DEIM Forum 2023 4b-6-3

商品比較のための商品レビュー可視化の一手法
板垣 紫音†

上野

史††

太田

学††

† 岡山大学工学部情報系学科 〒 700–8530 岡山市北区津島中 3–1–1†† 岡山大学学術研究院自然科学学域 〒 700–8530 岡山市北区津島中 3–1–1
E-mail: †p3w53x7t@s.okayama-u.ac.jp, ††{uwano, ohta}@okayama-u.ac.jp
あらまし EC サイトでは商品の比較を容易にするために，いくつかの評価項目，例えば掃除機の商品における「吸引力」などに対する評判が数値化されている．これらの評価項目は，通常 EC サイトの商品ごとに決まっており変更することができないため，比較したい評価項目が不足している場合がある．そこで本稿では，評価項目を商品レビュー
から自動生成して商品を比較するための可視化手法を提案する．提案手法では，基準商品と比較対象商品の商品レビューを利用して，商品を比較するための評価項目を自動生成する．そして，自動生成された評価項目を軸とし，その評判を数値化したものを軸の値とするレーダーチャートによって，評価項目の評判を可視化する．ユーザは生成した評価項目に関連する評価項目の評判も比較することができる．大学生と大学院生あわせて 10 名を被験者にして実験を実施し，生成した評価項目の数や妥当性を評価した．その結果，商品にとって重要な評価項目を生成できたが，生成できなかった評価項目もあった．また，被験者に既存の商品比較サイトである価格.com と提案手法によって 2 商品を比較させたところ，全体的には価格.com に及ばなかったが，提案手法で可視化された評価項目を優れていると評価した被験者もいた．
キーワード 可視化，商品レビュー分析，評判情報に合うか」や「持ち手などの細かい部分のデザインの良さ」な

1 はじめに近年 EC サイトが広く普及し，インターネット上で商品を購入する機会が増えている．EC サイト上にはユーザによる商品レビューを含む評判情報が多く投稿されている．この評判情報のおかげで，商品を実際に目で見たり，手で触れたりしなくとも商品についての情報を得ることができる．評判情報にはユーザが使用した感想やその商品の評価を文章にした商品レビュー，
商品の満足度を 5 段階評価で示した情報などが含まれる．また，商品の評価項目，例えば掃除機の「吸引力」や「使いやすさ」などの満足度の評価も存在する．EC サイトでは通常この評価項目は商品ごとに決まっており，変更することができない．例
えば，楽天市場 1 における商品ジャンル「掃除機」の評価項目
は 2023 年 2 月現在では「デザイン」「手入れのしやすさ」「サイズ」「静音性」「パワー」「使いやすさ」の 6 つとなっており変更することはできない．そのため，もしユーザが掃除機の「充電」についての評判を比較したくてもその評価項目は存在しな
い．つまりこれは，既定の評価項目では不十分である場合といえる．また，同じ「掃除機」のジャンルでも Amazon.co.jp においては商品の評価項目が一部異なっており，また，商品ごとの独自の評価項目もある．しかし，商品ジャンルにおいて共通している評価項目が少なく，購入に際して比較したい評価項目がどの具体的な評価が知りたくても，既定の評価項目である「デザイン」の中からユーザが探すしかない．
そこで本稿では，商品レビューから評価項目を自動で生成し，ユーザが比較したい評価項目だけでなく，それに関連する評価項目で商品を比較できる可視化手法を提案する．提案手法では，ユーザは商品間で共通する評価項目を軸としたレーダーチャー
トによって商品を比較する．評価項目は主評価項目とその関連する評価項目である副評価項目で構成され，ユーザはレーダー
チャートの副評価項目を任意に選択して，主評価項目と表示を切り替えることができる．そのため，評判を比較したい評価項
目によって商品を比較できる．また，それぞれの商品独自の評
価項目とその評判を数値化したものも同時に可視化する．これ
により，ユーザは商品独自の評価項目とその評判についても確認できる．
本稿の構成は以下の通りである．2 節では関連研究について述べる．3 節では提案する商品レビューの可視化手法について述べ，4 節では提案する可視化手法の評価実験について述べる．
最後に 5 節で本稿をまとめる．

2 関連研究2. 1 商品の評価項目の抽出に関する研究不足している場合もある．また，これらの評価項目の評判は関

藤本ら [1] は評判情報を用いて代替品を推薦する手法を提案

連する評判情報を含んでいる．そのため，より具体的な評価項した．藤本らの手法では，まず Google Natural Language API に目の評判を得ることができないこともある．例えば，楽天市場

よって，商品レビューのテキストから感情表現の対象となる単の場合，掃除機の「デザイン」について「デザインがインテリア

語とその感情極性を数値化した感情スコアを抽出した．そし1：https://www.rakuten.co.jp/て，Word2Vec によって抽出した単語の分散表現を得た．その

後，k-means 法によって単語をクラスタリングし，得られた単Natural Language API 3 に渡し，感情極性分析の対象となる単語

語クラスタをその商品の評価項目とした．

とその感情極性を数値化したもの，また文章における重要度を本研究では藤本らと同様に商品レビューから Word2Vec に得る．次に獲得した単語を階層的クラスタリングし，階層的なよって単語の分散表現を得る．しかし，本研究では，商品の評

クラスタを生成する．生成したクラスタにおいて，単語の重要価項目として主評価項目と副評価項目を抽出するために，得ら度とレビュー内での出現回数を用いてクラスタを代表する単語

れた単語のクラスタリングには Ward 法による階層型クラスタを選出する．そして，選出した単語を商品比較のための主評価

リングを用いる．主評価項目に関連する評価項目である副評価項目とする．また，クラスタ内にある重要な単語をいくつか抽項目を抽出することで，商品をより多くの評価項目で比較で出する．その単語を主評価項目に関連する評価項目の副評価項

きる．

目とする．次に生成した各クラスタ内の単語の感情極性の値を

平山ら [2] は，レビュー集合から抽出した評価項目に関する用いて，主評価項目と副評価項目の評判を評判値としてそれぞ

好評や不評，有益な文章，他の評価項目との関係を抽出し可視れ数値化する．そして，比較したい 2 商品に共通している主評化するシステムを提案した．平山らは商品のレビュー集合を

価項目を軸，その評判値を軸の値とするレーダーチャートで比Cabocha で係り受け解析した．そして，係り先が形容詞などの較したい 2 商品の評判を可視化する．また，共通ではない評価

特定の品詞である場合の係り元の名詞を取り出した．その取り項目はそれぞれの商品独自の評価項目としてその評判値ととも出した名詞の内，出現頻度の高いものを評価項目とした．そのに可視化する．

ため，イヤホンにおける「音」や「音質」というほとんど同義な単語も異なる評価項目となる．本研究では，単語の分散表現
をクラスタリングすることにより，類似した単語を一つのクラスタとし，主評価項目を生成する．また，同じクラスタに分類される重要な単語なども抽出し副評価項目とする．そのため同義な単語をまとめて主評価項目として評判を確認することがで
き，同様に関連する評価項目として副評価項目の評判も確認で3. 2 インターフェース
提案する商品レビュー可視化手法のユーザインターフェースのイメージを図 1 に示す．
共通評判情報表示部では，比較する 2 商品に共通する評価項
目を軸とし，その評判値を値としたレーダーチャートを表示する．レーダーチャートは青のグラフが左の商品，赤のグラフが右の商品についての評判を示している．また，各軸が主評価項

きる．

目を表している．マウスポインタを主評価項目のボタンの上に

2. 2 商品比較に関する研究

移動すると副評価項目が表示される．主評価項目のボタンをク

矢部ら [3] は購入済みのコスメと購入を検討しているコスメ

リックすることにより，主評価項目に関連する副評価項目の評の相違点を可視化するシステムを提案した．提案システムでは判が表示される．副評価項目の評判の表示の仕方は 2 通りあ

まず，評価表現辞書を用いて各コスメの商品レビューを評価項

る．2 商品に共通する副評価項目が 3 つ以上ある場合は副評価

目別にスコアリングする．次に，ユーザが持っているコスメを項目を軸，その評判値を軸の値としたレーダーチャートを表示

元に，理想の評価項目別のスコアを設定させる．提案システム

する．2 商品に共通する副評価項目が 3 つ未満である場合は副ではその理想のスコアに近いコスメをオススメのコスメとして評価項目をラベル，その評判値を値とする棒グラフを表示する．

ランキング形式で表示する．オススメのコスメの商品情報等もまた，副評価項目の中から 1 つの評価項目を選択することで，一緒に表示して，ユーザが比較しやすいようにしている．また

主評価項目を軸とするレーダーチャートの軸を選択した 1 つのユーザは表示されたコスメを選択することにより，理想のスコ

副評価項目に置き換える．

アを基準として選択したコスメの評価を棒グラフによって確認

また，図 1 上部の独自評判情報表示部に，製品のメーカー名と商品名，商品の画像と独自評価欄を表示する．独自評価欄にできる．
一方本稿では，生成した主評価項目と副評価項目の評判をは商品独自の評価項目を表示する．独自評価欄の上にマウスポ

レーダーチャート等で可視化する．それにより，商品をより詳

インタを移動させると，評価項目ごとの評判値を Score として細に比較できる．また，矢部らの手法ではユーザは理想のスコ表示する．また，共通評判情報表示部において主評価項目を選

アと実際の商品のスコアを比較するが，本稿ではユーザは実際択したとき，選択した主評価項目に関連する副評価項目の内，の 2 商品を比較する．

商品独自の副評価項目とその Score がそれぞれ商品の独自評価欄に表示される．

3 商品比較のための商品レビューの可視化手法
3. 1 可視化手法の概要

3. 3 評価項目と評判値の生成
商品レビューから評価項目とその評判値を生成するために提案する商品レビュー可視化手法のユーザ-インタフェースの実装には，Python のライブラリである Tkinter を用いる．
2

Google Natural Language API の analyzeEntitySentiment 4 メソッドを用いる．これは入力したテキストから感情極性が示されて提案手法ではまず，比較する 2 商品のレビューを Google
3：https://cloud.google.com/natural-language?hl=ja
4：https://cloud.google.com/natural-language/docs/reference/rest/v1/documents/
2：https://github.com/python/cpython/blob/3.11/Lib/tkinter/ init .py

analyzeEntitySentiment図 1 提案手法のユーザインターフェースのイメージいる単語を Entity，その感情極性を数値化したものを Score，

ち書きには形態素解析器 Sudachi[7] を用いている．

Entity の文章中の重要度を Salience として出力する．Score

3. 3. 3 単語の分散表現のクラスタリング

は −1 から 1 までの実数として返され，Score は 1 に近いほど

Word2Vec によって得られた単語の分散表現を Ward 法によっ

ポジティブな感情であることを示し，−1 に近いほどネガティブて階層的にクラスタリングする．Ward 法による階層型クラス

な感情であることを示している．Salience は 0 から 1 までのタリングでは，まず，各データを初期クラスタとする．結合に実数として返され，Salience は 1 に近いほど Entity が文章によって生成されるクラスタの重心とクラスタ内の各データとのおいて重要であることを示している．Google Natural Language

距離の二乗和と，結合前の 2 つのクラスタ内での重心とそれぞAPI には比較したい 2 商品に投稿されたレビューすべてをまとれのデータとの距離の二乗和の差を比較し，その差が最小となめて渡す．得られた Entity の単語分散表現を Word2vec によるクラスタ同士を結合する．それを反復して実行し，最終的にり獲得し，それをクラスタリングして評価項目を生成する．ま

一つのクラスタになるまで繰り返す．階層型クラスタリングでた，Score は評判値の生成に用いる．

は最小で 1 つのクラスタ，最大でデータの総数のクラスタを得

3. 3. 1 不要語等の除去ることができ，クラスタを結合する基準とその閾値を設定する

Google Natural Language API から返される Entity には商品とその閾値以上のクラスタの結合を止め，任意のクラスタ数にの評価項目として適切でない単語が存在する．また，文章におすることができる．

いて一般語のように頻出する単語も多数存在する．そのため，

本研究では，クラスタ結合の基準を不整合度とする．2 つのそのような単語をストップワードとして除去する．除去する語

クラスタの結合をリンク k，リンク k の高さを Height(k)，リンは以下の語である．

ク k の下にあるすべてのリンクの高さの平均を Average(k)，リ•「発送」や「梱包」などの配送に関する語 13 語•

「商品レビュー」や「星 5」などの商品レビュー

そのものに関する語 11 語•

Deviaton(k) とすると，リンク k の不整合度 Inconsistence(k) は式 (1) で求められる．

「掃除機」，「ビール」などの比較したい商品の商品ジャンルを示す語•

ンク k の下にあるすべてのリンクの高さの標準偏差を Standard

SlothLib ライブラリ [4] が公開している不要語

310 語
3. 3. 2 Word2Vec
本 稿 で は 単 語 の 分 散 表 現 の 獲 得 に Word2Vec を 用 い る ．

Word2Vec は Tomas ら [5] によって提案されたニューラルネッ
トワークを用いた単語の分散表現の計算手法である．
本稿では Word2Vec に事前学習済みモデルである chiVe[6] を用いる．chiVe は約 1 億のウェブページ文章を含む国立国語研究所の日本語ウェブコーパス（NWJC）を学習しており，分かInconsistence(k) =Height(k) − Average(k)Standard Deviation(k)(1)

クラスタ結合の基準とする閾値はクラスタ内のリンクの不整
合度の最大値 ×0.99 とし，クラスタのリンクが閾値以上の不整合度を持つものは結合しない．

3. 3. 4 評価項目の生成
本研究では階層型クラスタリングの結果からそのクラスタを代表する単語を抽出し，商品の主評価項目とする．主評価項目
生成のためにまず，階層型クラスタリングの初期クラスタの特徴を表すクラスタラベルをクラスタに含まれるデータである単語とする．次に，クラスタの結合の際にクラスタラベルを比較

し，片方だけが 2 つの商品のレビューに共通して出現するクラスタラベルであれば，そのクラスタラベルを結合した後のクラスタラベルとする．そうでなければ，Salience とクラスタラベルとなった単語のレビュー中の出現回数により定義した代表
度をクラスタラベルごとに計算する．そして，その結果を比較
し代表度が高いクラスタラベルを結合後のクラスタラベルとする．これを閾値によって決められたクラスタの最後の結合まで繰り返す．そのため，クラスタリングが終わったときのクラス
タラベルはクラスタ内で最も代表度の高い単語となる．そして，
そのクラスタラベルをその商品の主評価項目とする．また，商品を比較する上で評価項目が多すぎると比較が難しくなる．そのため，生成されたクラスタの内，クラスタ内のデータ数が 2以下のものは評価項目としない．
主評価項目に関連する評価項目である副評価項目は以下のよ
うに生成する．階層型クラスタリングによって生成したクラス
タごとにクラスタラベルを要素とするリストを生成する．そして，そのリストの先頭から 8 要素を副評価項目とする．リストの生成の例は図 2 のようになる．階層型クラスタリングによって生成されたクラスタ i 内で一番最初に生成されたクラスタ

図 2 クラスタ i における副評価項目のリストの生成

i − 1 についての図下部のようなリストを生成する．結合されク
ラスタ i − 1 となった 2 つの初期クラスタのクラスタラベルである単語の内代表度が高いクラスタラベルをリストの先頭にす

4 評価実験

る．次に生成されたクラスタ i − 2 に含まれる 2 つの初期クラ4. 1 Word2Vec のファインチューニング

スタのクラスタラベルも代表度が高い方を前にしてリストの先頭に挿入する．最後に生成されたクラスタ i でも同様にクラス
タ i − 1 とクラスタ i − 2 のクラスタラベルを比較し，代表度が高い方を前にしてリストの先頭に挿入する．このとき，リスト
内に挿入したクラスタラベルと同じクラスタラベルをリストから取り除く．そして，生成したリストから図 2 の例の副評価項
目は「吸引力」，「持ち」，「問題」，「音」となる．
なお，クラスタラベルの代表度は以下のように定義する．まず，商品レビュー中のクラスタラベルとなった単語の出現回数
から出現回数が最小の単語の出現回数を引き，それを出現回数

本章の実験では，楽天グループ株式会社が提供している楽天
市場データセット内の「みんなのレビュー・口コミ情報」[8] を使用して，Word2Vec の事前学習モデルである chiVe をファイ
ンチューニングする．ファインチューニングには，2018 年と2019 年の間に楽天市場に投稿された商品ジャンル「掃除機」の45,005 件のレビューと商品ジャンル「ビール」の 23,173 件のレビューを形態素解析器 janome 5 によって分かち書きしたデー
タを用いる．

4. 2 実験 I: 主評価項目の有用性に関する実験が最大の単語の出現回数から出現回数が最小の単語の出現回数

4. 2. 1 実 験 概 要

を引いたもので割ることでクラスタラベルの出現回数を正規化

実験 I では，生成した主評価項目が評価項目として有用であさせる．そして，その値とクラスタラベルの Salience との平るかを調べる．そのために，岡山大学工学部と岡山大学自然科

均をそのクラスタラベルの代表度とする．これは 0 から 1 で表学研究科の合わせて 10 人の学生に，提案手法により生成されされ，1 に近いほどクラスタラベルになりやすいことを示す．

た主評価項目の数や内容の妥当性を評価させた．

3. 3. 5 評価項目の評判値の生成実験では，被験者に提案手法によって生成された表 1 の「dyson

評価項目を生成した後，それぞれのクラスタ内の単語の Score

V10」の主評価項目と表 2 の「アサヒ スーパードライ」の主の平均を求める．そして，その値から Score の最小値である

評価項目の数の妥当性，重要さ，曖昧さを評価させる．そのア−1 を引き，Score の最大値である 1 から Score の最小値であンケートの内容と回答の形式は表 3 にまとめる．また，質問のる −1 を引いた値で割ることで Score の平均を正規化する．そ

回答形式について，選択式では生成された主評価項目の中からして，その値を主評価項目の評判値とする．図 1 のユーザーイ

項目を選択させる．5 段階評価は，1 から 5 までの整数を選択

ンターフェースでは主評価項目を軸，算出した評判値を軸の値させる．この数値は 1 が「まったくそう思わない」，5 が「とてとしたレーダーチャートを表示する．

もそう思う」である．また，記述式では質問の回答について自また，副評価項目の評判値は副評価項目となっている単語の由に記述させる．

Score も上の Score 平均と同様に正規化し，評判値とする．
5：https://github.com/mocobeta/janome表 4 評価項目の数に関する質問への回答

表 1 提案手法で生成した「dyson V10」の主評価項目
No. 主評価項目

評価項目に関連する単語

質問

1 吸引力

吸引力，持ち，音，問題

評価項目は多いと感じたか．

dyson V10 アサヒ スーパードライ

2 ゴミ

ゴミ，部分，本体，フタ

3.7

2.9

3 満足

満足，コードレス，コード，結果，稼働時間，V8

評価項目は少ないと感じたか．

1.4

1.8

4 毛

毛，髪

5 ヘッド

ヘッド，壁

6 価格

価格，満足度

7 充電

充電，バッテリー，充電器

8 埃

埃，汚れ

9 部屋

部屋，デザイン，スリム

10 色

色，黒

表 5 提案手法で生成した「dyson V10」の主評価項目と各質問における選択人数
表 3 の質問番号

主評価項目

2(不要) 5(重要) 6(曖昧) 7(詳細が知りたい)

吸引力

0

10

1

4

4

2

7

2

11 使い勝手使い勝手

ゴミ12 セールセール，国産

満足

1

3

5

3

13 フレキシブルノズル

フレキシブルノズル

毛

6

1

6

1

フレキシブル隙間ノズル，スタンドクリーナー，

ヘッド

5

0

4

1

本体価格，室内清掃

価格

0

10

0

3

充電

0

8

0

4

埃

4

3

5

1

部屋

8

1

7

1

14 フレキシブル隙間ノズル

表 2 提案手法で生成した「アサヒ スーパードライ」の主評価項目

No. 主評価項目 評価項目に関連する単語
1 味

味

色

3

1

1

1

2 値段

値段，価格，ショップ

使い勝手

0

7

4

5

物，段ボール，搾り，誕生日プレゼント

セール

3

2

5

2

フレキシブルノズル

5

0

4

1

フレキシブル隙間ノズル

5

0

5

2

3 物

4 海外ビール 海外ビール
5 クーポン

クーポン，定番，ストック，満足度

6 缶

缶，箱

7 おまけ

おまけ，オフクーポンの使い勝手がいいのかを知りたいといった意見が寄せられた．

表 3 提案手法で生成した主評価項目に関するアンケート
No. 質問内容

回答方式

一方，表 4 では，提案手法によって生成した「アサヒ スー
パードライ」の評価項目の数はおおむね適切であると評価され

1 評価項目は多いと感じたか．

5 段階評価ている．また，必要ない項目としては「物」，
「缶」，
「おまけ」

2 どの評価項目を必要ないと思うか．

選択式

3 評価項目は少ないと感じたか．

5 段階評価を選択する被験者が多かった．これらの項目は曖昧な項目とし4 追加してほしい評価項目はどんな評価項目か．

記述式ても多く選択された．重要な項目としては「味」，「値段」が多5 どの評価項目が重要だと感じたか

選択式

く選択され，特に「味」に関しては詳しく知りたい項目である

6 どの評価項目の内容が曖昧だと感じたか．

選択式

7 より詳しく知りたいと感じた評価項目をすべて選択せよ．

選択式

8 7 で選択した評価項目のどのような点を詳しく知りたいか． 記述式とする被験者も多かった．具体的に知りたい内容としては，のどごしやキレ，苦みや甘みなど味に関する具体的な評価が挙げられた．

4. 2. 3 考4. 2. 2 実 験 結 果

察

表 4 に 2 つの商品について，評価項目の数の妥当性を示す．

商品ジャンル「掃除機」の評価項目数は多いと評価された．

表 5 には，「dyson V10」で生成された評価項目ごとに表 3 の質

それと比較し商品ジャンル「ビール」の評価項目数は適切と評

問でその評価項目を選択した被験者の人数をまとめる．また，価された．商品ジャンル「掃除機」において評価項目の数を減

表 6 には，「アサヒらすためには，階層型クラスタリングの適切な閾値を設定する

スーパードライ」の評価項目ごとに表 3の質問でその評価項目を選択した被験者の人数をまとめる．

ことなどが必要である．

表 4 を見ると，提案手法によって生成した「dyson V10」の主

また，どちらの商品でも重要だと評価される評価項目はあっ

評価項目の数は多いと評価されている．また，必要ない評価項

たが，その数は評価項目の総数の半数に満たなかった．この一目として「ゴミ」，「毛」，「ヘッド」，「部屋」，「フレキシブルノ

因は，商品の評価項目として曖昧と思われる評価項目を多く生ズル」，「フレキシブル隙間ノズル」を選択した被験者が多かっ成したためである．加えて，商品ジャンル「掃除機」では追加た．これらの項目の内「ゴミ」，
「毛」
，
「部屋」
，
「フレキシブル

してほしい評価項目として被験者の複数人から「音」と「重量」

隙間ノズル」は曖昧な評価項目とした被験者も多かった．これが挙がった．このことから，生成した評価項目には必要な評価

らの評価項目には関連する単語として関連が不明なものが多く項目が不足していることも分かった．

集められていた．また，追加したい項目として「音」や「重量」

4. 3 実験 II: 提案手法を用いた商品比較に関する実験が複数の被験者から挙げられた．また，
「吸引力」
，
「価格」
，
「充
電」，
「使い勝手」を重要な評価項目とした被験者が多かった．
これらの評価項目は多くの被験者が詳しく知りたい評価項目とし，特に「吸引力」，「使い勝手」に関しては具体的にどれほど吸引力があるのかや，「ヘッドの使い勝手」など具体的にどの部分

4. 3. 1 実 験 概 要
実験 II では，提案手法が商品の比較において役立つかどうかを評価するため，実験 I と同じ被験者 10 人に，価格.com のインターフェースと提案手法を比較させる．そして，被験者が商表 6 提案手法で生成した「アサヒ スーパードライ」の評価項目と各

表 8 実験 II で被験者に選択させる価格.com の「掃除機」と「ビール」
評価項目

質問における選択人数
主評価項目

商品ジャンル 評価項目 (選択肢)

表 3 の質問番号

製品名，メーカー，製品画像，色，最安値，ランキング，発売日，

2(不要) 5(重要) 6(曖昧) 7(詳細が知りたい)

味

0

10

3

8

値段

0

9

0

2

物

7

0

9

0

海外ビール

3

0

4

0

クーポン

3

1

4

0

缶

5

0

5

0

おまけ

7

1

5

1

クチコミ件数，満足度，デザイン，使いやすさ，吸引力・パワー、
静音性，サイズ，手入れのしやすさ，取り回し、満足度 4 以上，掃除機

集じん容積，タイプ，2in1(2way)，コードレス，ヘッド種類，
最長運転時間 (連続使用時間)，充電時間，ダストケース丸洗い，
本体寸法 (幅×高さ×奥行)，質量
製品名，メーカー，製品画像，最安値，ランキング，発売日，
ビール

グループ A

評価項目（総数 79）
評価項目の種類

商品の比較に役立った項目選択

3 提案手法で「掃除機」の 2 商品比較提案手法で「ビール」の 2 商品比較

4

商品の比較に役立った項目選択

5

比較しやすかった手法選択

6 提案手法で「ビール」の 2 商品比較
7

満足度 2 以下，価格推移グラフ，種類，容器，容量，本数，

表 9 実験 II で被験者に選択させる提案手法で生成した「掃除機」のグループ B

1 価格.com で「掃除機」の 2 商品比較 価格.com で「ビール」の 2 商品比較
2

クチコミ件数，満足度，キレ，コク，苦味，満足度 4 以上，1 本当たりの価格，アルコール分，エネルギー，産地

表 7 実験 II で被験者の各グループが実施する内容の順番
実施順

満足度 2 以下，価格推移グラフ，集じん方式，サイクロン種類，

吸引力，ゴミ，満足，ヘッド，価格

商品の比較に役立った項目選択
商品の比較に役立った項目選択
比較しやすかった手法選択

充電，埃，部屋，色，使い勝手品を比較し終えたら，各手法について商品を比較する上でどの評価項目が役に立ったかとどちらの比較手法が使いやすかったかを尋ねる．
実験ではまず，被験者を 5 人ずつの 2 つのグループに分け

フレキシブル隙間ノズル

主評価項目

dyson V10

子供，階段掃除± 0 Y010

吸引力，持ち，音，問題

共通

レベル

± 0 Y010

ゴミ，部分，本体

共通

フタ，ダストボックス，ダストカップ± 0 Y010

満足，コードレス，コード

共通

結果，稼働時間，V8

dyson V10

使用，紙パック式± 0 Y010

毛，髪共通

カーペット，階段，抜け毛，± 0 Y010

る．これは各手法の利用の順番による質問の回答への影響を考

フローリング，廊下，絨毯

慮するためである．そして，被験者に商品ジャンル「掃除機」

ヘッド

共通

壁

の「dyson V10」と「± 0 コードレスクリーナー Y010」，「ビー

dyson V10

移動

± 0 Y010

ル」の「アサヒ

価格

共通

満足度

dyson V10

コスパ，値段± 0 Y010

後，商品の比較に役立った評価項目をすべて選択させ，商品を充電，バッテリー，充電器

共通

比較しやすかった手法として「提案手法」，「どちらでもない」，

電池パック，電池± 0 Y010

埃

共通

汚れ

dyson V10クリーナー

± 0 Y010

部屋，デザイン共通

スリム

dyson V10

スーパードライ」と「ヒューガルデン

主評価項目または

共通

セール，フレキシブルノズル，

8 価格.com で「ビール」の 2 商品比較 価格.com で「掃除機」の 2 商品比較
9

共通または

独自 (商品名) 副評価項目 (主評価項目)

提案手法で「掃除機」の 2 商品比較

10

評価項目 (選択肢)

ホワ

イト」を提案手法と価格.com の両方を使って比較させる．その「価格.com」の 3 つの内 1 つを選択させる．価格.com には提案
手法での評価項目と同様に他のユーザが項目ごとに商品を評価した評価点数という種類の評価項目があり，その他に提案手法にはない商品の具体的なスペックを表す評価項目もある．そこ
で，被験者に価格.com と提案手法を比較させる際，条件を揃えスタンド，インテリア，フォルム，
リビング，スタイリッシュ
色

共通

黒

dyson V10

案手法を比較させる．価格.com で種類が評価点数である評価

実物，グレー，真っ白，カラー，「吸引力・パワー」
，
「静音性」
，
「サイズ」
，
「手入れのしやすさ」，

ベージュ，ピンク色

副評価項目（ゴミ）

副評価項目（満足）副評価項目（毛）副評価項目（ヘッド）副評価項目（価格）

副評価項目（充電）

副評価項目（埃）

副評価項目（部屋）± 0 Y010

るために評価点数のみを評価項目とした場合の価格.com と提項目は「掃除機」では「満足度」，「デザイン」，「使いやすさ」，

副評価項目（吸引力）

副評価項目（色）± 0 Y010

使い勝手

共通

使い心地，勝手± 0 Y010

副評価項目（使い勝手）「取り回し」の 8 つであり，「ビール」では「満足度」
，
「キレ」
，
「コク」，
「苦味」の 3 つである．被験者の各グループが実験で4. 3. 2 実 験 結 果

行う内容を実施順に表 7 にまとめる．

価格.com での「掃除機」の商品比較に役立った評価項目とそ価格.com で商品ジャンル「掃除機」と「ビール」の 2 商品

れを選択した人数を表 11 に示す．
「製品画像」，「最安値」などを比較した後に選択させる評価項目の選択肢を表 8 に示す．まの基本的な情報を示す評価項目を比較に役立った評価項目とした，提案手法で商品ジャンル「掃除機」の 2 商品を比較した後た被験者が多かった．他には他者からの商品に対する評価が関に選択させる評価項目の選択肢を表 9 に，商品ジャンル「ビー連する「ランキング」や「クチコミ件数」，「満足度 4 以上」，「満ル」の 2 商品を比較した後のそれらを表 10 に示す．

足度 2 以下」の評価項目も同様に役立った評価項目とした被験者が多かった．

表 10 実験 II で被験者に選択させる提案手法で生成した「ビール」の評価項目の種類
評価項目 (選択肢)
味，値段，物，海外ビール

選択人数

評価項目

共通または

主評価項目または0 —

独自 (商品名)

副評価項目 (主評価項目)

1 —

共通

2 デザイン，集じん方式

香り，賞味期限，グラス，
瓶入り，癖，品質，後味，表 11 価格.com における「掃除機」の評価項目とそれを役立った評価
項目と選択した人数

評価項目（総数 36）

3 サイズ，サイクロン種類，集じん容積
ヒューガルデン

ホワイト

主評価項目

爽やか白ビール，コスパ

4 ダストケース丸洗い
5 製品名，色，発売日，取り回し，本体寸法 (幅×高さ×奥行)

クーポン，缶，おまけ

アサヒ

スーパードライ味共通

美味，格安，味わい，風味

ヒューガルデン

値段，価格

共通

販売

ヒューガルデンショップ

アサヒ

物，段ボール共通

搾り，誕生日プレゼント

アサヒ

海外ビール

共通

ホワイト

副評価項目（味）7 メーカー，クチコミ件数，静音性，手入れのしやすさ，
最長運転時間/連続使用時間

8 吸引力・パワー，満足度 4 以上，満足度 2 以下，コードレス，ホワイト

副評価項目（値段）スーパードライスーパードライヒューガルデン

充電時間，質量

9 製品画像，ランキング，満足度
副評価項目（物）10 最安値

表 12 提案手法で生成した「掃除機」の評価項目とそれを役立った評

苦味，ホワイトビール，
専用グラス，白ビール，

6 使いやすさ，タイプ

ホワイト

副評価項目（海外ビール）

輸入ビール，フルーティーさ

価項目と選択した人数
選択人数

評価項目

0 子供，問題，レベル，部分，結果，V8，リビング，実物
1 毛 (主評価項目)，本体，フタ，使用，毛 (副評価項目)，

一方，提案手法で生成した「掃除機」の評価項目を役立った項
目と選択した人数ごとに表 12 に示す．10 人の内 5 人以上が選択した評価項目は評価項目数の半数以下だった．また，役立っ
た主評価項目の副評価項目を役立った項目とした被験者が比較的多かった．しかし，役に立たなかったとされた主評価項目の「部屋」や「色」の商品独自の副評価項目の中に 5 人以上が役立つとした副評価項目が幾つかあった．
価格.com で「ビール」の商品比較に役立った評価項目とそれ抜け毛，ヘッド (副評価項目)， 壁，フォルム
価格 (副評価項目)，電池，クリーナー，部屋 (副評価項目)，

2 ヘッド (主評価項目)，埃 (主評価項目)，部屋 (主評価項目)，
色 (主評価項目)，持ち，ゴミ (副評価項目)，移動，充電器，電池パック，埃 (副評価項目)，汚れ，インテリア，カラー

3 ゴミ (主評価項目)，セール，フレキシブルノズル，
フレキシブル隙間ノズル，フィルター，ダストカップ，
コード，紙パック式，髪，カーペット，フローリング，
廊下，絨毯，スタンド，色 (副評価項目)

4 階段掃除，ダストボックス，満足 (副評価項目)，
コードレス，階段，真っ白，使い心地を選択した人数を表 13 に示す．「最安値」，「1 本当たりの価格」

5 稼働時間，満足度，充電，スリム，スタイリッシュ，黒，といった値段に関する評価項目が役立ったとされた．「満足度」

6 価格 (主評価項目)，充電 (主評価項目)，コスパ，値段，は役立った項目として 10 人全員が選択した．しかし，
「キレ」
，
「コク」
，
「苦味」の味に関する具体的な評価項目は半数ほどしか選択されなかった．
一方，提案手法で生成した「ビール」の評価項目を役立った

グレー，ベージュ，ピンク色，使い勝手 (副評価項目)
バッテリー，デザイン，

7 吸引力 (主評価項目)，満足 (主評価項目)，
使い勝手 (主評価項目)，音8 吸引力 (副評価項目)
9 —
10 —

項目と選択した人数ごとに表 14 に示す．10 人の内 5 人以上が選択した評価項目は「掃除機」と同様に評価項目数の半数以下だった．
「味」と「値段」を比較に役立った主評価項目とした被験者が多かった．また，ほとんどの副評価項目は役立ないとされた．

2 つの手法による比較を行った上での質問「価格.com と提案手法を比べてどちらの比較手法が比較しやすかったか．」に対する回答を表 15 に示す．全体的に価格.com を比較しやすいとした被験者が多かったが，「掃除機」では 10 人の内 2 人が提案
手法を選択した．

4. 3. 3 考察

実験 II の結果から，どちらの商品ジャンルでも価格.com より提案手法が商品を比較しづらかったことが分かる．その理由

副評価項目は役に立ったとされた主評価項目に関連する評価項目が多かった．そのうち価格.com では役立った項目とされなかった「デザイン」に関する商品独自の副評価項目も役立った
評価項目とされた．価格.com ではデザインに関する評価項目
は「デザイン」のみとなっており，提案手法では「スリム」や「スタイリッシュ」といった「デザイン」のより具体的な評価項
目の評判も可視化している．このことから提案手法では「掃除機」のジャンルにおいて商品比較に役立った商品独自の副評価
項目を生成したといえる．

5 ま と めの 1 つとして，比較に役立った項目数が少ないことが挙げられ

本稿では，ユーザが 2 商品を比較する状況を想定し，商品レる．提案手法が比較する上で不要な評価項目も多く生成したこビューから商品ジャンルごとに自動生成した評価項目の評判とが一因であるため，不要な評価項目を抑制する必要がある．

を，レーダーチャート等で可視化する手法を提案した．提案手

また，「ビール」と違い，「掃除機」では一部の被験者が提案

法では，レビューから抽出した単語を階層型クラスタリングし手法を支持した．提案手法において「掃除機」では商品独自のて，2 商品に共通する主評価項目と各商品独自の主評価項目を

副評価項目が役立った評価項目とされた．これらの商品独自の生成し，主評価項目に関連する副評価項目も生成した．また提表 13 価格.com における「ビール」の評価項目とそれを役立った評価
項目と選択した人数
選択人数の手法で比較に役立った要素とどちらの手法が比較しやすかったかを問うた．その結果，価格.com の方が商品比較がしやすい

評価項目と感じる被験者が多かった．しかし，提案手法は商品ジャンル

0 —「掃除機」の 2 商品の比較において，被験者が有用と感じるデ

1 発売日

ザインに関する評価項目を生成できた．

2 エネルギー
3 種類

謝

4 ランキング，価格推移グラフ
5 キレ，苦味，容器，産地
6 製品名，メーカー，クチコミ件数，コク，アルコール分
7 満足度 2 以下，容量，本数

辞

本稿では国立情報学研究所の IDR データセット提供サービ
スにより楽天グループ株式会社から提供された「楽天データ
セット」(https://rit.rakuten.com/data_release/) を利用

8 —した．ここに記して感謝する．

9 満足度 4 以下，1 本当たりの価格
10 製品画像，最安値，満足度

文
表 14 提案手法で生成した「ビール」の評価項目とそれを役立った評
価項目と選択した人数
選択人数

評価項目

0 販売，ショップ，段ボール，搾り，
海外ビール (主評価項目)

1 物 (主評価項目)，海外ビール (主評価項目)，グラス，
クーポン，おまけ，物 (副評価項目)，誕生日プレゼント

2 賞味期限，味わい，価格，輸入ビール，フルーティさ
3 品質，爽やか白ビール，缶，美味，風味，
値段 (副評価項目)，苦味，ホワイトビール，専用グラス，
白ビール

4 瓶入り，後味，格安
5 癖，コスパ，味 (副評価項目)
6 —7 値段 (主評価項目)，香り8 —9 味 (主評価項目)
10 —表 15 価格.com と提案手法を比べてどちらの比較手法が比較しやす
かったか．
商品ジャンル

提案手法 どちらでもない 価格.com

掃除機

2

2

6

ビール

0

1

9

案する商品レビューの可視化インターフェースでは，ユーザは副評価項目を主評価項目と入れ替えることで自分が比較したい
評価項目で商品を比較できる．
実験では，提案手法により生成した評価項目の有用性と商品比較の場面での有用性を検証するために，大学生と大学院生あわせて 10 名による被験者実験を実施した．被験者は提案手法
によって生成された評価項目の数と内容の妥当性を評価した．
結果として商品ジャンル「掃除機」では，生成された評価項目の数が多く，重要な項目が生成されたが曖昧な項目も多く生成された．よって，今後の課題として商品レビューから抽出した単語のクラスタリングの精度を上げ，適切なクラスタを生成することが挙げられる．実験ではまた，被験者に提案手法と既存の商品比較サイト価格.com で同じ 2 商品を比較させ，それぞれ

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