近年，通販サイトにおける「おすすめ商品」のように個々のユーザーに対してそのユーザーにあった商品を推薦するレコメンドシステムが多く見られる．中でも，協調フィルタリングによる商品推薦手法は，顧客が購入した商品に関連のある商品を推薦する手法としてよく知られている．飲食店における協調フィルタリングを用いた追加オーダーの商品推薦を考える場合，推薦商品に時間的な要素を考慮していないため食後にも関わらずメイン料理が推薦される場合が考えられ，各商品の注文時間の傾向を考慮する必要がある．そこで本研究では，各商品の注文時間の分布をカーネル密度推定により算出することで，注文時間分布に基づいた商品推薦手法を提案する．実際の飲食店データに対して提案手法と従来の協調フィルタリングによる手法を比較した結果，提案手法の推薦精度が従来手法を上回ることを確認した．
