推薦システムは，嗜好データを機械学習することでユーザプロファイルを作成し，それに基づいて推薦を行う．従来の推薦システムの研究では，いかにユーザの嗜好に合ったアイテムを推薦することができるかという精度に注目したものが多い．しかし，近年，推薦システムの精度向上のみを目指すのではなく，推薦過程を含めたサービス全体の価値の向上を目指す研究が行われつつある．我々は，そのような研究の一環として推薦システムを利用したユーザの気づきに着目した．推薦システムが獲得するユーザプロファイルを可視化することで，ユーザは自身の嗜好について何らかの気づきが得られるのではないかと考えた．本研究では，ユーザプロファイルの可視化・提示と気づきの関係についての調査を行う．