ラーメン二郎の最適な注文方法を探せ(目黒店編)

皆様、ラーメン好きですか?

美味しいラーメンを求めて、日々調査に勤しむ方も多いかと思われます。

筆者もそんなラーメン好きの一人。

12月某日、愛するラーメン二郎の行列に並びながら、ふと考えました。

「ヤサイ、アブラ・・・いろいろなトッピングがあるが、どれが一番うまい組み合わせなんだろうか?」と。

(これがわかると、旨味の一歩先にいけるかもしれない・・・)

全部食べればいいじゃん!という野暮なツッコミは無しにして、みんながうまいと思うトッピングを、データから探してみることにしました。分析対象は、(筆者が)よく行く目黒店です。

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分析概要は以下のとおり。

  • 某口コミサイトから、データを(諸事情につき)手動で集める
  • 集めたデータを、統計ソフトRを用いて決定木分析
  • 最も「みんながうまい」と思っている注文方法を得る

 

某口コミサイトから、データを(諸事情につき)手動で集める

みんな使っている、某便利口コミサイトから、「ラーメン二郎目黒店」の口コミを集めます。

  • 評価点数・・・その人が何点をつけているのか
  • 注文商品、およびトッピング・・・その人が何を頼んでいたのか

を取得します。結果、以下のようなデータが得られました。

スクリーンショット 2016-01-17 16.31.32

このデータは、「注文(因)→評価(果)」という因果関係が成り立つデータになっております。

ここから、「どういう注文をすれば(因)、評価が高いのか(果)」という探索を行い、注文の「パターン」を見つけます。

 

集めたデータを、統計ソフトRを用いて決定木分析

さて、Rの決定木を用いて、パターンを見つけてみましょう。

因果関係のご説明通り、「点数」列が目的変数になります。

# パッケージの読み込み
library(rpart) # 決定木を実行するために必要
library(partykit) # 決定木結果を可視化するために必要

# ファイルがあるディレクトリ(フォルダ)に移動して作業
setwd("/Users/name/")

# 対象データの読み込み
jiro_data <- read.csv("二郎データ_20151109.csv", sep=",", header=T, as.is=T, fileEncoding = "SHIFT-JIS")

# 決定木の実行
jiro_tree <- rpart(点数~.,data=jiro_data)

# 可視化(fontfamily = "Osaka"で日本語を決定木内に表示させる)
plot(as.party(jiro_tree), gp = gpar(fontfamily = "Osaka", fontsize = 10))

実行すると、以下のようなグラフが得られます。

jiro_plot

 

最も「みんながうまい」と思っている注文方法を得る

得られたグラフには、箱ヒゲ図が使われております。

箱ヒゲ図は、意外と見慣れていない方も多いと思いますので、簡単な説明を作りました。

スクリーンショット 2016-01-17 16.09.41

そして、一つ一つ見ていくと、

  1. 「野菜マシマシ」が0.5未満、つまり0、つまり、注文しない
  2. 「豚」が0.5以上、つまり1、つまり、注文する
  3. 「野菜」が0.5未満、つまり0、つまり注文しない

の場合、最も口コミの点数が高そう、ということがわかりました。(この条件にヒットした口コミ件数が8しかないのが悩ましいですが。)

スクリーンショット 2016-01-17 16.09.47

つまり、「豚は追加せよ、そして、野菜は増すな。」これが目黒店の一番うまい(評価点数が高い)食べ方と言えます。

 

実食

さて、実際に食べに行ってみました。

弊社のインターン生も一緒です。

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私は、小らーめんに豚入りを注文し、ニンニク、カラメをコールです。

分析結果通り、豚を入れ、野菜は追加しないスタイルです。

あ〜記事を書きながら腹が減ってくる・・・

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結果、うまいです。

今まで「目黒店は味が薄いなぁ〜」と思っていたのですが、野菜の水分のせいなのかもしれません。

野菜を減らすことで、味がクッキリし、非常に美味しくいただけます。

あと、当たり前ですが、最初に野菜を処理するフェーズが入らないのもいいところです。

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インターン生二人も無事完食!

 

もっと当たり前の結果が出ると思ったこの分析、意外な結果が出て、なかなか面白かったです。

次はどの店舗に行こうかな〜

 

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