近年家庭でコーヒーを飲む機会が増えており、家庭で飲むコーヒーに要求される品質が高まっている．この問題に対して，身体情報と天候情報をもとに機械学習を行い，状況に応じて適したコーヒーブレンドを推薦するシステムが提案されている．しかし，学習の精度が高まるまでの試行回数が多いという課題がある．本研究では，利用者以外の学習データを用いて事前学習を行うことで学習の効率化を図る手法の提案と評価を行った．