解説

人とコンテンツとの出会いを支援する推薦システム
奥健 太
Kenta OKU

理工学部情報メディア学科講師

Associate Professor, Department of Media Informatics

テンツに巡り会うことは至難の業です．まさにコン

1．はじめにテンツ過多の時代に直面しています．このような背人とコンテンツとの出会いを支援する推薦システ
ムの実現を目指します．

景の中，推薦システムの重要性はますます高まってきました．

本や音楽，映画，料理レシピ，レストラン，観光推薦システムを実現するための究極的な課題は，スポットなど，世の中には魅力的で多種多様なコン

人のコンテンツへの嗜好をいかに予測するか，といテンツが溢れかえっています．このようなコンテンう点に尽きます．その課題に対処するためには，人ツ群の中から，感動するようなコンテンツに巡り会を知り，コンテンツを知ることが重要となります．

うことを考えるとワクワクしませんか．しかし，コ

その人はどのような嗜好をもつのか，そのコンテンンテンツの数があまりにも膨大過ぎてその多くは見ツはどのような特徴をもつのか，どのような人がど過ごされてしまいがちです．推薦システムは，膨大のようなコンテンツを好むのか，これらを明らかになコンテンツ群の中から，その時，その場，その人していく必要があります．に合ったコンテンツを提供してくれます．

そこで重要な手掛かりとなるのがデータです．幸Google Books の調査によると，2010 年 8 月現在

い Web の発展に伴い，商品の購入履歴や閲覧履

で世界には 129,864,880 冊の本が存在するといわれ歴，投稿レビュー，Twitter や Flickr といったソー［1］ています ．Apple が運営している音楽配信サービ

シャルメディアなど，日々大量のデータが生み出さ

ス iTunes Store には 4,300 万曲の楽曲が登録されてれています．このような大量のデータを解析するこいます ．世界最大の旅行情報サイトである Tri-とで，先の課題を解決していきます．

［2］

pAdvisor には 650 万件以上の旅行情報が掲載され大量データの管理にはデータベース技術や地理情ています［3］．Internet Movie Database（IMDb）には報システム，大量データからのパターンの発見には370 万件以上の映像コンテンツが登録されていま

機械学習やデータマイニング技術，コンテンツの解［4］す ．これらはあくまでも調査時点での数字で，現

析には自然言語処理技術や音声処理技術，画像処理在もなお増大しつづけています．このような膨大な技術，ユーザへの情報提示にはヒューマンインタフ

コンテンツ群の中から，本当に感動するようなコンェース技術やヒューマンコンピュータインタラクシ―１―ョン技術といった様々な技術を駆使しながら推薦シ

イートには，発信者が実際にその観光スポットに訪ステムの実現を目指しています．

れたその時，その場で感じた生の体験や感情などが現在は，観光スポット推薦システムやドライブル記述されています．このようなツイートを観光スポート推薦システム，楽曲推薦システム，セレンディットに適切に対応付け，解析することで，観光スポピティ指向情報推薦システムなど，推薦システムをットの特徴抽出を試みています（図 2）．

軸とした研究に取り組んでいます．本稿では，それぞれの研究の概要について紹介します．

3．風景アウェアドライブルート推薦システム「田園風景の中を走りたい」，「海沿い風景を眺め2．観光スポット推薦システムながら走りたい」などの要求に対応するため，風景「今の時期にお薦めのスポットは？」，「紅葉でおを考慮したドライブルート推薦（ナビゲーション）

薦めのスポットは？」，「このスポットと似ているおシステムの実現を目指しています（図 3）．従来の薦めのスポットは？」など，ユーザの要求に応じた

ルート推薦システムでは，最短ルートや最速ルート

観光スポット情報を提供する観光スポット推薦シスなど効率を重視したものが多いです．しかし，ドラテムの実現を目指しています（図 1）．

イブ自体を娯楽目的とした場合，必ずしも効率を重観光スポット推薦を実現するためには観光スポッ視したルートが最適なものであるとは限りません．

トを適切に特徴化することが課題となります．その多少遠回りでも，快適にドライブを楽しめるルート特徴化のための手掛かりの一つとして Web 上に膨を提示してほしいと思うユーザも多いのではないで大に発信されているツイートに着目しています．ツ

しょうか．そのようなドライブの快適性を決める一つの要素として風景に着目しています．
本システムを実現するためには，道路データがどのような風景属性をもつかを表す風景タグを付与しておく必要があります．しかし，既存の道路地図データには風景タグは整備されておらず，人手でタグ付けすることもコストが非常に大きいです．そこで，道路データの位置に対応する道路地図や航空写真を画像解析することで，対象道路周辺の風景を自動的に推定する技術開発に取り組んでいます．

図1

図2

観光スポット推薦システム

ツイートに基づく観光スポット推薦

図3―２―

風景アウェアドライブルート推薦システム

4．風景アウェアドライブ楽曲推薦システム
ドライブ中に音楽を楽しむという人も多いのではないでしょうか．
「海沿いを走りながらさわやかな音楽を聴きたい」，「夜景を眺めながらムーディな音う行動が単に目的地へ到達するための手段であったという価値観から，移動自体を楽しむという価値観を提供することにつながります．

5．セレンディピティ指向情報推薦システム

楽を聴きたい」など，風景を含めたその時の状況「偶然によって思いがけず価値あるものを発見す（コンテキスト）に合った音楽を推薦するシステムる能力」を意味するセレンディピティを重視した情の実現を目指しています（図 4）．本システムを実報推薦システムの研究を行っています（図 5）．こ現するためには，ドライブ風景や時間帯などによりれまでには，セレンディピティ指向情報推薦システ

変化する楽曲嗜好をプロファイリングする技術が必ムの一つとして，ユーザインタラクションを通して要となります．さらに，予め計画ルートを入力する

セレンディピティなアイテムを探索的に発見するフと，その計画ルート中の風景の移り変わりに合わせュージョンベース推薦システムを開発しました．てプレイリストを自動生成するという応用も可能となります．

本システムは，混ぜ合わせるという行為に着目し，ユーザが任意に選択した二つのアイテムの特徴

このようなシステムを実現することで，移動といを併せもつような他のアイテムをユーザに提示することで，ユーザに新たな発見を促そうというコンセプトです．機械のデータ処理能力と，混ぜ合わせるアイテムを選ぶ際の人間の直観力を融合させたシステムとなります．

6．まとめ
以上のように，私は推薦システムを軸とした研究に取り組んでいます．Web の発展に伴い，日々膨大かつ多種多様なコンテンツが生み出されるようになり，推薦システムの重要性はますます高まってき図4

風景アウェアドライブ楽曲推薦システム

ました．様々な技術を駆使しながら，人とコンテンツとの出会いを支援する推薦システムの実現を目指しています．

参考文献［ 1 ］ Google Books Search, http : //booksearch.blogspot.jp/
2010/08/books-of-world-stand-up-and-be-counted.html,2016/06/02 閲覧．
［ 2 ］ iTunes, http : //www.apple.com/jp/itunes/, 2016/06/02 閲
覧．
［ 3 ］ TripAdvisor, https : //www.tripadvisor.jp/pages/about_us.html, 2016/06/02 閲覧．

図5

フュージョンベース推薦システム［ 4 ］ IMDb, http : //www.imdb.com/stats, 2016/06/02 閲覧．

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