インターネットを通じたサービス利用はスマートフォンの普及を背景に近年ますます増加している\cite{ictbook2014}．スマートフォンでの各種サービスの利用はこれまでのPCを経由して利用するインターネットサービスに比べて，画面の大きさや操作性という面で大きく制限されており，サービス提供者はスマートフォンに合わせたユーザ体験を新たに構築する必要に迫られている．このような背景の中で推薦システムに注目が集まっている．推薦システムはユーザの興味関心に合わせて商品などを提示することを目的としたシステムであり，Amazon\footnote{http://www.amazon.com/}での商品推薦や,Facebook\footnote{https://www.facebook.com/}での友人推薦をはじめとして幅広く利用されている．画面の大きさや操作性が制限されているスマートフォンにおいて，推薦システムを用いてユーザに合わせて最適な選択肢を提示することでユーザ体験を大きく改善することが期待されており，今後様々な場面での利用が進んでいくと考えられる．このような背景から推薦システムのユーザ体験に関する研究が近年注目を集めており，その中で重要だと言われている指標の1つに多様性(Diversity)がある．推薦システムが悪いとそのサービスが悪いとみなされると指摘されており\cite{cosley2003}，推薦システムのユーザ体験を考慮することはそのサービス設計のためにも重要である．多様性がユーザにもたらす影響についてはZieglerらの研究がよく知られており\cite{ziegler2005}，多様性を含んだリストをユーザに提示するとユーザは自分に最適化されていないものが含まれていることは認識するが，多様性が含まれたものを好むという結果が報告されている．また推薦システムについてはFilterBubbleという問題が指摘されているが，その問題への対応のためにも推薦リストの多様性が重要であると言われている\cite{Pariser2011}．ジャーナリストであるイーライ・パリサーは検索エンジンやSNS(SocialNetworkService)が推薦システムの技術を用いてパーソナライズ化されていくことに対して，情報のタコツボ化が起こることを懸念し，人々が正しい意思決定をすることを阻害していると警鐘を鳴らした．その動きに対応して推薦システムに関する国際会議であるRecsys\footnote{https://recsys.acm.org/}では，2011年にFilterBubbleに関するワークショップを開催し，FilterBubble問題に関する見解を示した\cite{filterbubble}．その中でFilterBubbleとパーソナライズはトレードオフであること，すべての情報を人が網羅することは不可能なのでフィルタリング技術は必要であることを指摘した上で，推薦システムを作る過程において，そのシステムの説明性，透明性を担保すること，推薦される個々のアイテムだけでなくリスト全体を評価し，多様性も考慮して設計することが必要であるとした．このような背景から近年推薦システムを構築する上で多様性を考慮することは一般的になったが，推薦結果の多様性がユーザやサービスにどのような影響をあたえるかについては分かっていない点が多い．多様性に関する研究の多くは多様性がユーザ体験を向上させるという前提に立っているが，その根拠はユーザへのアンケートによるものであり，サービスにどのような形で利益をもたらすかについては明らかになっていない．これは推薦システム研究の多くが過去のデータを用いたオフラインテストで行われており，実際にサービス上でシステムを提供して比較した例が少ないことが要因である．本研究の目的は推薦システムを用いて提供されているサービスに対して多様性を導入し，推薦結果の多様性がユーザに与える影響について明らかにすることである．本研究ではウェブページ推薦システムを提供しているグノシー\footnote{http://gunosy.com}というサービスにおいて，推薦システムに多様性を導入しそのユーザ行動への影響について報告する．まず多様性がない既存システムにおけるユーザの行動を分析し，どのような特性をもったシステムであるかを示した．その上で多様性を導入したユーザ減衰モデルを構築した上で実際にサービス上でユーザに対して提供し，既存システムとの比較を行った．その結果多様性がサービスの継続率の改善や利用日数の増加という形でユーザの満足度を高めていることを示した．これはユーザは多様性を含むリストの方を好むという従来研究で指摘されていた点がサービス上においても有用に働くことを示したといえる．また利用日数が浅い段階ではユーザがクリックするウェブページの数は既存システムと同程度であるが，利用日数が増えるにしたがって多様性をもったユーザ減衰モデルのほうがクリックするウェブページの数が増えていくことを明らかにした．そして多様性のない既存システムでは，利用日数が増えるに従って推薦リスト下部のクリック率が下がっていくのに対して，多様性を取り入れたユーザ減衰モデルでは，推薦リスト下部のクリック率が向上していくことを示した．これは従来研究は確認できなかった多様性の中長期における影響を示したものである．本研究では実際に事業として開発・運用されているウェブサービスを利用しているため，ビジネス上の制約により用いている手法をすべて公開することはできない．既存システムのユーザ行動の分析によって推薦システムとして有効に作用していることを示すことによってその代わりとしたい．本研究の目的は多様性がユーザ体験にどのような影響を与えるかについて論じることであり，手法が非公開であることが本研究の結果に与える影響は軽微であると考える．以下に本論文の構成を示す．\ref{sec:related}章に関連研究と本研究の位置付けを示す．\ref{sec:gunosy}章において本研究で利用するグノシーというサービスと，そこで用いられている推薦システムについて紹介し，そのシステムのユーザ行動とその課題について分析する．\ref{sec:purpose}章で前章で述べた課題を元に推薦システムに多様性を導入する方法について述べる．\ref{sec:experience}章で既存システムと比較手法の比較実験を行い，推薦システムの多様性がサービスにもたらす影響について考察し，\ref{sec:conclusion}章で本研究のまとめを行う．