(57)【要約】【課題】商品自体が持つ特徴を抽出する。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、ユーザによって投稿された商品の評価を示す評価情報（例えば、商品の総合的な評価や、各評価項目に対する評価、商品に対するコメントなど）を取得する取得部と、取得部が取得した評価情報に基づいて、商品の特徴（例えば、コメントから抽出した文字列）を示す特徴情報を抽出する抽出部と、抽出部により抽出された特徴情報を商品に紐付けた商品情報を生成する生成部とを有することを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザによって投稿された商品の評価を示す評価情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記評価情報に基づいて、前記商品の特徴を示す特徴情報を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された特徴情報を前記商品に紐付けた商品情報を生成する生成部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記商品の中から、検索クエリと対応する特徴情報が紐付けられた商品を検索する第１検索部
をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記商品の中から、ユーザの属性と対応する特徴情報が紐付けられた商品を検索する第２検索部
を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記商品の中から、紐付けられた特徴情報が、ユーザが購買した商品に紐付けられた特徴情報と共通性を有する商品を検索する第３検索部
をさらに有することを特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記商品の中から、紐付けられた特徴情報が、ユーザが投稿した前記評価情報に基づく特徴情報と共通性を有する商品を検索する第４検索部
をさらに有することを特徴とする請求項１から４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項６】
ユーザが前記評価情報を投稿した商品のカテゴリと対応するカテゴリに属する前記商品の中から、当該ユーザに検索結果として提供する商品を検索する第５検索部
をさらに有することを特徴とする請求項１から５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記抽出部は、
複数のユーザがそれぞれ投稿した商品の評価を示す評価情報から、前記特徴情報を抽出する
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記抽出部は、
前記商品に対する評価、若しくは、前記商品の特徴に関する評価に基づいて、前記特徴情報を抽出する
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記抽出部は、
前記商品に対する評価文に基づいて、前記特徴情報を抽出する
ことを特徴とする請求項１から８のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記抽出部は、
前記商品の特徴を示す文字列を前記評価文から前記特徴情報として抽出する
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記商品を購入したユーザから当該商品に対する評価を受付ける場合は、当該商品に紐付けられた特徴情報と対応する特徴に対する評価を受け付けるための情報を、当該ユーザに提供する提供部
をさらに有することを特徴とする請求項１から１０のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項１２】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザによって投稿された商品の評価を示す評価情報を取得する取得工程と、
前記取得工程が取得した前記評価情報に基づいて、前記商品の特徴を示す特徴情報を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程により抽出された特徴情報を前記商品に紐付けた商品情報を生成する生成工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１３】
ユーザによって投稿された商品の評価を示す評価情報を取得する取得手順と、
前記取得手順が取得した前記評価情報に基づいて、前記商品の特徴を示す特徴情報を抽出する抽出手順と、
前記抽出手順により抽出された特徴情報を前記商品に紐付けた商品情報を生成する生成手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、電子商取引サービスにおいて、ユーザが投稿した商品のレビューを利用する技術が知られている。例えば、電子商取引サイトにおいて、ユーザが投稿したレビュー文章から抽出したキーワードを商品の評価用ワードとして選択し、選択したキーワードを評価投稿ページにおいて提示する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１７／０９４１６９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では、商品自体が持つ特徴を抽出できるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、キーワード抽出対象の商品ジャンルに分類される商品に対して投稿されたレビュー情報を取得し、レビュー情報から抽出したキーワードを当該商品ジャンルに属する商品の評価用ワードとして提示するに過ぎず、商品自体が持つ特徴を抽出できるとは限らない。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、商品自体が持つ特徴を抽出できる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願に係る情報処理装置は、ユーザによって投稿された商品の評価を示す評価情報を取得する取得部と、前記取得部が取得した前記評価情報に基づいて、前記商品の特徴を示す特徴情報を抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された特徴情報を前記商品に紐付けた商品情報を生成する生成部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、商品自体が持つ特徴を抽出できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る商品情報記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る評価情報記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
〔１．実施形態〕
図１を用いて、本実施形態の情報処理装置等により実現される情報処理を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１に示す例において、情報処理システム１は、端末装置１０及び情報処理装置１００を有する。端末装置１０と、情報処理装置１００とは、図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す情報処理システム１は、複数台の端末装置１０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。
【００１１】
図１に示す端末装置１０は、ユーザよって利用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal  Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等である。また、端末装置１０は、情報処理装置１００によって配信される電子商取引サービスに関する情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。また、端末装置１０は、情報処理装置１００によって配信される情報の表示処理を実現する制御情報を情報処理装置１００から受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。また、端末装置１０は、ユーザによって入力された商品の評価（レビュー）に関する評価情報を情報処理装置１００に送信する。なお、図１に示す例において、端末装置１０は、ユーザによって利用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスである場合を示す。
【００１２】
また、図１に示す例において、端末装置１０を利用するユーザに応じて、端末装置１０を端末装置１０−１〜１０−Ｎ（Ｎは任意の自然数）として説明する。例えば、端末装置１０−１は、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）により使用される端末装置１０である。また、以下では、端末装置１０−１〜１０−Ｎについて、特に区別なく説明する場合には、端末装置１０と記載する。
【００１３】
図１に示す情報処理装置１００は、所定の電子商取引サービスを提供するサーバ装置である。図１に示す例において、情報処理装置１００は、電子商取引サービスで取り扱われる商品に関する情報を商品情報記憶部１２１に格納する。そして、情報処理装置１００は、端末装置１０から送信された評価情報を、評価情報記憶部１２２に格納する。
【００１４】
以下、図１を用いて、情報処理装置１００が行う情報処理について説明する。なお、以下の説明において、商品情報記憶部１２１には、情報処理装置１００が提供する所定の電子商取引サービス（以下、単に「電子商取引サービス」と記載する場合がある）の管理者や、当該電子商取引サービスの商品の出品者等により入力された商品に関する情報が格納され、各情報には第１カテゴリ（例えば、フルーツ）及び第１カテゴリより下位の概念である第２カテゴリ（例えば、サクランボ、ミカン）が設定されているものとする。また、以下の説明において、電子商取引サービスにおいて、ユーザＵ１が購買した商品（サクランボＡ）の評価情報を入力するための画面Ｗ１１が、端末装置１０−１に提供済みであるものとする。
【００１５】
まず、情報処理装置１００は、端末装置１０から商品の評価情報を取得する（ステップＳ１１）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、端末装置１０−１が表示した画面Ｗ１１においてユーザＵ１が入力し、情報処理装置１００に送信（投稿）した情報を評価情報として取得する。図１に示す画面Ｗ１１において、端末装置１０−１は、商品名や、商品画像等を領域ＡＲ１１に表示する。また、端末装置１０−１は、商品に対する総合的な評価（１から５までの５段階の評価値）の入力操作をユーザＵ１が行うための領域ＡＲ１２を表示する。また、端末装置１０−１は、サクランボＡが属する第２カテゴリ「サクランボ」に対し、情報処理装置１００が予め設定した評価項目（「甘さ」、「鮮度」、「サイズ」）に対する評価の入力操作をユーザＵ１が行うための領域ＡＲ１３を表示する。また、端末装置１０−１は、商品に関するコメント（レビュー）の入力操作をユーザＵ１が行うための領域ＡＲ１４を表示する。
【００１６】
ここで、図１の例において、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が画面Ｗ１１に入力したサクランボＡの総合的な評価「５（非常に良い）」、評価項目「甘さ」に対する評価「すごく甘い」、評価項目「鮮度」に対する評価「良い」、評価項目「サイズ」に対する評価「少し大きめ」、並びに、領域ＡＲ１４に入力したサクランボＡに関するコメントを評価情報として取得し、当該評価情報をユーザＵ１に紐付けて評価情報記憶部１２２に格納したものとする。
【００１７】
続いて、情報処理装置１００は、ステップＳ１１において取得した評価情報から特徴情報を抽出する（ステップＳ１２）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、サクランボＡの評価項目「甘さ」に対する評価「すごく甘い」に基づいて、サクランボＡの特徴情報「甘い」を抽出する。また、情報処理装置１００は、画面Ｗ１１の領域ＡＲ１４に入力されたコメントを形態素解析等の種々の従来技術を適宜用いて解析することにより、サクランボＡの特徴情報「ほのかな酸味」、「弾力がある」及び「発色が良い」を抽出する。
【００１８】
なお、情報処理装置１００は、評価情報に含まれる商品の総合的な評価に応じて、特徴情報を抽出してもよい。商品の総合的な評価が高評価である評価情報に含まれる各評価項目に対する評価、並びに、ユーザのコメントには、当該商品が属する第２カテゴリにおいて、他の商品に対する当該商品の特徴（優位性）が反映されていると想定される。したがって、例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、端末装置１０から取得した評価情報のうち、商品の総合的な評価が高評価（例えば、商品の総合的な評価が「５（非常に良い）」または「４（良い）」）である評価情報から特徴情報を抽出してもよい。
【００１９】
また、情報処理装置１００は、複数のユーザがそれぞれ投稿した商品の評価情報に基づいて、当該商品の特徴情報を抽出してもよい。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、端末装置１０から取得したサクランボＡに関する評価情報の総数に対する、サクランボＡを甘いと評価する評価情報（例えば、評価項目「甘さ」に対する評価を「すごく甘い」または「甘い」とする評価情報）の割合が所定の閾値（例えば、８割）以上である場合、サクランボＡの特徴情報「甘い」を抽出する。また、例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、端末装置１０から取得したサクランボＡに関する評価情報のうち、コメントに「ほのかな酸味」またはこれに類する文字列を含む評価情報の数が所定の閾値（例えば、１０、５０等）以上である場合、「ほのかな酸味」を特徴情報として抽出する。
【００２０】
続いて、情報処理装置１００は、特徴情報を商品に紐付けた商品情報を生成する（ステップＳ１３）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、ステップＳ１２において抽出した特徴情報をサクランボＡに紐付け、商品情報記憶部１２１に格納する。
【００２１】
続いて、情報処理装置１００は、ユーザに応じた商品を検索し、提供する（ステップＳ１４）。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが投稿した評価情報に基づいて商品を検索し、提供する。ここで、図１の例において、ユーザＵ１がステップＳ１１において投稿した評価情報において、第１カテゴリ「フルーツ」に属するサクランボＡを「すごく甘い」と評価し、サクランボＡの総合的な評価を「非常に良い」としているため、情報処理装置１００は、第１カテゴリ「フルーツ」に属する商品に対するユーザＵ１の嗜好を「甘い」と推定する。そして、情報処理装置１００は、第１カテゴリ「フルーツ」に属する商品のうち、特徴情報「甘い」が紐付けられた商品を商品情報記憶部１２１から検索する。そして、情報処理装置１００は、電子商取引サービスを表示する端末装置１０−１の画面Ｗ１２において、検索した商品に関する情報を提供する。
【００２２】
なお、図１の例において、情報処理装置１００は、第１カテゴリ「フルーツ」に属する商品に限らず、特徴情報「甘い」が紐付けられた商品（食料品全般）を表示してもよい。
【００２３】
続いて、情報処理装置１００は、検索クエリに応じた商品を検索し、提供する（ステップＳ１５）。ここで、図１の例において、端末装置１０−２が表示した電子商取引サービスに関する画面において、検索クエリ「サクランボ  甘い」が入力されたものとする。この場合、情報処理装置１００は、特徴情報「甘い」が紐付けられ、第２カテゴリ「サクランボ」に属する商品を商品情報記憶部１２１から検索し、検索結果を表示する画面Ｗ２１を端末装置１０−２に提供する。
【００２４】
なお、情報処理装置１００は、端末装置１０が表示した電子商取引サービスに関する画面において検索クエリが入力された際、商品情報記憶部１２１に格納された特徴情報に基づくサジェストを提供してもよい。例えば、検索クエリ「サクランボ」が入力された場合、情報処理装置１００は、商品情報記憶部１２１に格納された第２カテゴリ「サクランボ」に属する商品に紐付けられた特徴情報に基づくサジェスト（例えば、「サクランボ  甘い」、「サクランボ  ほのかな酸味」など）を端末装置１０に提供する。
【００２５】
続いて、情報処理装置１００は、評価を受け付けるための情報を提供する（ステップＳ１６）。ここで、図１の例において、商品情報記憶部１２１に格納された第２カテゴリ「サクランボ」に属する商品のうち、「酸味」に関する特徴情報（例えば、すっぱい、ほのかな酸味、すっぱくない、など）及び「食感」に関する特徴情報（例えば、やわらかい、弾力がある、硬い、など）が紐付けられた商品の割合が所定の閾値（例えば、５割）以上であるものとする。また、図１の例において、ユーザＵ２が電子商取引サービスにおいてサクランボＢを購入したものとする。この場合、情報処理装置１００は、画面Ｗ１１に評価項目「酸味」及び「食感」を追加した画面Ｗ２２を端末装置１０−２に提供する。
【００２６】
画面Ｗ２２における領域ＡＲ２１、領域ＡＲ２２及び領域ＡＲ２４は、それぞれ画面Ｗ１１における領域ＡＲ１１、領域ＡＲ１２及び領域ＡＲ１４に対応するため説明は省略する。図１に示すように、情報処理装置１００は、サクランボＢが属する第２カテゴリ「サクランボ」に対し、情報処理装置１００が予め設定した評価項目「甘さ」、「鮮度」、「サイズ」に加え、「酸味」及び「食感」に対する評価の入力操作をユーザＵ２が行うため領域ＡＲ２３を含む画面Ｗ２１を端末装置１０−２に提供する。
【００２７】
なお、情報処理装置１００は、商品の特徴情報として、商品が有する属性、並びに、商品が当該属性に関する特徴を示す度合い（例えば、１から５の数値で示される指標値）を商品に紐付け、商品情報記憶部１２１に格納してもよい。例えば、情報処理装置１００は、商品が属するカテゴリに対し情報処理装置１００が予め設定した評価項目、並びに、当該商品の評価情報に含まれるユーザのコメントから抽出した情報に基づく属性を、商品が有する属性として当該商品に紐付け、商品情報記憶部１２１に格納する。そして、情報処理装置１００は、商品に対する評価情報に基づく指標値を商品情報記憶部１２１に格納する。
【００２８】
例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、サクランボＡが属する第２カテゴリ「サクランボ」に対し予め設定した評価項目「甘さ」、「鮮度」及び「サイズ」をサクランボＡが有する属性としてサクランボＡに紐付け、商品情報記憶部１２１に格納する。また、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が送信した評価情報に含まれるコメントを解析し、抽出した文字列「ほのかな酸味」、「弾力があり、食感も楽しめます」及び「発色が良くきれい」にそれぞれ対応する属性「酸味」、「食感」及び「発色」を抽出し、サクランボＡに紐付けて商品情報記憶部１２１に格納する。
【００２９】
そして、情報処理装置１００は、ユーザＵ１によるサクランボＡの各評価項目に対する評価に基づき、属性「甘さ」の指標値「５（非常に甘い）」、属性「鮮度」の指標値「４（良い）」及び属性「サイズ」の指標値「４（少し大きめ）」をサクランボＡに紐付け、商品情報記憶部１２１に格納する。また、情報処理装置１００は、ユーザＵ１によるサクランボＡのコメントから抽出した文字列に含まれる表現に基づいて、各文字列に対応する属性の指標値を抽出する。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、抽出した文字列「ほのかな酸味」が属性「酸味」に関して中程度の度合いを示すとして、サクランボＡの属性「酸味」の指標値「３」を抽出し、サクランボＡに紐付けて商品情報記憶部１２１に格納する。また、情報処理装置１００は、抽出した文字列「弾力があり、食感も楽しめます」が属性「食感」に関して中程度の度合いを示すとして、サクランボＡの属性「食感」の指標値「３」を抽出し、サクランボＡに紐付けて商品情報記憶部１２１に格納する。また、情報処理装置１００は、抽出した文字列「発色が良くきれい」が属性「発色」に関してやや高い度合いを示すとして、サクランボＡの属性「発色」の指標値「４」を抽出し、サクランボＡに紐付けて商品情報記憶部１２１に格納する。
【００３０】
なお、情報処理装置１００は、各ユーザが投稿した商品の評価情報に基づいて、商品の属性及び指標値を抽出してもよい。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、端末装置１０から取得したサクランボＡに関する評価情報のうち、属性「酸味」に対応する文字列を含む評価情報の数が所定の閾値（例えば、１０、５０等）以上である場合、属性「酸味」をサクランボＡに紐付けて商品情報記憶部１２１に格納する。また、情報処理装置１００は、端末装置１０から取得したサクランボＡに関する各評価情報から抽出した属性「酸味」の指標値の平均値をサクランボＡに紐付けて商品情報記憶部１２１に格納する。
【００３１】
また、情報処理装置１００は、商品が有する属性及び当該属性の指標値に基づく情報を特徴情報として、商品に紐付けて商品情報記憶部１２１に格納してもよい。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、サクランボＡの属性「酸味」の指標値「３」に基づいて、「すっぱさ控え目」や、「さわやかな酸味」などといった、サクランボＡが有する属性「酸味」に関する度合いが中程度であることを示す情報をサクランボＡに紐付けて商品情報記憶部１２１に格納する。
【００３２】
このように、情報処理装置１００は、商品の特徴情報として、商品が有する属性、並びに、当該属性の指標値を商品に紐付け、商品情報記憶部１２１に格納してもよい。ここで、図１の例において、端末装置１０が表示した電子商取引サービスに関する画面において、検索クエリ「サクランボ  すっぱくない」が入力されたものとする。この場合、情報処理装置１００は、検索クエリに含まれる文字列「すっぱくない」が属性「酸味」に関して低い度合を示すと判定する。そして、情報処理装置１００は、第２カテゴリ「サクランボ」に属する商品のうち、属性「酸味」に関して低い度合を示す指標値（例えば、１．０〜２．０）が紐付けられた商品を商品情報記憶部１２１から検索し、検索結果を表示する画面を端末装置１０に提供する。
【００３３】
また、情報処理装置１００は、特徴情報として抽出された属性のうち、所定の条件を満たす属性が評価項目に含まれない場合は、評価項目に追加してもよい。例えば、情報処理装置１００は、特定カテゴリに属する商品の評価情報から抽出した属性のうち、対応するコメントを含む評価情報の数が所定の閾値（例えば、５０、１００）以上である属性を特定し、特定した属性が評価項目に含まれるか否かを判定する。そして、特定した属性が特定カテゴリの評価項目に含まれない場合、情報処理装置１００は、評価項目に特定した属性を追加する。
【００３４】
ここで、情報処理装置１００は、各ユーザが入力したコメントから、評価項目に追加した属性を示す単語及び当該属性の度合いを示す文字列を抽出し、抽出した各文字列のうち入力された回数が所定の閾値（例えば、５０、１００）以上である文字列を、評価項目として追加した属性における選択肢として表示してもよい。例えば、情報処理装置１００は、「食感」が評価項目に含まれておらず、且つ、「食感」に関する抽出情報が抽出された回数が所定の閾値以上である場合、「食感」を評価項目に追加する。そして、属性「食感」を示す単語と共に入力された文字列のうち「弾力がある」、「かたい」及び「やわらかい」といった文字列が抽出された回数が所定の閾値を超える場合、情報処理装置１００は、評価項目「食感」、並びに、評価項目「食感」についての選択可能な情報（選択肢）として、「弾力がある」、「かたい」及び「やわらかい」を追加した画面Ｗ２１を端末装置１０−２に提供する。
【００３５】
以上のように、実施形態に係る情報処理装置１００は、商品を実際に購入したユーザの評価内容に基づく特徴を、当該商品に紐付けて管理する。すなわち、実施形態に係る情報処理装置１００は、商品自体が持つ特徴を抽出できる。
【００３６】
〔２．情報処理システムの構成〕
次に、上述した情報処理を実現するための情報処理システム１について図２を用いて説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０と、情報処理装置１００とを含む。端末装置１０及び情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して有線または無線により相互に通信可能に接続される。なお、ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Internet  Protocol）網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークＮには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。また、図２に示す情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。
【００３７】
端末装置１０は、ユーザよって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、情報処理装置１００によって提供される情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。また、端末装置１０は、情報処理装置１００によって提供される情報の表示処理を実現する制御情報を情報処理装置１００から受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。また、端末装置１０は、ユーザによって投稿された商品の評価に関する評価情報を情報処理装置１００に送信する。
【００３８】
情報処理装置１００は、電子商取引サービスを提供するサーバ装置である。情報処理装置１００は、電子商取引サービスで取り扱われる商品に関する商品情報、並びに、端末装置１０から送信される評価情報を管理する。なお、情報処理装置１００は、電子商取引サービスに関するアプリケーションのデータそのものを配信するサーバであってもよい。また、情報処理装置１００は、端末装置１０に制御情報を配信する配信装置として機能してもよい。ここで、制御情報は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等のスクリプト言語やＣＳＳ（Cascading  Style  Sheets）等のスタイルシート言語により記述される。なお、情報処理装置１００から配信されるコンテンツに関するアプリそのものを制御情報とみなしてもよい。情報処理装置１００の構成は後述する。
【００３９】
〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、情報処理装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【００４０】
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、端末装置１０等との間で情報の送受信を行う。
【００４１】
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図３に示すように、記憶部１２０は、商品情報記憶部１２１と、評価情報記憶部１２２とを有する。
【００４２】
（商品情報記憶部１２１について）
商品情報記憶部１２１は、評価情報から抽出した商品の特徴を示す特徴情報を商品に紐付けた商品情報を記憶する。ここで、図４を用いて、商品情報記憶部１２１が記憶するクエリに関する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係る商品情報記憶部の一例を示す図である。図４の例では、商品情報記憶部１２１は、「第１カテゴリ」、「第２カテゴリ」、「評価項目」、「商品ＩＤ」、「商品名」、「基本情報」、「特徴情報」といった項目を有する。
【００４３】
「第１カテゴリ」及び「第２カテゴリ」は、商品が属するカテゴリを示し、第２カテゴリが第１カテゴリの下位概念となっている。例えば、図４の例では、第１カテゴリ「フルーツ」、第２カテゴリ「サクランボ」となっている。「評価項目」は、商品が属するカテゴリ（第１カテゴリまたは第２カテゴリ）に対し予め設定されている評価項目を示し「甘さ」、「鮮度」、「サイズ」等の情報、並びに、各評価項目について選択可能な情報（例えば、評価項目「甘さ」に対する選択肢「甘くない」、「甘さ控えめ」、「甘い」、「すごく甘い」等）が格納される。また、「評価項目」に格納される情報は、後述する制御部１３０によって更新（例えば、評価項目の追加、評価項目の下位概念化または上位概念化等）されてもよい。
【００４４】
「商品ＩＤ」は、商品を識別するための識別情報を示す。「商品名」は、商品の名称を示す。「基本情報」は、情報処理装置１００が提供する電子用取引サービスの管理者や、当該電子商取引サービスに出品する出品者等によって入力され商品に関する情報を示す。なお、図４では、「基本情報」に「ＢＩ１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、商品に関するテキスト情報や、商品に関連する画像、動画、リンク先等の情報、または、その格納場所を示すファイルパス名、ＵＲＬなどが格納される。
【００４５】
「特徴情報」は、評価情報記憶部１２２に格納された評価情報から抽出した商品の特徴に関する情報を示し、図４の例では「総合評価」、「属性」、「指標値」等の項目を有する。「総合評価」は、各評価情報に基づく商品の総合的な評価（評価値）の平均値を示す例えば、図４の例では、１（非常に悪い）から５（非常に良い）の数値で示される評価値が格納される。「属性」は、「評価項目」に格納された情報、並びに、評価情報に含まれるユーザのコメントから抽出した情報に基づく商品の属性に関する情報を示す。「指標値」は、各評価情報から抽出した「属性」の指標値の平均値を示す。
【００４６】
すなわち、図４では、第１カテゴリ「フルーツ」及び第２カテゴリ「サクランボ」に属し、商品ＩＤ「Ｐ１」によって識別される「サクランボＡ」に関する基本情報「ＢＩ１」、並びに、総合評価「４．７」、属性「甘さ」及び「甘さ」の指標値「４．５」を含む特徴情報が格納されている例を示す。
【００４７】
（評価情報記憶部１２２について）
評価情報記憶部１２２は、ユーザが投稿した商品の評価に関する評価情報を記憶する。ここで、図５を用いて、評価情報記憶部１２２が記憶するクエリに関する情報の一例を説明する。図５は、実施形態に係る評価情報記憶部の一例を示す図である。図５の例では、評価情報記憶部１２２は、「商品ＩＤ」、「ユーザＩＤ」、「評価情報」といった項目を有する。
【００４８】
「商品ＩＤ」は、商品を識別するための識別情報を示す。「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「評価情報」は、紐付けられた「ユーザＩＤ」によって識別されるユーザによって投稿された商品の評価情報を示す。「評価情報」は、ユーザが入力した商品の評価に関する情報を示し、図５の例では「総合評価」、「評価項目」、「コメント」、「抽出情報」といった項目を有する。
【００４９】
「総合評価」は、商品の総合的な評価を示す。例えば、図５の例では、１（非常に悪い）から５（非常に良い）の数値で示される評価値が格納される。
【００５０】
「評価項目」は、紐付けられた「商品ＩＤ」によって識別される商品が属するカテゴリ（第１カテゴリまたは第２カテゴリ）に対し予め設定されている評価項目を示し、図５の例では、「甘さ」、「鮮度」、「サイズ」等の項目を有する。なお、図５の例では、各評価項目に「すごく甘い」、「良い」などといった情報が格納される例を示したが、当該情報に対応する指標値を格納してもよい。例えば、評価項目「甘さ」に対し、１（甘くない）から５（非常に甘い）の数値で示される指標値が格納される。また、商品が属するカテゴリに対し設定されている評価項目は、後述する制御部１３０によって更新（例えば、評価項目の追加、評価項目の下位概念化または上位概念化等）されてもよい。
【００５１】
「コメント」は、商品に対するユーザのコメント（レビュー）を示す。なお、図５では、「特徴情報」に「Ｔ１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、テキスト情報などが格納される。
【００５２】
「抽出情報」は、「コメント」の項目に格納された情報から抽出した情報を示し、図５の例では、「文字列」、「属性」、「指標値」等の項目を有する。「文字列」は、「コメント」の項目に格納された情報から抽出した文字列を示す。「属性」は、「文字列」に格納された情報から抽出した、商品が有する属性に関する情報を示す。「指標値」は、「属性」に格納された情報に関する特徴を、商品が示す度合いを示す。例えば、図５の例では、属性「酸味」に対し、１（すっぱくない）から５（非常にすっぱい）の数値で示される指標値が格納される。
【００５３】
すなわち、図５では、商品ＩＤ「Ｐ１」によって識別される商品に対し、ユーザＩＤ「Ｕ１」によって識別されるユーザが、商品の総合的な評価を「５」、甘さを「すごく甘い」、鮮度を「良い」、サイズを「少し大きめ」と評価し、コメント「Ｔ１」を入力し、コメントから文字列「ほのかな酸味」、属性「酸味」、指標値「３」が抽出された例を示す。
【００５４】
（制御部１３０について）
制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。実施形態に係る制御部１３０は、図３に示すように、取得部１３１と、抽出部１３２と、生成部１３３と、検索部１３４と、提供部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
【００５５】
（取得部１３１について）
取得部１３１は、ユーザによって投稿された商品の評価を示す評価情報を取得する。例えば、図１の例において、取得部１３１は、端末装置１０−１が表示した画面Ｗ１１においてユーザＵ１が入力し、情報処理装置１００に送信（投稿）した情報を評価情報として取得する。
【００５６】
（抽出部１３２について）
抽出部１３２は、取得部１３１が取得した評価情報に基づいて、商品の特徴を示す特徴情報を抽出する。例えば、図１の例において、抽出部１３２は、端末装置１０−１が表示した画面Ｗ１１においてユーザＵ１が入力した評価情報に基づいて、商品の特徴を示す特徴情報を抽出する。
【００５７】
また、抽出部１３２は、商品に対する評価、若しくは、商品の特徴に関する評価に基づいて、特徴情報を抽出してもよい。例えば、図１の例において、抽出部１３２は、端末装置１０から取得した評価情報のうち、商品の総合的な評価が高評価（例えば、商品の総合的な評価が「５（非常に良い）」または「４（良い）」）である評価情報から特徴情報を抽出する。また、図１の例において、抽出部１３２は、サクランボＡの評価項目「甘さ」に対する評価「すごく甘い」に基づいて、サクランボＡの特徴情報「甘い」を抽出する。また、図１の例において、抽出部１３２は、サクランボＡが属する第２カテゴリ「サクランボ」に対し予め設定した評価項目「甘さ」、「鮮度」及び「サイズ」をサクランボＡが有する属性として抽出する。そして、抽出部１３２は、ユーザＵ１によるサクランボＡの各評価項目に対する評価に基づき、属性「甘さ」、「鮮度」、「サイズ」の指標値を抽出する。
【００５８】
また、抽出部１３２は、商品に対する評価文に基づいて、特徴情報を抽出してもよい。例えば、図１の例において、抽出部１３２は、画面Ｗ１１の領域ＡＲ１４に入力されたコメントに基づいて、特徴情報を抽出する。また、図１の例において、抽出部１３２は、コメントを解析し、抽出した文字列「ほのかな酸味」、「弾力があり、食感も楽しめます」及び「発色が良くきれい」にそれぞれ対応する属性「酸味」、「食感」及び「発色」を抽出する。そして、抽出部１３２は、コメントから抽出した文字列に含まれる表現に基づいて、各文字列に対応する属性の指標値を抽出する。
【００５９】
また、抽出部１３２は、商品の特徴を示す文字列を評価文から特徴情報として抽出してもよい。画面Ｗ１１の領域ＡＲ１４に入力されたコメントを形態素解析等の種々の従来技術を適宜用いて解析することにより、コメントに含まれる文字列「ほのかな酸味」、「弾力があり、食感も楽しめます」及び「発色が良くきれい」をサクランボＡの特徴情報として抽出する。
【００６０】
また、抽出部１３２は、複数のユーザがそれぞれ投稿した商品の評価を示す評価情報から、特徴情報を抽出してもよい。例えば、抽出部１３２は、複数のユーザそれぞれが投稿した商品の評価情報ごとに特徴情報を抽出する。
【００６１】
また、例えば、図１の例において、抽出部１３２は、各ユーザが利用する端末装置１０から取得部１３１が取得したサクランボＡに関する評価情報の総数に対する、サクランボＡを甘いと評価する評価情報（例えば、評価項目「甘さ」に対する評価を「すごく甘い」または「甘い」とする評価情報）の割合が所定の閾値（例えば、８割）以上である場合、サクランボＡの特徴情報「甘い」を抽出する。
【００６２】
また、例えば、図１の例において、抽出部１３２は、各ユーザが利用する端末装置１０から取得部１３１が取得したサクランボＡに関する評価情報のうち、コメントに「ほのかな酸味」またはこれに類する文字列を含む評価情報の数が所定の閾値（例えば、１０、５０等）以上である場合、「ほのかな酸味」を特徴情報として抽出する。
【００６３】
（生成部１３３について）
生成部１３３は、抽出部１３２により抽出された特徴情報を商品に紐付けた商品情報を生成する。例えば、図１の例において、生成部１３３は、抽出部１３２が抽出した特徴情報をサクランボＡに紐付け、商品情報記憶部１２１に格納する。
【００６４】
また、生成部１３３は、特徴情報として抽出された属性のうち、所定の条件を満たす属性が評価項目に含まれない場合は、評価項目に追加してもよい。例えば、生成部１３３は、特定カテゴリに属する商品の評価情報から抽出した属性のうち、対応するコメントを含む評価情報の数が所定の閾値（例えば、５０、１００）以上である属性を特定し、特定した属性が評価項目に含まれるか否かを判定する。そして、特定した属性が特定カテゴリの評価項目に含まれない場合、生成部１３３は、商品情報記憶部１２１の「評価項目」に特定した属性を追加する。
【００６５】
例えば、図１の例において、生成部１３３は、「食感」が評価項目に含まれておらず、かつ、「食感」に関する抽出情報が抽出された回数が所定の閾値以上である場合、「食感」を商品情報記憶部１２１の「評価項目」に特定した属性を追加する。そして、属性「食感」を示す単語と共に入力された文字列のうち「弾力がある」、「かたい」及び「やわらかい」といった属性「食感」の度合いを示す文字列が抽出部１３２により抽出された回数が所定の閾値を超える場合、生成部１３３は、評価項目「食感」についての選択可能な情報（選択肢）として、「弾力がある」、「かたい」及び「やわらかい」を、商品情報記憶部１２１に格納する。
【００６６】
（検索部１３４について）
検索部１３４は、商品の中から、検索クエリと対応する特徴情報が紐付けられた商品を検索する。例えば、図１の例において、検索部１３４は、ユーザＵ２が入力した検索クエリ「サクランボ  甘い」に基づいて、特徴情報「甘い」が紐付けられ、第２カテゴリ「サクランボ」に属する商品を商品情報記憶部１２１から検索し、検索結果を表示する画面Ｗ２１を端末装置１０−２に提供する。また、図１の例において、検索部１３４は、端末装置１０が表示した電子商取引サービスに関する画面において、検索クエリ「サクランボ  少しすっぱい」が入力された場合、検索クエリに含まれる文字列「少しすっぱい」が属性「酸味」に関して中程度の度合いを示すと判定する。そして、検索部１３４は、第２カテゴリ「サクランボ」に属する商品のうち、属性「酸味」に関して中程度の度合いを示す指標値（例えば、２．５〜３．５）が紐付けられた商品を商品情報記憶部１２１から検索し、検索結果を表示する画面を端末装置１０に提供する。
【００６７】
なお、検索部１３４は、端末装置１０が表示した電子商取引サービスに関する画面において検索クエリが入力された際、当該検索クエリに対応する特徴情報を商品情報記憶部１２１から検索し、検索した特徴情報に基づくサジェストを端末装置１０に提供してもよい。例えば、図１の例において、検索部１３４は、検索クエリ「サクランボ」が入力された場合、商品情報記憶部１２１に格納された第２カテゴリ「サクランボ」に属する商品に紐付けられた特徴情報に基づくサジェスト（例えば、「サクランボ  甘い」、「サクランボ  ほのかな酸味」など）をユーザＵ２に提供する。
【００６８】
また、検索部１３４は、商品の中から、ユーザの属性と対応する特徴情報が紐付けられた商品を検索してもよい。例えば、検索部１３４は、端末装置１０から収集したユーザの行動情報に基づくユーザのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報に対応する特徴情報が紐付けられた商品を検索し、提供する。例えば、端末装置１０を利用するユーザの属性が「女性」である場合、検索部１３４は、特徴情報「甘い」が紐付けられた商品を商品情報記憶部１２１から検索し、当該ユーザに検索した商品に関する情報を提供する。
【００６９】
また、検索部１３４は、商品の中から、紐付けられた特徴情報が、ユーザが購買した商品に紐付けられた特徴情報と共通性を有する商品を検索してもよい。例えば、図１の例において、検索部１３４は、ユーザＵ１が購買したサクランボＡの特徴情報「甘い」が紐付けられた商品（例えば、食料品全般や、第１カテゴリ「フルーツ」に属する商品）を商品情報記憶部１２１から検索し、検索した商品に関する情報をユーザＵ１に提供する。
【００７０】
また、検索部１３４は、商品の中から、紐付けられた特徴情報が、ユーザが投稿した評価情報に基づく特徴情報と共通性を有する商品を検索してもよい。例えば、図１の例において、検索部１３４は、ユーザＵ１が投稿したサクランボＡの評価情報に基づく特徴情報「甘い」が紐付けられた商品（例えば、食料品全般や、第１カテゴリ「フルーツ」に属する商品）を商品情報記憶部１２１から検索し、検索した商品に関する情報をユーザＵ１に提供する。
【００７１】
また、検索部１３４は、ユーザが評価情報を投稿した商品のカテゴリと対応するカテゴリに属する商品の中から、当該ユーザに検索結果として提供する商品を検索してもよい。例えば、図１の例において、ユーザＵ１が投稿した評価情報において、第１カテゴリ「フルーツ」に属するサクランボＡを「すごく甘い」と評価し、サクランボＡの総合的な評価を「非常に良い」としているため、検索部１３４は、は、第１カテゴリ「フルーツ」に属する商品に対するユーザＵ１の嗜好を「甘い」と推定する。そして、検索部１３４は、ユーザが評価情報を投稿したサクランボＡと対応する第１カテゴリ「フルーツ」に属する商品のうち、特徴情報「甘い」が紐付けられた商品を商品情報記憶部１２１から検索し、検索した商品に関する情報をユーザＵ１に提供する。
【００７２】
（提供部１３５について）
提供部１３５は、商品を購入したユーザから当該商品に対する評価を受付ける場合は、当該商品に紐付けられた特徴情報と対応する特徴に対する評価を受け付けるための情報を、当該ユーザに提供する。例えば、図１の例において、提供部１３５は、第２カテゴリ「サクランボ」に対し予め設定された評価項目「甘さ」、「鮮度」、「サイズ」に加え、ユーザＵ１が投稿した評価情報から抽出した特徴情報に対応する評価項目「酸味」及び「食感」を追加した画面Ｗ２１を端末装置１０−２に提供する。
【００７３】
また、例えば、図１の例において、新たに属性「食感」が評価項目として追加され、「弾力がある」、「かたい」及び「やわらかい」といった文字列が評価項目「食感」の選択肢として商品情報記憶部１２１に格納されている場合、提供部１３５は、評価項目「食感」、並びに、選択肢「弾力がある」、「かたい」及び「やわらかい」を追加した画面Ｗ２１を端末装置１０−２に提供する。
【００７４】
〔４．情報処理のフロー〕
ここで、図６を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の情報処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【００７５】
図６に示すように、情報処理装置１００は、ユーザによって投稿された商品の評価を示す評価情報を取得する（ステップＳ１０１）。続いて、情報処理装置１００は、評価情報に基づいて商品の特徴を示す特徴情報を抽出する（ステップＳ１０２）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、商品に対し予め設定した評価項目に対する評価や、評価情報に含まれるコメントから特徴情報を抽出する。
【００７６】
続いて、情報処理装置１００は、特徴情報を商品に紐付けた商品情報を生成する（ステップＳ１０３）。続いて、情報処理装置１００は、ユーザや、ユーザが入力した検索クエリに応じて商品を検索し、提供する（ステップＳ１０４）。続いて、情報処理装置１００は、商品の特徴情報と対応する特徴の評価を受け付けるための情報をユーザに提供し（ステップＳ１０５）、処理を終了する。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、抽出した特徴情報に対応する評価項目を追加した評価情報を入力するための画面を提供する。
【００７７】
〔５．変形例〕
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。
【００７８】
〔５−１．評価情報について〕
上述の実施形態において、情報処理装置１００が商品の評価情報から商品の特徴を示す特徴情報を抽出する例を示した。しかしながら、情報処理装置１００は、商品の評価情報に限らず、サービスの提供を受けたユーザによって投稿された当該サービスの評価情報に基づいて、当該サービスの特徴を抽出してもよい。
【００７９】
〔５−２．商品の検索について〕
上述の実施形態において、情報処理装置１００が、商品の中から、ユーザが入力した検索クエリと対応する特徴情報が紐付けられた商品を検索する例を示したが、情報処理装置１００の機能はこの例に限定されない。例えば、図１の例において、第２カテゴリ「サクランボ」に属し、商品の総合的な評価が高評価（例えば、商品の総合的な評価が「５（非常に良い）」または「４（良い）」）である商品のうち、甘いと評価された商品（例えば、評価項目「甘さ」に対する評価を「すごく甘い」または「甘い」である商品）の割合が所定の閾値（例えば、８割）以上である場合、情報処理装置１００は、第２カテゴリ「サクランボ」に属する商品に対しユーザが求める特徴を「甘い」と推定する。そして、端末装置１０が表示した電子商取引サービスに関する画面において、検索クエリ「サクランボ」が入力された場合、情報処理装置１００は、第２カテゴリ「サクランボ」に属し、特徴情報「甘い」が紐付けられた商品を商品情報記憶部１２１から検索し、検索結果を表示する画面を端末装置１０に提供する。
【００８０】
〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、抽出部１３２と、生成部１３３と、検索部１３４と、提供部１３５とを有する。取得部１３１は、ユーザによって投稿された商品の評価を示す評価情報を取得する。抽出部１３２は、取得部１３１が取得した評価情報に基づいて、商品の特徴を示す特徴情報を抽出する。生成部１３３は、抽出部１３２により抽出された特徴情報を商品に紐付けた商品情報を生成する。検索部１３４は、商品の中から、検索クエリと対応する特徴情報が紐付けられた商品を検索する。提供部１３５は、商品を購入したユーザから当該商品に対する評価を受付ける場合は、当該商品に紐付けられた特徴情報と対応する特徴に対する評価を受け付けるための情報を、当該ユーザに提供する。
【００８１】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザによって投稿された評価情報に基づく特徴情報に応じて商品を提供し、商品の評価を受け付けるため、商品自体が持つ特徴を抽出できる。
【００８２】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、検索部１３４は、商品の中から、ユーザの属性と対応する特徴情報が紐付けられた商品を検索する。
【００８３】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの属性に応じて商品を検索し、提供できるため、訴求力の高い商品に関する情報を提供できる。
【００８４】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、検索部１３４は、商品の中から、紐付けられた特徴情報が、ユーザが購買した商品に紐付けられた特徴情報と共通性を有する商品を検索する。
【００８５】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザが購買した商品に応じて商品を検索し、提供できるため、訴求力の高い商品に関する情報を提供できる。
【００８６】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、検索部１３４は、商品の中から、紐付けられた特徴情報が、ユーザが投稿した評価情報に基づく特徴情報と共通性を有する商品を検索する。
【００８７】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザが投稿した評価情報に応じて商品を検索し、提供できるため、訴求力の高い商品に関する情報を提供できる。
【００８８】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、検索部１３４は、ユーザが評価情報を投稿した商品のカテゴリと対応するカテゴリに属する商品の中から、当該ユーザに検索結果として提供する商品を検索する。
【００８９】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザが評価情報を投稿した商品のカテゴリに応じて商品を検索し、提供できるため、訴求力の高い商品に関する情報を提供できる。
【００９０】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、抽出部１３２は、複数のユーザがそれぞれ投稿した商品の評価を示す評価情報から、特徴情報を抽出する。
【００９１】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、複数のユーザによって投稿された評価情報に基づいて特徴情報を抽出するため、商品の特徴を高い精度で抽出できる。
【００９２】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、抽出部１３２は、商品に対する評価、若しくは、商品の特徴に関する評価に基づいて、特徴情報を抽出する。また、抽出部１３２は、商品に対する評価文に基づいて、特徴情報を抽出する。また、抽出部１３２は、商品の特徴を示す文字列を評価文から特徴情報として抽出する。
【００９３】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザによって投稿された商品の詳細な評価に基づいて特徴情報を抽出するため、商品の特徴を高い精度で抽出できる。
【００９４】
〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた各実施形態に係る情報処理装置は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図７は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【００９５】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【００９６】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（実施形態のネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。
【００９７】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
【００９８】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【００９９】
例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、情報処理装置１００の記憶装置内の各データが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１００】
〔８．その他〕
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１０１】
また、上述した情報処理装置１００は、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application  Programming  Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
【０１０２】
また、特許請求の範囲に記載した「部」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、表示手段や表示回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１０３】
１０      端末装置
１００    情報処理装置
１１０    通信部
１２０    記憶部
１２１    商品情報記憶部
１２２    評価情報記憶部
１３０    制御部
１３１    取得部
１３２    抽出部
１３３    生成部
１３４    検索部
１３５    提供部
【図１】
2020135392.tif 000003
【図２】
2020135392.tif 000004
【図３】
2020135392.tif 000005
【図４】
2020135392.tif 000006
【図５】
2020135392.tif 000007
【図６】
2020135392.tif 000008
【図７】
2020135392.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】令和1年12月23日(2019.12.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザによって投稿された商品の評価を示す評価情報であって、当該商品に対する評価文を含む評価情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記評価情報に基づいて、前記商品の特徴を示す特徴情報であって、前記評価文が示す前記商品の特徴の度合いを含む特徴情報を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された特徴情報を前記商品に紐付けた商品情報を生成する生成部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記商品の中から、検索クエリと対応する特徴情報が紐付けられた商品を検索する第１検索部
をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記商品の中から、ユーザの属性と対応する特徴情報が紐付けられた商品を検索する第２検索部
を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記商品の中から、紐付けられた特徴情報が、ユーザが購買した商品に紐付けられた特徴情報と共通性を有する商品を検索する第３検索部
をさらに有することを特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記商品の中から、紐付けられた特徴情報が、ユーザが投稿した前記評価情報に基づく特徴情報と共通性を有する商品を検索する第４検索部
をさらに有することを特徴とする請求項１から４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項６】
ユーザが前記評価情報を投稿した商品のカテゴリと対応するカテゴリに属する前記商品の中から、当該ユーザに検索結果として提供する商品を検索する第５検索部
をさらに有することを特徴とする請求項１から５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記抽出部は、
複数のユーザがそれぞれ投稿した商品の評価を示す評価情報から、前記特徴情報を抽出する
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記抽出部は、
前記商品に対する評価、若しくは、前記商品の特徴に関する評価に基づいて、前記特徴情報を抽出する
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記抽出部は、
前記商品に対する評価文に基づいて、前記特徴情報を抽出する
ことを特徴とする請求項１から８のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記抽出部は、
前記商品の特徴を示す文字列を前記評価文から前記特徴情報として抽出する
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記商品を購入したユーザから当該商品に対する評価を受付ける場合は、当該商品に紐付けられた特徴情報と対応する特徴に対する評価を受け付けるための情報を、当該ユーザに提供する提供部
をさらに有することを特徴とする請求項１から１０のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項１２】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザによって投稿された商品の評価を示す評価情報であって、当該商品に対する評価文を含む評価情報を取得する取得工程と、
前記取得工程が取得した前記評価情報に基づいて、前記商品の特徴を示す特徴情報であって、前記評価文が示す前記商品の特徴の度合いを含む特徴情報を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程により抽出された特徴情報を前記商品に紐付けた商品情報を生成する生成工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１３】
ユーザによって投稿された商品の評価を示す評価情報であって、当該商品に対する評価文を含む評価情報を取得する取得手順と、
前記取得手順が取得した前記評価情報に基づいて、前記商品の特徴を示す特徴情報であって、前記評価文が示す前記商品の特徴の度合いを含む特徴情報を抽出する抽出手順と、
前記抽出手順により抽出された特徴情報を前記商品に紐付けた商品情報を生成する生成手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【手続補正書】
【提出日】令和2年6月17日(2020.6.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザによって投稿された商品の評価を示す評価情報であって、当該商品に対する評価文を含む評価情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記評価情報が示す前記商品の総合的な評価が所定の閾値以上である場合に、前記評価情報に基づいて、前記商品の特徴を示す特徴情報であって、前記評価文が示す前記商品の特徴の度合いを含む特徴情報を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された特徴情報を前記商品に紐付けた商品情報を生成する生成部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記商品の中から、検索クエリと対応する特徴情報が紐付けられた商品を検索する第１検索部
をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記商品の中から、ユーザの属性と対応する特徴情報が紐付けられた商品を検索する第２検索部
を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記商品の中から、紐付けられた特徴情報が、ユーザが購買した商品に紐付けられた特徴情報と共通性を有する商品を検索する第３検索部
をさらに有することを特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記商品の中から、紐付けられた特徴情報が、ユーザが投稿した前記評価情報に基づく特徴情報と共通性を有する商品を検索する第４検索部
をさらに有することを特徴とする請求項１から４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項６】
ユーザが前記評価情報を投稿した商品のカテゴリと対応するカテゴリに属する前記商品の中から、当該ユーザに検索結果として提供する商品を検索する第５検索部
をさらに有することを特徴とする請求項１から５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記抽出部は、
複数のユーザがそれぞれ投稿した商品の評価を示す評価情報から、前記特徴情報を抽出する
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記抽出部は、
前記商品に対する評価文に基づいて、前記特徴情報を抽出する
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記抽出部は、
前記商品の特徴を示す文字列を前記評価文から前記特徴情報として抽出する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記商品を購入したユーザから当該商品に対する評価を受付ける場合は、当該商品に紐付けられた特徴情報と対応する特徴に対する評価を受け付けるための情報を、当該ユーザに提供する提供部
をさらに有することを特徴とする請求項１から９のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項１１】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザによって投稿された商品の評価を示す評価情報であって、当該商品に対する評価文を含む評価情報を取得する取得工程と、
前記取得工程が取得した前記評価情報が示す前記商品の総合的な評価が所定の閾値以上である場合に、前記評価情報に基づいて、前記商品の特徴を示す特徴情報であって、前記評価文が示す前記商品の特徴の度合いを含む特徴情報を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程により抽出された特徴情報を前記商品に紐付けた商品情報を生成する生成工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１２】
ユーザによって投稿された商品の評価を示す評価情報であって、当該商品に対する評価文を含む評価情報を取得する取得手順と、
前記取得手順が取得した前記評価情報が示す前記商品の総合的な評価が所定の閾値以上である場合に、前記評価情報に基づいて、前記商品の特徴を示す特徴情報であって、前記評価文が示す前記商品の特徴の度合いを含む特徴情報を抽出する抽出手順と、
前記抽出手順により抽出された特徴情報を前記商品に紐付けた商品情報を生成する生成手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。