本研究の目的は，料理をひき立たせる器の組み合わせを提案するシステムの実現である．器は食事全体の印象に変化を与える重要な要素の一つである．食事の際には複数の器が使われることが多いが，料理をひき立たせる器を選択するには，器同士の相性だけでなく器とそれに盛り付けられている料理との相性も考慮する必要があり，適切な選択が難しい．この課題の解決の端緒として，本稿では器と料理の関係性に着目し，それらの相性の定量化を試みる．提案手法では，ECサイトに記述された器の商品情報のうち，サイズ，形状，材質などの形体情報を用いて，個々の料理に対する典型的な器の特徴を抽出し，それを器と料理の相性として扱う．

1. 関西大学
高橋 知奈，福元 颯，松下 光範
料理をひき立たせる器の選択を目的とした
器と料理の相性の定量化
〜形体的観点から〜
B-3-1

2. 2/18
背景
食事に対する意識の変化
u 「美味しい」だけでなく「目でも楽しめる」料理へ
- Instagram などのSNSが「料理の見映え」を加速
- 宅食や中食でも「見映え」に関する意識が向上

3. 料理の見映えを構成するプロセス
3/18
https://icooon-mono.com/00163-
iphone%e9%a2%a8%e3%81%ae%e3%82%b9%e3%83%9e%e3%83%bc%e
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料理を
どのように
盛り付けて
どのように
配置するか
どのような
器に

4. 4/18
どのように
盛り付けて
どのように
配置するか
どのような
器に
「料理をどのような器に盛るか」は
その後のプロセスでの見栄えの印象に大きな影響を与える
料理を
料理の見映えを構成するプロセス

5. QoF
5/18
器がQoF(Quality of Food)を向上させる
https://fundo.jp/328163

6. これまでの取り組み：器の選択に関わる要素
6/18
・機能的側面
利用目的や料理の性質から器を選択
・美的側面
人の美的感覚から器を選択
形状
形体情報 美的情報
器の属性を考慮した2つの器選択方法を定義
そもそも人間はどういう風に器を選択しているのか

7. 問題
7/18
料理の知識・経験や美的感覚がない人にとって
個々の料理にあった器を選択することは困難
形状
形体情報 美的情報
この料理と相性の良い器は？
器の属性を考慮した2つの器選択方法を定義

8. 本研究の狙い
8/18
「器」と「料理」の相性を計算機が理解可能にすることで
相性を定量化し，料理に応じた器を提案可能にする
・機能的側面
利用目的や料理の性質から器を選択
・美的側面
人の美的感覚から器を選択
形状

9. アイデア
9/18
画像は楽天データセットより拝借
ECサイトの器の商品ページ
個々の料理に対して典型的な器を「その料理と相性が良い器」とする
この器に盛り付けると
良い料理名の提案
器の形体情報
形状
：
料理に対して
典型的な器を
導き出せる

10. 楽天ショッピングサイト，
楽天市場データセットにて
u パスタ
u 煮物
u シチュー
の単語が説明文に
含まれていた器
3料理×100皿 = 300皿
1. 商品URL
2. 商品説明文
3. タグ
4. 商品画像
5. 長辺
6. 短辺
7. 高さ
8. 形状
9. 材質
サ
イ
ズ
データセットの構築
10/18

11. 1
1. 商品URL
2. 商品説明文
3. タグ
4. 商品画像
5. 長辺
6. 短辺
7. 高さ
8. 形状
9. 材質
形状のパターン(人手で分類)
1. 丸
2. うねり丸
3. 角
4. うねり角
5. 角丸角
6. 花
7. 取手
8. その他
うねり丸の例
11/18
画像は楽天データセットより拝借
データセットの構築

12. 1. 商品URL
2. 商品説明文
3. タグ
4. 商品画像
5. 長辺
6. 短辺
7. 高さ
8. 形状
9. 材質
材質のパターン
1. 陶器
2. 磁器
3. メラミン
4. ガラス
12/18
データセットの構築

13. パスタ皿の典型的な形体特徴を表したヒストグラム・棒グラフ
丸 う
ね
り
丸
⾓ う
ね
り
⾓
⾓
丸
⾓
花 取
⼿
そ
の
他
cm 陶
器
磁
器
メ
ラ
ミ
ン
ガ
ラ
ス
サイズ（長辺） 形状 材質
個々の料理に対する典型的な器の形体特徴の抽出
13/18

14. 1に近づくほど
合致度が高い
確率密度
定義された域内での
確率変数X(横軸)の値の
相対的な出やすさ
cm
uサイズ
合致度＝
任意のサイズの確率密度
最頻値の確率密度
確率密度
1が合致度の最大値
0が合致度の最小値
合致度
1.00
0.00
器と料理の相性の定量化(合致度)
パスタ⻑辺
0.8571
14/18

15. 1に近づくほど
合致度が高い
合致度＝
各パターンの値
形状or材質の合計値
丸 う
ね
り
丸
⾓ う
ね
り
⾓
⾓
丸
⾓
花 取
⼿
そ
の
他
陶
器
磁
器
メ
ラ
ミ
ン
ガ
ラ
ス
器と料理の相性の定量化(合致度)
u形状・材質
15/18

16. 写真の器はシチューの方が
合致度が高く
相性が良いと推測できる
長辺
短辺
器と料理の相性の定量化(合致度)
どのような料理と相性が良い？
この写真の器の場合は
訂正: 論文中にはパスタと記されていますが
正しくはシチューです（4ページ目の最後の行）
16/18
画像は楽天データセットより拝借
…

17. 応用例
器購入支援
u 料理に対しての器の提案
煮物を盛り付けるにはこういう器が相性が良い
u 意外性がある器の提案
典型的な器でないものを意外性がある器と仮定
u 汎用性が高い器の提案
飲食店や，一人暮らしの人をターゲットに
u 器に対しての料理名の提案
この器にはパスタ，カレー，焼きそばと相性が良い
17/18

18. 今後の取り組み
18/18
・機能的側面
利用目的や料理の性質から器を選択
・美的側面
人の美的感覚から器を選択
形状
形体情報 美的情報
器の属性を考慮した2つの器選択方法を定義
美的情報の色や模様でも合致度の算出をできるようにする

19. v
食事への意識として「見映え」への意識が高まってきている
料理の見映えの良し悪しは，器の見た目も影響する
まとめ
データセットの構築
料理をひき立たせる器の選択を目的とした器と料理の相性の定量化 〜形体的観点から〜
1. 商品URL
2. 商品説明文
3. タグ
4. 商品画像
5. 長辺
6. 短辺
7. 高さ
8. 形状
9. 材質
楽天にて
u パスタ
u 煮物
u シチュー
の単語が説明文に
含まれていた器
3料理×100皿
今後の取り組み
形体情報以外の色や模様の指標でも合致度の算出をできるようにする
1. 器の形体情報と料理を紐付けたデータセットの構築
2. 個々の料理に対する典型的な器の形体特徴の抽出
3. 器と料理の相性の定量化(合致度)
デザイン指針
形
体
情
報
「器」と「料理」の相性を計算機が理解可能にすることで相性を定量化し，料理に応じた器を提案可能にする
個々の料理に対して典型的な器を「その料理と相性が良い器」とする

20. インタラクティブ発表

21. 料理をひき立たせる器の選択を目的とした器と料理の相性の定量化
〜形体的観点から〜
B-3-1
背景
提案手法
システム化のための2つのステップ
例：パスタ
u 器の情報表現 u ECサイトの情報を用いた料理と器の関係性分析,対応付け
u 器をデータ構造に落とし込み,情報表現する
u 料理と器の関係性について分析,対応付け
相性が良いとする
分
布
パスタに対しての
典型な器情報
任意の器
・サイズ 長辺20cm,短辺12cm
高さ4cm
・形状 丸
・材質 磁器
比較
この器はパスタと相性〇〇％
相性を定量化
問題
人が器を選択するプロセスを機械的に理解するためには？
・サイズ
・形状
・材質
高橋 知奈 福元 颯 松下 光範（関西大学）
食事の見栄えの良し悪しは，料理単体の見た目だけでなく
料理と器との組み合わせによって全体の印象が決まる
料理知識や経験，美的感覚を有していない人にとって
適切な器を選択することは困難
ECサイトにて
u パスタ
u 煮物
u シチュー
の単語が説明文に
含まれていた器
3料理×100皿
・サイズ
(長辺,短辺,高さ)
・形状
(丸,角など8分類)
・材質
(陶器,磁器など4分類)
活用事例 今後の取り組み
色や模様の指標でも合致度の算出をできるようにする
・料理に対して器の提案 ・器に対しての料理の提案
・汎用性が高い器の提案 ・意外性がある器の提案