DEIM2023 5b-8

レシピおよび視聴操作に基づく
ショート料理動画の難易度抽出手法の検証
米澤 拓也†

王

元元††

角谷

和俊†††

河合由起子†,††††† 京都産業大学大学院 先端情報学研究科 〒 603-8555 京都府京都市北区上賀茂本山†† 山口大学大学院創成科学研究科 〒 755-8611 山口県宇部市常盤台 2-16-1††† 関西学院大学総合政策学部 〒 669-1337 兵庫県三田市学園 2 丁目 1†††† 関西学院大学 社会情報学研究センター 〒 567–0047 大阪府茨木市美穂ヶ丘 5 番 1 号
E-mail: †{i2186249,kawai}@cc.kyoto-su.ac.jp, ††y.wang@yamaguchi-u.ac.jp, †††sumiya@kwansei.ac.jp
あらまし

近年， 「Kurashiru」や「DELISH KITCHEN」などの短時間で多くの調理動作や手順を概欄することが可能となるアプリケーションが普及している．しかし， 一度の視聴では， すべての調理動作を理解することは困難である． また，誰もが同じレシピ動画を見る可能性があるため，ユーザの調理技術（調理レベル）が考慮されていない．
そこで，本研究では， ショート料理動画に含まれるテキストレシピから，各調理動作のおおよその難易度判定を行う．
また， 判定した難易度に，ユーザの映像に対する視聴操作に基づいて重み付けを行うことで， 動的な調理支援シス
テムを提案する． さらに， 提案手法により抽出した補足レシピ動画を直感的かつ容易に理解可能な Dynamic Video

Tag Cloud を提案する．本稿では， 提案するショート料理動画の難易度抽出手法の有効性及び, 難易度判定手法の精度をユーザ評価により検証する.
子を定点カメラで撮影し，料理番組に付与されるような音声に

1. は じ め による解説を付与せず，調理動作・使用する食材・解説などをオー

近年，クックパッド（注 1）や楽天レシピ（注 2） など，ユーザ投稿

プンキャプションで表示し，それらを 1 分程度に短く編集した型料理レシピサイトが広く普及している．ユーザは料理した内映像となっている．これらのショート料理動画は，ノーカット

容を画像や動画とともにオリジナル料理レシピデータとして投あるいは一部が省略された映像が早送りで再生されているため，稿でき，またそれら投稿された大量の料理レシピから料理名な

コロッケやハンバーグなどの途中生成物の様子を伝えることでどでキーワード検索できる．料理名による検索以外に，「手早く短時間での視覚的効果により料理の楽しさを伝えられる．しかできる料理」や「定番の料理」，「意外性のある料理」といったしながら，一度の視聴だけでは短時間なため料理のコツや要点

さまざまな検索ニーズが高まり，国内外で料理レシピデータ分を掴むことは困難である．

析に関する研究が活発に行われている [1] [2] [3]．また，モバ

また，視聴ユーザの料理スキルは多様であるが，それら多様

イル端末の普及により，料理レシピデータのテキストだけでななユーザの料理レベルに合わせたアノテーションが提供できて

く，料理番組や投稿されたショート料理動画の視聴ニーズが国いないため，実際の調理での料理の完成度や料理の楽しさに対内外で高まっている [4] [5]．

する再現性が低い．

料理番組とは，料理を題材としたテレビ番組であり，料理レ

そこで，本研究では，ショート料理動画を対象とし，シピの紹介や実際に調理する様子が映される番組である．昔か

ショート料理動画に含まれる「食材」や「調理動作」の出現

らあるようなプロの料理人が料理レシピを教える情報番組に分頻度や出現時間を用いて料理ジャンルごとの難易度を抽出，お類される料理番組のほか，料理対決やタレントが調理を行うバ

よびユーザインタフェース上のユーザによる視聴操作 (一時停

ラエティー番組に分類される料理番組など，近年ではさまざま

止，巻き戻し，スキップ) を加味した難易度判定に基づいて多な構成で料理番組はつくられている．プロの料理人が料理レシ様なユーザの料理レベルに合わせてショート料理動画への補助

ピを教える情報番組としての料理番組のほか，調理対決やユー

レシピ情報の効果的な推薦方式を提案する．本研究における補ザが投稿したレシピを使った料理紹介など，近年ではレシピ情

助レシピ情報とは，レシピとなる食材や調理動作などを解説す

報だけでなく調理の楽しさを伝えることを目的とした番組も多る料理動画とする（以降，補助レシピ動画と記す）．また，難

（注 3）

（注 4）

などの

易度の抽出手法ならびにショート料理動画の補足対象に対してショート料理動画はつくり始めから出来上がりまでの調理の様難易度に基づき，補助レシピ動画のサムネイルをランキングやい．一方で，Kurashiru

や DELISH KITCHEN

タグクラウドとして推薦提示する補助レシピ情報提示方式を提（注 1）：https://cookpad.com/（注 2）：https://recipe.rakuten.co.jp/（注 3）：https://www.kurashiru.com/（注 4）：https://delishkitchen.tv/

案する．
本稿では，提案するショート料理動画に対する難易度抽出手法を 60 名の被験者により検証する．

—1—

2. 関 連 研 究

動画を作成する要約動画システムを提案している．この研究は，
料理動画中の調理工程に注目し，手順画像と動画の各フレーム

2. 1 調理難易度抽出

に対する特徴ベクトルの抽出を行っているが，本研究では，料

近年，料理レシピの検索や推薦に関する研究が盛んに行われ理レシピ動画に対して補助レシピ情報を抽出しユーザに提示すている．特に料理レシピの調理難易度を求める研究も多く存在

るシステムの提案を行っている．牛久ら [15] は，数十分程度のする．藤崎と三好 [6] は，料理スキルを習得したいユーザに対調理動画を Faster R-CNN を用いて物体認識を行い，それらのして適切な難易度の料理レシピの推薦を行っている．レシピの認識結果からテンプレートモデルを用いて，テキストレシピを

難易度を手軽さ，技術的な難しさ，レシピ文章のわかりやすさ

自動生成する手法を提案している．この研究は，ショート料理の 3 つに分類し，それぞれの難易度の推定に学習コンテンツの動画からテキストレシピを自動生成する研究である．本研究は，難易度を推定するアルゴリズム [7] を適用しており，レシピのショート料理動画から補助レシピ情報を抽出するという点で異手軽さの推定を行うために使用している食材や調理器具，調理なる．

法を表す単語に着目している [8]．岩本と宮森 [9] は，料理の初心者ユーザは自分が調理可能なレシピがどれなのか効率良く把3. 調理難易度抽出手法

握することができないと考え，料理を作るために必要な調理技

本研究では，ショート料理動画に含まれるテキストレシピか能に着目し，レシピごとの難易度により検索が可能な検索シス

ら「食材」や「調理動作」を抽出し，それらのテキストレシピ

テムを提案している．具体的には，Web 上で利用可能な料理レ

における出現頻度に基づいて料理ジャンルごとに各重み付けをシピを対象に，各レシピの調理手順から調理動作を抽出し，家行うことで，「食材」や「調理動作」の難易度を算出する．

庭料理技能検定に基づく調理動作の難易度別分類と，調理動作

3. 1 レシピによる食材と動作抽出数と重みによる難易度スコアの計算により，各レシピをランキ

ショート料理に含まれる各テキストレシピを r とし， 記述

ングしユーザに提示する研究である．

されている食材 i と調理動作 o の抽出を行う．これらの各抽出

また，Kusu ら [10] は，料理レシピの調理動作に基づく難易

された単語を， 本研究では「調理ワード」として扱う． 具体

度定義を可能にし，料理レシピ検索にかかる負担の軽減に貢献

的には，ショート料理動画を取り扱った動画レシピサイトであすることが可能になると考え，調理動作の難易度を客観的に定る Kurashiru から無作為に 100 件のショート料理動画を選出し義し，調理動作に基づく料理レシピ検索のための難易度算出法

た．これらのショート料理動画に含まれるテキストレシピからの提案をしている．具体的には，ユーザの力量に合った料理レ

MeCab を用いて形態素解析を行い，食材や調味料と調理動作

シピを容易に見つけられる検索システムの構築を行うために，を表す単語を取得する．

文部科学省の検定を経た小学校，中学校，高等学校，高等学校

3. 2 食材と調理動作による難易度算出（専門学科）で使用されている家庭科の教科書を用いて調理動

MeCab によって抽出された調理ワードを用いて， 食材及び作を抽出し，調理者が主語となる調理動作の難易度を客観的に調理動作それぞれの重みを算出していく．本章で述べる難易度

定義し，調理動作に基づく料理レシピ検索のための難易度算出の算出方法としては， 全レシピの中で対象となる調理ワード

法の提案を行っている [11]．これらの研究では，テキスト料理の出現頻度が低いほど珍しく， ユーザが使用する頻度が低くな

レシピを対象に調理難易度のスコア算出を行っているが，本研ることから， 難易度は高くなるという手法を用いる．たとえ

究ではショート料理動画を対象とし，食材や調理動作の出現頻ば，ニンジンやじゃがいもなどの食材 i は頻繁に使用されるた度と出現時間を用いた調理難易度のスコア算出を行っている．

め， 式 1 で算出される食材の重みでは高い値を示す．

2. 2 料理動画分析
近年ではテキストレシピサイトのほかに，料理動画の投稿も増加しており，テキスト料理レシピだけでなく，料理動画の分

SIng (i, r) =析に関する研究も活発に行われている．道満ら [12] は，料理番

レシピ r の食材 i 出現回数
全レシピの調理ワード総数

× log

組を料理動画として定義し，映像に含まれる調理動作のうち，全レシピ総数i が出現するレシピ数(1)

繰り返し行われる動作を解析することで，調理動作の分類を行

上記の式と同様に， 調理動作でも同じ手法を用いることにう手法を提案している．この研究は，料理動画中の調理動作のよって， 全レシピ r に対する調理動作 o の重みを算出するこ分類を行っているが，本研究ではショート料理動画の調理動作とが可能となる． これを式 2 とする．

から補足情報の抽出を行っている．大滝と鷹野 [13] は，料理レ
シピ動画に含まれる調理動作・器具・食材の 3 点に着目し，それぞれの出現回数や料理の移動回数などを考慮し，調理にかかるコストを算出する手法を提案している．本研究では，ショー
ト料理動画を扱い，動画内に出現する食材や調理動作の出現頻
度と出現時間から難易度を算出する．

SOpr (o, r) =レシピ r の調理動作 o 出現回数
全レシピの調理ワード総数

× log

全レシピ総数o が出現するレシピ数(2)以上より，ショート料理動画に含まれる食材や調味料と調理

また，祖父江ら [14] は，ユーザが撮影した動画から特徴ベク

動作を表す単語に対する重みが算出される．本研究では，「食

トルを抽出し，SNS に投稿される料理レシピ動画と形式の似た材」「調理動作」共に，出現頻度が少ないほど使用する機会が—2—

稀であるため，それに伴って難化すると仮定している．これにより，それぞれの難易度を判別する．そのため，各計算結果の値が大きいほど調理動作の難易度が高いとする．また，実際にテキストに記載されている調理動作は，食材と調理動作の組み合わせによるものである．同じ調理動作で合っても，対象とな

4. ショートレシピにおける調理難易度抽出手法の検証
本研究では，3. 章の提案手法の調理難易度算出手法を検証する．

る食材によっては難易度が変化する可能性もある．それらの組

4. 1 補助レシピ情報提示システム

み合わせも考慮するため，本研究では前述した「食材」と「調図 1 では，ユーザの料理レベルに基づく多様な補助レシピ動

理動作そのもの」のそれぞれの重みの平均値を最終的な調理動

画提示までの画面遷移 (a)〜(b) を示す．まず，図 1 (a) に示す

作の難易度として扱う．これを実現させるためには，食材と調経験・ジャンル選択画面において，ユーザの料理レベルを判定

理動作の組み合わせを考慮する必要があるため， 抽出したテキするために，料理経験の有無と得意な料理ジャンルを選択させストレシピから Cabocha を用いた． これにより，文章の前後る．次に，図 1 (b) に示すメニュー選択画面において，ユーザ関係による食材と調理動作の組み合わせを判別した．これらをが閲覧したいショート料理動画を選択させる．

用いて算出した難易度の値の提案式 3 とする．

そして，図 1 (c) に示すビデオタグクラウド提示画面において，ユーザの料理レベルと得意な料理ジャンルの判定を行い，SIng (i, r) + SOpr (o, r)
2
3. 3 視聴操作に基づく視聴操作の意図抽出
Score(r) =(3)

本研究では前述したジャンルごとによる重み付けに加え，ユー
ザの視聴操作を考慮する．これによって，ユーザに提示する補足情報の精度向上を図る．この計算を行うにあたって， 我々は予備実験として， ショートレシピ動画を閲覧中にユーザが起こした閲覧行動の種類と， それらの行動の意図を分析する調査を行った． その結果，前述した「一時停止」「巻き戻し」「飛ばし視」の 3 種類の閲覧行動をユーザが行うことが判明した． 特に， 「巻き戻し」を行ったユーザの最も多くが，調理動作に対する理解ができていない傾向にあることが分かった． その次に「一時停止」が調理動作の理解ができていない傾向がある． 一方，「飛ばし視」は，ユーザが対象の調理操作を十分に理解しているため， 閲覧しなくても良いと判断している．この予備実験の結果より， 「一時停止」「巻き戻し」「飛ばし視」の順に重みを大きくするよう設定する．前述した， 食材及び調理動作の重要度と， 本節で提案した視聴操作による重みの積より調理動作の難易度を算出する．

3. 4 Dynamic Video Tag Cloud
先行研究として，補助レシピ情報の提示について，閲覧しているショート料理動画の横に補助レシピ情報を提供してきた [16] が，補足すべき食材や調味料と調理動作の難易度の高低を直感的に把握することが困難であった．そこで本研究では，ユーザの料理レベルに基づく多様な補助レシピ動画を抽出しユーザに提示する一手法として，調理難易度に基づき抽出された補助レシピ動画を単純にランキング順に提示するなども考えられるが，複数の情報を一覧的に表示する手法として代表的な手法であるタグクラウド（注 5）を用いる．タグクラウドは，重要その結果に基づき選択されたショート料理動画に対する多様な補助レシピ動画を提示するビデオタグクラウドを表示する．画
面の左端にユーザが閲覧しているショート料理動画を表示し，提案手法により抽出された補助レシピ動画をビデオタグクラウ
ドとして画面の右端に表示する．このビデオタグクラウドでは，各補足対象の補助レシピ動画のサムネイルが補足対象の難易度に沿って大きさが変化しつつ，ビデオタグクラウドの中心に位置する補助レシピ動画のサムネイルから外に向かって補足対象の難易度が下がるように表示される．これにより，ユーザが確認したい食材や調理動作の補助レシピ動画を選択させる．
最後に，図 1 (d) に示す補助レシピ動画再生画面では，選択された補助レシピ動画が再生される．例えば，ショートレシピ
動画のカレー（左画面）を閲覧してる際に，ジャンルごとによる重み付けによって予めランキング化を行った結果，「にんじんの角切り」が最も難しいと判定されたとする．この場合，右画面では該当する調理動作のサムネイルが中心に配置され，尚且つ大きく表示され，その他の動作はランキングの基づいて円を描くようん配置されていく．しかしながら，ユーザが「玉ねぎのみじん切り」にて「巻き戻し」という視聴操作を行った場
合，最も重要な調理操作が「みじん切り」であると判断され，補足レシピ動画「玉ねぎのみじん切り」のサムネイル画像が右画面の中央に表示されるよう動的に変化する．これにより，ユーザーが直感的に調理操作を理解することが可能になる．そのほかの補足対象の補助レシピ動画は，補足対象の難易度順に円を描くように配置され，サムネイルが縮小する．これにより，ユーザはショート料理動画内の「食材」や「調理動作」の難しさを直感的に理解することができる．

4. 2 調理難易度抽出手法の検証度によって大きさを変えた複数の情報を配列し効率的に表示す

5. 補助レシピ情報提示システムる手法であり，補助レシピ動画を瞬時に把握することができる．

本研究による難易度判定手法の有効性・有用性を検証するた

提案する Dynamic Video Tag Cloud は，難易度の高さによりめ， クラウドソーシングによる約 150 名の被験者により， 実

シーン中の画像をビデオタグクラウドとして提示する．

験で使用した 15 品のショート料理動画に含まれる各調理動作の映像を評価してもらった． 本実験で選出したショート料理動
画は, ジャンルによる偏りを削減するため, 「煮込み」「揚げも（注 5）：https://en.wikipedia.org/wiki/Tag cloudの」「炒めもの」「焼きもの」「丼もの」の５つのジャンルから 3

—3—

図1

補助レシピ情報提示までの画面遷移

品ずつ無作為に選出したものを使用した. 表 1 に今回用いた 15品のショート料理動画のジャンルとタイトルと映像の長さをそれぞれ示す．
表1

被験者による評価実験で用いたショート料理動画

表2

調理映像の分かりやすさに対する評価結果

映像の分かりやすさ

ベースライン

式 (1)

式 (2)

レシピ 1

0.403

0.391

0.369

レシピ 2

0.227

0.216

0.199

レシピ 3

0.130

0.196

0.156

レシピ 4

0.321

0.250

0.331

レシピ 5

0.294

0.266

0.294

ジャンル

タイトル

時間

煮込み

隠し味で本格風 コク旨カレーライス

00:59

トマトジュースで 野菜たっぷりミネストローネ

00:58

簡単ハヤシライス

00:46

レシピ 6

0.167

0.165

0.163

ジューシーとりささみのチキン南蛮

01:20

辛い！でも美味〜い！やみつきスパイシー唐揚げ

レシピ 7

0.321

0.298

0.321

00:39
00:57

レシピ 8

0.401

0.311

0.395

簡単＆美味しい！タコとエリンギのコンソメバター炒め 00:43

レシピ 9

0.244

0.146

0.174

レシピ 8

豚バラ肉と小松菜の中華風卵炒め

00:52

レシピ 9

くずきりとエビのカレー炒め

レシピ 10

0.398

0.295

0.356

00:44

0.146

0.197

0.149

レシピ 1
レシピ 2
レシピ 3
レシピ 4

揚げもの

レシピ 5
レシピ 6
レシピ 7

サクサクで美味しいアジフライ
炒めもの

明太マヨソースの 海鮮モダン焼き

00:59

レシピ 11

レシピ 11

ささみの明太マヨ焼き

00:51

レシピ 120.134

0.125 0.125

レシピ 12

豚のセモリナ香草焼き

00:44

豚ロースでチンジャオロース丼

00:44

レシピ 13

0.497

0.332

レシピ 14

にんにくハーブオイル漬けのサーモンレア丼

00:48

レシピ 14

0.329

0.206

0.304

レシピ 15

めんつゆで簡単 木の葉丼

00:36

レシピ 15

0.575

0.548

0.083

平均

0.306

0.263

0.246

表3

調理可能な自信に対する評価結果

レシピ 10

レシピ 13

焼きもの

丼もの

0.274

クラウドソーシングにて行ったアンケート調査に使用した,
ユーザによる評価項目は以下の 3 つである．なお本アンケート自信

ベースライン

式 (1)

レシピ 1

0.382

0.334

0.369

に回答を順次行うといった方式で行った.

レシピ 2

0.188

0.160

0.140

正答率 ：ショート料理動画に出現した調理動作は何か？

レシピ 3

0.233

0.303

0.255

映像の分かりやすさ ：ショート料理動画に出現した調理動作

レシピ 4

0.204

0.128

0.221

に対する映像の分かりやすいか？

レシピ 5

0.304

0.300

0.303

各調理動作に対する自信 ：ショート料理動画に出現した調理

レシピ 6

0.114

0.107

0.111

動作が実際にできそうか？

レシピ 7

0.233

0.232

0.272

レシピ 8

0.401

0.322

0.403

レシピ 9

0.272

0.208

0.207

レシピ 10

0.393

0.203

0.331

レシピ 11

0.228

0.177

0.241

（ 1 ） ベースライン

レシピ 12

0.181

0.165

0.175

式 3 の食材と調理動作に基づく難易度算出

レシピ 13

0.335

0.173

0.278

（ 2 ） 提案手法（１）

レシピ 14

0.257

0.152

0.241

式 3 にユーザ視聴動作を理解度に基づき重み付けし難易度を

レシピ 15

0.585

0.568

0.148

平均

0.287

0.235

0.246

調査では, 一度のみ該当するショート料理動画を閲覧したのちまた, 被験者は５段階のリッカート尺度で評価を行った．評価
結果を正解データとし，以下の 3 種類の平均二乗誤差（MSE）
を比較検証する．

算出

式 (2)

（ 3 ） 提案手法（２）式 3 にユーザ視聴動作を一定とし，巻き戻しを+1.0， 一時
停止を+0.8， 視聴操作なしを+0.1 として難易度算出

理食材に対する動作の自信の結果を示す． このカテゴリでは，
式 (1) が最も高いスコアを示した．これらの結果から， 出現頻度による難易度判定に加えて, ユーザの視聴操作を重みとして

表 2 に分かりやすさに対する評価結果を示す． このカテゴ加えることにより, ユーザが潜在的に求めている捕捉情報を動リでは， 式 (2) 最も良い結果を示した． この結果から， ベー的に抽出, 推薦することが可能であると示した. また, 式 (1) とスラインである出現頻度のみの手法より, ユーザの視聴操作を式 (2) での結果の差に関しては, 映像の見やすさは式 (1) の正加味した結果の方が有効であることを示した. 次に, 表 3 に調解率の結果に準拠する結果となった. それに対して, 映像に出—4—

現する調理操作の分かりやすさは, 式 (2) のように, 一定の重み

表 4 SUS によるユーザの評価を付与することで, ユーザの需要に添えることが可能になると各 UI

VTC ベースライン YouTube 形式

いうことが判明した. また, 本稿で提案した視聴操作による重

Q1

4.0

3.5

みは, どちらの実験でもベースラインより高いスコアを示すこ

Q2

2.7

2.7

2.2

Q3

3.7

3.7

4.4

Q4

2.1

2.2

1.8

Q5

3.4

2.5

4.0

とが分かった. 以上より， 難易度に対しユーザの視聴操作に基づく重み付けにより調理可能な自信を向上でき， 提案手法の有効性を確認できた．

4.1

Q6

2.3

2.2

2.4

Dynamic Video Tag Cloud の有効性検証 本章では, ユーザ

Q7

3.1

4.0

3.5

の視聴操作に対して動的に補助レシピ情報を提供することを可

Q8

2.4

2.0

1.7

能とする UI である, Dynamic Video Tag Cloud の有効性を検

Q9

3.9

4.1

4.3

Q10

3.0

2.9

2.3

SUS

64.0

64.5

74.8

6. 評 価 方 法

評価

D

D

B

本実験では, 提案システムである ”Dynamic Video Tag Cloud

表5

調理動作を理解するまでの所要時間

証する.

”の有用性を評価するために, SUS スコアを用いた. 本論文でVTC ベースライン YouTube 形式

提案する Dynamic Video Tag Cloud（A）と, 既存の時短レシ

ユーザ 1

1:53

3:11

1:36

ピ動画サービス（Kurashiru）（B）, および前作の YouTube 風

ユーザ 2

2:01

2:46

1:27

ユーザーインターフェース（C）を比較した. 本実験に参加した

ユーザ 3

0:42

1:50

1:31

被験者は 10 名で, 料理初心者が 6 名, 料理経験者が 4 名である.

ユーザ 4

1:14

1:45

1:26

ユーザ 5

1:30

4:49

2:01

ユーザ 6

2:31

1:40

2:28

ユーザ 7

2:52

2:13

1:31

Q1 頻繁に使用したいと思うか
Q2 複雑だったと思うか
Q3 使いやすいと思うか

ユーザ 8

1:42

2:28

2:11

Q4 技術者のサポートが必要だと思うか

ユーザ 9

3:37

6:09

3:51

Q5 さまざまな機能は上手くまとまっていると思うか

ユーザ 10

1:58

3:12

2:37

Q6 矛盾がとても多いと思うか

平均時間

2:00

3:00

2:03

Q7 すぐ使いこなせるようになると思うか
Q8 使うのがとても面倒だと思うか

供出来るか調査を行なった. その結果が, 表 5 に示す. これによQ9 自信を持って操作できると思うか

り, VTC がベースラインや先行研究で提案した UI よりも良い

Q10 使いこなすには事前に多くの知識が必要だと思うか

結果を示すことが出来た. これらの要因は, ユーザーが調理操

被験者が 5 段階のリッカート尺度で質問した. SUS スコアの作を理解するために必要な情報検索の流れの違いによるものと形容詞的評価は以下の通りである. 68 点が平均点であり, 80.4

考えた. 既存のサービスでは, ユーザーは動画全体を見た上で,点以上が優秀, 80.3 68 が良い, 67 51 がやや悪く, それ以下であ付随のテキストレシピ読むなどの行為をするがある. そのため,れば改良が必要となるような評価である.

ショート料理動画の中で全ての調理操作を理解するには, 長い

7. UI の評価実験

時間がかかります. 一方, 提案手法では, ユーザーが動画を視聴中に一時停止すれば, 補足情報をユーザーに推薦することが可

各インターフェースの平均スコアを表 4 示す. (A) は本稿で提案する it Dynamic Video Tag Cloud, (B) は既存のショート
料理動画サービス（Kurashiru）, (C) は先行研究の YouTube
形式のユーザーインタフェースである.
その結果，（A）の平均スコアは 64.0（，B）は 64.5（，C）は 74.8

能となる. そのため, ユーザーが調理動作を理解するまでの時
間が, 既存サービスよりも短くなると考える.
以上のことから, 提案する Dynamic Video Tag Cloud は, 効
率的かつ効果的にユーザーに補足情報を推薦することが可能な

UI であることを示した.

となり，（C）は被験者にとって最も使いやすい UI であるという良い評価を得ることが出来たまた, 本書で提案した Dynamic

8. 終 わ り にVideo Tag Cloud（A）は最下位という結果に至った. この結本書では， ショート料理動画に含まれるテキストレシピと果の理由としては, Q8 や Q10 のスコアが示すように, 提案し操作履歴から， 各調理動作の難易度算出手法および Dynamic

た UI の持つ独特な操作性から, 慣れるまでに時間がかかるため

Tag Cloud による提示手法を提案した．難易度判定手法に関と考えられる. A）と（C）を比較すると, 機能面では（A）のしては, 調理動作や食材それぞれの出現頻度及び組み合わせに方が優れており, ユーザに対して効率よく補足することが可能

よって大まかな難易度判定を行なったのちに, 提案した UI によであることがわかった.

る視聴操作の重みを付与することによって, ユーザの求めていまた, この他に, 特定の調理動作を理解するまでの時間を測定

る捕捉情報を精度よく提供することを可能とした. また, 視聴することで, どの UI が効率よくユーザに対して捕捉情報を提—5—

図 2 UI の比較操作による重みの付与に関しては, 映像の見やすさのカテゴリ
では式 (1) の正解率に沿った重み, 自身のカテゴリでは, 式 (2)による局所的に重みを付与することでより精度の高い補足が可[8]能となった. また, ユーザインタフェースに関しては, 本書で提案した Dynamic Video Tag Cloud の有効性を, SUS 及び理解までの所要時間の 2 軸で有効性を検証した. これにより, 効率
よくユーザに対して補足情報を提供出来るものの, 独特な操作[9]が必要とされるため, その点で評価が下がってしまっていた. 今
後の予定としては, ユーザに対してより分かり易く操作しやす[10]

い UI の開発に取り組みつつ, 難易度判定手法の改善を並行して行う予定である.

[11]

9. ま と め[12]

本論文では，ショート料理動画に含まれるテキストレシピと操作履歴から，各調理動作の難易度算出手法および Dynamic

Tag Cloud による提示手法を提案した．難易度算出による評価
実験より，提案する難易度判定によって算出されたスコアに対[13]

し，ユーザの視聴操作に基づく重み付けにより調理可能な自信を向上できた．今後，Dynamic Tag Cloud の提示手法の評価[14]

検証を行う予定である．また、煮物や炒め物等のジャンルによる影響を考慮した難易度算出も検討する．
[15]

文

献

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