが SF，CBF，POP のいずれかで推薦された動画を選択の A1 はパターン A に関する 1 人目の被験者であることを示しした場合，COMP に対してこの動画を推薦した手法に対してている．の推薦理由がすべて明示されている A，全て明示されの重みを増加させる．この一連の処理を図 9 にまとめる．

ていない D では，全ての手法が比較的まばらに選択されているのに対し，推薦理由が一部しか明示されていない B，C では，推薦理由が明示されている手法への選択の偏りが見られる．この結果からは推薦理由の存在がユーザのコンテンツ選択に影響表 7 パターン選択回数

表 5 評価項目回答
被験者＼評価項目

1-a

1-b

1-c

1-d

2

パターン＼手法

SF

A1

はい

はい

いいえ

はい

―

A

5

3

1

1

A2

はい

はい

はい

いいえ

―

B

5

2

3

0

B1

はい

はい

はい

―

はい

C

4

1

0

5

B2

はい

はい

はい

―

いいえ

D

3

4

2

1

C1

―

―

―

いいえ

いいえ

C2

―

―

―

いいえ

いいえ

CBF POP COMP

によるコンテンツ推薦手法の，コンテンツの推薦理由の透明性とユーザのシステム利用の関係性を明らかにするための評価実

表 6 パターン選択状況

1 回目

2 回目

3 回目

4 回目

5 回目

験を行い，推薦理由の存在により，ユーザの選択に影響を与え

A1

SF

CBF

COMP

SF

POP

る可能性が大きく，またシステムの分かりやすさや推薦理由そ

A2

CBF

CBF

SF

SF

SF

のものに依存するという結果を得ることが出来た．だが，
「複雑

B1

CBF

SF

SF

POP

POP

で推薦精度の高いアルゴリズム」の実現が出来なかったため，

B2

CBF

SF

SF

SF

POP

推薦精度によるユーザの受け入れやすさの評価を行うことが出

C1

COMP

SF

SF

COMP COMP

C2

SF

CBF

SF

COMP COMP

D1

SF

CBF

CBF

SF

POP

D2

POP

COMP

CBF

CBF

SF

被験者＼選択時点来なかった．今後の課題としては前述のものに加え，各手法に対して複数の動画推薦を行った際の選択傾向の差異を明らかにすること，同一のアルゴリズムに対して異なる理由を示した場合の影響，個人に向けた推薦理由の生成，一般ユーザを対象とを与えているといえる．
また，表 7 はパターン選択状況をパターン，手法ごとにまとめたものである．純粋な推薦精度による選択となる D と，推薦
精度に推薦理由を加味した選択となる A を比較すると，D ではコンテンツベースド推薦が最も選択されていたのに対し，Aでは協調フィルタリング推薦が最も選択されている．この結果した実験とそのための項目の設計などがあげられる．

謝

辞

本研究の一部は，平成 27 年度科研費若手研究 (B)(課題番号：

15K16091) によるものです．ここに記して謝意を表すものとします．

から，推薦精度としてはコンテンツベースド推薦が最も高いが，協調フィルタリング推薦が推薦理由の納得性，受け入れやすさから選ばれていると考えられる．次に D と，統合推薦のみ推薦
理由が明示されている C を比較すると，D では統合推薦は 1 度しか選択されなかったのに対し，C では 5 度選択され，飛躍的に上昇している．ここから，推薦精度自体よりも，推薦理由の妥当性が重視され，また，推薦理由を明示することにより，推薦の受け入れられやすさに大きな影響があることが分かる．しかし，当初目標としていた，複雑だが推薦精度が良いシステムを実現できておらず，アルゴリズムの複雑性と単純性の影響評
価の比較は行えていない．これに関しては，5 回という実験回数の少なさも可能性としてあげられる．
項目 2 に関しては，B を利用した 2 名は評価が分かれているのに対し，C を利用した 2 名は共に「いいえ」と回答している．
加えて，表 7 の C の結果を見ると，被験者は知らず知らずのう
ちに，推薦理由によって選択を誘導されている可能性が考えられる．
結果を総合すると，推薦精度そのものよりも推薦理由を示す
ことによる影響が大きく，推薦理由の内容により，ユーザに対しての推薦手法の受け入れられやすさが変化する可能性が示唆される．

6. ま と め
本稿では，シンプルでユーザに理解されやすいアルゴリズムと，複雑でユーザには理解されにくいアルゴリズムの計 4 種類

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