オンラインショッピングでは出店者（以下，店舗と呼ぶ）と顔を合わせずに商品を購入することになるため，店舗とのやりとりは顧客満足度を左右する重要な要因となる．商品の購入を検討しているユーザにとって，商品を扱っている店舗が「どのような店舗か」という情報は，商品に関する情報と同じように重要である．例えば，以下に示す店舗A,Bであれば，多くのユーザが店舗Aから商品を購入したいと思うのではないだろうか．\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{25-1ia3f1.eps}\end{center}\hangcaption{楽天市場における店舗レビューの例．自由記述以外に6つの観点（品揃え，情報量，決済方法，スタッフの対応，梱包，配送）に対する購入者からの5段階評価（5が最高，1が最低）がメタデータとして付いている．自由記述部分を読むと，発送が遅れているにも関わらず，店舗から何の連絡も来ていないことがわかる．店舗からの連絡に関する評価は，評価対象となっている6つの観点では明確に捉えられていない．}\label{review}\end{figure}\begin{description}\item[店舗A:]こまめに連絡をとってくれ，迅速に商品を発送してくれる\item[店舗B:]何の連絡もなく，発注から1週間後に突然商品が届く\end{description}ユーザに対して店舗に関する情報を提供するため，楽天市場では商品レビューに加え，店舗に対するレビューの投稿・閲覧ができるようになっている．店舗レビューの例を図\ref{review}に示す．自由記述以外に6つの観点（品揃え，情報量，決済方法，スタッフの対応，梱包，配送）に対する購入者からの5段階評価（5が最高，1が最低）が閲覧可能である．この5段階評価の結果から店舗について知ることができるが，評価値からでは具体的にどう良かったのか，どう悪かったのかという情報は得られないのに加え，ここに挙がっている観点以外の情報も自由記述に含まれているため，店舗をより詳細に調べるには自由記述に目を通す必要がある．そのため，レビュー内の各文をその内容および肯定，否定といった評価極性に応じて分類することができれば，店舗の良い点，悪い点などユーザが知りたい情報へ効率良くアクセスできるようになり，今まであった負担を軽減することが期待できる．このような分類は，オンラインショッピングサイトの運営側にとっても重要である．例えば楽天では，より安心して商品を購入してもらえるように，ユーザに対する店舗の対応をモニタリングしており，その判断材料の1つとして店舗レビューの自由記述部分を用いている．そのため，レビューに含まれる各文を自動的に分類することで，問題となる対応について述べられた店舗レビューを効率良く発見できるようになる．こうした背景から，我々は店舗レビュー中の各文を記述されている内容（以下，アスペクトと呼ぶ）およびその評価極性（肯定，否定）に応じて分類するシステムの開発を行った．店舗レビュー中にどのようなアスペクトが記載されているのかは明らかでないため，まず無作為に選び出した店舗レビュー100件（487文）を対象に，各文がどのようなアスペクトについて書かれているのか調査した．その結果，14種類のアスペクトについて書かれていることがわかった．次いでこの調査結果に基づき，新しく選び出した1,510件の店舗レビュー（5,277文）に対して人手でアスペクトおよびその評価極性のアノテーションを行い，既存の機械学習ライブラリを用いてレビュー内の文をアスペクトおよびその評価極性に分類するシステムを開発した．アスペクト分類の際は，2つの異なる機械学習手法により得られた結果を考慮することで，再現率を犠牲にはするものの，1つの手法で分類する場合より高い精度を実現している．このように精度を重視した理由は，システムの結果をサービスや社内ツールとして実用することを考えた場合，低精度で網羅的な結果が得られるよりも，網羅的ではないが高精度で確実な結果が得られた方が望ましい場合が多いためである．例えば1つの機能として実サービスに導入することを考えた際，誤った分類結果が目立つと機能に対するユーザの信頼を失う要因となる．このような事態を回避するため，本手法では精度を重視した．以降，本稿では店舗レビュー中に記述されているアスペクト，機械学習を使ったアスペクト・評価極性の分類手法について述べた後，構築した店舗レビュー分析システムについて述べる．