DEIM Forum 2019 F2-3

レシピ選択を支援する調理結果の味覚情報提示を用いた検索結果表示
執行 健人†

清光 英成†† 神戸大学大学院国際文化学研究科 〒 658–8501 神戸市灘区鶴甲 1–2–1
E-mail: †185c124c@stu.kobe-u.ac.jp, ††kiyomitu@kobe-u.ac.jp
あらまし

レシピサイトからユーザ所望のレシピを検索する，レシピ選択行動を支援するための調理結果味覚情報提

示方法について報告する．著者らは，食感表現の一つであるテクスチャを用いてレシピのレビューを集約することで，利用者が自身の調理結果を容易に想像できるレシピの味覚情報提示方法を開発してきた．本稿では，レシピ検索キーワードとして日本語食感表現（テクスチャ）を利用可能としたレビュー内検索を導入し，多数のレビューを持つような人気レシピの調理結果を視覚的に把握できる検索結果表示方法を示す．さらに，検索結果集合の比較を容易にするための提示方法ならびに可視化方法について論じる．
キーワード 食メディア，レシピ，味覚情報，食感，テクスチャ
ドを手掛かりにした SNS 研究も行われている [4] [5]．中村らは，1 はじめに現在，料理のレシピを検索するためのツールとしてレシピサ
イトが多くの人々に利用されている．レシピのタイトルや説明文は，レシピ投稿者による調理結果の表現である．しかしレシ
ピ投稿者の調理技術や文章の表現力により，その情報量や曖昧さは異なる．その上料理は調理者により結果が異なるので，レ
シピ投稿者の調理結果とそのレシピを参考に調理するレシピサ
イトの利用者の調理結果が同じになるとは限らない．レシピに記載されている情報を参照しても，レシピサイトの利用者は自身による調理結果をある程度正確に想像することはできない．
一般的にレシピサイトの利用者は，自身で調理する際に使用するためのレシピを検索する．その際に自身の調理結果を予想できれば，利用者のレシピ選びに有用である．既にレシピを使用して調理した他の利用者の調理結果を参考にすれば，一般的な調理技術を持つレシピサイトの利用者の調理結果を予想できると考えられる．レシピを使用し調理した結果を投稿したコンテンツがレビューである．レシピサイトの利用者はレシピごとにレビューを読み，既にレシピを使用した他者の調理結果を調べ

食メディア研究における味情報提示手法について広範なサーベイを行ない，味の認識に関わる感覚器官に味情報を提示する「直接提示型」とシステムで出力された可食物を飲食する「間接提示型」とに分類し，各分類の特性を解説している [6]．
味覚情報提示研究は，利用者にどのようにして味や食感を知覚・伝達させるかあるいは，知覚がどのように変化するのかを解明することを目的としている．
本研究は Web 上に投稿された料理レシピのレビューを集約し，レシピを参考に調理した多くの利用者の調理結果を一目で直観的に想像できる可視化手法の提供を目的とする [7] [8] [9]．
本項ではレシピごとにレビューからテクスチャを抽出・集約し，レシピ使用者の調理結果を視覚的に容易に把握できる可視化手法を示す．さらにその可視化を検索結果の要素として用いることで，レシピ検索を行うレシピサイト利用者自身による調理結果を容易に想像できる検索結果表示方法を提案する．これにより利用者のレシピ選択を支援できると考えられる．

2 レビューの集約ようとする．しかし 1000 件を超えるレビューがつくレシピもあるレシピを使用して調理した多くの人々の調理結果を集約

少なからず存在し，多数のレビューを持つレシピのレビューをすると，集約結果は一般的な調理技術を持つ人による調理結果一つ一つ読んでいくのは現実的とは言えない．なんらかの方法に近似すると考えられる．これを参考にすることで，レシピサでレビューを集約し，一目でその結果が分かるようになれば，イトの一般的な利用者は自分がそのレシピを使用すればどのよ

レシピサイトの利用者は自身による調理結果を容易に想像でき，うな調理結果になるかを予想することができる．レシピ使用者

さらに便利なレシピ検索システムとなる．の調理結果はレシピのレビューに書かれている．レビューとは味覚情報提示に，シズルワードを用いたものがある．大橋ら

製品やコンテンツ，サービスなどの使用者が自分の利用体験をは，おいしさを伝える単語や熟語をシズルワードとして調査・整報告するために投稿されるコンテンツだからである．レシピの理している．300 を超える語を味覚系（味覚・嗅覚）90 語，食レビューからレシピ使用者の調理結果が表現されている語彙を感系（触覚・聴覚）102 語，情報系（知識）113 語の 3 分野に分抽出し，集約する．レシピのレビューの場合，レビューが投稿けておいしさを感じるランキングなどの調査を行った [1] [2] [3]．

されるのはそのレシピを使用してうまく調理できた時や，レシ飲食店や食品に関する訴求に優れる語と捉えることができるシピ投稿者に感謝を伝えたい時であることが多い．そのためレシズルワードは，その性質上 SNS などでよい飲食店や秀逸なメピのレビューでは「美味しい」「ありがとう」といった単語の出ニューを伝えるために用いられることが多いため，シズルワー現頻度は高い傾向にある．しかし単に味の良さを表現する語彙図1

レビュー集約の流れ図

図 2 レシピ検索概要図

では情報量が少なく，具体的な調理結果が分からない．
「ありがビュワー数が多い場合，一般的な人がそのレシピを使用して調とう」と書いたレビュワーは調理に成功したと考えられる．し理すると，そのテクスチャのような出来上がりになる可能性がかしこの語はどのレシピのレビューでも出現頻度が高いためレ高いと考えられる．そのためレビューにテクスチャを書いた人シピの特徴とならない．集約してもレシピの比較に利用できず，数を集計し，テクスチャの頻度とした．複数アカウントを用いレシピ選びに役立てるとは考えられない．

たレビュースパム対策として，レビューの投稿などに有料サー

レシピのレビューにある程度書かれ，レシピ使用者の調理結

ビスのビジネスモデルを採用しているレシピサイトのレビュー

果を具体的に表現する語彙として，食感を表現する語がある．

をデータセットとした．これによりレビューにテクスチャを書

食感とは，食物を飲食した際に感じる五感のうち，歯や舌を含いた人数をテクスチャの頻度としても，データの妥当性が損なむ口腔内の皮膚感覚を指す．食感の内，堅さや粘性・付着性をわれる可能性は低いと考えられる．

テクスチャと呼ぶ．ISO の定義 [10] によればテクスチャとは，データ構造は，レシピ ID・ユーザー ID と 445 種類のテク「力学的，触覚的，および適切であれば視覚的，聴覚的な方法

スチャの有無を 0/1 表現した組を情報単位とし，当該レシピへで感知できる食物の力学的，幾何学的，表面的属性の総体」でのレビューを投稿したユーザ数がレシピ評価のための組数になある．テクスチャは感性に基づく語彙である．テクスチャである．各レシピはこの組数の情報からレシピのテクスチャ表現をればレシピ使用者の調理結果を一言で具体的・直感的に理解す得る．テクスチャ表現は，445 種類の各テクスチャを何人の利ることができる．またテクスチャは食べ物の様子や状態を表現

用者がレビューで用いたかの総計である．

する語彙であり，レシピ使用者が自身の調理結果を表現するために使うと考えられる．

3 テクスチャを用いたレシピ検索

レシピのレビューに書かれたテクスチャを集約し，その結果をレシピの評価とする．レビューにテクスチャを書いた人数に基づく量としてレシピの評価した．図 1 にレビューの集約を行う流れを示す．一般的なレシピのレビューデータは，対応するレシピ ID・レビュワーのユーザー ID・レビューテキストを属性として持つ．レビューテキストからテクスチャを抽出し，レビューを集約する．テクスチャとして農業・食品科学総合研究機構食品総合研究所がまとめた 445 語の日本語テクスチャ用語 [11] を使用した．レビューテキストからの単語の切り出しには形態素解析器 Mecab を用いた． 抽出漏れの確認に全文検索（正規表現による前方一致）も行なった．
レビューからのテクスチャの抽出結果として (レシピ ID，レビュワーのユーザー ID，テクスチャ) という組を作り、集計の元データとする．ここから当該レシピに対するレビューにテクスチャを書いた人数をユーザ ID により分別し，レビューの集約データとして (レシピ ID, テクスチャ, 頻度) という組を得る．
これにより同一のレシピに対して一人で複数回のテクスチャを用いたレビューの重複集計を避けることができる．あるレシピのレビューにテクスチャが書かれていれば，そのレビュワーにテクスチャと同様の認知がされたと考えられる．そのようなレテクスチャを用いたレシピ検索の概要を図 2 に示す．入力値として，任意のキーワードとテクスチャを用いる．任意のキー
ワードはレシピのタイトルから，テクスチャはレシピのレビューから検索する．レシピタイトルからのキーワード検索は従来のレシピ検索システムで用いられている手法である．これに加え，レビュー内のテクスチャを検索可能とすることで，検索範囲をレシピ使用者が生成したコンテンツにまで拡張している．これにより，利用者は感覚的な検索要求をレシピ検索に反映でき，レシピ使用者の調理結果を効率よく調べることができる．まず全てのレシピから任意のキーワードでレシピタイトルの部分一致検索を行い，マッチしたレシピを中間候補とする．レシピタ
イトルからの検索は，大まかな検索意図を表明する機会を利用者に提供することで，候補を現実的な数まで絞ることをねらっている．レシピのジャンルやカテゴリを利用することで大まかな検索意図を示すこともできるが，画一的な分類が整備されたデータセットは稀である．中間候補のうち，レビューにテクスチャを 1 つ以上含むレシピを検索結果候補とする．この際には前節で述べたレビュー集約データを用いて結果候補を得る．レ
ビュー集約データの構造に対して各中間候補のレシピ ID で問4 レシピの提示手法と可視化
4. 1 提 示 手 法
検索結果の表示では，レシピのタイトル，説明文，Word-Cloud による可視化処理を施したテクスチャ表現を提示する．
WordCloud は文章中の単語をその出現頻度に応じた大きさで画面に敷き詰めるように提示する手法である．単語の出現度が高いほど大きく，低いほど小さく文字が表示される．ランキン
グや星の数などのようにレシピへの順位づけや格付けがされず，レシピを介したコミュニティへの参加の動機であるレシピ投稿者の貢献欲を損なうことはない．電化製品などのように利用者の能力によって利用体験にそれほど差が生じないものに対
図 3 テクスチャを利用したレシピ検索インタフェース

しては，レビュワーによる順位づけや格付けはその対象への妥当な評価となる．レシピの場合，同じレシピを使用しても調理い合わせ，1 件以上の結果が帰ってきた場合，そのレシピのレビューにテクスチャが含まれていることが分かる．この際にはする人によって結果は異なるので，レシピ使用者の能力によって利用体験に生じる差は少なくない．そのようなレシピ使用者

レシピ ID・テクスチャごとに検索結果の行数を数え，テクス各自の利用体験をもとに評価をつけようとすると，それはレシチャとその頻度を集計した結果 (テクスチャ表現) を得る．これ

ピ自体への評価ではなく，各レシピ使用者自身の体験への評価をレシピの検索結果として提示するレシピ可視化のデータとして用いる．中間候補から結果候補を絞り込む際にレビュー集約データを用いることで中間候補レシピの全レビューから 445 語のテクスチャを全文検索する必要がなくなり，検索コストを大幅に削減することができた．
図 3 にテクスチャを用いたレシピ検索のインタフェースを示す．料理名のテキストボックスには任意のキーワードを入力する．テクスチャの指定欄はセレクトボックスになっており，日本語テクスチャ445 語から選択或いはキーボードから検索したいテクスチャを直接入力することができる．これは，利用者の検索意図が明確な場合は直接入力の方が望ましいが，テクスチャが未定の場合やブラウジングにより決定したい場合を考慮したものである．換言すれば，明確な要求が予め用意できない利用者には自由入力によるテクスチャ決定が困難であることを想定してのことである．利用者のテクスチャ選択を容易にするために，テクスチャのセレクトボックスでは五十音順に整列させたテクスチャ445 語から利用者所望のテクスチャを選べるようにしている．レシピ評価で用いた語彙としてのテクスチャ全てを提示することができ，テクスチャとして多く用いられる平仮名・片仮名のどちらを入力しても検索できる．また，利用者が検索したいテクスチャとして顕在化していない潜在的要求に気づ貸せる機会の提供も意図している．さらにテクスチャの入力途中でもその時点で前方一致したテクスチャを表示させるインクリメンタル機能も導入している．これにより，整列後方のテクスチャでも比較的容易に選ぶことができる．送信ボタンにより検索処理が開始される．
検索処理は，料理名に入力されたキーワードをレシピタイトルに含みかつ，入力されたテクスチャに該当するテクスチャ表
現中のテクスチャ項の値が 1 以上であるレシピを検索結果とする．となる．ランキングや星の数などの順序尺度として集約しても，その結果はレシピ自体の妥当な評価とはならない．そのような評価はレシピを探している利用者の参考にならず，評価が低い
場合レシピ投稿者に対して良いフィードバックとはならない．

WordCloud では，レーダーチャートなどとは異なり，対象を可視化する際の観点となる要素の次元数の多少が問題にならない．検索意図として表明した以外のテクスチャが現れていることを確認でき，利用者に潜在的な検索意図を気づかせる一助となる．

WordCloud による可視化処理を施したテクスチャ表現において，文字の大きさはテクスチャ表現のうち，最も多くのレビュワーが用いたテクスチャを最大文字サイズとした相対的な量で正規化している．これは，レビュー中に出現したテクスチャと，そのテクスチャを用いた利用者数の分布について，「最も多くの利用者が用いたテクスチャと 2 番目以降のテクスチャの利用者数の差が著しい」という，概ねの傾向が見られため，複数のレシピを比較する際にも便利と考えて導入した．WordCloud で可視化されたテクスチャ表現を用いて複数のレシピを比較すると，レビューにそのテクスチャを書いて投稿した利用者数が異なるテクスチャでも，同じような大きさで表示されることがある．度数よりも分布を把握しやすくするための工夫でもある．
テクスチャの文字色は同じテクスチャであれば同じ色を用い，頻度が高いテクスチャ順に 20 色を循環利用した．描画位置は頻度の高い順に中心から外側に，重ならないように配置される．

WordCloud による可視化は，文字色・文字サイズ・配置に乱数を用いることが多い．色や配置の計算にランダムな要素が混入すると，同じレシピのテクスチャ表現が毎回異なる可視化となる．本システムではそのようなランダム性は排除している．検索条件に適合して検索結果集合の要素となった各レシピは多くの共通点を持つ．その上で，多数のレシピのテクスチャ表現における共通点と違いを共に把握しやすくするという用途には，文字形状よりも色差が「気づき」に影響しやすいため同じ方法で可視化されていることが必要であると考えられるからである．
検索結果として 1 ページあたり 10 件のレシピを提示する．

図 5 レビュー一覧からの選択例

図 6 レシピ絞込み・比較の候補選択

検索結果が 11 件以上の場合はページ分割を行い，画面下部のボタンによりページ遷移し，2 ページ目以降も同様に 10 件単位で検索結果を見ることができる．検索結果の表示方法には様々な提示順序が考えられる．現在は入力されたテクスチャをレビューに書いた利用者が多い順に提示している．図 4 に，料理名に「ケーキ」，テクスチャに「しっとり」を指定した検索結果の上位 4 件の提示例を示した．

4. 2 可視化とレシピの比較
レシピ検索システムの利用者は一般的にレシピを検索し，検索結果の中から自分で調理する際に参考とするレシピを一つ選
ぶ．料理名とテクスチャによるレシピ検索の結果，膨大な数の
図4

検索結果の表示例レシピが提示される場合もある．これらのレシピには検索意図が反映されており，ある程度似たようなレシピとなっている．

択した結果が図 8 であり，2 つのレシピのみを比較することで最終的に 1 件のレシピを選ぶことを容易にしている．

5 ま と め
レシピ選択を支援する調理結果の味覚情報提示を用いた検索結果表示方法について議論した．レシピのレビューをテクスチャを用いて集約することで，大量のレビューを読まなくても
図 7 レシピ絞込み・比較からの選択例 1

レシピ使用者の調理結果を把握することができる．またレシピサイトの利用者が調理結果を容易に想像できるレビュー集約結果 (テクスチャ表現) の可視化方法を示した．一般的なレシピサ
イトの利用者は自分がそのレシピを使って調理すればどのような調理結果になるか容易に想像することができる．レシピ検索
キーワードとしてテクスチャを利用可能とし，多数のレビューを持つ人気レシピの調理結果を視覚的に把握できる検索結果表
示と，検索結果集合の比較を容易にするための候補選択と表示法を示した．利用者は検索結果候補のレシピを使って調理すればどのような調理結果になるか想像でき，容易なレシピ選択が可能となる．

図 8 レシピ絞込み・比較からの選択例 2

この中から利用者が所望のレシピを一つ選ぶことは容易ではない．検索結果からさらにレシピを絞り込む機能があれば，可視化処理を施したテクスチャ表現を用いて検索結果候補のレシピを比較することができ，利用者のレシピ選びを支援することができる．本システムでは検索結果からレシピを対話的に選択し，可視化処理を施したテクスチャ表現を用いてレシピを比較できる機能を実現した．図 5 に検索結果からレシピを選択する
例を示す．検索結果画面において，レシピタイトルの左横にあるチェックボックスを利用して比較したいレシピを選択することができる．カーソルをレシピの上に重ねると背景色が薄い赤色に変わり，カーソルを外すと元の背景色に戻る．利用者の操作に合わせたフィードバックを返すことで，意図しないレシピを選択させないようにしている．レシピタイトルをクリックまたはチェックボックスをクリックし，チェックを入れることで背景色が薄い赤色に固定され，レシピが選択されたことを明示する．比較したいレシピを選択した後，画面上部にある「比較ボタン」を押すことで図 6 の様に選択されたレシピのみからなるレシピ一覧が提示される．この一覧は各レシピのタイトルと，食感表現を用いた WordCloud からなる．上段右のレシピに「濃厚」，下段中央と右のレシピには「ふわふわ」が比較的大きく表示されており，他のレシピとは異なることが一目で直感的に分かる．同様の手順でレシピを再帰的に選択・比較することができ，利用者のレシピ選びを支援できる．図 6 に上述した 6 件のレシピから 3 件のレシピを選択する例を示す．上段中央と下段右はバナナケーキのレシピ，下段中央と下段右のレシ
ピの可視化には「ふわふわ」というテクスチャが見られる．これらのレシピを選択し比較を行う画面に遷移した結果を図 7 に示した．3 件のレシピから左，右のバナナケーキのレシピを選

謝辞

本研究の一部は科研費 (15K01068) の支援による．ここに記して謝意を表す．
文献[1] 大橋正房，シズル研究会:「おいしい」感覚と言葉-食感の世代，
B・M・FT 出版部 (2010).
[2] B・M・FT ことばラボ: ふわとろ : Sizzle word -「おいしい」言葉の使い方，B・M・FT 出版部 (2016).
[3] B・M・FT: シズルワードの現在-「おいしいを感じる言葉」調
査報告，B・M・FT 出版部 (2015).
[4] 森田真季，荒牧英治，灘本明代，宮部真衣: マイクロブログにおける おいしさ 情報の自動抽出: 嗜好とリアルタイム性を考慮した飲食店検索システムの提案，電子情報通信学会技術研究報告= IEICE technical report : 信学技報， Vol. 115, No. 486, pp.
63–68（オンライン），https://ci.nii.ac.jp/naid/40020791949/(2016).
[5] 森田真季，荒牧英治，灘本明代，宮部真衣: マイクロブログ
における おいしさ 情報分類器の適用可能性の検証，電子情報通信学会技術研究報告= IEICE technical report : 信学技報， Vol. 116, No. 488, pp. 229–234（オンライン），
https://ci.nii.ac.jp/naid/40021161011/ (2017).
[6] 中村裕美，宮下芳明: 食メディアにおける味情報提示手法のサーベイ，コンピュータソフトウェア，Vol. 30, No. 1, pp. 1 65–1 75（オンライン），DOI:10.11309/jssst.30.1 65 (2013).
[7] 執行健人, 清光英成, 大月 一弘: レシピ選択を支援する食感テ
クスチャ可視化システムの開発, 第 10 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム論文集 (DEIM2018) , C4 , pp.1-8,(2018).
[8] 執行健人, 清光英成, 大月一弘:レビューの食感表現を利用したレシピ検索結果の相対提示フレームワーク, 電子情報通信学会技術報告 117 , DE2017-38 , pp. 115-120, (2017).
[9] 上野弘樹, 清光英成: 食感表現を利用したユーザレビューからのレシピ情報可視化, 情報処理学会第 79 回全国大会講演論文集,
7K-06 , pp. 1-2, (2016).
[10] ISO 11036: Sensory Analysis -Methodology- Texture Profile, Technical report, International Organization for Standardization (1994).
[11] 早 川 文 代: 日 本 語 テ ク ス チャー 用 語 体 系 (Ver. 1.1)，
農 業・食 品 科 学 総 合 研 究 機 構 食 品 総 合 研 究 所（ オン ラ イ ン ） ，http://www.naro.aﬀrc.go.jp/archive/nfri/
introduction/files/2013-yougotaikei.pdf, (アクセス日: 20191-10).