一対比較は人々の嗜好を推定するため広く活用されている．しかし，一対比較によって表明される嗜好が正確であるとは限らない．人間が行う評価は，認知バイアスによって歪むことが知られている．一対比較においては，一対比較を実施する順番が影響すると考えられる．我々はまず，被験者実験により，一対比較において評価順の影響があることを確認した．その結果を踏まえ，評価順の影響を軽減し真の嗜好を推定することを目的として，評価順の影響を明示的に考慮したモデルを提案する．クラウドソーシングを用いて収集したデータに提案手法を適用し，特にアイテム数が多く，学習データ数が少ない場合に，提案モデルが実際の一対比較選択結果を精度良く予測できることを確認した．
