近年，VTuber（Virtual-YouTuber）業界が急成長している．VTuberとは二次元の姿を用いた動画投稿者のことである．VTuberは事務所所属の企業Vと呼ばれるVTuberと，個人活動の個人Vと呼ばれるVTuberに大きく分けられる．各々のチャンネル登録者を見ると，企業Vが上位で個人Vが下位に多い傾向にある．そこで，個人Vと企業Vが平等にお勧めされるようなシステムを模索していく．その手法として，まずVTuberの動画等のコメント欄からコメントを抽出し，形態素解析して単語に分解する．その後，その割合の類似などをもとにお勧めする手法を考えた．本研究では，この手法が同じ事務所内の企業Vに縛られないかの検証として，複数の事務所の企業Vを対象に試行し，検証した．