DEIM Forum 2019 P1-126

E コマースにおける商品レビュー分析に基づく不満解決商品推薦手法の提案
吉川 燿敬†

王元元†

河合由起子††,†††† 山口大学工学部知能情報工学科 〒 755–8611 山口県宇部市常盤台 2-16-1†† 京都産業大学情報理工学部 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山††† 大阪大学サイバーメディアセンター 〒 567–0047 大阪府茨木市美穂ヶ丘 5 番 1 号
E-mail: †{v079ﬀ, y.wang}@yamaguchi-u.ac.jp ††kawai@cc.kyoto-su.ac.jp
あらまし 現在，インターネットの普及とともに E コマースが注目され，ネットショッピングにおける商品レビューを
商品購入の参考にする利用者が増加している．しかし，購入履歴からその後に必要となる付属品といった関連商品も推薦されるが，商品に不満があった場合はレビューの評価値のみでは判断できず，そのものの問題点を解決する代替品は推薦されない．そのため，既存サービスでは，ユーザは規定項目（たとえば，値段や対象者）といった評価尺度を選択する必要があり，新たなニーズ（問題）への対応が困難である．そこで本研究では，楽天市場の商品レビュー
から抽出されるネガティブな情報とポジティブな情報を用いて，商品に対する固有の問題点を抽出し，それらを解決する代替品となる商品を発見し推薦する手法を提案する．本論文では，ゲーム商品を対象にし，レビュー文を解析してその中から低評価のネガティブな特徴ベクトル（不満情報）と高評価のポジティブな特徴ベクトル（満足情報）を生成し，不満情報と満足情報の類似性を算出することで，不満を解決するレビューを発見する．これにより，閲覧しているゲーマに対して，不満情報とその不満を解決するレビューを持つ他のゲームをユーザへ推薦できる．本稿では，
商品レビュー分析に基づく不満情報抽出および不満解決可能な代替品推薦手法について述べ，不満情報および不満を解決できる情報抽出の有効性を検証する．
キーワード E コマース，レビュー分析，不満情報，商品推薦

1. は じ め に

実際のレビュー文章では，「××は良くはなかったが，○○は良かった」というように，高（低）評価の単語も含まれているこ

近年，E コマースの発達により，商品レビューを参考に多種とが多い．そこで，本研究では，低評価のネガティブな特徴語

多様な商品を比較し，自分の趣味・嗜好に合わせた商品を購入の値から高評価のポジティブな同一の特徴語の値との差分を算することが主流となった．楽天市場や Amazon など多くの E

出し，ネガティブな評価と成り得る特徴語を抽出する．同様に，

コマースサイトでは，ユーザの商品選択の手段としてレビュー

高評価のポジティブな特徴語の値から低評価のネガティブな同情報は重要であり，E コマースのレビュー分析に関する研究が一の特徴語の値との差分を算出し，ポジティブな評価と成り得

広く行われている．しかし，基本的に評価の高い商品やユーザる特徴語を抽出する．なお，特徴語の値は TF-IDF 手法に基づの興味にあった商品といった，高評価のポジティブなレビュー

き算出する．

に基づいた関連商品を比較することが多く，低評価のネガティ
ブなレビューは無視される傾向にある．

最後に，商品の低評価のネガティブな特徴語（不満情報）と高評価のポジティブな特徴語（不満解決情報）との類似度を算

そこで，本研究では商品レビューから抽出されるネガティブ

出し，商品の不満となっている特徴語が，逆にポジティブ高評

な情報とポジティブな情報を用いて，商品に対する固有の問題

価されている他商品の推薦を行う．不満対象が高評価としてレ点を抽出し，それらを解決可能な代替品となる商品を発見し推ビューに記された商品を推薦することで，不満を解決する代替

薦する手法を提案する（図 1）．提案手法では，まず，「楽天公

商品の推薦が可能となる．

（注 1）

開データ」

より，楽天市場における各商品のレビュー情報を取得し，低評価レビューと高評価レビューを分類する．

本論文の構成は以下のとおりである．次章では商品推薦シス
テムに関する研究や不満情報を用いた研究を紹介し，3 章では，次に，低評価のネガティブな情報と高評価のポジティブな情商品レビューを分析し，不満を解決する商品の推薦について説

報を抽出する．各商品の低評価のネガティブな特徴語（不満情明する．4 章では，実データを用いた提案手法の評価実験につい報）と高評価のポジティブな特徴語（満足情報）抽出は，各レて述べる．最後に，5 章でまとめと今後の課題について述べる．

ビューに示される評価値で判断する．評価値は一般的に 5 段階評価となっている．しかしながら，低（高）評価値であっても2. 関 連 研 究
E コマースにおける購買行動の促進を目的とした研究もいく（注 1）：https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/rakuten/rakuten.html

つかあげられる．中野ら [1] はレビューの意見ペアを抽出し，商る．対象商品の評価値が 3 以下のものを低評価とし，それに付与されているレビューを低評価レビューとする．しかし，低評
価レビューにも高評価の内容が含まれていることがある．たとえば，「購入前は楽しみだったが、実際にやってみたらがっかりだった．
」といった文章では，「楽しみ」という単語がポジティブな意味合いを持つ場合には低評価レビューからは除外した．そして，低評価レビューのうちにネガティブな情報を不満情報とする．不満情報に特に多く出現し，さらに高評価レビューに出現していない単語を不満情報の特徴語として抽出する．なお，単語ごとのポジティブ，ネガティブ判別については菅・鈴木研究室にて公開されている日本語評価極性辞書（注 2）を用いた．以下の TF-IDF 算出式に基づき商品に対する不満を表す特徴語
図1

不満解決商品推薦システム

品レビューの要約を可能にしたユーザの購買行動促進システム

wn の要素値として算出する．算出した要素値から不満を示す
特徴語ベクトル vF = (wn1 , · · · , wni , · · · , wnm ) を生成する．

TF =を提案した．山本ら [2] は商品レビューに存在する不満意見と好評意見を考慮し，ユーザのニーズに適した商品推薦システムを提案した．本研究では，商品の低評価レビューの内容は，商品の評価が目的であるとし，純粋な不満意見でないと考える．
そこで，レビューのポジティブとネガティブの判別によって低評価のネガティブな情報を用いて，より活用的な不満解決商品推薦を提案する．
また，本研究で扱うテキスト分析に関しても多く研究もされている．小林ら [3] はテキストによる評価表現に関して，領域・分野に依存する文章表現の効率的に収集した．平山ら [4] はレ
ビューの極性分析を行い，レビュー情報を可視化するシステムを提案した．相澤 [5] は語と文書の共起性に基づきテキスト分
析に多く用いられる TF-IDF 手法の改良法を検証した．小林ら [6] はレビュー文内に出現する単語の属性を分析，収集しレビューの評価値を算出した．東山ら [7] は名詞の評価極性について検証した．このように，テキスト分析に関する研究は多く，
レビュー情報を用いた検証も多い．本研究は，TF-IDF を用いた確率と情報量を考慮したレビュー分析をに基づく不満解決商品推薦手法を提案する．
これまでに不満調査データセットを用いた研究はいくつか行
われてきた．三澤ら [8], [9] は不満調査データに特化したコーパスの構築と分析を行った．また，不満調査データセットを用いてユーザの意見をグループ分けするクラスタリングを検証した [10]．北山ら [11] は不満調査データセットを用いて職種・年
齢別のグループごとに分けた不満対象の可視化を行った．末廣ら [12] は Bag-of-Words を用いて不満調査データの素性化を行い，意味情報を分析した．Hayashi ら [13] は不満調査データとレビューを用いた不満解決商品推薦手法を提案した．本研究は商品レビューから抽出される不満情報を用いた情報推薦手法を提案するので，その点が異なる．

3. レビュー分析に基づく不満解決商品推薦

商品の不満情報の単語 wn の出現数
商品の単語総数

IDF = log

商品のレビュー総数
単語 wn が出現したレビュー数

TF は，任意の商品の不満情報の単語頻出度を表す．IDF は，任意の商品のレビューを 1 つの文書とした時の文書頻度の逆数を表す．

3. 2 ポジティブ評価の商品抽出
対象商品に付与されている評価値が 4 および 5 のものを高評価として，それに付与されているレビューを高評価レビューとする．しかし，高評価レビューには，低評価の内容が含まれていることがある．たとえば，「××は良くなかったが，○○はよかった」といった文章である．このようなノイズを除くため，不満情報抽出と同様に，ネガティブな意味合いをもつ単語については，高評価レビューに付与されている単語であっても，高評価レビューからは除外した．そして，高評価レビューのうちにポジティブな情報を満足情報とする．その中の特徴語から不満情報に対応できる不満解決情報を抽出する．なお，単語ごとのポジティブ，ネガティブ判別については 3.1 節と同様に菅・鈴木研究室にて公開されている日本語評価極性辞書を用いた．特徴語算出には 3.1 節と同様に TF-IDF 算出式を用いて商品に対するポジティブ評価を表す特徴語 wp の要素値として算出する．算出した要素値から不満を示す特徴語ベクトル

vR = (wp1 , · · · , wpi , · · · , wpn ) を生成する．
3. 3 不満解決商品の推薦
不満に対して，解決する商品推薦をするために，不満情報を持つ商品とポジティブ評価がされた商品の比較が必要となる．
この節では，前節で求めた 2 種類の特徴ベクトルの類似度算出について述べる．
ここで，対象とする任意の商品の不満情報と同カテゴリのポジティブな高評価レビューをもつ商品の類似度が高いほど，共通の特徴語を持っていることになる．不満情報の特徴語と類似度の高い特徴語を持つポジティブな高評価レビューを持つ商品

3. 1 不満情報抽出
本研究では，商品レビューを分析し商品ごとの不満を抽出す（注 2）：http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/index.php?Open%20Resources%2FJapanese%20Sentiment%20Polarity%20Dictionary表 1 対象とした商品

表 2 対象商品の不満情報
商品 抽出した不満情報の特徴語上位 20 件（TF-IDF 値）

記号

商品名

A

New スーパーマリオブラザーズ wii（任天堂）

B

Wii Sports Resort（任天堂）

コマーシャル（0.335），見る（0.335），とおり（0.335），商品（0.264），
忙しく（0.238），くらい（0.238），眠る（0.238），親子（0.220），

C

太鼓の達人 みんなでパーティ☆３代目！(バンダイナムコゲームス)

D

桃太郎電鉄 2010 戦国・維新ヒーロー大集合！の巻（ハドソン）

E

星のカービィ wii（任天堂・HAL 研究所）

A

過ぎ（0.215），人（0.211），難易（0.208），用（0.208），
ほしい（0.208），値段（0.196），小学校（0.196），年生（0.196），
難しい（0.196），ぶり（0.185），家族（0.172），最初（0.167）
最悪（0.376），たく（0.376），利用（0.307），ください（0.289），
覚える（0.235），ショップ（0.215），倍（0.212），ハマる（0.209），Bが，その不満を解決する商品となる．

星（0.198），操作（0.197），対応（0.197），難しい（0.192），
飽きる（0.192），大変（0.192），Christmas（0.188），開封（0.188）

類似度算出には，3.1 節と 3.2 節で求めた 2 種類の特徴ベク

安かった（0.278），連絡（0.229），プレイ（0.222），同時（0.222），

トルがある．これらのベクトルの類似度を算出するために，以下の式に表されるコサイン類似度を用いる．

∑
Sim(vF , vR ) = √∑お願い（0.196），残念（0.189），たち（0.186），夢中（0.186），

C過ぎる（0.159），多く（0.159），安い（0.155），性（0.142）√∑

PLAY（0.278），双六（0.238），ハズレ（0.238），移動（0.208），(wpn )2

ここで vF は，レビュー情報から算出した商品ごとの低評価

キャンセル（0.180），難しい（0.175），取る（0.175），人気（0.159），
新しい（0.159），出る（0.159），ほしく（0.159），主人（0.159），

wnm · wpn

(wnm )2 ·ピンク（0.209），付属（0.203），プレー（0.198），画像（0.198），

兼ね（0.208），シリーズ（0.196），たくさん（0.196），

D

マリオ（0.196），高かった（0.175），当たった（0.175），
忘年会（0.175）， ハード（0.175），戦国（0.167），崩し（0.167），のネガティブな特徴ベクトルを示し，vR は，レビュー情報か思う（0.167），値段（0.159），家族（0.155），子（0.155），

ら算出した商品ごとの高評価のポジティブな特徴ベクトルを示

DS（0.145），版（0.145），勉強（0.140），
対応（0.224），今後（0.224），買う（0.196），早く（0.196），

している．本研究では，同カテゴリ内において，不満を解決する商品を推薦するため，ここでの vF と vR も同商品カテゴリ

点（0.184），はまった（0.184），駄目（0.184），届く（0.174），E

利用（0.174），買った（0.149），こども（0.143），くれる（0.143），
無視（0.132），もらえ（0.123），日（0.116），値段（0.116），の必要がある．まず，コサイン類似度を算出するために同カテみたい（0.113），欲しい（0.111），難易（0.108），息子（0.106）

ゴリ内において，2 種類の特徴ベクトルの次元数を揃える，また，TF-IDF 値の算出方法も異なるため，それぞれ正規化をする．その後，コサイン類似度を算出し，不満に対して類似度の

表 3 対象商品 A の不満解決商品
順位 不満解決商品（コサイン類似度）

抽出した満足情報の特徴語上位 20 件（TF-IDF 値）シリーズ（0.252），楽しみ（0.173），大（0.173），
画面（0.173），wii（0.173），はまり（0.173），

高い特徴語を持つポジティブな高評価の商品を求める．
1

4. 評 価 実 験

中（0.173），久しぶり（0.163），出（0.163），

SD ガンダムジェネレーションウォーズ（0.693）

言う（0.163），年々（0.163），進化（0.163），
夫（0.154），面白い（0.152），今回（0.152），
フォルム（0.139），たまらない（0.139），
ジェネ（0.139），通常（0.132），若干（0.132）

4. 1 データセット概要

長く（0.250），早かった（0.233），ハマり（0.206），
綺麗（0.206），ナイショ（0.206），遊べ（0.200），

提案手法で利用する「楽天公開データ」は，楽天株式会社が所持する楽天市場の商品データとレビューデータを国立情報学

買い（0.187），所（0.175），良い（0.175），

2

ドラゴンボール 天下一大冒険（0.681）

物（0.175），機会（0.175），予定（0.175），
クリア（0.171），以上（0.165），発送（0.160），
面白く（0.159），映画（0.159），観（0.159），

研究所（NII）によって提供されたものである．これは 2010 年

場面（0.159），子ども（0.146）

8 月 4 日から 2014 年 4 月 1 日において，全商品データ約 1 億

すっごく（0.442），面白く（0.442），危険（0.442），

5600 万件，レビューデータ約 6400 万が含まれる．各商品に付

ヌンチャク（0.347），ものすごく（0.347），

気に入り（0.374），盛り上がり（0.347），必須（0.347），

3

大乱闘スマッシュブラザーズ X（0.654）

はまり（0.342），見た目（0.324），難しい（0.324），
喜ば（0.324），数（0.324），最近（0.324），

与されたレビューおよび評価値（5 段階評価）を用いる．

たくさん（0.321），迅速（0.313），届く（0.298），

本研究では楽天市場のデータを用いて低評価のネガティブな良く（0.298），登場（0.289），いただき（0.289）

特徴語（不満情報）および高評価のポジティブな特徴語（満足訳（0.683），飛び立つ（0.621），興味（0.621），

名作（1.051），あたり（0.877），良い（0.790），
たち（0.606），ナイショ（0.569），ほしい（0.569），

情報）を抽出した．ただし，「面白い」や「おもしろい」といっ4

スーパーマリオギャラクシー 2（0.653）

念願（0.569），嫁さん（0.569），年齢（0.569），
問わ（0.569），本日（0.559），宇宙（0.558），

た，まったく同じ単語でも表記の違いから別の単語として抽出

冒険（0.558），めちゃくちゃ（0.558），定番（0.558），
試し（0.558），おもしろく（0.544）

されたものについては，TF-IDF 値が高い一方のみを表記した．

着き（0.585），だんな（0.585），キャラクター（0.573），
がる（0.531），涙（0.531），ラッキー（0.515），

対象は，商品レビューが特に多く付与されていた 5 件の商品とした（表 1）．

5

スーパーマリオコレクション
スペシャルパック（0.652）

はやく（0.487），程（0.487），楽しかった（0.471），
物（0.468），怒り（0.450），笑え（0.450），
練習（0.432），最近（0.432），ねだら（0.418），
ハマり（0.418），堪能（0.418），得意（0.418），

4. 2 実験 I：不満情報抽出の検証

丁寧（0.404），初代（0.396）

実験 I では，レビュー情報から商品の不満情報を抽出し，検証した．表 2 に対象とした商品から抽出した不満情報である低評価のネガティブな特徴語上位 20 件とその TF-IDF 値の結果を示す．

4. 3 実験 II：不満解決消費抽出の検証
実験 II では，コサイン類似度に基づき対象とした商品の不満を解決する商品を抽出し，検証した．対象とした商品の不満を解決する商品上位 5 件から抽出した満足情報である高評価のポ
ジティブな特徴語上位 20 件とその TF-IDF 値の結果をそれぞれ表 3〜表 7 に示す．

4. 4 考察

実験 I と II の結果，ゲームによってユーザが求めていることが浮き彫りになった．全体的な傾向としては親子を主に，家族で一緒に遊ぶといった内容が，多くのレビュー内に散見され，不満解決商品もそれに付随するものが多く抽出された．これは，1 つの対象商品内だけでなく，ほぼすべての対象商品に該当し

表 4 対象商品 B の不満解決商品
順位

不満解決商品（コサイン類似度）

抽出した満足情報の特徴語上位 20 件（TF-IDF 値）

表 6 対象商品 D の不満解決商品
順位

不満解決商品（コサイン類似度）

ベスト（0.296），大変（0.296），定価（0.257），

パパ（0.328），言った（0.328），おもしろい（0.324），
やすい（0.283），ファミガシャ（0.281），

1

ファミスタ DS 2010（0.716）

送料（0.270），込み（0.270），ポイント（0.270），1

安かった（0.257），無料（0.257），くらい（0.226），

ぷよぷよ 7
スペシャルプライス Wii 版（0.748）

ぷよぷよをやりましたが（0.226），はまった（0.226），

とも（0.262），通り（0.262），世代（0.255），

前作（0.214），向上（0.214），期待（0.214），なし（0.246），酷（0.231），すぎ（0.231）

事（0.214），プライス（0.212），メール（0.210）
時間（0.268），値段（0.268），テーブル（0.268），

おもしろい（0.594），言った（0.576）， いこう（0.524），2

休み（0.501），親戚（0.480），素早い（0.466），

世界への挑戦!!スパーク（0.706）

THE テーブルゲーム
2

最高（0.461），中学生（0.461），昨日（0.443），〜麻雀・囲碁・将棋・カード・
リバーシ・五目ならべ〜（0.723）

昼前（0.443），熱意（0.443），負け（0.443），

マリオ＆ソニック

AT バンクーバーオリンピック（0.698）

3

桃太郎電鉄 16 北海道大移動の巻！
みんなのおすすめセレクション（0.712）星（0.311），四つ（0.311），おもしろい（0.311），

おもしろく（0.454），みなさん（0.454），大人（0.413），

4

カラオケ JOYSOUNDWii SUPER DX（0.694）

DS（0.321），会（0.313），損（0.296），買う（0.296），
おすすめ（0.293），無線（0.287），ワイヤレス（0.284），

撃退（0.510），良し（0.510），感覚（0.507），

USB（0.284），後ろ（0.284），カラ（0.284），無事（0.284）

最高（0.495），作れる（0.495），スリム（0.495），

おもしろい（0.495），はず（0.495），こども（0.445），

兼ね（0.457），不満（0.457），効く（0.457），

良い（0.374），たのしみ（0.371），カラダ（0.371），

ほしい（0.611），燃え（0.558），毎晩（0.508），

体験（0.371），型（0.371），甥（0.318），今日（0.318），

5

いただきストリート Wii（0.693）

安価（0.318），くれる（0.313），おもしろく（0.313），
お買い得（0.313），よい（0.304），売り切れ（0.297），

有り難う（0.508），御礼（0.508），申し上げ（0.508），
ファミリーフィッシング（0.675）

迷い（0.349），もらった（0.325），手頃（0.325），

付き合え（0.553），1 つ（0.553），頑張り（0.529），

つかえ（0.457），リハビリ（0.443）

5

ハズレ（0.131），無し（0.131）代々（0.131），

幼稚園（0.413），LAN（0.379），めちゃくちゃ（0.379），

相方（0.663），大（0.606），敏速（0.603），

Wii Fit Plus（0.694）

ヒーロー（0.183），ファン（0.170），安い（0.170），
始め（0.161），持った（0.157），高かった（0.131），

楽しみ（0.122），うれしい（0.120）

激（0.311），喜ん（0.305），はまった（0.305），
感動（0.290），付いた（0.290）

4

届い（0.215），持て余し（0.215），ある（0.210），

買った（0.129），一つ（0.128），大（0.122），

遊べる（0.311），毎晩（0.311），バトル（0.311），

おとそ（0.553），ボディ（0.553），づくり（0.553），

母親（0.215），頼ま（0.215），早く（0.215），暇（0.215），

やつ（0.241），パーティー（0.206），最適（0.206），

提供（0.436），たい（0.434），終了（0.396），
嬉しかった（0.363），親子（0.363），良く（0.311），

WII（0.268），考え（0.268），与え（0.268），良（0.230），

歴史（0.241），くる（0.241），面白かった（0.241），屋（0.411），安価（0.411），イナズマイレブン（0.411）
間近（0.396），楽しい（0.396），もらい（0.396），

必要（0.268），幼児（0.268），がんばれ（0.268），時（0.210），最高（0.201），こちら（0.189）

ラクラク（0.443），使った（0.422），電機（0.411），

3

絶賛（0.226），満足（0.226），盛り上がり（0.226），

最高（0.270），ファミコン（0.270），即納（0.262），

イナズマイレブンスパーク（0.960），最高（0.844），

イナズマイレブン 3

抽出した満足情報の特徴語上位 20 件（TF-IDF 値）
発売（0.296），当初（0.296），欲しかった（0.296），

使い（0.393），常態（0.393），よかった（0.328），

お正月（0.489），皆（0.489），豆（0.465），

買った（0.296），おすすめ（0.280），楽しく（0.279），

期日（0.465），過ごせ（0.465），盛り上がり（0.465），

夢中（0.278）

弟（0.445），たかい（0.429），ものすごく（0.408），間に合った（0.408），遊び（0.382），おすすめ（0.382），

表 7 対象商品 E の不満解決商品

無事（0.374），出来る（0.350）

順位 不満解決商品（コサイン類似度）

早い（0.226），家族（0.198），面白い（0.198），

表 5 対象商品 C の不満解決商品
順位

不満解決商品（コサイン類似度）

1

太鼓の達人
ちびドラゴンと不思議なオーブ（0.701）

大（0.198），喜び（0.198），クリスマス（0.149），
楽しん（0.149），普通（0.149），たち（0.149），

抽出した満足情報の特徴語上位 20 件（TF-IDF 値）
欲しい（0.572），包装（0.531），お買い得（0.510），

1

マリオカート Wii（0.766）

ゴールデンボンバー（0.425），おもしろい（0.425），

大勢（0.121），やる（0.121），買わ（0.121），

すすめ（0.425），欲しかった（0.401），手（0.401），

遊べる（0.121），net（0.116）

大好き（0.367），内緒（0.364），スゴク（0.340），

すっごく（0.442），面白く（0.442），危険（0.442），

仕入れ（0.340），友達（0.333），楽しく（0.333），

気に入り（0.374），盛り上がり（0.347），必須（0.347），

続く（0.400），問題（0.369），即決（0.369），

太鼓の達人 Wii 決定版（0.699）

ヌンチャク（0.347），ものすごく（0.347），

2

大乱闘スマッシュブラザーズ X（0.759）

難しい（0.324），喜ば（0.324），最近（0.324），

早く（0.335），あげる（0.320），肝心（0.320），

たくさん（0.321），迅速（0.313），届く（0.298），

ゆう（0.320），内容（0.316），無い（0.316），

良く（0.298），登場（0.289），いただき（0.289）

値段（0.316），迅速（0.316），頂き（0.316），

着（0.499），保育園（0.499），年長（0.499），

素晴らしい（0.309），おもしろい（0.308），

プレゼント（0.499），素早く（0.461），

幅広く（0.497），スムーズ（0.475），ノリ（0.432），

クリスマスプレゼント（0.428），人気（0.384），3

懐かし（0.414），ダンレボ（0.414），思い出す（0.414），

JUST DANCE Wii（0.698）

毛糸のカービィ（0.757）

遊べる（0.382），メチャクチャ（0.382），すぎ（0.355），

久しぶり（0.374），姪（0.365），孫（0.354），
最後（0.354），入った（0.353），日用（0.353），

楽しい（0.347），大人（0.336），観（0.331），

親子（0.353），すぎ（0.350）

賑やか（0.331），早い（0.329），難しい（0.323），

名作（1.051），あたり（0.877），良い（0.790），

中学年（0.311），パート（0.311），暖房（0.311）

訳（0.683），飛び立つ（0.621），興味（0.621），

遊べ（0.296），最適（0.278），早かった（0.278），
太鼓の達人 Wii 超ごうか版（0.671）

たち（0.606），ナイショ（0.569），念願（0.569），

4

スーパーマリオギャラクシー 2（0.720）

問わ（0.569），本日（0.559），宇宙（0.558），

こども（0.250），嬉しい（0.239），顔（0.236），

冒険（0.558），定番（0.558），試し（0.558），

みんな（0.231），喜ぶ（0.225），欲しかった（0.223），

めちゃくちゃ（0.558），おもしろく（0.544）

新作（0.222），機会（0.212），利用（0.212），

いとこ（0.454），気に入った（0.430），解禁（0.416），問題（0.212），対戦（0.212）

待ち（0.416），ラッピング（0.391），うれしい（0.384），

歳児（0.638），取引（0.582），満載（0.533），
みんなのリズム天国（0.669）

ほしい（0.569），嫁さん（0.569），年齢（0.569），

曲目（0.261），勉強（0.250），夢中（0.250），

速かった（0.384），品（0.371），買える（0.357），

なし（0.899），問題（0.775），感謝（0.711），

5

死な（0.382），カービィシリーズ（0.378），
トイザらス（0.378），親戚（0.378），預け（0.374），

エクササイズコース（0.355），無理（0.355），

親子（0.317），達（0.317），楽しく（0.296），4

はまり（0.342），見た目（0.324），数（0.324），

配送（0.369）， 十分（0.343），どこ（0.342），

新旧（0.300），こども（0.300），軒並み（0.300）

3

子ども（0.146），CM（0.132），安く（0.132），

イイ（0.510），入り（0.464），たのしかった（0.425），

見（0.132），満足（0.132），いつ（0.121），

家族（0.333），親（0.319），小さい（0.319）

2抽出した満足情報の特徴語上位 20 件（TF-IDF 値）

5

モンスターハンター 3（0.712）

世の中（0.357），久々（0.333），価値（0.333），

待ち遠しい（0.519），一言（0.492），たつ（0.492），

WII（0.333），きれい（0.328），変わり（0.312），

踊り（0.492），深い（0.492），無事（0.475），

即決（0.307），機会（0.301），お願い（0.301），

買える（0.457），お父さん（0.457），下手くそ（0.457），

版（0.299），現在（0.294）

定価（0.442），うれしい（0.442），とどき（0.442），
是非（0.442），取り合い（0.442）

された要素についての評価が高かった．同時に，定番といったた．これは，楽天市場の多くのユーザがゲームを購入する際に，シリーズの流れを評価する特徴語も多くされ，新しさと定番の複数人で遊ぶことを前提に購入していることがわかる．

うまくバランスが取れている作品ほど評価が高いと考えられる．

対象商品 A の「New スーパーマリオブラザーズ wii」や対象商品 C の「太鼓の達人みんなでパーティ☆３代目！」では同

逆にいえば，このバランスが崩れると，不自然やマンネリ化といった不満にもつながる可能性があるともいえる．

シリーズの作品が上位 5 位以内に 2 つ以上入っていることか対象商品 B の「Wii Sports Resort」については名前の通り，

ら，シリーズの作品が前作の不満を解決できる流れがあること

ゲーム内で多くのスポーツを体験できるといったゲームであり，がわかる．満足情報についても目新しさといった，新たに追加

同じスポーツカテゴリ内では全体的に高めのコサイン類似度の値となった．ゲームプレーの場面は，親戚，友人内で対戦をするといった対戦ツールとして利用されている傾向にあった．さらにここで注目すべきは，ゲーム内でスポーツを楽しむだけで謝

辞なく，実際に体を動かす事が目的である，Wii Fit Plus が 4 位

本研究では，楽天株式会社が国立情報学研究所の協力によりに入っていることである．元々，wii が体感型という点を前面研究目的で提供している「楽天公開データ」を利用した．ここに押し出したゲームハードではあるが，実際に体を動かすゲーに謝意を表す．

ムが上位に入るということは，スポーツゲームを購入するユー
ザは，ゲーム内でゲームをするだけでなく，実際に体を動かすことを好む人が多いと推測できる．
対象商品 D の「桃太郎電鉄 2010 戦国・維新ヒーロー大集合！
の巻」はボードゲーム形式のパーティーゲームであるため，価格に関するレビューが散見された．パーティーゲームは長時間プレーする，いわゆる「やり込む」といったことをあまりするゲームではないため，比較的安価かつ，数人で気軽に遊べるといった点が満足情報として多く抽出されたと考えられる．
対象商品 E の「星のカービィ wii」は対象商品 A の「Newスーパーマリオブラザーズ wii」と同じアクションゲームカテ
ゴリ内の作品ではあるが，より初心者でも遊びやすい難易度に抑えてあるのが特徴であり，低年齢の子を持つ親からも高い評価を得ている．しかし，本編外のモードでは上級者ですら，手ごたえを感じるほどの高難易度のゲームモードも用意されているため，難易度に関しては幅広い層から支持を得ており，不満も少ない．本作品は，1 人でも遊べるが，最大 4 人で協力できる点を特徴としており，不満解決商品で上位に入った作品は，
すべて 1 人でも遊べ，複数人で協力して遊べるものとなっているため，どちらかというと関連度が高い商品が抽出されることとなった．ただし，これはあくまでも楽天市場内のレビューの結果によるものであって，他のコアなゲーマー向けの E コマー
スサイトではあまり重要視されないという可能性も十分にある．

5. お わ り に本研究では，楽天市場の商品レビューから抽出されるネガ
ティブな情報とポジティブな情報を用いて，商品に対する固有の問題点を抽出し，それらを解決する代替品となる商品を発見し推薦する手法を提案した．また，楽天市場の 5 商品約 2000
件のレビュー情報の実データを用いた不満情報および不満を解決できる商品抽出を検証した．
今後の課題として，不満情報抽出の改善を行う予定である．

E コマース上の不満情報には，必ず発送といった手順が入る性
質上，ショッピングサイトや配送業者に対する不満情報も散見された．しかしこれらの情報は，本研究の商品に対する不満情報とは無関係であり，不満情報からは除外すべきである．こういったノイズを正確に除去することができれば，より不満解決
商品の推薦の精度を向上させることが期待できる．また，評価実験において，今回はレビュー件数が多いものを対象商品としたが，レビュー件数が少ないとコサイン類似度の値が極端に高い値や逆に低い値が出やすくなる点や，たとえば，「面白い」や「おもしろい」といった，漢字と平仮名などといったまったく同じ意味ではあるが，表記の違いで別の単語として抽出されている点を改善すれば，コサイン類似度計算もより精度が高められる点が今後の課題となった．

文

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