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コスメ評価サイトにおけるユーザ使用感の時間性分析
合田美生璃†

奥 健太††

角谷 和俊††関西学院大学総合政策学部メディア情報学科 〒669-1337 兵庫県三田市学園 2 丁目 1 番地††立命館大学情報理工学部情報コミュニケーション学科 〒525-8577 滋賀県草津市野路東 1 丁目 1-1
E-mail: † {dgx25127, sumiya}@kwansei.ac.jp, †† oku@fc.ritsumei.ac.jp ,あらまし 近年、コスメ商品に特化したレビューサイトが増加している。これらのサイトでは、ユーザがコスメ商品を実際に使用した際の評価値、評価文を書き込むことができ、他の消費者に情報共有することが可能である。
コスメは、自分の肌に直接使用するからこそ、商品を購入する際には、レビューが重要な役割を果たしている。しかし、実際のコスメ評価サイトでは、レビュー文が多く存在するため、消費者の望みに合った商品を見極めることは困難である。本研究では、コスメ評価を正確に抽出することを目的とし，時間的要素を含むレビュー文の分析を行う．
キーワード コスメ, レビュー分析, 時間性

1.

はじめに近年，消費者が商品やお店に対しての評価を情報共有することができる口コミサイトが多く存在する．特にコスメ商品においては，コスメに特化したレビューサイトが増えつつある．その理由として，コスメ商品は、自分の肌に直接使用するものであり，商品購入の際にレビューサイトが重要な役割
図 1 時間経過によるコスメ評価の変化を果たしているからであると考えられる．
コ ス メ 商 品 の レ ビ ュ ー サ イ ト と し て は ， @cosme やMAQUIA、yahoo! beauty 等があり，幅広い年代の女性が使用

コスメレビュー文には図１のように，"くすみ" や "ふっくしている．しかしこれらのコスメ評価サイトには多くのレビら"，”透明感”等，多くのコスメ特有単語を含むコスメ評価がューが存在する．その為、自分に合っている商品や，自分と記述されている．１つのレビュー文においてこのような記述似たようなユーザを見つけることは困難である．また，現在は，ユーザが商品を使用した直後のコスメ評価が，時間経過@cosme では，肌質や年齢が類似しているユーザを見つけると共に変化していく場合がある．

ことは可能だが，本当に同じ悩みを持つユーザを探すことは本研究では、「コスメレビュー文は，時系列を踏まえた方が困難であり，類似ユーザが使用している商品を見つけることコスメ評価や使用感をより正確に捉えることが可能である．」

も難しい．という仮定の下，分析を行っていく．

@cosme でのコスメレビュー文は，商品を使用した結果，その商品がユーザにとってポジティブなものであった，

そして，今回の研究では，時間的要素を特にコスメ商品“使用直後”と“時間経過後”の二つに着眼点を置いた．

もしくはネガティブなものであったかが書かれている．この使用直後のコスメ評価に着目した理由は，商品を使用したような情報は商品を評価または購入する上で大変重要な情報

直後の使用感を見ることで，その商品はユーザにとってどのである．これまでの研究では，レビュー文に出てくるコスメような仕上がり，または感触になるものであるかを判断する

特有単語や評価のみで研究が行われていた．しかし，このよことができるからである．そのため，使用直後のコスメ評価

うな情報だけではそのコスメ商品のより細かい特性やユーザを見ることは，商品自体の特徴を捉えやすいということになと商品の相性を判断することが難しい．なぜなら，コスメ商る．

品は，時間とともに効果が現れたり，時間経過によって商品さらに，時間経過後のコスメ評価に着目することで，よりの特性が現れたりする場合があるからである．そこで我々

詳しい商品の特性，またユーザと商品の相性を捉えることがは，コスメレビュー文の中に含まれるコスメ使用感の時間的できる．特に，スキンケア商品だと，何日か使用した後に自要素が必要であると考えた．

分の肌の結果が見られることが多いため，時間経過後のコスメ評価は重要な要素となってくるのだ．
以下，第 2 章ではコスメ商品推薦やレビュー分析についての関連研究の紹介を行う．第 3 章では予備実験について，第[ここに入力][ここに入力]DEIM Forum 2016 P3-4

4 章ではパターン分類手法，第 5 章ではデータ分析についてや動詞を評価語として追加することを検討している．しかし説明する．そして第 6 章ではまとめと今後の課題について述

本研究では，コスメレビュー文を形態素解析し，品詞分解をべていく．

した結果，品詞によるコスメ評価の抽出は難しいと判断した．

2.

関連研究

本章では，コスメ商品推薦やレビュー文解析に関する関連研究について紹介していく．

このように，@cosme に限らず，口コミレビュー解析について，ユーザの様々な観点からレビューを分析するという研究が多くされていた．松波らは，@cosme のサイトのレイティン

近年，お店や映画，商品など，様々なものに対して口コミグ方式を生かした研究であった．本研究では，コスメ商品のサイトが増加している．口コミは消費者が実際に体験した事時間経過による変化に着目し，コスメ評価サイトのみ抽出可

実に基づき書かれるため，他の消費者がお店に行く際や商品能な観点を用いてレビュー分析を行う．

予備実験を購入する際の参考にする場合に役立つ．特に最近では，コ

3.

スメ商品の口コミに特化した@cosme が有名である．@cosme

本章では，レビュー文をコスメ商品の使用直後と時間経過は，日本最大のコスメレビューのデータベースを保持してい後に着目して分類した，パターン分けについて述べる．さらる．に，データから見えてきたさらなる時間経過後のパターンに松波ら[2]は，コスメアイテムに関する口コミおよびそのレイティングを分析し，コスメアイテムに対するポジティブ・ネガティブ表現に関する辞書を構築した．この辞書を用いて，評価関連ごとの自動レイティングを行い，口コミの可視化をついて述べていく．

3.1 使用直後と時間経過後に着目したパターン
本節では，使用直後と時間経過後に着目した際に分類されるパターンについて述べる．

行った．そして，既存の口コミに対するレイティングのみなコスメレビュー文から，コスメ商品の使用直後と時間経過らず，未知の口コミデータに対するレイティングも行った．

後に着目した際，レビュー文は１６パターンに分けることが本研究では，コスメアイテムに対するポジティブ・ネガティできることが分かった（表 1）．

ブ表現に加えて，時間的要素を含むコスメ評価表現について分析する．これにより，より正確で有用性のあるコスメ評価

表 1 コスメレビュー文における時間表現および表現を抽出することを目的とする．
安部ら[3]は，ユーザに適したレビューを提示するため，自分とユーザの属性の近さを分析した．化粧品ブランドにおけるレビューの関係性の類似度を算出した後，これを元にユーザに提示するシステムを提案した．ここでは，ブランド・商品・レビューの関係を明らかにし，レビュー文書に含まれるユーザのプロファイルなども考慮に入れ，分析している．
中野ら[4]は，レビューの要約として，レビューの文章中の商品のある部分を表す表現を属性，属性の評価値や主観評価を表す表現を意見とし，二つが対応する属性―意見ペアとして抽出する手法を提案している．そして，これを抽出するた

コスメ評価表現の出現パターン

時間経過後
時間表現 ttff
時間表現 コスメ評価表現
tftf
T
TTT-tt(22) TT-tf(1) TT-ft(8) TT-ff(4)TFTF-tt(5) TF-tf TF-ft TF-ff
使用直後
F
T
FT-tt(18) FT-tf FT-ft(7) FT-ff(0)FFFF-tt(72) FF-tf FF-ft(27) FF-ff

めに機械学習を用いている．本研究では，時間表現とコスメ※()内の数字はデータ数を表す

評価の二つの表現を抽出しているため，機械学習を利用することも可能である．

T,F は使用直後に関して該当表現が存在する(T)，存在しない

松尾ら[5]は，レビュアが評価値を決定した根拠となる商品(F)を表す．t,f は時間経過後に関して該当表現が存在する(t)，属性を提示する手法を提案している．商品の機能や特徴とい存在しない(f)を表す．これら 2 種類ずつを組み合わせ，コスった商品属性に関する評価文を抽出する．そして，抽出したメ商品使用直後・時間経過後のパターンとしてそれぞれ 4 種

評価文から属性ごとのスコアを算出し，重回帰分析を行い，類に分類することができる．さらに，これら（使用直後 4 種

その結果を利用してレビュア評価の根拠となっている商品属

類×時間経過後 4 種類）を組み合わせることで，図のような性を提示している．

16 パターンに分類することができた．

さらに松尾ら[6]は，レビューの評価値と評価表現を含む文グレー部分はそのパターンに該当するレビュー文が存在せず，に着目し，レビュー文書から重要文を自動で選択する手法をかつ存在しても今回の研究では不必要な表現であるため，省提案している．レビュー文書から商品の属性に関する評価表

く．そのため，今回は全 10 パターンでコスメレビュー文を分現が記述されている箇所を抽出し，それが含まれる文に対し類した．て，商品の評価を表す単語のスコアや文節数などの重要度を表す指標を算出している．また，ここでは実験結果から名詞

[ここに入力][ここに入力]表 2 使用直後および時間経過後に関する表現の例

パターン 使用直後
TT-tt 塗った直後；カサカサ
TT-tf つけた後；サッパリ，ベタつかず
TT-ft 仕上がり；肌密着，良くTT-ff 使用感；サラッと，肌染み込んでいく
TF-tt 朝と夜，使用後；―
FT-tt ―；カバー力ある，重たく感じません
FT-ft ―；サラサラなるFT-ff 具体例なし
FF-tt ―；―
FF-ft ―；―

時間経過後少し時間が経つ；テカリ使って2週間；―；崩れにくく―；―
昼過ぎ；乾燥せず，肌すべすべ，ハリ
時間が経つと；テカり―；乾燥しなかった，崩れ少なく
具体例なし
夕方；くすまなく，透明感―；柔らかく，ふっくらしてきました

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過後に分類される．
「崩れる」という言葉は，コスメ商品を使用する際，ある程度の時間が経過してから起こる現象である
ため，時間経過後に分類する．さらに，「仕上がり」はコスメ商品を使用直後に使われる言葉であるため，時間的要素に分類され，「肌に密着，良く」「崩れにくく」はコスメ評価に分類される.
(d)パターン TT-ff
パターン TT-ff は，[使用直後の時間的要素あり，コスメ評
価あり]，かつ[時間経過後の時間的要素なし，コスメ評価なし]のパターンである．
「サラッとした使用感で、肌に染み込んでいくのが分かります」という文では，キーワードは「サラッと，使用感，肌染み込んでいく」となる．そして，これらのキーワードは全て使用直後に分類される．また，「使用感」は使用直後を表してい※各セルの表記は，「時間表現；コスメ評価表現」を表す．

る言葉なので時間的要素，「サラッと，肌染み込んでいく」は「―」は表現が含まれていないことを表す．

コスメ評価となる．
(e)パターン TF-tt(a) パターン TT-tt
パターン TT-tt は，[使用直後の時間的要素あり，コスメ評

パターン TF-tt は，[使用直後の時間的要素あり，コスメ評価なし]，かつ[時間経過後の時間的要素あり，コスメ評価あり]価あり]，かつ[時間経過後の時間的要素あり，コスメ評価あり]のパターンである．のパターンである．

例として，このような文章がある．
「夜と朝に使用した後の昼例えば，「塗った直後はちょっとカサカサに見えるくらいなの過ぎ，いつもは肌が乾燥してくる時間帯にも乾燥せず，それに、少し時間が経つとテカります」という文章がある．このどころか肌がすべすべしているようでビックリです．代謝が文からキーワードを抜き出すと，「塗った直後，カサカサ，少良くなったかのような肌ものハリも感じられました．
」2 文でし時間経つ，テカり」と表すことができる．そして，「塗った時間の流れとコスメ評価を表している．ここでのキーワード

直後，カサカサ」は使用直後に分類され，「少し時間経つ，テは，「夜と朝，使用後，昼過ぎ，乾燥せず，肌すべすべ，ハリ」

カり」は時間経過後に分類される．さらに，「塗った直後」「少である．
「夜と朝，使用後」は使用直後に分類され，「昼過ぎ，し時間が経つ」は時間的要素，「カサカサ」「テカり」はコス乾燥せず，肌すべすべ，ハリ」は時間経過後に分類される．

メ評価に分けられる．

さらに，「夜と朝，使用後」「昼過ぎ」は時間的要素となり，(b)パターン TT-tf「肌すべすべ，ハリ」はコスメ評価となる．

パターン TT-tf は，[使用直後の時間的要素あり，コスメ評価あり]，かつ[時間経過後の時間的要素あり，コスメ評価なし](f)パターン FT-tt
パターン FT-tt は，[使用直後の時間的要素なし，コスメ評のパターンである．

価あり]，かつ[時間経過後の時間的要素あり，コスメ評価あり]

例として，「使ってみて 2 週間程です．つけた後もサッパリしのパターンである．ていてベタつかずいい感じです！」という文がある．キーワ

例として，「カバー力もばっちりあるのに，私は重たく感じまードは，「使って 2 週間，つけた後，サッパリ，ベタつかず」せんでした．時間がたてば必ずテカる私の肌，もちろんこれである．さらに，「使って 2 週間」は時間経過後に分類され，を使ってもテカります．笑」という文がある．キーワードは，「つけた後，サッパリ，ベタつかず」は使用直後に分類され「カバー力ある，重たく感じません，時間たてば，テカり」

る．そして，「使って 2 週間」「つけた後」は時間的要素，「サである．ここでは「カバー力ある，重たく感じません」は使ッパリ，ベタつかず」はコスメ評価となる．

用直後に分類され，「時間たてば，テカり」は時間経過後に分(c)パターン TT-ft

類される．さらに，「時間たてば」は時間的要素，「カバー力パターン TT-ft は，[使用直後の時間的要素あり，コスメ評価あり]，かつ[時間経過後の時間的要素なし，コスメ評価あり]のパターンである．

ある，重たく感じません」「テカり」はコスメ評価となる．
(g)パターン FT-ft
パターン FT-ft は，[使用直後の時間的要素なし，コスメ評「肌にピタッと密着して仕上がりも良く崩れにくくなります」

価あり]，かつ[時間経過後の時間的要素なし，コスメ評価あり]という文では，キーワードとして「肌に密着，仕上がり，良のパターンである．

く，崩れにくく」が抜き出される．そして，「肌に密着，仕上例として，「サラサラになるけど，乾燥はしなかったですし，がり，良く」は使用直後に分類され，「崩れにくく」は時間経崩れも少なく嬉しいです．
」という文がある．ここでのキーワ[ここに入力][ここに入力]DEIM Forum 2016 P3-4

ードは，
「サラサラなる，乾燥しなかった，崩れ少なく」であ(A)パターン FF-tt-tt

る．さらに，「サラサラなる」は使用直後に分類され，「乾燥パターン FF-tt-tt は，「朝起きても肌はしっとりです．日中のしなかった，崩れ少なく」は時間経過後に分類される．
「乾燥

粉拭きもなくこの冬は特に助けてもらってます．
」という文章する」という言葉はパターン TT-ft で述べた「崩れる」と同様がある．キーワードは，「朝起きて，しっとり，日中，粉吹きに，ある程度の時間が経過してから起こる現象であるため，なく」となる．この文章は，スキンケア商品でのレビュー文

時間経過後に分類する．そして，これらのキーワードは全てであり，この文の前に，「乾燥肌のわたしはスキンケアの最後コスメ評価に分類される．に 2 滴．
」という文が記述されていたため，寝る前にコスメ商(h)パターン FT-ff品を使用したことが分かる．そのため，「朝起きて，しっとり，パターン FT-ff は，[使用直後の時間的要素なし，コスメ評

日中，粉吹きなく」は全て時間経過後に分類される．

価あり]，かつ[時間経過後の時間的要素なし，コスメ評価なし](B)パターン TT-tt-ttのパターンである．

パターン TT-tt-tt は，「付けたてはサラサラ，時間が経つと馴

このパターンは，今回抽出したデータの中に例はなかったが，染んでツヤがでます．夕方の化粧崩れが汚くならないのも嬉コスメ商品の仕上がりや使用感を表すコスメ評価のみが書かしい♪」という文章がある．この文章のキーワードは，「付れているレビューは必要であると判断したため，このパター

けたて，サラサラ，馴染ん，ツヤ，夕方，化粧崩れ汚くならンも考え，分類を行った．

ない」となる．さらに，「付けたて，サラサラ」は使用直後(i)パターン FF-ttに分類，「馴染ん，ツヤ，夕方，化粧崩れ汚くならない」はパターン FF-tt は，[使用直後の時間的要素なし，コスメ評時間経過後に分類される．さらに見ていくと，「夕方，化粧価なし]，かつ[時間経過後の時間的要素あり，コスメ評価あり]

崩れ汚くならない」この二つは，馴染んでツヤがでた後に起のパターンである．

こった現象であるため，さらなる時間経過後に分類される．

例として，「夕方にくすむのが気になるがコレは全然くすまな

このように，コスメレビュー文では，使用直後と時間経過後く，ずっと綺麗な透明感を保ってくれてます．
」という文があの二つの軸のみならず，さらなる時間経過後のコスメ評価がる．キーワードは，「夕方，くすまなく，透明感」となる．さ書かれているものも多く見られた．また，スキンケア商品のらに，これらは全て時間経過後に分類される．そして，「夕方」

レビュー文においては，商品を使用する前の肌状態については時間的要素，「くすまなく，透明感」はコスメ評価となる．

も書かれている場合が多かったため，今後は使用以前から使(j)パターン FF-ft

用後の変化について着目して分類する必要性がある．

パターン FF-ft は，[使用直後の時間的要素なし，コスメ評価なし]，かつ[時間経過後の時間的要素なし，コスメ評価あり]のパターンである．

パターン分類手法

4.

本章では，コスメレビュー文を使用直後と時間経過後の 2

例として，「毛穴ケアに良いとのことで使い始めたら肌が柔らつを軸としてパターン分類をする際に用いた方法について述

かくふっくらしてきました．
」という文がある．ここでのキーべていく．

ワードは，「柔らかく，ふっくらしてきました」である．これはじめに，@cosme からデータを取る際，“レビューに時間らは両方時間経過後，かつコスメ評価に分類される．

的要素が含まれているか”を基準とした．そして，時間的要

3.2 さらなる時間経過後のパターン素が含まれているレビューのみをデータとして保存した．こ

本節では，データを分類した際に見えてきたさらなる時間経過後のパターンについて述べていく．

こでの“時間的要素”とは，ユーザがコスメ商品を使用してからの経過時間を表すものである．例えば，「使用した時もっ

3.1 節では，使用直後と時間経過後の二つの観点からキーワちりしていた肌が、時間が経つとかさかさしてきた．
」というードを抜き出し，分類した．しかし，コスメレビュー文にはような文章のように，時間経過によるユーザ使用感の変化をそれだけではなく，さらなる時間経過後について書かれてい表しているもののことを指す．

る文章も多く見られた．

このようにして，コスメのカテゴリ別商品アイテム 3 種類（クリーム，化粧下地，口紅）の口コミから，該当する文章

表 3 さらなる時間経過後を含む表現の例

パターン 使用直後
FF-tt-t ―；―TT-tt-t 付けたて；サラサラ

時間経過後朝起きて；しっとり馴染ん；ツヤ

さらなる時間経過後
日中；粉吹きなく夕方；化粧崩れ汚くならないが含まれる口コミを抽出したところ，このような結果が得られた（表 4）．

[ここに入力][ここに入力]表 4 時間表現を含むレビュー

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表 6 時間的要素と関連するコスメ評価表現

商品調べた
レビュー

該当レビュー%

クリーム

154 件

73 件

47.4%

化粧下地

100 件

48 件

48%

口紅

80 件

34 件

42.5%

3 種類とも，全体の 40%以上の口コミに時間的要素を含むユーザ使用感が書かれていたことが分かり，この観点を利用することは，分析する際に有用であることが言える．
特に，クリームや化粧下地は 50％近い数字であったため，今回は商品カテゴリをスキンケアとベースメイクに絞ってレビ

レビューID 文番号 語句番号 コスメ評価 時間的要素
505167949
2
1
付け505167949
2
2
たて505167949
24 サラサラ505167949
2
10
馴染ん505167949
212 ツヤ505167949
3
1夕方505167949
33 化粧
505167949
34 崩れ
505167949
36 汚く
505167949
37 なら505167949
38 ない
505167671
59叩い
505167671
510た
505167671
511後
表 6

左から{レビューID，文番号，語句番号，コスメ評価，時間的要素}というように保存．

ューを抜き出し，保存した．
次に，保存したレビューを利用し，形態素解析（MeCab）を行った．そしてレビュー文を品詞ごとに分類した（表 5）．
表 5 コスメレビューの品詞分類
商品ID
A-3
A-3
A-3
A-3
A-3
A-3
A-3A-3A-3
A-3
A-3
A-3
A-3
A-3A-3A-3A-3A-3

レビューID 文番号 語句番号 語句
505151609
11 カバー
505151609
12力505151609
1
3 とても
505151609
1
4 高い
505151609
15！
505151609
2
1 綺麗
505151609
22に505151609
2
3 つき505151609
2
4 ます505151609
3
1 伸び
505151609
3
2も505151609
3
3 よい
505151609
34の505151609
35で505151609
3
6 良かっ
505151609
37た
505151609
38 です
505151609
4
1 時間

品詞A
名詞
名詞
副詞
形容詞
記号
名詞
助詞
動詞
助動詞
名詞
助詞
形容詞
名詞
助動詞
形容詞
助動詞
助動詞
名詞

品詞B
品詞C
サ変接続 *
接尾一般
助詞類接続*
自立*
一般*
形容動詞語幹
*
副詞化 *
自立*
*
*
一般
*
係助詞 *
非自立 *
非自立 一般**非自立 *****
副詞可能 *

表 5 左から，{商品 ID，レビューID，文番号，語句番号，語句，品詞 A，品詞 B…}というように保存．
品詞ごとに分類することで，分析する際に品詞ごとの特徴を抽出することを考慮に入れていた．しかし，今回の研究では品詞による特徴を捉えることは困難であった．

そしてここで時間的要素を，特に“使用直後”と“時間経過後”の 2 つに軸を絞った．
最後に，図のデータと 3.1 で作成したパターン表（図）を照らし合わせ，パターン分類を行った．

データ分析

5.

本章では，実際のデータを数値化し，それぞれパターンごとの傾向について述べていく．

5.1 抽出データ
本節では，今回の研究で実際に利用したデータについて述べる．
今回の研究では，@cosme からデータを手動で抽出した．ユーザがコスメ商品を使用してからの時間経過を表すレビューが多く含まれているカテゴリは“ベースメイク”と“スキンケア”であったため，この二つに着目した．
ベースメイク・スキンケアカテゴリからそれぞれ 5 商品選
び，最新 30 件のレビューデータを使用した（表 7）．
表7@cosme から利用したデータ数

調べたデータ 合計
ベースメイク 5商品×30件 150件
スキンケア 5商品×30件 150件
合計
10商品×30件 300件

そのため次に，レビュー文から時間的要素を含むコスメ評価記述を抽出した(表 6)．

次に，レビューの中から時間的要素を含むレビューのみを抽出した．その結果，ベースメイクアイテムのレビューから
は 76 件，スキンケアアイテムのレビューから 87 件抽出することができた(表 8)．

[ここに入力][ここに入力]表 8 時間的要素を含むレビュー抽出データ

ベースメイク
商品A
商品B
商品C
商品D
商品E
合計

時間的要素含むレビュー スキンケア 時間的要素含むレビュー
14件
商品F 24件
16件
商品G 17件
12件
商品H 18件
22件
商品I 10件
12件
商品J 18件
76件
合計
87件

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しかし，時間表現が含まれているという点で，ベースメイク商品の口コミ，スキンケア商品の口コミでの大きな違いが見られた．
ベースメイク商品の口コミは，ほとんどが使用してから 1 日以内の使用感について述べられていた．例えば，「仕上がり～お昼頃」「朝～夕方」「一日中」などである．
それに対してスキンケア商品の口コミは，使用してから 1 週間後や一か月後，また曖昧な表現では「使い続けていくうちに」などの表現が多く見られた．
また，ベースメイク商品・スキンケア商品共に，時間表現に着目することで，「化粧の持ち」や「肌への効果」をより明それぞれ商品によってバラつきはあるが，ベースメイク・ス確にすることができる．

キンケア共に時間的要素を含むレビューを半分以上抽出する

例えば，ベースメイク商品において，コスメ評価で多く記述ことができた．

されていたものは，「崩れるか，使用してからの変化（顔次に，抽出したデータを利用し，時間的要素を含むコスメ評価記述を抽出した(4 章 表 6 )．
そしてこのデータを利用し，レビューID ごとではなく，色・テカリ具合など），肌への負担」についてだった．このようなコスメ評価と時間表現を組み合わせることで，その商品はいつ崩れる場合が多いのか，どのくらい持つのかを特定文章ごと，または時間の流れにおける文章のつながりごとに可能となる．

新たに系列番号を付けた．

スキンケア商品においては，「肌への効果（どのように変化例えば，「ランピッド（商品名）は真っ白なパウダーなのしたか）」について多く記述があった．このようなコスメ評で，叩いた後は顔面も真っ白な感じになりますが，時間が経価と時間表現を組み合わせることで，その商品が肌に即効性って馴染んでくると明るい透明感だけが残るようなイメージがあるかなどの情報を得ることが出来る．

です．
」という文章がある．この文章は 1 文で一連の時間経また，4 つ目の FF-ft パターンは時間表現を含まず，商品過を表しているため，一つの系列として保存しておく．

を使用した結果をコスメ評価として表記されていた．このパ

また，「初日はすごくいいかも！と思いましたが，その翌日ターンからは，「いつ効果が表れたか？」などの情報を得るからはニキビが出来始めます．首は，何故か乾燥してカサカことは難しい．しかし，商品を使用した結果を表記しているサになってしまいます．
」この文章では，2 文に渡って，時ため，このパターンにおけるコスメ表記は商品のテクスチャ間の流れとともに変化したコスメ評価が表記されているたや使用直後の表現ではないことが分かる．コスメ商品においめ，2 文で一つの系列として保存してく．て，「商品を使用した結果どうなったか？」という情報はユ

このような手順で系列番号を振り分けたところ，全部で 213ーザにとって重要な部分である．そのため，時間経過後のコ個の系列に分けることができた．

スメ評価の記述は必要不可欠な情報となる．

これら 213 個に分けた系列を 3 章で分類したパターンに沿って分けた（3 章 表 1）．

まとめと今後の課題

6.

今回，10 パターンに分類したところ，213 個中 164 個をこの今回の研究では，時間的要素を含むコスメ評価について分パターン表で分けることができた．パターン表に当てはまら析を行った．分析する際，3 章で述べたパターンに従ってレビなかった 49 個中 21 個は，3.2 節で述べたさらなる時間経過

ュー文を分類したところ，今回利用したデータの多くを 10 パ後のパターンに当てはめることができる．また残りの 28 個ターンに分けることができた．ベースメイク商品とスキンケの系列の中には，時間的要素を含むコスメ評価が“使用直ア商品において，多くのレビュー文は今回作成したパターン後”や“時間経過後”ではなく，“使用する前”のユーザ自で分類可能であることが分かったため，このパターンを利用身の肌状態などを記述しているものが多く見られた．

することは有用性があると言える．

5.2 表現の傾向

しかし，今回はデータを手動で@cosme からデータを取って今回，抽出したデータから表現例が多かったパターン 4きたため，分析できたデータ量が少なかった．そのため，パつ（TT-tt，FT-tt、FF-tt、FF-ft）から傾向を分析した．

ターンによってはデータ数が少ないものがあり，データ数がまず初めに，TT-tt，FT-tt、FF-tt この三つのパターンは，使少ないものは，パターンごとの傾向を分析することが困難で用直後・時間経過後のいずれかに時間表現が含まれるものであった．

ある．この三つに関しては，時間表現が含まれているか含ま

今後は，今回手動で行った方法をデータベースやプログラミれていないかの違いはあるものの，それ以外での違いはあまング等を利用して自動で行う必要がある．そして，それぞれり見られなかった．のパターンのアプローチ方法を考え，自動化のためのシステ[ここに入力][ここに入力]ムを構築する必要がある．
また，コスメレビュー文において，時間的要素は”使用直後”と”時間経過後”のみならず，“使用前”や“さらなる時間経過後”など，様々な要素を含むものが存在することが見受けられた．そのため，今後はさらに分析するデータ量を増やし，どのような時間的要素を含むコスメレビュー文が存在するかを抽出する必要がある．また，抽出した時間的要素を分類するためのパターンを新たに作成しなければならない．
さらに，今回得られた知見を元に，時間的要素を含むコスメ評価とユーザ属性を組み合わせることによって，「こうゆう
肌質の人にはこのようなコスメ商品を推薦することができそうだ」というようなコスメ商品推薦システムを構築することを目標とし，今後も分析を行っていく．

参考文献[1]@cosme[2]松波

http://www.cosme.net/

友稀，上田 真由美，中島伸介．コスメアイテム

使用感および嗜好度判定を目的としたレビュー分析手法の提案，情報処理学会 2015[3] 安部小百合，小林一郎．化粧品レビューデータを用いたレビュー推薦システムの開発への取り組み，情報処理学会
2015[4] 中野裕介，湯本高行，新居学，上浦尚武．機械学習による商品レビューの属性―意見ペアの抽出，情報処理学会 2015
[5] 松尾哉太，新妻弘崇，太田学．レビュー解析に基づくユーザ評価の根拠提示の一手法，情報処理学会 2014
[6] 松尾哉太，新妻弘崇，太田学．レビュー文書における重要文選択の一手法．情報処理学会 2015

DEIM Forum 2016 P3-4