多角的な有用性判別の実現を目的としてECサイトのレビュー体系分析を行った．分析の結果，レビューの傾向は「日常的に利用する商品」と「一時的に利用する商品」で異なることがわかった．「日常的に利用する商品」に焦点をあてさらに分析することで9つのラベルを考案し，各ラベルに自動で分類するモデルの構築と精度向上のための3つのパターンで実験を行った．その結果，損失関数の重み調整が精度向上に寄与することが確認された．分類精度の更なる改善に向けて，オーギュメンテーション，不均衡データになりづらいラベル設計や交差検証の検討が必要であると考えている．

インターネットの普及により商品を購入する際，SNSやレビューサイトを利用して商品情報を収集する人が増加している．さらにオンラインショッピングサイトであるAmazon1）や楽天2）の登場によりその利用者と商品に対するレビューもまた増加傾向にある．しかし，膨大なレビューのすべてに目を通し，必要なレビューを収集することはユーザーにとって大きな負担となる．この問題に対して，「Amazonレビュー文の有用性判別実験[1]」や「有用なレビューを抽出するための比較文フィルタリングの検討[2]」のようにレビュー文がユーザーにとって有用であるかを判別する研究は多く行われている．これらの研究では「購入するかどうかの意思決定に寄与する文を，ユーザーにとって有用な文」と位置付け，各ユーザーの趣味趣向を考慮しない，有用であるかどうかの2値分類を行っている．1）https://www.amazon.com/2）https://www.rakuten.com/また，Hongらは有用性であるかどうかの決定要因は，一貫性がなく有用性の測定法，レビュープラットホーム，製品タイプの3つの要因によって異なると主張している[3]．このように有用性の基準については多く議論されており，様々な観点から有用性を評価する研究なども行われている．曽田らが行った「商品レビューの複数の観点からの有用性の評価[4]」では有用性を「評価表現に対する根拠がある」，「商品に関係のある言及が多い」，「他の商品と比較している」，「実際に商品を使用した（あるいはしていない）と推測できる」，「評価（レーティング）に対する根拠がある」，「文量が多い」，「文章が読みやすい」といった7つの観点に分類し，前者3つの観点の評価を実現した．しかし，有用性の様々な視点からの評価という面においては実現できている3つの観点では不十分であると言える．例えば，「商品に関係のある言及が多い」という観点で商品配送についてのレビューは除外されているが，ユーザーによってはこのレビューを重要視するケースも考えられる．また，「関係のある言及」がどのようなものか明瞭であるとユーザーにとってさらに多角的な評価となり有益である．本研究では，多角的な有用性判別の実現を目的にECサイトのレビュー体系を分析し，先行研究[3,4]の知見や消費者庁「消費者意識基本調査[5]」を踏まえ，レビューに付随するラベルの考案と付与を行った．また，考案したラベルを基に各カテゴリに自動で分類できるような自然言処理モデルの構築に取り組んだ．