著者の所属・活動拠点の国は、インドネシアです。

掲載誌：JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)

ライセンス: CC BY-SA　対象: 公開論文　確認元: OpenAlex

選択肢の多さに迷う客を手助けする

研究チームは、インドネシアのカフェ「The Hidden Swargi」で扱うコーヒー豆を対象に、利用者の好みに合う豆を提案するウェブ上の推薦システムを作りました。コーヒー豆は産地、焙煎の深さ、風味、酸味、コク（ボディ）などによって味わいが大きく変わります。著者らによると、種類が多いほど、コーヒーに詳しくない客には選ぶのが難しくなり、バリスタに勧められるまま選んだり、なんとなく決めたりしがちです。

推薦システムには、似た好みを持つ他の利用者の選択を手がかりにする方法（協調フィルタリング）と、商品そのものの特徴を手がかりにする方法（コンテンツベース・フィルタリング）があります。論文は後者を選びました。理由として、他の利用者のデータがなくても使え、まだ誰も選んでいない新しい商品も推薦の対象にできる点を挙げています。

20種類の豆を数値に置き換えて比べる

研究チームは、カフェのメニューの観察、バリスタや店の担当者への聞き取り、メニューやInstagramの投稿などの資料を使い、20種類のコーヒー豆のデータを集めました。豆ごとに、焙煎度（浅煎り・中煎り・深煎り）、風味、酸味、コク、産地、価格を記録しています。

比較できるように、これらの特徴は数値に変換されました。焙煎度は浅煎りを1、中煎りを2、深煎りを3とし、酸味とコクは1から5の段階で表しています。「チョコレート」「フルーティー」「ナッツ」といった風味を表す言葉には、TF-IDFという方法で重みを付けました。TF-IDFは、ある豆の説明にはよく出てくるのに、他の豆にはあまり出てこない言葉ほど、その豆らしさを表すものとして重く扱う方法です。

利用者の好みと各豆の近さは、コサイン類似度で測りました。好みと豆の特徴をそれぞれ数値の並び（ベクトル）とみなし、その向きがどれだけそろっているかを比べる方法です。この研究では値が0から1の範囲になり、1に近いほど好みに近いことを意味します。システムは、値の高い順に豆を並べて提案します。

報告された推薦結果

論文では、利用者が「チョコレート」や「ナッツ」のような風味を好むという例で計算した結果を示しています。類似度が最も高かったのはフローレス・バジャワ（0.97）で、ガヨ・アラビカ（0.95）、ジャワ・プリアンガン（0.93）、パプア・ワメナ（0.90）、トラジャ・アラビカ（0.86）が続きました。著者らは、これらの豆が利用者の好みに近い特徴を持つと判断し、システムが関連性の高い推薦を出せたと結論づけています。

なお、この評価は類似度の順位をもとに行われたものです。著者ら自身も、推薦結果はデータに含まれる特徴だけに左右され、利用者の過去の選択や、推薦された豆への実際の評価は考慮していないと述べています。

研究が示すこと

この研究は、一軒のカフェが扱う豆の特徴を整理して数値にすれば、比較的シンプルな仕組みで客の好みに沿った候補を順位付きで示せることを示した事例です。コーヒーに詳しくない人が豆を選ぶときの手がかりとして、商品の特徴にもとづく推薦方法を使えることが具体的に報告されています。

原著論文の著者・所属：Rizal Yudha Pratama（Teknik Informatika, Universitas Duta Bangsa Surakarta）、Hanifah Permatasari（Teknik Informatika, Universitas Duta Bangsa Surakarta）、Vihi Atina（Teknik Informatika, Universitas Duta Bangsa Surakarta）

※本記事は原著論文をもとに、日本語で要約・説明を加えた研究紹介です。 出典（原著論文）：Rizal Yudha Pratama, Hanifah Permatasari, Vihi Atina SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN BIJI KOPI MENGGUNAKAN METODE CONTENT-BASED FILTERING BERBASIS WEB. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) 2026-09-29. DOI: 10.36040/jati.v10i5.19224. 原著ライセンス：CC BY-SA 4.0.

本紹介記事の文章（題名・見出しを含む）は、CC BY-SA 4.0で提供します。原著論文をもとにNutriMap Japanが日本語で要約・説明を加えています。対象は本紹介記事の文章に限り、ヒーロー画像・サイトのロゴ・画面デザイン・他の記事・データベース全体は含みません。