2014年8月27日
一人一人の食の感性（好み）をモデル化し、最適な献立を提案するシステムを構築
提案献立アプリ”Ohganic”にてサービス提供を開始
東京エレクトロン デバイス株式会社（横浜市神奈川区、代表取締役社長：栗木康幸 以下、TED）は、 個人の食に対する感性を理解し最適な食事提案を実現するため、独自で構築した食データとラフ集合（分析アルゴリズム）を応用することにより一人一人の感性を動的にモデル化し、最適な食事提案を可能にするシステムを構築しました。
現在、WEBサイトなどで利用されているレコメンデーション機能は、商品閲覧や購入の履歴などからユーザーの行動を分析してパターン化し、そのユーザーが属するユーザーグループが好む傾向にある商品を推薦する手法（協調フィルタリング、アソシエーション分析）が一般的です。しかし、個人の嗜好が大きく左右する「食」のようなテーマにおいては、個人の嗜好を直接分析する手法が求められます。今回、ラフ集合と独自の食データを駆使することで、個人の好みの決め手となる特徴の抽出とそれが選択に及ぼす関連性を計算し、ユーザーごとに最適な食事提案ができるシステムを実現しました。本機能は、献立提案アプリ”Ohganic”の「今日のおすすめ献立プッシュ配信サービス」として提供します。
「今日のおすすめ献立プッシュ配信サービス」は、Ohganicが分析結果を元に作成した献立を“今日のおすすめ献立”として、ユーザーに毎日配信するサービスです。これにより、ユーザーは自身の嗜好に合った献立の提案を自然に受け取ることができるようになり、日々の食事検討がさらに快適になります。
＜感性分析システムイメージ図＞
＜アルゴリズムの特徴比較＞
| 分析アルゴリズム | ラフ集合 （今回採用したアルゴリズム） |
協調フィルタリング アソシエーション分析（従来のアルゴリズム） |
| 対象データ | 行動履歴データと多量の属性情報 | 多量の行動履歴データ |
| 分析内容 | 多量の属性情報からユーザーごとに決定要因を抽出（個別嗜好） | ユーザーの行動パターンを抽出し、似た行動をとるユーザーをグループ化 （類似行動によるグループ化） |
| 活用方法 | 抽出した要因を学習し、提案内容を決定 | 抽出したパターンから対応するユーザーグループを選定して提案内容を決定 |
| 利用用途 | 食・ファッションなど個人の嗜好が多様なケースのユーザー分析 | 個人の嗜好が大きく影響しない購買行動などの分析 |
TEDは、今後もOhganicの取り組みを通じて健康的な食生活を応援していきます。
＜Ohganic各種サービスへのアクセス＞
Ohganic Android App: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ohganic.ohganic
Ohganic iPhone App: https://itunes.apple.com/jp/app/id668515245
Ohganic Web：https://ohganic.com
Ohganic Facebook Page：https://www.facebook.com/ohganic.jp ※毎日献立配信中
【東京エレクトロン デバイス株式会社について】
東京エレクトロンデバイスは、半導体製品やビジネスソリューション等を提供する「商社ビジネス」と、お客様の設計受託や自社ブランド商品の開発を行う「開発ビジネス」を有する技術商社です。
URL：http://www.teldevice.co.jp/
＜本件に関する報道関係からのお問合せ先＞
東京エレクトロン デバイス株式会社 広報・ＩＲ室 堀田・福井
Tel：045-443-4005、Fax：045-443-4050
お問い合わせフォーム：https://www.teldevice.co.jp/cgi-bin/form/contact.php
＜サービスに関するお客様からのお問い合わせ先＞
東京エレクトロン デバイス株式会社
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Tel：03-5908-1987 Fax：03-5908-1991
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