DEIM Forum 2013 D3-3

追加食材と参考レシピの推薦によるオリジナル料理レシピ創出支援システム
田中 真†

井上 悦子‡

吉廣 卓哉‡,*

中川 優‡†和歌山大学大学院システム工学研究科 〒640-8412 和歌山県和歌山市栄谷 930‡和歌山大学システム工学部 〒640-8412 和歌山県和歌山市栄谷 930
E-mail: †s121032@center.wakayama-u.ac.jp, * tac@sys.wakayama-u.ac.jp
あらまし 本研究では，既存レシピに対して，このレシピに合いそうな食材と調理方法の参考になる参考レシ
ピを推薦することにより，オリジナル料理レシピの創出を支援するシステムを設計・構築する．従来のシステ
ムで追加・削除可能な食材を推薦するものはあったが，推薦した食材の中から利用者が選んだ食材の調理方法までを考慮しないため，自分でアレンジできないような初心者が，実際に推薦された食材を用いて料理することは困難であった．そこで本研究のシステムでは，追加や削除可能な食材を推薦するだけでなく，調理方法の参考となる既存レシピも併せて推薦することにより，自分なりのアレンジで調理を行うことを支援する．
キーワード 料理支援，料理レシピ，食材推薦，レシピ推薦

1. は じ め に
近年，料理をする際に参考にするレシピを得る手段
として，従来の料理本や料理雑誌，テレビ番組などにが，細かい要求を満たすように既存レシピをアレンジし，その後にレシピに従って調理することは困難である．

加 え ，イ ン タ ー ネ ッ ト の 普 及 に よ り Web 上 の レ シ ピ サ

そこで本研究では，追加や削除可能な食材を推薦す

イトがよく利用されるようになった．それに伴ってレるだけでなく，調理の参考となるような既存レシピもシピサイトが急速に増え，投稿型の大手レシピサイト

合わせて推薦することにより，利用者が自分なりのア「 ク ッ ク パ ッ ド 」[1]の よ う に 100 万 以 上 も の レ シ ピ をレンジで調理を行うことを支援するシステムを提案す掲載するサイトもある．このように数多く混在するレる．食材の推薦では，様々な支援情報を提示すること

シピの中から，利用者の様々な要求を満たしたレシピ

で，料理の種別毎に基準といえるレシピを基にして，を探し出すことは非常に困難である．この問題を解決

これに対して追加や削除を行う食材を提案する．参考するため，多くのレシピ検索サービスが提供されるとレシピの推薦では，基準のレシピに新しく追加した食と も に ，様 々 な 研 究 が 盛 ん に 行 わ れ て い る [2]．こ れ ら材の調理方法を決定するために役立つ既存レシピを推の研究は，「 レ シ ピ を 探 す 」も の と「 レ シ ピ を 作 る 」も薦する．

のの 2 つに大別することができる．

本論文の構成は以下の通りである ．まず，第 2 章で「レシピを探す」研究は，レシピをあらかじめ関連

従来のレシピアレンジ支援の問題点について述べる．

付けておき，利用者の要求に沿って柔軟にレシピの検第 3 章では本システムの設計について説明し，第 4 章

索や推薦を行うものが多い．これは，レシピを関連付では本システム利用の流れおよび食材推薦，参考レシ

けておくことで，出力したレシピに対して何らかの関ピの推薦アルゴリズムについて述べる ．さらに ，第 5係にある別のレシピを検索することができ，また，利章では評価実験とその結果を示し ，考察する．第 6 章

用者の嗜好に合わせたレシピを提示することができる

ではまとめと今後の課題について述べる．

などの利点があるためである．しかしながらこれらの手法は，「 要 求 に 近 い 」レ シ ピ が 推 薦 さ れ る だ け で 求 める物とは違い，利用者は妥協せざるを得ないという問
題がある．

2. 従 来 の レ シ ピ ア レ ン ジ支 援 の 問 題 点
2.1. 料 理 レ シ ピ の 利 用 に 関す る 現 状
近年，参考にする料理レシピを得る手段として，従こ の 問 題 を 解 決 す る 手 段 と し て ，「 レ シ ピ を 作 る 」

来 の 料 理 本 や 雑 誌 ， テ レ ビ 番 組 な ど に 加 え ， Web 上 の研究がある．これらの研究は，ある一つのレシピに対料理レシピがよく利用されるようになった．書籍と違して代替や追加，削除可能な食材を推薦するものであって金銭が発生せず，またテレビ番組とも ，いつでもる．しかしこれらの研究では，利用者の意図を考慮し閲覧可能であるという点で異なるため ，若者だけでなてのアレンジを可能にすることと，レシピをアレンジ

く主婦の間でも多大な 支持を得ている ．

した後の調理手順を考慮することの両方を研究対象に

株 式 会 社 ア イ シ ェ ア は ，2009 年 2 月 17 日 か ら 20 日

しているものは無いため，料理に慣れていない利用者までの間に料理レシピに関する意識調査を実施した

[3]．そ の 調 査 結 果 の 一 部 と し て ，レ シ ピ を 見 る 場 合 にくするため ，多くの研究も行われている．

何 を 参 考 に す る こ と が 多 い か と い う 設 問 に 対 し ， 274

しかし，多数のレシピを掲載するサイトが多いとは名の回答を集計した．回答者の性別内訳は，男性がいえ，利用者の非常に細かい要求を全て満たしたレシ

53.3%， 女 性 が 46.7%で あ る ． ま た ， 年 代 別 の 内 訳 は ，ピが，利用者が使用するレシピサイトに存在するとは20 代 が 11.6%，30 代 が 46.3%，40 代 が 31.6%，そ の 他限らない．このような場合，レシピサイトでの検索機

が 10.5%で あ る ． 集 計 結 果 と し て ， 性 別 ， 年 代 別 を 問

能や，レシピ検索や推薦に関する既存研究では ，利用

わ ず 最 も 参 考 に す る の が PC 版 の レ シ ピ サ イ ト で あ る者は要求に「近い」だけのレシピを利用することになと い う 結 果 が 得 ら れ た ．特 に 男 性 の 中 で 58.7%，20 代

るが，これは当然求めるものとは違うため，妥協せざと 40 代 で 半 数 以 上 と い う 高 比 率 で あ っ た ．

るを得ない．

このように，料理する際にレシピサイトを参照する
場合が最も多かった理由の 1 つとして，インターネッ

2.2. 既 存 研 究 と 問 題 点

ト上のレシピサイトでは掲載数が数万件もの数を誇る

インターネット上の料理レシピを対象とした研究ところも多く，市販されているレシピ本や雑誌などのは，「 レ シ ピ を 探 す 」も の と「 レ シ ピ を 作 る 」も の の 2

媒体と比べて圧倒的に多くのレシピを掲載しているかつに大別することができる．本節では ，これらに関すらであると考えられる．料理をする際，利用者には食る既存研究を紹介する ．

べたい料理の種類といった基本的な要求の他に，使用「レシピを探す」 研究の，レシピ関連付けに関するする食材に関しても好き嫌いなどの好みやアレルギー，

先行研究の中でも特に，各レシピの使用食材に注目し余っている食材を使いたいなどといった非常に細かいたものとして，次のような ものがある．上田らは，個要求がある．このように様々な要望を満たしたレシピ

人の調理履歴における食材の出現頻度と調理経過日数を探し出すためには，やはりレシピ数は多い方が良いから算出した食材の利用頻度と，レシピ内における食と言える．

材の特異度に基づいてレシピを得点化して順位付けをその他に考えられる理由として，レシピの探しやす

行 い ，レ シ ピ を 推 薦 す る 手 法 を 提 案 し た [4]．ま た 岩 上

さや検索機能が挙げられる．利用者は，食材名や料理

ら は ，2つ の レ シ ピ の 食 材 集 合 に 対 し て ，和 集 合 の 要 素のジャンル，種類などのキ ーワードを用いてレシピを数と共通食材の集合の要素数の比から算出した食材の検索することができ，これによって欲しいレシピを手類似度と，それぞれの調理手順の文字列がどの程度異早く見つけるための手助けが行われている．

なっているかを示す編集距離を用いて算出した調理手

ところが，料理のジャンルや使用したい食材などのキーワードを入力して検索するだけでは，利用者の求順の類似度を平均してレシピ間類似度とし，これを基に レ シ ピ を 推 薦 す る 手 法 を 提 案 し た [5]．

めるレシピを得ることができる可能性は低い．掲載すし か し な が ら ，こ れ ら の 手 法 は 必 ず し も 利 用 者 の 求

るレシピ数が多い分，それだけ検索結果も多くなるかめるレシピが見つかるとは限らず ，利用者は妥協せざ

ら で あ る ． 例 を 挙 げ る と ， 掲 載 レ シ ピ 数 140 万 件 を 誇るを得ない．

るレシピサイト「クックパッド」において，食材名か

一方「レシピを作る」研究には，次のようなものがら「 じ ゃ が い も 」，料 理 ジ ャ ン ル か ら「 煮 物 」と し て キ

ある．志土地らは，各レシピをその料理名に応じていー ワ ー ド 検 索 を す る と ， 1,756 品 も の レ シ ピ が ヒ ッ ト

ずれかの料理種別に分類してそれ毎に素材と調理動作する．これらのレシピを 1 つ 1 つ確認し，自分の探しの関連付けを行い，素材間の類似性を考えることで新ているレシピであるかどうかを見極めることは，多大た な 代 替 素 材 を 得 る 手 法 を 提 案 し た [6]．

な手間と時間を要する．このように， 非常に多くの検しかしこの研究では，料理そのものと各食材の特徴

索結果の中から，該当するレシピを探し出すことは 困

的な調理方法から入れ替えが可能な食材を導き出して難である．

おり，利用者の意図に関わらず代替可能な素材の発見

この問題を解決するため，多くのレシピサイトではを行っている．そのため，ある食材に対して代替が可

単なるキーワード検索だけでなく，美容や健康，体づ能であるとして提示された素材の中に，利用者の要求

くりといった「目的」や，主食や主菜，スープなどのに 沿 え る よ う な も の が あ る 可 能 性 は 低 い ．ま た さ ら に ，

細 か い 「 レ シ ピ の 種 別 」， そ の 他 ，「 調 理 方 法 」 や 「 調素材の追加や削除に関しては考慮していないこと もあ

理時間」など，それぞれのレシピサイト固有の様々なり，利用者の要求に合わせて料理のアレンジを支援す

条件でのレシピ検索を提供し，利用者がレシピを発見ることは困難である．

しやすいような支援を行っている．このように ，検索また，佃らは，集合型オブジェクトに対して，オブ機能により 利用者の要求を満たしたレシピの発見は容ジェクトを構成する要素の組み合わせを用いて安定度易になる．また，利用者の求めるレシピを見付けやすを計算し，その安定度の変化を利用することで追加・削除可能な構成要素を発見，推薦する手法を提案した

ピに使われている食材やその組み合わせは気に入らな[7]． し か し ， こ の 手 法 は 食 材 を 推 薦 す る だ け で あ り ，いが，具体的にどのような食材を いれたその料理が食レシピをアレンジした後の調理方法までを考慮していべたいのか分からないといった場合もある．つまり，ないため，料理をすることに慣れていない初心者であ上手くオリジナルレシピの材料となる食材を選択する

る利用者が，要素を追加・削除した後に元々のレシピための支援が必要となる．

に従って調理することは非常に困難である．

そこで，次に示す 3 種類の支援情報を提示すること
で，使用すべき食材や使用すべきでない食材の推薦を

3. シ ス テ ム 設 計
3.1. 想 定 す る 利 用 場 面
本システムは，利用者として 料理をするようになっ

行い，これらの問題を解決した．なおこれ以降では，「オムライス」や「グラタン」といった料理の種類のことを「料理種別」と呼ぶことにする．

て 間 も な く ，レ シ ピ を 見 れ ば 料 理 す る こ と は で き る が ，
まだ慣れていないような初心者を 想定している．この(a)

各食材の料理種別ごとの使用頻度

ような利用者が実際に料理を作る際，料理本やインタ(b)

追加した食材と各食材の相性

ーネット上のレシピサイトに記載されている既存レシ(c)

選択した食材集合と相性の良い食材

ピを参考にすることが多い．しかし， 存在する膨大な量のレシピの中から，好き嫌いなどの好みや，余ってこれらの支援情報について詳しく説明する．まず，いる食材を使いたいといった細かい要求を満たしたレ(a)「 各 食 材 の 料 理 種 別 ご と の 使 用 頻 度 」は ，利 用 者 がシピを探し出すのは非常に困難である ．

作りたい料理には普通どのような食材が使用されるこ

そこで，多くの利用者は既存のレシピを要求に合わとが多いのかを表す．その料理種別でよく使用される

せてアレンジしようと 考える．しかしながら，使用し食材であれば，その種別の料理にとって相性の良い食たいと考えている食材がその料理に合うのかどうかが材であると言える．このため，漠然とした要求しかな判断できない．また， もし合うかどうかを判断できた

い利用者や，既存レシピとしては存在しないような変としても， 前述したような初心者は，新しく追加した

わった食材を使ってアレンジしたいといった場合のよ

食材をどのタイミングでどのように下準備をし ，どのうな，多様な要求に応えることができる．

ように調理すれば良いのか 分からない．つまり，使用

次 に ，(b)「 追 加 し た 食 材 と 各 食 材 の 相 性 」は ，一 般する食材や調理方法を上手く決定するための支援が必的にどのような組み合わせの食材が同じ料理で 同時に要になる．

使用されるのか，またはしないのかを表す．ある料理本研究では上記のような利用場面を想定し，初心者

種別であわせて使用されることの多い組み合わせであが細かい要求を満たすように既存レシピをアレンジし，れば相性が良く，そうでない組み合わせであれば相性

好みに合わせた創作レシピを創出する ことを支援できが悪いと考えることができる．これにより，作ろうとるようにシステムを設計・ 開発する．

考えている料理種別において，追加したいと考えている食材にはどの食材が合うのか，合わないのかの判断

3.2. 機 能 設 計
本 章 で は ， 第 3.1 節 で 説 明 し た 場 面 に お い て ， 利 用
者の様々な要求を満たすためにどのような機能が必要かを述べる．

が容易になる．よって，使用したいと考えていた食材を使うかどうかの判断だけでなく，他の食材を削除するかどうかの判断も容易くなる．
最 後 に ， (c)「 選 択 し た 食 材 集 合 と 相 性 の 良 い 食 材 」

まずオリジナルレシピに使用する食材を選択する

は，利用者がオリジナルレシピに使用 する食材としてための支援について述べる．本システムの目的は，初選択している食材全体に対して，相性が良いと言える

心者による既存レシピのアレンジを支援することであ

食材を表す．この支援情報により，追加する要素の選

る ． 利 用 者 は ， 例 え ば 「 オ ム ラ イ ス が 食 べ た い 」，「 自択が簡単になる．

分 の 好 き な 鮭 を 使 い た い 」，「 冷 蔵 庫 に 余 っ て い る ， ほ

これら 3 つの支援情報は，その食材を表示する文字

うれん草も使いたい」といったように，食べたい料理の 大 き さ を 変 更 し た り ，対 応 す る マ ー ク（ 小 さ な 画 像 ）とその料理に入れたい食材は簡単に選ぶことができる．

を付けることによって提示する．こうすることで，利しかし，オムライスには鮭やほうれん草が合うのか，

用者は一見しただけでオリジナルレシピに使用すべき

また既存のオムライスのレシピにこれらの食材を追加

食材やそうでない食材を直ぐに判断できる．これらのしたとして，果たして鮭とほうれん草は合うのか，そ支援情報を付加する食材の求め方は，第 4 章で説明すの他にどんな食材を使えば良いのか，といったことがる．

判断できない．また他にも，食べたい料理の既存レシ

本システムにおいて追加候補となる食材は，料理種

別ごとの使用される全ての食材である．従って，候補として表示される食材は非常に多く， 少ない場合でも100 種 類 以 上 と な る ． そ れ を そ の ま ま 一 覧 表 示 し た のでは，非常に見にくく目当ての食材を探しにくい．そこ で ，食 材 を「 五 訂 増 補 日 本 食 品 標 準 成 分 表 」[8]に 従って食品群に分類した．ただし，利用者が求める食材をより見付けやすいようにするため，一部食品群を変更した．また，この中から直感的に求める食材を見つけることができるよう，それぞれをイメージさせる色をつけて表示し，直感的にどの食品群がどこにあるのか分かるようにした． なお，もしも追加候補食材数が
画 面 内 に 収 ま ら な い 場 合 に は ，(a)「 各 食 材 の 料 理 種 別ごとの使用頻度」が高い食材を優先し ，表示数を制限する．
次に，新しく追加した食材の調理方法を決定するた

図1

システムの流れめの支援について説明する．本システムでは，利用者が調理方法を決める補助を行うため，新たに追加した食材に関して調理の参考となるような既存レシピを推薦する．以降，このようなレシピを「参考レシピ」と呼ぶ．参考レシピは，オリジナルレシピと使用する食材が類似しているレシピである必要がある ．使用する食材が似ているレシピとは ，同じ料理種別 内に存在する可能性が高い．従って，参考レシピ として料理種別が同じで使用する食材も似ている既存レシピを推薦す

図2

推薦食材の画面例

る．なお，推薦する参考レシピの 決定方法は第 4 章で説明する．
また利用者には，定義にしたがって求めた参考レシ

調 理 方 法 を 決 定 す る (③ )． 以 下 で ， 手 順 ② ③ に つ い て
詳しく説明する．

ピを，利用者が創作したオリジナルレシピに類似して

手順②で食材を決定する際，基準となるレシピがあいる順から推薦する． 参考レシピを複数提示すること

らかじめ画面に表示さ れている．利用者はそのレシピ

で，切って具にしたり 磨り下ろしてソースにしたりすを元に自分のオリジナ ルレシピに使用する食材を決定

る大根のように幅広い使われ方をする食材に関 しても，す る ．こ の 基 準 の レ シ ピ は ， レ シ ピ サ イ ト に 掲 載 さ れ

多くの調理方法を利用者に示すことができ る．これにているレシピの中から ，人手で料理種別毎に代表的とよりよくある調理方法だけでなく ，利用者の知らないいえるレシピを決定した．次に，利用者は 食材推薦のような珍し い調理方法を示すことができ，新たなオリための支援情報を参考にしながら，オリジナルレシピ

ジナルレシピを考案するヒントにもなる．

に使いたい食材の追加，または使いたくない食材の削除を満足するまで繰り返す．この操作を行う画面の一4. オ リ ジ ナ ル 料 理 レ シ ピ創 出 支 援 シ ステ ム
4.1. シ ス テ ム 利 用 の 流 れ

部 を 図 2 に 示 し ， 第 3.2 節 で 説 明 し た 支 援 情 報 の 提 示
方法について詳しく述べる ．

本システムは，料理に関してあまり知識の無い利用

図 2 は，グラタンのオリジナルレシピを創出する際者でも様々な要求を考慮して既存のレシピをアレンジに 推 薦 さ れ る 食 材 の 一 部 で あ る ．ま ず ，(a)「 各 食 材 がし，理想に近い料理を作れるよう，オリジナルレシピ

その料理種別で使用される頻度」について説明する ．

の創出を支援することを目的とする．

図 2 において，推薦されている食材の中でも比較的グ本システム を利用する際の具体的な流れを図 1 に示ラタンに使用されることの多いじゃがいもやエビなど

す．はじめに利用者が 「オムライス」や「グラタン」

は 他 の 食 材 よ り も 大 き い 文 字 で 表 示 さ れ て い る ．ま た ，などの複数の料理 種別の中 から作りたい料理を選択す

使用頻度の低い，長芋や大和芋，青のりといった食材る (① )． 次 に ， オ リ ジ ナ ル レ シ ピ に 使 用 す る 食 材 を 決

は文字が小さく表示されている．なお，食材の後ろにめ る (② )． そ し て 使 用 す る 食 材 を 全 て 決 定 し た 後 ， 推表示されている括弧内の数字は，各食材を使用するデ

薦された参考レシピを参照し，新しく追加した食材のータベース内の既存レシピの数である ．

表1

図3

参考レシピの例(2)

参考レシピの画面例

次 に ，(b)「 追 加 し た 食 材 と 相 性 の 良 い 食 材 」に つ いて述べる．この場面では，大和芋に対して各食材の相性を算出しており ，相性算出の基準である大和芋には提案システムでは ，の 値 に 応 じ て ，食 材 名 の フ ォ

ントを 4 段階に変化させて表示する．
次 に (b)「 追 加 し た 食 材 と 各 食 材 の 相 性 」 は ， 2 つ の星マーク，相性が良い食材には上矢印 ，悪いものには

食材間の相性を下矢印が表示されている．なお，何も表示されていな求めることができる．

と置くと，以下の数式で

い食材は相性が「普通」のものであり ，また大和芋の場合は相性が非常に良いものが存在しないため ，これ(3)に関しては提示されていない．
最 後 に ， (c)「 選 択 し た 食 材 集 合 と 相 性 の 良 い 食 材 」に つ い て 説 明 す る ． 第 4.2 節 で 説 明 す る 方 法 に 従 っ て提案システムでは，求められた オリジナルレシピと相性の良い 食材に対し ，を 相 性 が 「 非 常 に 良 い 」，「 良 い 」，「 普 通 」，「 悪 い 」 のの値に従って，食材

ハートマークを表示することで提示されている ．この4 段階に分け，それぞれ対応するマークを食材名の横場合では，生シイタケ ，エビなどが該当する．

に表示する．

次 に ，手 順 ③ に つ い て 述 べ る ．
「オリジナルレシピに

最 後 に ， (c)「 選 択 し た 食 材 集 合 と 相 性 の 良 い 食 材 」

使用する食材」が決定すれば，追加した食材ごとに推について説明する．入力を 利用者が創作したオリジナ

薦された参考レシピを参照し，調理方法を決定する．

ルレシピ と置き，

長芋の参考レシピの画面例を図 3 に，推薦される具体

類似度は材料の共通性に基づいて，以下の数式によっ的なレシピ名を，追加した食材毎に表 1 に示す．ここて求めることができる．

を， と の類似度とすると，では，グラタンの 基準レシピに長芋，白ネギ，豆乳を加 え た 場 合 の 例 を 挙 げ る ．表 示 さ れ る 参 考 レ シ ピ か ら ，
レシピサイト内の各レシピへ飛べるようになっており ，そこから利用者は様々な既存レシピを調理 の参考にする．

数 式 (4)に よ っ て 計 算 し た ，オ リ ジ ナ ル レ シ ピ と の 類 似
度 が 70%以 上 の 既 存 レ シ ピ と ，オ リ ジ ナ ル レ シ ピ の 食

4.2. 食 材 の 推 薦 ア ル ゴ リ ズム

材を比較して，既存レシピのみに使用される食材を相こ こ で は ， 第 3.2 節 で 説 明 し た 食 材 を 推 薦 す る た めの 支 援 情 報 の 詳 し い 説 明 を 行 う ．ま ず ，(a)「 各 食 材 の性 の 良 い 食 材 と し（ 図 4），対 応 す る マ ー ク を 表 示 し て提示する．

料理種別ごとの使用頻度」について説明する．はじめ

4.3. 参 考 レ シ ピ の 推 薦 ア ルゴ リ ズ ムに，データベース内のレシピ集合をこ こ で は ，推 薦 す る 参 考 レ シ ピ の 求 め 方 を 説 明 す る ．
第 4.2 節 で 述 べ た よ う に ， 数 式 (4)に よ っ て 求 め た 類 似(1)度に従い，数値の高い順に上位 5 件程度を参考レシピと 定 義 し ，食 材 集 合に 対 し て ，食 材がレシピ にとして推薦する．この時，推薦する参考レシピは利用含まれることをと 表 す ．ま た ，料 理 種 別 の 一 つ を者が作りたいと考えている料理種別に関して，追加食とすると，の料理種別 内の出現頻度は以下材毎に求める．これは，利用者が使用したい食材としの 数 式 に よ っ て 得 る こ と が で き る ．な お ，集 合 に 対 して既存レシピに新しく追加した食材の全てが含まれるて，

既存レシピが存在する可能性が限りなく低いためであはその要素数を表す．

る．

てもらい，そして評価アンケートに答えてもらった．
さらにその後，1 回目の実験で使用しなか ったもう一方の料理種別である「オムライス」の基準レシピに対し て 「 条 件 2： 参 考 レ シ ピ な し 」 の 状 態 で ア レ ン ジ を行ってもらい，1 回目の実験と同じようにオリジナル
レシピの調理方法の書き出し，評価アンケートへの回
答 を 行 っ て も ら っ た ．グ ル ー プ B に は ，グ ル ー プ A とは逆の料理種別の組み合わせに対して，同手順で評価実験に協力してもらった．
また，被験者がそれぞれの料理種別の基準レシピに対してアレンジを加える際，使用する食材に関して指図4

選択した食材集合と相性の良い食材示を行った．各料理種別で必ず使用する食材を 3 種類ずつ指定し，その他の食材に関しては自由に追加・削

5. 評 価5.1. 評 価 実 験

除を行うようにしてもらった．表 2 に使用する ことを指定した食材を記す．指定する食材は，各料理種別で本研究において対象としているような初心者が既使われ方が複数あり，かつその料理種別で使用される

存レシピをアレンジし，オリジナルレシピを創出する

ことの少ないものを選んだ．使われ方が複数あるもの際に，本システムで提案した食材推薦のための支援情を指定することで，初心者である利用者は簡単に各食報，および調理方法決定のための参考レシピが有効で材の調理方法を決定することができなくなるためでああるかどうかを確認するために，以下の 2 つの条件でる．同時に ，食材を指定することで作成してもらった

被験者に本システムを使用してもらい，結果をそれぞオリジナルレシピの調理手順や，そのタイミングに不れの条件で比較する評価実験を行った．

適切な部分が無いか比較することができる ．また，指定した食材以外のオリジナルレシピに使用する食材を条 件 1： 参 考 レ シ ピ あ り

自由に選んでもらうことで，食材推薦のための支援情

条 件 2： 参 考 レ シ ピ な し報の有用性を確認することができる．
評価方法について説明する．食材推薦のための支援「参考レシピあり／なし」とは，アレンジする際に情報の評価では，それぞれの支援情報がどの程度役に

参考レシピを参照するかしないかを表す． 参考レシピ

立ったかどうかを，被験者の主観によるアンケートでありの場合は，本システムの全機能を用いてオリジナ調査した．具体的に説明すると， 3 つの支援情報が使ルレシピを作成する．参考レシピなしの場合は ，参考

用する食材を決定する際に参考になったかどうか，まレ シ ピ 表 示 機 能 を 除 き ， 代 わ り に Web ブ ラ ウ ザ で E・た食材が選びやすかったかどうかについて，「強く同意

レシピでの自由な検索を許す．なお実験に使用した料で あ る (5)」か ら「 強 く 不 同 意 で あ る (1)」ま で の 5 段 階

理種別は，グラタン，オムライスの 2 種類である．

評価を行った．また，使用するよう指定した食材に関

本 シ ス テ ム で は ， Web 上 に 公 開 さ れ て い る レ シ ピ 検

しての「決定した調理方法が適切かどうか」を 参考レ

索サイトからレシピデータを収集し，そのデータを利

シピあり／なしの場合で比較した ．さらに，参考レシ用した．本実験においては ，数あるレシピサイトの中ピが役立ったかどうかを主観によるアンケート，つまから，レシピ数が多く ，なおかつ比較的表記が統一さり 「 強 く 同 意 で あ る (5)」 か ら 「 強 く 不 同 意 で あ る (1)」

れ て い る 「 E・ レ シ ピ 」 [9]を 利 用 す る ． 表 記 が 比 較 的までの 5 段階評価によって調査した．評価実験の被験統一されているとはいえ，食材名には「じゃがいも」

者 は 20 代 男 性 20 名 で あ る ．

「 男 爵 」「 じ ゃ が い も （ 男 爵 ）」 な ど の よ う に ゆ ら ぎ があるため，これらを同じものであると判定するために「 五 訂 増 補 日 本 食 品 標 準 成 分 表 」の 食 品 名 を 参 考 に し ，
食材名の統一を行った．

5.2. 実 験 結 果 と 考 察
食材推薦のための支援情報における有用性を確認するために，評価アンケートの結果から各支援情報の評価実験の手順を示す．まず被験者を 2 つのグルー

評価分布・中央値・最頻値を集計した．その結果を表

プ A， B に 分 け る ． グ ル ー プ A に は ， 料 理 種 別 「 グ ラ

3 に示す．参考レシピについてもその有用性を確認す

タ ン 」 の 基 準 レ シ ピ に 対 し て 「 条 件 1： 参 考 レ シ ピ あるために，「 参 考 レ シ ピ あ り ／ な し 」に 分 け 支 援 情 報 とり」の状態でアレンジを行ってもらった．その後，決同様に評価アンケートの結果から質問項目ごとに評価定したオリジナルレシピの調理方法を簡単に書き出し

分布・中央値・最頻値を集計した．さらに，その結果

表2使用するよう指定した食材である利用者にとって ，食材推薦のための支援情報がどれも有効に働いていることが確認できたといえる．
表 4 の集計結果を見ると，参考レ シピありの場合はど の 質 問 項 目 に お い て も 中 央 値 ，最 頻 値 と も に「 4」以上で高い評価であると言える．参考レシピなしの場合の 中 央 値 ， 最 頻 値 の 集 計 結 果 は 「 2～ 3」 で あ り ， 比 較

表3

食材推薦のための支援情報

集計結果

すると参考レシピありの方が高い評価を得ていることが分かる．また，参考レシピあり／なしの両方の条件
でオリジナルレシピを創作してもらった後に聞いた，「参考レシピは自動で推薦される方がよい」かどうかの 質 問 に 対 し て ， 被 験 者 20 名 中 ， 18 名 が 「 強 く 同 意
す る （ 5）」 を 選 択 し た ． ま た ， 参 考 レ シ ピ の 効 果 が あることを確認するため に t 検定を行った．その結果，
有 意 水 準 を 5％ と し た 場 合 ， ど の 質 問 項 目 に 関 し て も大きな有意差が見られた． このことと前述した内容とを併せて，初心者が既存レシピをアレンジして調理方法を決定する際に，レシピサイトでの検索だけでは不十分であり，利用者が独自に創作したアレンジレシピ

表4

参考レシピ

集計結果

に似たレシピを推薦することに有効性があると言える．
料理種別毎に参考レシピのあり／なしで，既存レシ
ピに新しく追加した食材に関する調理方法や，そのタイミングが適切であるかどうかを確認した．調理方法
はどちらの料理種別でも概ね差は出なかったが，下準備の仕方や調理するタイミングで差が表れ ，参考レシ
ピなしの場合にはおかしなレシピがいくつか見受けられた．例えばグラタンにおいて，具として使用する長芋を切っただけの状態でホワイトソースを作る段階で混ぜてしまうオリジナルレシピがあった．これは，グ

表5

参考レシピ

t 検定結果ラタンの具として長芋を使用する場合の調理方法としてはあまり好ましくなく，通常は他の具とともにオー
ブンで焼く前にフライパンで炒め，火を通しておくことが多い．その他，グラタン自体をオーブンで焼いてから，具を炒めてグラタンの上に乗せるレシピもあった．これも先に述べたオリジナルレシピの問題点と同じく，具を入れるタイミングがグラタンとしては好まが「参考レシピあり／なし」で有意差があるかどうかしくない． またオムライスでは， 使用するご飯の種類を調べるために，t 検定を行った． 集計結果を表 4 にを変更し，炊かずにいきなり炒めてしまうレシピがあ

まとめ，t 検定の結果 を表 5 に示す．

った．オムライスでは ，一般的に下準備として米は炊表 3 に示したように，参考レシピありの場合，食材いておくものである．これらのように 下準備の仕方や推薦のための支援情報は全てにおいて中央値，最頻値

タイミングを誤った理由として，参考にする既存レシと も に「 4」以 上 と 高 く 評 価 さ れ た ．参 考 レ シ ピ な し の

ピ を E・ レ シ ピ 内 で 探 す 際 に 他 の 料 理 種 別 の レ シ ピ も場 合 に お い て も ， 中 央 値 ， 最 頻 値 と も に 「 4」 と な り ，

参考にしたため，適切なタイミングを判断できなかっ高 く 評 価 さ れ た ．つ ま り ，全 体 で「 4」以 上 と な り ，各

たからであると思われる． その他，オムライスにおい支援情報は 高く評価された といえる．食材を選択しやて使用する食材の切り方を指定していないオリジナル

すかったかどうかの質問においても，参考レシピあり

レシピがあった．このオリジナルレシピを創作した利／ な し の ど ち ら の 条 件 に お い て も 中 央 値 が 「 3」， 最 頻

用 者 は ，調 理 方 法 を 決 定 す る に あ た り 12 件 の 既 存 レ シ

値 が 「 3」 も し く は 「 4」 で あ る の で ， 同 様 の こ と が 言

ピ を 参 照 し て お り ，こ れ は 本 実 験 に お い て 最 多 で あ る ．

える．従って，本システムが対象とする料理の初心者

つまり，同じ料理種別の既存レシピに限らず多くのレシピを参考にしたため，適切な下準備の仕方が決定できなかったのではないかと考えられる．これらの理由から，参考レシピの推薦は調理方法やそのタイミング[6]を決定する上でも有効に働いていると考えられる．
今回の実験で使用するよう指定した食材のように，ある程度既存レシピが 存在する食材に関しては有効性[7]が確認できた．しかしながら，あまり例がないような食材に関しては参考レシピが十分な数だけ推薦されな
いため，そういった食材に関しての調理方法を考える[8]

ことが困難であるとの意見が得られた．そこで推薦する参考レシピを算出する際，考慮するレシピをオリジ
ナルレシピと同じ料理種別に限定せず，他の料理種別も考慮することで解決できるのではないかと考える．
よって今後は参考レシピの算出法を考え直し，利用者が作ろうとしている料理種別ではあまり例がないような食材でも，満足に調理方法決定のための支援を行う
こ と が で き る よ う ，改 善 す る こ と が 課 題 の 一 つ で あ る ．

6. お わ り に本研究では，オリジナルレシピに新たに追加する食材と，それらに関して調理の参考となるような既存レ
シピも合わせて推薦することにより，利用者が自分なりのアレンジで調理を行うことを支援するシステムを提案した．
また，これらの食材推薦のために提示した支援情報と参考レシピの有用性を確認するため，評価実験を行った．その結果，食材推薦のための支援情報がどれも有効であることが確認でき，参考レシピは調理方法やそのタイミングを決定する上で有効に働くことが確認できた．しかしながら，ある料理種別であまり 使用する例がないような食材に関しては，参考レシピとして十分な数が推薦されず，このためその食材の調理方法を決定することが難しいということが分かった．
今後は，参考レシピを算出する際に考慮するレシピ
をオリジナルレシピと同じ料理種別のもの に限定せず，他の料理種別も考慮することで，参考レシピの算出方
法を改善する必要がある．

参

考

文

献

[1] レ シ ピ 検 索 No.1／ 料 理 レ シ ピ 載 せ る な ら ク ッ ク
パ ッ ド , http://cookpad.com .
[2] 相 沢 清 晴 ， 井 出 一 郎 ， “食 と コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ ”
情 報 処 理 学 会 誌 ， Vol.52， No.11， pp.1368-1408 ，
2011.
[3] 株 式 会 社 ア イ シ ェ ア ， レ シ ピ に 関 す る 意 識 調 査 ：http://release.center.jp/2009/03/0602.html .
[4] 上 田 真 由 美 ，石 原 和 幸 ，平 野 靖 ，梶 田 将 司 ，間 瀬
健 二 ， “食 材 利 用 履 歴 に 基 づ き 個 人 の 嗜 好 を 反 映
す る レ シ ピ 推 薦 手 法 ”， 日 本 デ ー タ ベ ー ス 学 会
Letters， Vol.6， No.4， pp. 29-32， 2008.
[5] 岩 上 将 史 ， 伊 藤 孝 行 ， “ユ ー ザ ー の 嗜 好 順 序 を 利[9]用 し た 料 理 推 薦 シ ス テ ム の 試 作 ”， 人 工 知 能 学 会
全 国 大 会 ， 2010.
志土地由 香， 高橋友 和，井 手一 郎，村 瀬洋， “料理レシピ テキ ストか らの代 替素材 の発見 ”，人 工
知 能 学 会 第 22 回 全 国 大 会 論 文 集 ，1B1-2，pp.1-4，2008.
佃 洸 摂 ， 中 村 聡 史 ， 田 中 克 己 ， “集 合 型 Web オ ブ
ジ ェ ク ト の 構 成 要 素 に 対 す る 追 加・削 除 要 素 の 推
薦 と そ の レ シ ピ デ ー タ へ の 応 用 ”， 第 2 回 デ ー タ
工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2010)， A4-5， 2010.
香 川 達 雄 ，“五 訂 増 補 食 品 成 分 表 ，” 女 子 栄 養 大 学
出 版 社 ， 2010.
E・ レ シ ピ , http://erecipe.woman.excite.co.jp/ .