(57)【要約】【課題】ポジティブな口コミとネガティブな口コミの両方をユーザーに対して適切に提供する。【解決手段】本発明の情報処理システムは、各ユーザー向けの広告商品に係る広告情報に含ませる第１口コミ情報を抽出する情報処理システムであって、前記ユーザーの購入済商品に対する当該ユーザーの口コミ情報における第１機能についてのネガティブな記述を含む口コミ情報を、前記広告情報に含ませる第１口コミ情報として、前記広告商品に対する口コミ情報から抽出する口コミ抽出部を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
各ユーザー向けの広告商品に係る広告情報に含ませる第１口コミ情報を抽出する情報処理システムであって、
前記ユーザーの購入済商品に対する当該ユーザーの口コミ情報における第１機能についてのネガティブな記述を含む口コミ情報を、前記広告情報に含ませる第１口コミ情報として、前記広告商品に対する口コミ情報から抽出する口コミ抽出部
を備えることを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
前記口コミ抽出部は、前記広告商品に係る複数の口コミ情報から、前記広告商品の前記第１機能についてネガティブな記述を含む口コミ情報であって、当該口コミ情報全体での前記広告商品に対する評価に応じた第１スコアが前記広告商品の評価の指標である第２スコアに対して所定の範囲内にあるものを、前記第１口コミ情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記口コミ抽出部は、前記ユーザーの購入済商品に係る口コミ情報が前記購入済商品の第２機能についてポジティブな記述を含む場合、前記広告商品に係る複数の口コミ情報から前記広告商品の前記第２機能についてポジティブな記述を含むものを、前記第１口コミ情報とともに前記広告情報に含ませる第２口コミ情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記口コミ抽出部は、前記ユーザーが閲覧したものの購入していない閲覧済商品に係る口コミ情報が前記閲覧済商品の第３機能についてネガティブな記述を含む場合、前記広告商品に係る複数の口コミ情報から前記広告商品の前記第３機能についてネガティブな記述を含むものを抽出しない
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記口コミ抽出部が抽出した前記第１口コミ情報を、封筒、封書、葉書または宅配物の配送印刷物用の印刷情報に組み込む組み込み部を
さらに備えることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項６】
各ユーザー向けの広告商品に係る広告情報に含ませる口コミ情報を抽出する情報処理方法であって、
口コミ抽出部が、前記ユーザーの購入済商品に対する当該ユーザーの口コミ情報における第１機能についてのネガティブな記述を含む口コミ情報を、前記広告情報に含ませる第１口コミ情報として、前記広告商品に対する口コミ情報から抽出する過程
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
前記口コミ抽出部が抽出した前記第１口コミ情報を、封筒、封書、葉書または宅配物の配送印刷物用の印刷情報に組み込む過程を
さらに含むことを特徴とする請求項６に記載の情報処理方法。
【請求項８】
各ユーザー向けの広告商品に係る広告情報に含ませる口コミ情報を抽出する情報処理システムの機能をコンピュータに実行させるプログラムであり、
前記コンピュータを、
前記ユーザーの購入済商品に対する当該ユーザーの口コミ情報における第１機能についてのネガティブな記述を含む口コミ情報を、前記広告情報に含ませる第１口コミ情報として、前記広告商品に対する口コミ情報から抽出する口コミ抽出手段
として機能させるためのプログラム。
【請求項９】
前記コンピュータを、さらに、
前記口コミ抽出部が抽出した前記第１口コミ情報を、封筒、封書、葉書または宅配物の配送印刷物用の印刷情報に組み込み手段
として機能させるための請求項８に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、口コミ情報を販売促進に役立てるための仕組みを提供する情報処理装置が記載されている。特許文献１に記載されている情報処理装置では、機能、効果、効用等の商品やサービスの属性を表す各特徴項目に対するユーザーの評価情報に基づいて算出されたスコアを用いてユーザーへ提供される口コミ情報が口コミ情報格納部から選択される。ここで、ユーザーの評価情報は、ユーザーが当該特徴項目を重視する度合いである重要度と、商品の特徴項目に対応する説明情報に対してユーザーが魅力を感じる度合いである魅力度とを含む。また、スコアは、重要度と魅力度と経験度に基づいて算出される。そして、特許文献１に記載されている情報処理装置では、スコアが高い特徴項目を含む口コミ情報が販売促進用の情報として選択される。なお、口コミ情報が口コミ情報格納部から選択される際には、例えば、肯定的でない口コミ情報と否定的な口コミ情報が除外される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−８６０５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、口コミ情報を参考にして商品やサービス（以下、商品で代表する）を購入するか否かの判断には、例えば次の二通りが考えられる。一つは、複数の口コミ情報がすべてポジティブ（肯定的）なものである場合である。もう一つは、複数の口コミ情報がポジティブなものとネガティブ（否定的）なものの両方を含む場合である。商品を実際に購入した後、購入してよかったと思ったとき、前者の場合では例えば口コミ情報を参考にして購入するという判断をしたことが正しかったと感じる購入者がいると思われる。一方、後者の場合では、口コミ情報を参考にして購入するという判断をしたことが正しかったと感じるのに加えて、ポジティブな口コミ情報とネガティブな口コミ情報を総合的に考慮した上で購入するという判断をしたことが正しかったと感じる購入者がいると思われる。これらの場合、判断が正しかったということについての満足度合い（あるいは肯定度合い）は、前者の購入の判断より、後者の購入の判断の方が高いと感じる購入者が少なからずいるのではないかと思われる。
【０００５】
一方、商品の販売者側からみれば、ネガティブな口コミ情報は、販売を抑制する方向の情報であり、購入者側へはなるべく提供したくない情報である。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、ポジティブな口コミとネガティブな口コミの両方をユーザーに対して適切に提供することができる情報処理システム、情報処理方法および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】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明の情報処理システムは、各ユーザー向けの広告商品に係る広告情報に含ませる第１口コミ情報を抽出する情報処理システムであって、前記ユーザーの購入済商品に対する当該ユーザーの口コミ情報における第１機能についてのネガティブな記述を含む口コミ情報を、前記広告情報に含ませる第１口コミ情報として、前記広告商品に対する口コミ情報から抽出する口コミ抽出部を備えることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の情報処理システムは、前記口コミ抽出部は、前記広告商品に係る複数の口コミ情報から、前記広告商品の前記第１機能についてネガティブな記述を含む口コミ情報であって、当該口コミ情報全体での前記広告商品に対する評価に応じた第１スコアが前記広告商品の評価の指標である第２スコアに対して所定の範囲内にあるものを、前記第１口コミ情報として抽出することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の情報処理システムは、前記口コミ抽出部は、前記ユーザーの購入済商品に係る口コミ情報が前記購入済商品の第２機能についてポジティブな記述を含む場合、前記広告商品に係る複数の口コミ情報から前記広告商品の前記第２機能についてポジティブな記述を含むものを、前記第１口コミ情報とともに前記広告情報に含ませる第２口コミ情報として抽出することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の情報処理システムは、前記口コミ抽出部は、前記ユーザーが閲覧したものの購入していない閲覧済商品に係る口コミ情報が前記閲覧済商品の第３機能についてネガティブな記述を含む場合、前記広告商品に係る複数の口コミ情報から前記広告商品の前記第３機能についてネガティブな記述を含むものを抽出しないことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の情報処理システムは、前記口コミ抽出部が抽出した前記第１口コミ情報を、封筒、封書、葉書または宅配物の配送印刷物用の印刷情報に組み込む組み込み部をさらに備えることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の情報処理方法は、各ユーザー向けの広告商品に係る広告情報に含ませる口コミ情報を抽出する情報処理方法であって、口コミ抽出部が、前記ユーザーの購入済商品に対する当該ユーザーの口コミ情報における第１機能についてのネガティブな記述を含む口コミ情報を、前記広告情報に含ませる第１口コミ情報として、前記広告商品に対する口コミ情報から抽出する過程を含むことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の情報処理方法は、前記口コミ抽出部が抽出した前記第１口コミ情報を、封筒、封書、葉書または宅配物の配送印刷物用の印刷情報に組み込む過程をさらに含むことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明のプログラムは、各ユーザー向けの広告商品に係る広告情報に含ませる口コミ情報を抽出する情報処理システムの機能をコンピュータに実行させるプログラムであり、前記コンピュータを、前記ユーザーの購入済商品に対する当該ユーザーの口コミ情報における第１機能についてのネガティブな記述を含む口コミ情報を、前記広告情報に含ませる第１口コミ情報として、前記広告商品に対する口コミ情報から抽出する口コミ抽出手段として機能させるためのプログラムである。
【００１５】
また、本発明のプログラムは、前記コンピュータを、さらに、前記口コミ抽出部が抽出した前記第１口コミ情報を、封筒、封書、葉書または宅配物の配送印刷物用の印刷情報に組み込み手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の各態様によれば、ポジティブな口コミとネガティブな口コミの両方をユーザーに対して適切に提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】図１に示す商品評価ＤＢ３１の構成例を示す模式図である。
【図３】図１に示すユーザー属性ＤＢ３２の構成例を示す模式図である。
【図４】図１に示す口コミ評価ＤＢ３３の構成例を示す模式図である。
【図５】図１に示す口コミ評価ＤＢ３３の構成例を示す模式図である。
【図６】図１に示す情報処理システム１の動作例を示す模式図である。
【図７】図１に示す商品分析部２１の動作例を示すフローチャートである。
【図８】図１に示すユーザー分析部２２の動作例を示すフローチャートである。
【図９】図１に示す口コミ抽出部２３および組み込み部２４の動作例を示すフローチャートである。
【図１０】図１に示す商品分析部２１の動作例を示す模式図である。
【図１１】図１に示すユーザー分析部２２の動作例を示す模式図である。
【図１２】図１に示すユーザー分析部２２の動作例を示す模式図である。
【図１３】図１に示す口コミ抽出部２３の動作例を示す模式図である。
【図１４】図１に示す口コミ抽出部２３の動作例を示す模式図である。
【図１５】図１に示す情報処理システム１の動作例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態に係る情報処理システムについて説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示すブロック図である。図１に示す情報処理システム１は、サーバ、パーソナルコンピュータ等の１または複数のコンピュータからなるシステムであり、各コンピュータがＣＰＵ（中央処理装置）、記憶装置、入出力装置等を備え、記憶装置に記憶されている所定のプログラムを実行することで動作し、例えば、各ユーザー向けの広告商品に係る広告情報に含ませる口コミ情報を抽出する。なお、以下では、一例として化粧品を広告商品とする場合について説明する。また、後述する購入履歴、閲覧履歴、口コミ情報等は、情報処理システム１内で記憶および管理されていてもよいし、情報処理システム１と例えば図示していない通信回線で接続される他のコンピュータ内で記憶および管理されていてもよい。
【００１９】
本実施形態において、情報処理システム１は、ハードウェアとプログラム等のソフトウェアの組み合わせで構成される機能的構成として、処理部２と記憶部３を備える。また、処理部２は、商品分析部２１と、ユーザー分析部２２と、口コミ抽出部２３（口コミ抽出手段）と、組み込み部２４（組み込み手段）を備える。また、記憶部３は、商品評価ＤＢ（データベース）３１と、ユーザー属性ＤＢ３２と、口コミ評価ＤＢ３３を含む。商品分析部２１は、商品の口コミ情報等を分析して、分析結果を商品評価ＤＢ３１と口コミ評価ＤＢ３３に蓄積する。ユーザー分析部２２は、商品の購入履歴、閲覧履歴等に基づいて各ユーザーを分析し、分析結果をユーザー属性ＤＢ３２に蓄積する。口コミ抽出部２３は、商品評価ＤＢ３１とユーザー属性ＤＢ３２を参照し、口コミ評価ＤＢ３３から、各ユーザー向けの広告商品に係る広告情報に含ませる口コミ情報を抽出する。組み込み部２４は、口コミ抽出部２３が抽出した口コミ情報を、封筒、封書、葉書または宅配物の配送印刷物用の印刷情報に組み込む。
【００２０】
ここで、図２を参照して、図１に示す商品評価ＤＢ３１の構成例について説明する。図２は、図１に示す商品評価ＤＢ３１の構成例を示す模式図である。図２に示す商品評価ＤＢ３１は、商品の評価結果を示す情報を格納するファイルであり、図２に示す例では５つの商品についての情報を含んでいる。この場合、商品評価ＤＢ３１は、各商品に対応する各レコードを、「商品ＩＤ（識別符号）」、「カテゴリＩＤ」、「商品名」、「紹介文」、「毛穴、角質」、「ニキビ、テカリ」、「シワ」、「弾力、たるみ」、「美白、シミ」、「敏感肌」、「潤い」、「値段」および「総合評価」の各フィールドで構成している。
【００２１】
「商品ＩＤ」のフィールドには商品の識別情報が格納される。図２に示す例では、「商品ＩＤ」は、上から順に「１」、「２」、「３」、「４」および「５」である。「カテゴリＩＤ」のフィールドには商品カテゴリの識別情報が格納される。本実施形態では、同一または類似ジャンルの商品が同じカテゴリに分類される。図２に示す例では、「商品ＩＤ」が「１」、「２」および「３」の各商品の「カテゴリＩＤ」が「１」（基礎化粧品）であり、「商品ＩＤ」が「４」および「５」の各商品の「カテゴリＩＤ」が「２」（シャンプー等）である。「商品名」は当該商品の商品名称であり、「紹介文」が当該商品の商品説明文である。また、「毛穴、角質」、「ニキビ、テカリ」、「シワ」、「弾力、たるみ」、「美白、シミ」、「敏感肌」、「潤い」、および「値段」の各フィールドには、商品の各機能についての感情分析結果を表す数値が格納される。なお、本実施形態において、商品の各機能とは、商品の評価単位であって、商品の役割、作用、特性、特徴等を含む。
【００２２】
なお、「毛穴、角質」の機能とは、例えば毛穴ケアや角質ケアの作用である。「ニキビ、テカリ」の機能とは、例えばニキビやテカリを解消する作用である。「シワ」の機能とは、例えばシワを改善する作用である。「弾力、たるみ」の機能とは、例えば弾力を増したりたるみを減らしたりする作用である。「美白、シミ」の機能とは、例えば美白の作用やシミを減らす作用である。「敏感肌」の機能とは、例えば敏感肌への影響が小さいという作用である。「潤い」の機能とは、例えば潤いを保つ作用である。「値段」の機能とは、値段が高いか否かあるいはコストパフォーマンスが高いか否かの特性である。
【００２３】
また、各機能についての感情分析結果は、例えば、紹介文あるいは通信販売サイトや価格比較サイト、ＳＮＳ（ｓｏｃｉａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  ｓｅｒｖｉｃｅ）等においてユーザー等が行った商品に係る記述（本実施形態ではこの記述を口コミあるいは口コミ情報と呼ぶ）を、感情分析ツール等を用いて文章解析し、各商品の各機能が、ポジティブに評価されているのかあるいはネガティブに評価されているのかを示す数値で表すことができる。本実施形態では、感情分析結果を表す数値は、「−５」から「５」までの実数であり、「５」がプラス面（ポジティブ）の度合いが最も高く、「０」が記述がなく、そして、「−５」がマイナス面（ネガティブ）の度合いが最も高いことを表す。また、「総合評価」のフィールドには、商品の総合的な評価を表す数値が格納される。本実施形態では、「総合評価」を表す数値は、「１」から「５」までの実数であり、「５」がプラス面（ポジティブ）の度合いが最も高く、「１」が最も低いことを表す。
【００２４】
なお、本実施形態において、口コミ情報は、ユーザー等が記述した１または複数の文を含む情報であり、記述したユーザーの氏名、ユーザー名、ハンドル名、年齢、年代等の属性情報や、記述した日時、記述した地域名等の補足情報を含んでいてもよい。また、図２に示す商品の機能は一例であって、例えば、匂いや香りに関する機能、容量や大きさに関する機能、パッケージのデザイン性に関する機能等を含んでいてもよい。
【００２５】
次に、図３を参照して、図１に示すユーザー属性ＤＢ３２の構成例について説明する。図３は、図１に示すユーザー属性ＤＢ３２の構成例を示す模式図である。図３に示すユーザー属性ＤＢ３２は、ユーザーの属性と当該ユーザーの化粧品に係る各機能についての認識の内容を表す情報を格納するファイルである。本実施形態において、各機能についての認識の内容は、当該機能についての高評価または低評価を、メリット（価値、利点、利益、長所等）と感じているのか、デメリット（欠点、不利益、短所等）と感じているのか、あるいは、どちらでもないのか（ニュートラルなのか）ということを示す数値で表される。図３に示す例ではユーザー属性ＤＢ３２は４人のユーザーＡ〜Ｄについての情報を含んでいる。この場合、ユーザー属性ＤＢ３２は、各ユーザーに対応する各レコードを、「ユーザーＩＤ」、「氏名」、「年齢」、「肌質」、「毛穴、角質」、「ニキビ、テカリ」、「シワ」、「弾力、たるみ」、「美白、シミ」、「敏感肌」、「潤い」および「値段」の各フィールドで構成している。
【００２６】
「ユーザーＩＤ」のフィールドにはユーザーの識別情報が格納される。図３に示す例では、「ユーザーＩＤ」は、上から順に「１」、「２」、「３」および「４」である。「氏名」、「年齢」、および「肌質」の各フィールドにはユーザーの氏名、年齢、および肌質を表す文字列が格納される。
【００２７】
また、「毛穴、角質」、「ニキビ、テカリ」、「シワ」、「弾力、たるみ」、「美白、シミ」、「敏感肌」、「潤い」、および「値段」の各フィールドには、ユーザーの商品の各機能に対する認識の内容を表す数値が格納される。本実施形態では、認識の内容を表す数値は、「−５」から「５」までの実数であり、「５」がメリットに感じている度合いが最も高く、「０」はニュートラル（気にしていない）、そして、「−５」がデメリットに感じている度合いが最も高いことを表す。ここで、メリットに感じているということは、当該機能の評価が高いことが、当該ユーザーにとってメリットになると感じていることを意味する。ニュートラルであるということは、当該機能の評価が低くても当該ユーザーには気にならないということを意味する。そして、デメリットに感じているということは、当該機能の評価が低いことが、当該ユーザーによってデメリットになると感じていることを意味する。商品の各機能に対する認識の内容を表す数値は、例えば、当該ユーザーの商品の購買履歴と、閲覧履歴（閲覧したものの購入には至らなかった商品の履歴）と、商品評価ＤＢ３１における各商品の機能毎の評価内容に基づき、例えば、次のように決めることができる。すなわち、購入済みの商品については、商品評価ＤＢ３１において評価内容がプラス面であると分類されている各機能をメリットになる機能とし、評価内容がマイナス面であると分類されている各機能をニュートラルな（気にならない）機能とする。閲覧されているものの購入されていない商品については、商品評価ＤＢ３１において評価内容がプラス面であると分類されている各機能をメリットになる機能とし、評価内容がマイナス面であると分類されている各機能をデメリットな機能とする。また、数値化については、例えば、複数の商品について、機能毎に、メリット、ニュートラル、またはデメリットに分類された回数に基づいてプラス方向に加点、加点なし、または、マイナス方向に加点することで、メリット、ニュートラル、またはデメリットの度合いを数値化することができる。
【００２８】
ただし、ユーザー属性ＤＢ３２に格納する認識の内容を表す数値は、例えば、ユーザーがアンケート等に応えた結果等に基づいて決定してもよい。
【００２９】
次に、図４および図５を参照して、図１に示す口コミ評価ＤＢ３３の構成例について説明する。図４および図５は、図１に示す口コミ評価ＤＢ３３の構成例を示す模式図である。本実施形態において、図１に示す口コミ評価ＤＢ３３は、図４に示す口コミ１文毎の口コミ評価ＤＢ３３−１と、図５に示す口コミ１件毎の口コミ評価ＤＢ３３−２とを含む。
【００３０】
図４に示す口コミ１文毎の口コミ評価ＤＢ３３−１は、機能に関して書かれている口コミ一文に対する感情分析結果を示す情報を格納するファイルである。図４に示す例では口コミ評価ＤＢ３３−１が６つの文についての情報を含んでいる。この場合、口コミ評価ＤＢ３３−１は、各文に対応する各レコードを、「口コミＩＤ」、「商品ＩＤ」、「文ＩＤ」、「口コミ文」、「機能ＩＤ」、「機能ワード」および「ネガポジスコア」の各フィールドで構成している。「口コミＩＤ」は、各口コミの識別情報である。「商品ＩＤ」は、上述した商品の識別情報である。「文ＩＤ」は、１つの口コミ内の各文の識別情報である。図４に示す例では、例えば、「口コミＩＤ」が「１」の口コミに、「文ＩＤ」が「１」〜「３」の３つの文が含まれている。「口コミ文」のフィールドには、各文を表す文字列が格納される。「機能ＩＤ」のフィールドには、各文が含む機能の識別情報が格納される。本実施形態では、「毛穴、角質」に係る機能の「機能ＩＤ」が「０」、「ニキビ、テカリ」に係る機能の「機能ＩＤ」が「１」、「シワ」に係る機能の「機能ＩＤ」が「２」、「弾力、たるみ」に係る機能の「機能ＩＤ」が「３」、「美白、シミ」に係る機能の「機能ＩＤ」が「４」、「敏感肌」に係る機能の「機能ＩＤ」が「５」、「潤い」に係る機能の「機能ＩＤ」が「６」、および、「値段」に係る機能の「機能ＩＤ」が「７」であるとしている。「機能ワード」のフィールドは、各文に含まれる機能に係る単語を示す文字列が格納される。そして、「ネガポジスコア」のフィールドには、上述した「−５」から「５」までの感情分析結果を表す数値が格納される。
【００３１】
一方、図５に示す口コミ１件毎の口コミ評価ＤＢ３３−２は、感情分析した評価結果を口コミ１件分について平均して統合した情報を格納するファイルである。図５に示す例では口コミ評価ＤＢ３３−２が４つの口コミについての情報を含んでいる。この場合、口コミ評価ＤＢ３３−２は、各口コミに対応する各レコードを、「口コミＩＤ」、「商品ＩＤ」、「毛穴、角質」、「ニキビ、テカリ」、「シワ」、「弾力、たるみ」、「美白、シミ」、「敏感肌」、「潤い」、「値段」および「総合評価」の各フィールドで構成している。
【００３２】
「口コミＩＤ」は、上述した各口コミの識別情報である。「商品ＩＤ」は、上述した商品の識別情報である。また、「毛穴、角質」、「ニキビ、テカリ」、「シワ」、「弾力、たるみ」、「美白、シミ」、「敏感肌」、「潤い」、および「値段」の各フィールドには、商品の各機能についての上述した「−５」から「５」までの感情分析結果を表す数値が口コミ１件ごとに平均して格納される。なお、図４に示す口コミ１文毎の口コミ評価ＤＢ３３−１と図５に示す口コミ１件毎の口コミ評価ＤＢ３３−２は、互いに異なるデータの例を示す。
【００３３】
次に、図６〜図１５を参照して、図１に示す処理部２の動作例について説明する。図６は、図１に示す情報処理システム１の動作例を示す模式図である。図７は、図１に示す商品分析部２１の動作例を示すフローチャートである。図８は、図１に示すユーザー分析部２２の動作例を示すフローチャートである。図９は、図１に示す口コミ抽出部２３と組み込み部２４の動作例を示すフローチャートである。図１０は、図１に示す商品分析部２１の動作例を示す模式図である。図１１と図１２は、図１に示すユーザー分析部２２の動作例を示す模式図である。図１３と図１４は、図１に示す口コミ抽出部２３の動作例を示す模式図である。そして、図１５は、図１に示す情報処理システム１の動作例を示す模式図である。
【００３４】
まず、図６を参照して、図１に示す処理部２の動作例の概要について説明する。図１に示す処理部２では、まず、商品分析部２１が、口コミを分析して、口コミ評価ＤＢ３３に蓄積し、商品毎に平均値を算出して商品分析ＤＢ３１に蓄積する（ステップＳＴ１）。次に、ユーザー分析部２２が、ユーザーにとってのメリットになる機能、デメリットになる機能および気にしない機能（ニュートラルな機能）を分析し、ユーザー属性ＤＢ３２に蓄積する（ステップＳＴ２）。次に、口コミ抽出部２３が、商品のマイナス面とデメリットになる機能が一致する場合に当該商品の広告情報の発送を中止し、また、メリットになる機能と気にしない機能について、商品の評価の指標（星の数）と同等程度の評価の口コミを抽出し、組み込み部２４が、口コミ抽出部２３が抽出した口コミ情報を、封筒、封書、葉書または宅配物の配送印刷物用の印刷情報に組み込む（ステップＳＴ３）。
【００３５】
以上の動作例において、情報処理システム１では、口コミ抽出部２３が、各ユーザー向けの広告商品に係る広告情報に含ませる口コミ情報を抽出する。その際、口コミ抽出部２３が、ユーザーの購入済商品に対する当該ユーザーの口コミ情報におけるある機能（第１機能とする）についてのネガティブな記述を含む口コミ情報を、広告情報に含ませる第１口コミ情報として、広告商品に対する口コミ情報から抽出する。あるいは、情報処理システム１では、口コミ抽出部２３が、口コミ抽出部２３は、ユーザーの購入済商品に係る口コミ情報が購入済商品のある機能（第１機能とする）についてネガティブな記述を含む場合、広告商品に係る複数の口コミ情報から広告商品の第１機能についてネガティブな記述を含むものを、広告情報に含ませる口コミ情報（第１口コミ情報とする）として抽出する。この構成によれば、ネガティブな記述は、他のユーザーにとってはデメリットとなる機能に係るものであっても、当該ユーザーにとっては気にしない機能に係るものである可能性が高い。よって、当該ユーザーの購入意欲を減少させる可能性は低い。すなわち、本実施形態の情報処理システム１によれば、販売促進の効果を維持しつつ、ネガティブな口コミを広告情報に含ませることができ、容易に、ポジティブな口コミとネガティブな口コミの両方をユーザーに対して適切に提供することができる。
【００３６】
なお、口コミ抽出部２３は、前記口コミ抽出部は、前記広告商品に係る複数の口コミ情報から、前記広告商品の前記第１機能についてネガティブな記述を含む口コミ情報であって、当該口コミ情報全体での前記広告商品に対する評価に応じたスコア（第１スコア）が広告商品の評価の指標であるスコア（第２スコア）（星の数）を基準として所定の範囲内にあるものを、第１口コミ情報として抽出することができる。
【００３７】
また、口コミ抽出部２３は、ユーザーの購入済商品に係る口コミ情報が購入済商品の代１機能と異なる第２機能についてポジティブな記述を含む場合、広告商品に係る複数の口コミ情報から広告商品の第２機能についてポジティブな記述を含むものを、第１口コミ情報とともに広告情報に含ませる第２口コミ情報として抽出することができる。
【００３８】
また、口コミ抽出部２３は、ユーザーが閲覧したものの購入していない閲覧済商品に係る口コミ情報が閲覧済商品の第１機能および第２機能と異なる第３機能についてネガティブな記述を含む場合、広告商品に係る複数の口コミ情報から広告商品の第３機能についてネガティブな記述を含むものを抽出しないようにすることができる。
【００３９】
また、組み込み部２４は、口コミ抽出部２３が抽出した第１口コミ情報を、封筒、封書、葉書または宅配物の配送印刷物用の印刷情報に組み込む。この構成によれば、狭い用紙の範囲で、効果的に口コミを集約して提供することができるという効果を奏する。
【００４０】
次に、図６に示すステップＳＴ１の商品分析の処理について、図７等を参照して説明する。図７に示す処理では、商品分析部２１が、まず、広告商品について、紹介文と口コミを入力する（ステップＳ１１）。次に、商品分析部２１は、入力した各口コミについて、機能に関して書かれている口コミ一文に対する感情分析を行う（ステップＳ１２）。次に、商品分析部２１は、入力した各口コミについて、口コミ一件分に対する感情分析を行う（ステップＳ１３）。次に、商品分析部２１は、口コミ評価ＤＢ３３において、ステップＳ１２での解析結果を図４に示す口コミ１文毎の口コミ評価ＤＢ３３−１に格納するとともに、ステップＳ１３での解析結果を図５に示す口コミ１件毎の口コミ評価ＤＢ３３−２に格納する。ここで、口コミ評価ＤＢ３３には、口コミの分析結果が口コミ件数分格納される。
【００４１】
次に、商品分析部２１は、商品ごとに各機能に対する感情分析結果の平均値を算出し、商品評価ＤＢ３１に格納する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４において、商品分析部２１は、例えば、図１０に示す商品の紹介文と口コミを含む情報１０１に基づいて算出した評価結果を示すスコアの平均値を表す情報１０２を商品評価ＤＢ３１に格納する。
【００４２】
次に、図６に示すステップＳＴ２のユーザー分析の処理について、図８等を参照して説明する。図８に示す処理では、ユーザー分析部２２が、各ユーザーについて年齢、肌質、購買履歴、閲覧履歴等の情報を入力する（ステップＳ２１）。次に、ユーザー分析部２２は、購買履歴のある商品の各機能がポジティブであるか（商品評価ＤＢ３１内でプラス面に評価されているか）否かを判断するとともに（ステップＳ２２）、閲覧履歴のある商品の各機能がポジティブであるか（商品評価ＤＢ３１内でプラス面に評価されているか）否かを判断する（ステップＳ２３）。そして、購買履歴のある商品の各機能がポジティブである場合（ステップＳ２２で「ｙｅｓ」の場合）、または、閲覧履歴のある商品の各機能がポジティブである場合（ステップＳ２３で「ｙｅｓ」の場合）、ユーザー分析部２２は、当該機能にメリットとなる方向（プラス方向）の重みを付与し（ステップＳ２５）、ユーザー属性ＤＢ３２へ格納する。
【００４３】
一方、購買履歴のある商品の各機能がネガティブである場合（ステップＳ２２で「ｎｏ」の場合）、ユーザー分析部２２は、当該機能にニュートラルとなる方向（「０」への方向）の重みを付与し（ステップＳ２４）、ユーザー属性ＤＢ３２へ格納する。また、閲覧履歴のある商品の各機能がネガティブである場合（ステップＳ２３で「ｎｏ」の場合）、ユーザー分析部２２は、当該機能にデメリットとなる方向（マイナス方向）の重みを付与し（ステップＳ２６）、ユーザー属性ＤＢ３２へ格納する。
【００４４】
図８に示す処理において、ユーザー分析部２２は、例えば、図１１に示すように、あるユーザーＡについて、購入履歴１１１を参照して、ユーザーＡが商品Ｂと商品Ｅを購入済みであることを確認する。また、ユーザー分析部２２は、商品評価ＤＢ３１を参照して、商品Ｂについては、「美白、シミ」の機能がプラス面に評価されていて、「値段」の機能がマイナス面に評価されていることを確認する。また、ユーザー分析部２２は、商品評価ＤＢ３１を参照して、商品Ｅについては、「美白、シミ」の機能がプラス面に評価されていて、「値段」の機能と「シワ」の機能がマイナス面に評価されていることを確認する。この場合、ユーザー分析部２２は、「美白、シミ」の機能が、ユーザーＡにとってはメリットになる機能であると判断し、「値段」の機能と「シワ」の機能はユーザーＡにとっては気にしていない機能（ニュートラルな機能）であると判断する（判断結果１１３）。「値段」の機能と「シワ」の機能を気にしていない機能と判断するのは、マイナス面があるにもかかわらず、購入しているという事実に基づく。
【００４５】
また、ユーザー分析部２２は、閲覧履歴１１２を参照して、ユーザーＡが商品Ａを閲覧したが未購入であることを確認する。また、ユーザー分析部２２は、商品評価ＤＢ３１を参照して、商品Ａについては、「美白、シミ」の機能がプラス面に評価されていて、「潤い」の機能と「毛穴・角質」の機能がマイナス面に評価されていることを確認する。この場合、ユーザー分析部２２は、「美白、シミ」の機能が、ユーザーＡにとってはメリットになる機能であると判断し、「潤い」の機能と「毛穴・角質」の機能はユーザーＡにとってはで、デメリットになる機能であると判断する（判断結果１１４）。「潤い」の機能と「毛穴・角質」の機能をデメリットとなる機能と判断するのは、閲覧したものの購入していないという事実に基づき、マイナス面がネックになったと推定できるからである。
【００４６】
また、図８に示す処理において、ユーザー分析部２２は、例えば、図１２に示すように、判断結果１１３と判断結果１１４に基づいて、ユーザーＡについての情報１２１を、メリットとなる機能についてはプラス方向に加点し、デメリットとなる機能についてはマイナス方向に加点し、気にしていない機能（ニュートラルな機能）については加点無しで、ユーザー属性ＤＢ３２へ格納する。
【００４７】
次に、図６に示すステップＳＴ３の口コミ抽出の処理について、図９等を参照して説明する。図９に示す処理では、口コミ抽出部２３が、まず、ユーザー属性ＤＢ３２に格納されているユーザーの情報（ユーザーの属性と当該ユーザーの化粧品に係る各機能についての認識の内容を示す情報）に対して、ｋ−ｍｅａｎｓ法等の非階層クラスタ分析を行い、互いに似た性質を持ついくつかのクラスタに分類する（ステップＳ３１）。次に、口コミ抽出部２３は、クラスタ毎に、メリットとなる機能、デメリットとなる機能、およびニュートラルとなる機能を抽出する（ステップＳ３２）。
【００４８】
次に、口コミ抽出部２３は、商品評価ＤＢ３１を参照し、同一商品カテゴリ内で広告商品のネガティブな機能（マイナス面な機能）と各ユーザーのデメリットが一つでも一致しているか否かを判断し（ステップＳ３３）、一致している場合には（ステップＳ３３で「ｙｅｓ」の場合には）、広告情報の発送を中止する（ステップＳ３４）。
【００４９】
一方、一致していない場合には（ステップＳ３３で「ｎｏ」の場合には）、口コミ抽出部２３は、口コミ評価ＤＢ３３を参照し、メリットとニュートラルそれぞれの機能に関して書かれている口コミをテキスト抽出する（ステップＳ３５）。次に、口コミ抽出部２３は、広告商品の総合評価点と抽出口コミのスコアの範囲が合致している口コミを抽出する（ステップＳ３６）。次に、組み込み部２４が、口コミ抽出部２３が抽出した口コミ情報を、スコアがより合致している順に例えば５個、封筒、封書、葉書または宅配物の配送印刷物用の印刷情報（広告情報）に組み込み（ステップＳ３７）、印刷情報を印刷したＤＭ（ダイレクトメール）の作成と発送の指示を出力する（ステップＳ３８）。なお、広告情報の発送は、ＤＭによるものに限らず、電子メールやＳＮＳ等を利用したものであってもよい。
【００５０】
なお、図９に示す処理において、口コミ抽出部２３は、例えば、図１３に示すように、ユーザーＡの情報１２１に基づき、メリットとなる機能についてポジティブな（プラスの表現の）記述または気にしない機能についてネガティブな（マイナスの表現をしている）記述を含む口コミ１３１を口コミ評価ＤＢ３３から抽出する。この場合、口コミ１３１は、文「気のせいかシミが薄くなってきたような感じがします。」と文「美白の効果が実感できてうれしいです。」と文「お値段がもう少しお手軽価格だといいのに。」とを含み、「美白、シミ」の機能についてのプラスの表現と、「値段」の機能についてのマイナスの表現を含む。
【００５１】
また、図９に示す処理において、口コミ抽出部２３は、例えば、図１４に示すように、抽出した口コミ１３１の１件分の総合評価のスコア（この場合、「３．２０」）が、広告商品の評価指標のスコア（星の数「４．２０」）に対して一定の範囲（例えば、評価指標のスコア「−５」〜「５」を星の数「１」〜「５」に合わせた場合に、網掛けして示す例えば星の数で「４．２０±０．３０」程度の範囲）内にある場合に、当該口コミ１３１を抽出すると判断する。
【００５２】
以上のようにして、本実施形態の情報処理システム１は、例えば図１５に示す広告情報８を作成する。図１５に示す広告情報８は、美容液８１を広告するための情報であり、商品の評価指標のスコア（星の数を表すイラスト）８２と、５個の口コミ情報８３〜８７を含む。口コミ情報８３は、「しっとりはするけど、甘い感じの匂いが好きじゃない」という口コミを含み、「潤い」についてのポジティブな記述と「匂い」についてのネガティブな記述を含む。口コミ情報８４は、「１週間で肌がワントーンアップしました！」という口コミを含み、「美白、シミ」についてのポジティブな記述を含む。口コミ情報８５は、「美容液なのに、大容量でコスパがいい」という口コミを含み、「値段」についてのポジティブな記述を含む。口コミ情報８６は、「お値段の割にここまでしっとりするとは！」という口コミを含み、「値段」と「潤い」についてのポジティブな記述を含む。口コミ情報８７は、「気のせいかシミが薄くなってきたような。もっとパッケージがかわいいといいのに。」という口コミを含み、「美白、シミ」についてのポジティブな記述と「パッケージ」についてのネガティブな記述を含む。
【００５３】
例えば、図１５に示す広告情報８を、「匂い」と「パッケージ」についてニュートラル（気にならない）なユーザー属性を有するユーザーに対して送付した場合、広告情報８が含む口コミ情報８３〜８７は、商品にとってポジティブな記述または商品にとってはネガティブではあるがユーザーは気にしていないであろう記述のみを含むことになる。この場合、ネガティブな記述を含む口コミ情報８３と口コミ情報８７は、当該ユーザーの購入意欲を大きく減少させることがない可能性が高いと考えられる。
【００５４】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して説明してきたが、具体的な構成は上記実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。例えば、情報処理システム１の各構成は、通信回線等を介して複数のコンピュータに例えば分散して設けられていてもよい。また、情報処理システム１で実行されるプログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体または通信回線を介して頒布することができる。
【符号の説明】
【００５５】
１  情報処理システム
２  処理部
２１  商品分析部
２２  ユーザー分析部
２３  口コミ抽出部
２４  組み込み部
３  記憶部
３１  商品評価ＤＢ
３２  ユーザー属性ＤＢ
３３  口コミ評価ＤＢ
８  広告情報
８３〜８７  口コミ情報
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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