DEIM Forum 2018 C4-2

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
執行 健人†

清光 英成‡

大月 一弘‡†神戸大学国際文化学部 〒657-0011 兵庫県神戸市灘区鶴甲 1-2-1‡神戸大学国際文化学研究科 〒657-0011 兵庫県神戸市灘区鶴甲 1-2-1
E-mail: †1416543c@stu.kobe-u.ac.jp, ‡{kiyomitu, ohtsuki}@kobe-u.ac.jp
あらまし レシピの検索結果からレシピを選ぶ際の意思決定を支援するシステムの開発を目的とし，大量のレビューからテ
クスチャー表現を抽出・集計・可視化する．レビュー数が 1000 件を超えるレシピは少なくないが，本研究の成果により利用者は多数のレビューを読まなくても，他の利用者が調理した出来上がりを一目でイメージすることができる．レシピを参考に利用者自身が調理してどうなりそうか想像でき，レシピ選びの一助となる．

キーワード 食感，テクスチャ，レシピ検索，集合知，データベース

1. は じ め に
本 研 究 で は ， Web 上 の レ シ ピ を 参 考 に 「 自 分 が 調 理
すればどうなりそうか」知りたいという利用者の要求に応え，レシピ選択という行動の意思決定を支援することを目的とする．そのために各レシピの大量のレビ
ューから食感語を抽出・集約し，他の利用者が調理した結果を提示・比較するシステムの開発を行った．これにより利用者のレシピ選択という行動の意思決定を支援することができる．利用者は自分で調理するレシ
ピ を 選 ぶ た め ，検 索 結 果 か ら レ シ ピ を 決 定 す る 際 に「 自分が作ったらどうなりそうか」知りたいと考えることは自然である．レビュワーが調理してどうなったかが分かるようにレビューを集約する．集約した結果を可視化すれば，利用者は多数のレビューを読まなくとも
自分で調理すればどのようになりそうか一目で想像することができる．可視化を用いてレシピを比較することが容易になる．検索時には思いつかなかった食感語が可視化に現れていれば偶然の発見となり，利用者の潜在的な検索要求に気づかせる一助となる．
本文の構成は以下のとおりである．2 節で関連研究を紹介し，本研究の位置づけを明らかにする．3 節ではレシピの選定，4 節でレシピ可視化システムについて論じる．5 節はまとめである．

違いを分析した．これらのシズルワードは「おいしい」を感じ，飲食の体験を共有する言葉である．
笹 田 ら [2]は ， 自 然 言 語 処 理 に お い て ， 単 語 認 識 （ 形態素解析や品詞推定など）の次に解決するべき課題
は，用語の抽出であると主張し，レシピ中に出現する
重要な固有表現を「レシピ用語」と定義し，実際にコーパスに対してアノテーションすることで，実用的な精度の自動認識器の構築を行っている．レシピを利用するユーザーの嗜好や気分，調理履歴をもとに，レシ
ピ の 推 薦 ・ 評 価 を 試 み た 研 究 と し て ， 森 下 ら [3]は，生活者の気分に合わせて献立を提案し食材決定を
支 援 す る シ ス テ ム を 開 発 し ，「 時 間 」「 味 」 と い っ た
6 つの気分検索軸の重要度を評価した．献立決定時の気分を評価軸として定めることで，レシピを活用した食品販売機能の市場ニーズの評価を可能とした．上田ら [4] は ， レ シ ピ 利 用 者 の 過 去 の 閲 覧 履 歴 や 調 理 履 歴をもとに，対象者の食材に対する好みを推定し，そこにレシピに使われる食材の量も加味した献立推薦手法を提案している．
Lertsumruaypun ら [5]は ， 日 本 で は 料 理 や 味 覚 を 擬音語，擬態語を表すオノマトペを用いて表現することが多いとし，オノマトペを利用した料理レシピ推薦シス テ ム を 開 発 し た ． web 上 に 掲 載 さ れ て い る レ シ ピ 文章を収集し，レシピ内の文章を解析することで，オノ
マトペと料理名・食材などの固有名詞，形容詞，一般

2. 関 連 研 究
大 橋 ら [1]は 「 お い し い を 感 じ る 言 葉 」 と し て シ ズ ル

名 詞 ， 動 詞 の 関 連 性 を 数 値 化 し た ． Lertsumruaypun
らは，この数値をレシピに含まれる語とオノマトペと

ワ ー ド を 定 義 し ， 305 の シ ズ ル ワ ー ド か ら ど の 語 にの関連度として算出し，キワードサーチと比べて精度「 お い し い 」 を 感 じ る か ， ま た 92 の シ ズ ル ワ ー ド かの高いレシピ検索を実現した．

らどんな食べ物や飲み物を想起するか，一般の消費者

本研究の目的に適合する語彙は，シズルワードのに対してインターネット調査を行った．調査により，ようなおいしさを表現する語だけでは不十分である．

シ ズ ル ワ ー ド を 「 甘 い 」「 辛 い 」 な ど の 味 覚 系 ，「 も ち

おいしくないことを表現する語も必要である．そこでも ち 」「 サ ク サ ク 」 な ど の 食 感 系 ，「 季 節 限 定 」「 朝 採農業・食品産業技術総合研究機構 食品研究部門の調り」などの情報系に分類した．また性別や年齢，年代査で公開されている食感を表す語彙を利用する．消費などによって，シズルワードの利用に関する特徴的な者のテクスチャー表現における語彙を日本語テクスチャ ー 445 語 と し て ま と め て い る [7]．

は他の利用者と共有するものである．レビュワーの調

本稿で用いるテクスチャー語彙は，日本語テクスチ

理前と利用者の現在が，レシピ選びに関して同じ立場

ャー語を，結果に大きな影響を与えると予想される表といえる．レビューを一件ずつ読むことは，そのレビ

記 揺 れ を 考 慮 し て 調 整 し た 526 語 を 使 用 す る ．

ュワーの調理体験を知ることである．利用者自身が調理するとどの様になるかは，レビュワーの調理結果を
集 約 す る こ と で 模 倣 す る ．つ ま り ，「自分が作ったらど

3. レ シ ピ の 選 定
現在，レシピを検索するツールとしてレシピサイト
が多くの人に利用されている．レシピサイトによって形態やジャンル，テーマは多様である．料理の専門家
や一般の利用者がレシピを提供するもの，和食や中華のレシピなど料理のジャンルに特化したもの，健康に配慮したレシピを提供するものなどがある．
レシピ検索において，利用者はキーワードやレシピのカテゴリを指定することで検索意図を表明することができる．キーワードとして料理名や食材名，あるいは運動会やお弁当など，食事の目的やシーンなどを指定することができる．カテゴリとしては食材やご飯もの，汁物といった料理のジャンルなどが指定可能だ．
指定したキーワード・カテゴリで検索すると，それにマ ッ チ す る レ シ ピ が 返 さ れ る ． キ ー ワ ー ド が 2,3 個 であれば，返される検索結果候補は数千から数万件である．得られた大量の検索結果候補はアクセス数やレビュー数など妥当な評価軸で評価され，整列される．評
価 の 高 い 順 に 1 ペ ー ジ 当 た り 10 件 程 度 の レ シ ピ を 提示することで，利用者はどれを選ぶか吟味するのに現実的な数のレシピを閲覧することができる．これにより，利用者は数万から数百万件のレシピの中から，表明した検索意図をよく満たすレシピを現実的な数まで絞り込むことができる．このようなレシピ検索は非常に有用なものであると考えられる．
検索結果候補から実際に調理するレシピを選ぶた
めの手掛かりは，レシピの画像，調理の目安時間，レ
シピのタイトルや説明文中の単語やフレーズなどである．ただ，画像はレシピ投稿者が調理したものを撮影し，投稿したものである．料理の腕前は人によって異なるので，料理を作る人によって調理結果は当然異なる．そのため同じレシピを参考にしても，利用者は投稿者と同じように，つまり画像のように調理できるとは限らない．調理にかかる時間もまた個人差があるので，投稿者が提示する目安時間はあくまでも目安である ．説 明 文 に に「 失 敗 し な い 」な ど と 書 か れ て い て も ，
それは投稿者が調理に失敗しなかったことを示すだけな の で ，利 用 者 が 失 敗 せ ず に 調 理 で き る と は 限 ら な い ．
利用者は「自分が作ったらどうなりそうか」を知りたいのである．これを知るためにはレビューを閲覧すればよい．レシピのレビューとはそのレシピを参考に調理した体験や結果を投稿者にフィードバック，あるいう な り そ う か 」イ メ ー ジ で き る よ う に す る ．実 際 に は ，1000 件 以 上 の レ ビ ュ ー が つ く レ シ ピ も 少 な く な い ．また，大量のレビューを一件ずつ読んでいくのは現実的ではない．つまり，レビューを集約する必要がある．
本 研 究 で は ，レ シ ピ の レ ビ ュ ー に 書 か れ た 食 感 語 を 抽
出・集約し，その結果を可視化することで，レビュワ
ーが調理した結果を一目で直感的に把握できるシステ
ムを開発した．これにより，利用者はレシピ選びの際に，自分が調理すればどうなりそうかイメージすることが可能となる．これにより，本システムは利用者のレシピ選択を支援する一助となる．
現在の主なレシピサイトにおいて，レビュワーの調理体験はテキスト形式のレビューに書かれている．調理してどうなったかという観点でこれらを集約するた
めには，それが分かるような言葉で集約する必要があ
る．一般的に，レシピのレビューはレシピを参考にして調理がうまくできた時や，レシピ投稿者に感謝を伝えるために投稿される．そのためレビューにはプラス
極性の言葉が書かれることが多い．調理結果を表すプ
ラ ス 極 性 の 言 葉 と し て ，ま ず「 美 味 し く で き た 」や「 う
まくできた」などが考えられる．しかしそれらは抽象的な表現であり，具体的に調理してどうなったかが分からない．そのためそれらの語でレビューを集約した
結果を見ても，自分が調理してどうなりそうかイメー
ジできない．
「 あ り が と う 」と い っ た 感 謝 の 言 葉 は ど のレシピのレビューにも多く見られる．そのため感謝の言葉はレシピの特徴とならず，その集約結果はレシピ選びの参考にはならない．そもそも調理結果を表す言
葉ではない．
レ ビ ュ ー に 書 か れ る 語 と し て ，食 感 語 が あ る ．食 感 語
は感性に基づく言葉である．そのため食感語であれば調理してどうなったかを一言で直感的に伝えられる．
また食感の程度を評価する際に個人差はあるが，共通した認知を同じ言葉で表現できる．その上レビュワー
が調理してどうなったかを表現する語であると考えられる．これらを踏まえ，本研究では食感語を利用し，レビューを集約した．食感語として農業・食品産業技術総合研究機構 食品研究部門の調査で収集された445 語 の 食 感 語 を も と に ， 表 記 ゆ れ に 対 応 し た 526 語の食感語を利用した．レビュー中の食感語は形態素解
析器を用いて抽出した．あるレシピのレビューに食感語が書かれていれば，食感語を書いたレビュワーに同様の認知がされたと考えられる．そのようなレビュワ
ー数が多ければ，利用者の調理においてもそのように出来上がる可能性が高いと考えられる．そこでレビュ
ー中の食感語が何人によって書かれたかを調べ，レビ
ューを集約した．
集 約 結 果 を Word Cloud と し て 可 視 化 し た ． Word
Cloud と は 文 章 中 の 単 語 の 出 現 頻 度 に 応 じ た 大 き さ で単語を図示する可視化手法である．そのため単語の出現頻度が高いほど文字サイズが大きく，低いほど小さくなる．本研究ではレビュー中の食感語を，それを書いたレビュワー数の多少に応じた大きさでキャンバスに 図 示 し た ． そ の よ う に Word Cloud と し て 可 視 化 すると，多くの人によって書かれた食感語ほど文字サイズが大きく表示される．他の食感語の大きさと比べることで，食感語を書いたレビュワー数にどの程度の違いがあるか，実際の数値を見比べるよりもすぐに分かる．
「 自 分 が 作 っ た ら ど う な り そ う か 」が 一 目 で 直 観 的に把握できる可視化手法であり，本研究のレビュー集
約・可視化の目的に適っていると言える．またレシピに対して順位や格付けがされず，参加の動機であるレシピ投稿者の貢献欲を損なうことがない．次元数の多少も問題にならない．可視化に検索意図として表明した以外の食感語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にもなる．

4. レ シ ピ 可 視 化 シ ス テ ム
本研究ではレシピのレビューに書かれた食感語を集 約 し ，そ の 結 果 を Word Cloud と し て 可 視 化 す る シ ス
テ ム を 開 発 し た ．図 １ は シ ス テ ム の 概 要 を 示 し て い る ．
本システムはレシピ・レビューデータから可視化に適した形式でデータを抽出するユニットと，抽出したデー タ を Word Cloud と し て 可 視 化 す る ユ ニ ッ ト に 分 け
る こ と が 出 来 る ．本 研 究 の Word Cloud 可 視 化 に は ，データとしてレビュー中の各食感語とそれを書いた人数を利用する．一般的なレシピデータセットに含まれる
レ シ ピ 数 は 100 万 件 以 上 ， レ ビ ュ ー 数 は 数 百 万 件 以 上に上る．レシピデータセットにおいて，それらがすぐに取り出せるようになっていない．そのためデータベースで集約エンジンを構築し，可視化対象レシピの情報を入力すると，そのレシピに対する全レビューに書
かれた食感語と，各語を書いたレビュワー数を調べて出力するよう実装した．得られたテクスチャ表現をもと に し ，Word Cloud を 提 示 す る プ ロ グ ラ ム を 作 成 し た ．
以下で各ユニットについて述べる．

図 1： シ ス テ ム 概 要 図

4.1 デ ー タ 抽 出

る こ と で ， VIEW を 複 数 回 参 照 す る 際 の 検 索 処 理 コ ス

データ抽出ユニットでは，可視化するレシピ情報を入力すると，そのレシピのレビューに書かれた食感語と各語を書いたレビュワー数を出力する．そのために
レ シ ピ ID を 入 力 す る と ， ID と そ の レ シ ピ の レ ビ ュ ーに書かれた人数分の食感語を集計テーブルに出力する
集約エンジンをデータベースで構築した．図 2 は集計
テーブル生成の流れを示している．準備としてデータベース内にレシピ情報を格納したレシピテーブル，レ
ビュー情報を格納したレビューテーブル，抽出する食感語を格納した食感語テーブルを作成する．レシピテー ブ ル に は 各 レ シ ピ に 固 有 の レ シ ピ ID,レ ビ ュ ー テ ー
ブ ル に は 各 レ ビ ュ ー に 固 有 の レ ビ ュ ー ID, レ ビ ュ ー 先の レ シ ピ ID,レ ビ ュ ー テ キ ス ト を 属 性 値 と し て 持 た せる ．食 感 語 と し て 農 業・食 品 産 業 技 術 総 合 研 究 機 構 食品 研 究 部 門 の 調 査 で 収 集 さ れ た 445 語 の 食 感 語 を 参 考に ， 526 語 を 用 意 し た ．
食感語をキーとしたデータの抽出を行う際には，何度 も 同 じ テ ー ブ ル 群 を 利 用 す る た め ，SQL だ け で は 処理に膨大な時間がかかる．高速化・効率化を図るために VIEW を 積 極 的 に 活 用 す る ．ま た 通 常 の VIEW と 別にマテリアライズドビューを使用して実行に掛かる時間の短縮を試みた．マテリアライズドビューとは
VIEW と 同 様 に 特 定 の テ ー ブ ル 群 か ら デ ー タ を 抜 き 出
し た も の で あ る ． VIEW に あ る 程 度 の 永 続 性 を 持 た せ

ト を 削 減 す る こ と が で き る ．そ の た め 通 常 の VIEW よりも検索スピードの向上が期待できる．実装実験ではIntel(R)Core(TM)i7-4470 プ ロ セ ッ サ ， 8GB メ モ リ ，Windows10(32bit),DBMS は PostgreSQL を 利 用 し た ．
実装実験では集計関数を用いてレビューの多い順に レ シ ピ ID を 並 び 替 え ， レ ビ ュ ー が 一 つ も 付 い て いないレシピをデータ群から落とした．その上で食感語
テーブルとレビューテーブルを利用し，食感語ごとにマテリアライズトビューを作成した．各ビューは属性と し て レ ビ ュ ワ ー の ユ ー ザ ー ID,レ シ ピ ID,レ ビ ュ ー テ
キスト，レビュー中の食感語名を持つ．全レビュー文に 対 し ，各 食 感 語 が 含 ま れ て い る か Like 文 で 検 索 す る ．
しかし例えば「チョコクリームがまるで市販品みたい !!大 満 足 で す ♪」と い う レ ビ ュ ー で は「 コ ク 」と い う
食感語が「チョコクリーム」から抽出されてしまう．
正確に食感語の抽出するため形態素解析器を用いた．
デフォルトで形態素解析器を使用すると食感語群の中には想定通りに抽出できないものもある．例えば「クリーム状」という食感語を解析すると「クリーム」と「 状 」 の 二 語 に 分 か れ て し ま う ． そ の た め 予 め 526 語の食感語を辞書に登録しておき，形態素解析を行う．
そ の 後 正 し く 抽 出 さ れ た 食 感 語 と 該 当 レ シ ピ ID を 属性に持つ集計テーブルを作成した．食感語ごとに頻度を数えると，その語を書いたレビュワー数となる．

図 2： 食 感 語 集 計 テ ー ブ ル の 生 成

4.2 デ ー タ 可 視 化

ビ ュ ー 数 は 1412 件 で あ り ， そ の う ち 食 感 語 を 書 い た

データ可視化ユニットでは，データ抽出ユニットから 得 ら れ た テ ク ス チ ャ 表 現 を Word Cloud と し て 可 視
化 す る ．Word Cloud と し て 各 単 語 を キ ャ ン バ ス に 配 置
する際に最低限必要となるデータは，配置する単語，
単語の文字サイズ，単語の座標である．このうち単語と各単語の文字サイズは，データ抽出ユニットから得られる食感語と各食感語を書いたレビュワー数をもとにした値とする．食感語を書いたレビュワー数を文字サイズとし，可視化するとキャンバスの大きさによっては文字サイズが小さすぎたり大きすぎたりする場合がある．そのためキャンバスに各食感語を適当な大きさで表示できるよう，各食感語を書いたレビュワー数
を一定の範囲に収まるよう調整し，その値を文字サイズとした．
調整にはレビュワー数範囲の縮尺を線形的に一定
割 合 で ，ま た 平 方 根 を と っ て 変 え る な ど の 方 法 が あ る ．
縮尺を線形的に変換すると，食感語の頻度の最大値と最小値の差が大きい場合に，頻度が最大の食感語だけが突出して大きくなり，他の食感語が一様に小さく表示されてしまう．これでは他の食感語間の相関関係が一目で分からない．平方根をとって変換すると頻度の最大値と最小値の差が大きい場合でも差が少ない値にでき，各語を適度な大きさで表示することができた．
実 装 実 験 で は キ ャ ン バ ス の 大 き さ を 600 ピ ク セ ル
四方とした．その上で 0 から食感語の最頻値の範囲をと り ， 各 語 の 頻 度 が 10 か ら 110 ま で の 値 に 収 ま る よ

レ ビ ュ ワ ー 数 は 512 名 で あ る ．
「 濃 厚 」の 頻 度 が 353 で突 出 し て 高 く ，「 し っ と り 」 の 頻 度 が 105, 残 り の 食 感
語 の 頻 度 は 10 未 満 で あ る ．左 図 で は 線 形 的 に ，右 図 では平方根で文字サイズを調整し，可視化した．右図の方が「濃厚」以外の語も適度な大きさで表示され，食感語間の相対関係が分かりやすくなっている．
Word Cloud で は キ ャ ン バ ス 内 に 出 現 頻 度 に 応 じ た 大
きさで単語を並べて提示する．キャンバス内では単語が重ならないように単語の座標を調整する．実装実験で は d3-cloud ラ イ ブ ラ リ [8]を 使 用 し ，各 単 語 の 座 標 を
決 定 し た ．座 標 の 候 補 は 複 数 個 生 ま れ る 場 合 が あ る が ，画面が更新される度にそのうちの一つが選ばれる．食
感語を何らかの基準で分類できれば座標に何らかの意
味を付与でき，より情報量の多い可視化となることが考えられる．単語の座標を決定する際には，表示する
キャンバスサイズや単語の密度によって単語間に適度な間隔を空けるようにする．
食感語を分類すると，分類に応じて単語に配色する
こ と が で き る ． 複 数 の Word Cloud 可 視 化 結 果 を 見 る
際，似た食感語ごとに色が統一されていれば色を見比べることでどの様な食感語が提示されているかある程度把握でき，より容易な比較が可能となる．また各食感語にその語のイメージに合った色やテクスチャマッ
ピングを施すことで，より直観的な可視化になると考え ら れ る ． 実 装 実 験 で は 各 語 の 色 は 20 色 か ら 文 字 サ
イズの大きい順に決定されている.

う縮尺を変換した．変換後の値を文字サイズとし，文字を描画する．図 3 は「簡単＊濃厚チョコケーキ」というレシピを各調整方法で可視化したものである．レ

図 3 ： 食 感 語 頻 度 の 調 整 方 法 に よ る可 視 化 の違 いWord Cloud で は 単 語 ご と に キ ャ ン バ ス に お け る 配 置

う段階ではレシピを比較し，どの様な違いがあるかをを決めていく．一般的には文字サイズに応じて各単語吟味する．その際に，同様の見た目の可視化を見比べが収まる仮想的な長方形をとり，それらがキャンバスてもレシピの違いが分かりにくい．複数のレシピを比内でお互いに重ならないよう配置し，その座標に単語較する際，可視化においてレシピの違いを増幅できれを描画する．重ならなければ長方形をキャンバスの下ば，容易な比較が可能となり，利用者のレシピ選びを辺に対して斜め，あるいは直角に配置することもでき

支 援 す る こ と が で き る ． そ の た め の 方 法 と し て ， TF-

る ．そ う す る と 単 語 は 斜 め に ，あ る い は 90 度 傾 い て 見

IDF を 利 用 し ， レ シ ピ ご と に 特 徴 と な る 食 感 語 を 見 つえる．こうした場合，仮想的な長方形を真横にのみ配けることも考えられる．本稿では可視化データから最置する場合よりも単語の配置パターンが増え，より視

頻 出 し た 食 感 語 を 除 く 前 処 理 を し た 後 ，Word Cloud と覚に訴える可視化を提示できる可能性が高まると考えして可視化した．

ら れ る ．人 や 動 物 の 輪 郭 を 持 つ Word Cloud も 見 ら れ る例として図 4 に「さくさく☆うの花（おから）クッ

が ，こ れ ら の 中 に は 単 語 の 傾 き を 利 用 し て も の も あ る ．

キ ー ♪ 」と「 ☆ ク リ ー ム チ ー ズ の さ く さ く ク ッ キ ー ☆ 」

本研究の可視化に対しても応用の余地は考えられるが，というレシピのレビューを可視化した．それぞれレビ

実装実験では単語の読みやすさを考慮し，単語が真横ュ ー 数 は 768 件 ，1038 件 で あ り ，レ ビ ュ ー に 食 感 語 をに描画されるようにした．

書 い た レ ビ ュ ワ ー 数 は 216 名 ， 211 名 で あ っ た ． 両 レ

レシピによってはレビューに食感語が書かれていシピとも「さくさく」を書いたレビュワー数が最も多ないものもある．そうしたレビューを本研究の手法でく ，そ れ ぞ れ 159 名 ,134 名 で あ っ た ．図 4 の 上 段 で は可視化してもキャンバスには何も描画されず，利用者

前処理をせず可視化した．両方のレシピとも「さくさはレシピ選びに役立つ情報を何も得られない．レビュ

く」の頻度が他の食感後より突出して高いので，そのーに食感語が一つも書かれていない場合でも，本研究

文字サイズが格段に大きくなっている．単体で可視化の可視化手法によって利用者が何らかの情報を得られ結果を見た場合，利用者は自分で調理すると「さくさるようにする．そのためにレビューテキスト全体を形く」なクッキーを作れるとイメージできる．ただレシ態素解析し，得られた語群のうち，記号や句読点，助ピを比較するとなると「さくさく」以外の文字サイズ

詞 を 除 く 各 語 を キ ャ ン バ ス の 背 景 に Word Cloud と しが一様に小さいため，レシピの違いが分かりにくい．

て可視化した．レビューに食感語が含まれる場合でもレシピの差を増幅し，レシピを容易に比較可能にする

前景の食感語を見やすくするため，背景の文字サイズ

ため，図 4 の下段では「さくさく」を除いて可視化しは 頻 度 に 関 わ ら ず 小 さ く し ，各 語 を 半 透 明 で 描 画 し た ．

た．すると残りの食感語が頻度に応じてより大きく提レビューには突出して頻度の高い食感語以外は頻示され，片方にしかない食感語を見つけやすくなって度が同程度低い食感語が多い．そのため文字サイズをい る ．こ れ に よ り ，レ シ ピ の 違 い が 分 か り や す く な り ，

調整していても，そうした食感語は同じような大きさ

利用者のレシピ選びを支援できる可視化となった.

で 提 示 さ れ る ．そ の 場 合 ，一 度 に 食 感 語 を Word Cloud

各食感語の文字サイズは，頻度に応じて一定の範囲として提示すると，文字サイズの大小関係，つまり頻内の値になるよう調整されている．そのため複数のキ

度の高低関係を把握することが困難である．そこで文ャ ン バ ス に お い て ，実 際 の 出 現 頻 度 が 異 な る 場 合 で も ，

字の大きい順，つまり頻度の高い順に食感語を表示す

食感語が同じ文字サイズで提示されることがある．複るアニメーション処理を可視化に加えた．実装実験で数の可視化結果を用いてレシピを比較する際には，比は 表 示 間 隔 を 0.5 秒 と し て い る ． こ れ に よ り ， 利 用 者較対象レシピの中でレビュー数を考慮し，各食感語のは各食感語頻度の大小関係をより細かく把握すること

頻度を相対化して文字サイズの調整に反映させることができる．

が考えられる．そうすれば可視化結果を見ることで，レシピ検索では利用者が表明した検索意図を満た

レシピをより正確に比較できるようになる．現段階ですレシピを返す．そのため検索結果候補は類似したレは食感語にマウスポインタをあてると，その語の右上シピになる．特にレシピのタイトルに食感語が含まれ付近に実際の頻度が表示されるようにした．

ていると，レビューにその食感語を書くレビュワーが多 く な る ．こ う し た レ ビ ュ ー を 食 感 後 で 集 約 し ，Word
Cloud と し て 可 視 化 す る と ，そ の 食 感 語 が 最 も 大 き く ，
その他の食感語が比較的小さく提示され，同じ様な見た目となる．絞り込まれた候補からレシピを選ぶとい図 4 ： 比 較 の た め の Word Cloud 可 視 化 例

5. ま と め
本 論 文 で は ， Web 上 に 投 稿 さ れ た 料 理 レ シ ピ を 参 考に，多くの利用者が調理した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し，各レシピの大量のレビューから食感表現を抽出・集約して可視化する手法を示した．また，単一のレシピに対する食感表
現にとどまらず，複数のレシピを比較する枠組みについて議論した．これらの実現により，利用者は多数のレビューを読まなくても他の利用者（レビュワー）がレシピを参考に調理した結果を一目でイメージでき，自分が調理したらどのように出来上がるかを容易に想像できる．つまり，利用者はレビュワーの調理を疑似体験することで調理結果を想像できる．これにより，本システムは利用者がレシピ検索によって絞り込まれた中から，レシピを選ぶ際の意思決定の一助となる．

参考文献

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