本稿では，対話型遺伝的アルゴリズム（interactive Genetic Algorithm: iGA）の解候補が既に存在する対象問題において，解候補の表現型が分布する空間（表現型空間）を自動生成する手法を提案した．提案手法では，既存の解候補間の関連度を用いることで，iGAシステムの開発者側が各解候補へのラベル付けなどの作業を行うことなく，自動的にiGA探索の探索に必要な空間を構築する．解候補の関連度の算出には，Web上に蓄積された嗜好情報を利用する．現在，ショッピングサイトやソーシャルブックマークなどWeb上のサービスには，多数のユーザの行動履歴が集積されており，その中には感性や嗜好に基づく情報が含まれている．本研究では，これらの情報を集合嗜好と呼ぶ．ユーザはこの集合嗜好から生成された空間内で，iGAによって最適解の探索を行う．提案手法の有効性を検証するため，ユーザの購買行動を反映しているとされる商品間の関連度をショッピングサイトから集合嗜好として取得し，表現型空間を生成した．生成した空間の特徴を検証することで，空間の自動生成が可能であることを確認した．また，ショッピングサイトを模擬したiGAシステムを構築して被験者実験を行い，表現型空間から生成した設計変数空間上において，被験者が自身の嗜好に基づいた探索を行うことを確認した．
