映画などのコンテンツ推薦システムでは機械学習を適用することがある．一方で近年，機械学習における公平性やバイアスは，機械学習にとって重大な課題の1つとなっている．このような問題の一要因として学習データのバイアスが挙げられる．学習データにバイアスが存在することで，意図せずとも不公平な学習結果を生じることがある．そこで本研究では学習データと学習結果を比較可視化することで，そのバイアスの発見につなげるシステムを提案する．具体例として本報告では映画鑑賞履歴を学習データとし，ユーザ間の推薦バイアスがどのように分布するかを観察した事例を報告する．