JP2005235139A - 化粧品評価情報分析システム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 化粧品ユーザー、化粧品メーカー及び小売店が、特定の化粧品メーカーに限定されない化粧品ユーザーからの投稿情報に基づいた評価分析情報を、低コスト且つリアルタイムに取得することができる化粧品評価情報分析システム及び方法を提供することを目的とする。
【解決手段】 複数の投稿者端末と、複数の利用者端末と、投稿用サーバーと、分析サーバーと、データベースサーバーから構成され、前記投稿用サーバーは、前記投稿者端末から通信ネットワークを介して化粧品ユーザーが入力した化粧品評価定量情報、化粧品評価非定量情報、および化粧品ユーザー属性情報をデータベースサーバーに蓄積する手段を有し、前記分析サーバーは、前記利用者端末から通信ネットワークを介して受信した化粧品分析条件に基づいて、前記データベースサーバーに蓄積された化粧品評価定量情報の分析図表を作成し、当該分析図表に化粧品評価非定量情報と化粧品ユーザー属性情報を関連づけ利用者端末に送信する化粧品評価情報分析システム。
【選択図】 図１

Description

本発明は、化粧品を使用する多数の投稿者から寄せられた化粧品に関する評価情報を、通信ネットワークを介して収集し、その評価情報を集計して種々の分析を行い、この分析結果を化粧品ユーザー、化粧品メーカー及び化粧品小売店等のシステム利用者へ通信ネットワークを介して提供する化粧品評価情報分析システム及び方法に関するものである。

従来の化粧品ユーザーは、ネットワークを介して得られる製品情報の内容だけに基づいて、購入する製品を決定するようにしているため、購入する製品が身体のある部分（例えば、顔の皮膚等）の状態も考慮することが必要な化粧品である場合、肌診断等のカウンセリングが行われる店頭での対面販売に比較して自分に合わない製品を購入してしまう危険性が高いという問題があった。当該問題を解決するために、肌診断装置を用いてユーザーの肌の状態を測定し、その測定結果を示す肌診断基礎データに基づいて、推薦する製品や、肌の手入れ方法や、理想の肌状態と現在の肌状態との比較グラフ等を含む肌診断カウンセリング情報をユーザーに提供するカウンセリング販売システムが提言されている（特許文献１）。

また、化粧品メーカーにおいては、ヒット商品を開発するために、市場動向を的確に把握することは欠かせない。そこで、化粧品販売会社のＷｅｂサイトにアクセスし、顧客が化粧品メーカーへの要望、顧客の識別情報あるいは顧客の顔画像データ等の個人情報を送信し、受信した個人情報に適合した美容情報を文字・音声・画像により顧客に提供し、受信した顧客の個人情報に基づいて最適な顧客・生産・在庫管理を行うことを特徴とする化粧品のオンラインマーケティングシステムが提言されている（特許文献２）。

また、化粧品小売店においては、化粧品をカテゴリーに分類するとともに、顧客の肌に対する意識を少なくとも４つに区分し、上記各肌意識をそれぞれなかだちとする化粧品 の関連推奨相関図を作成し、当該化粧品の関連推奨相関図に基づいて、上記肌意識をなかだちとして先の化粧品と関連づけて推奨すべき化粧品を特定して推奨する方法が提言されている（特許文献３）。
特開２００１−３３８１８７号公報 特開２００２−７３９４４号公報 特開２００１−１６６８号公報

従来、化粧品のユーザーにおいては、化粧品の効果は全ての人に対して画一的なものではなく個人差があるため、自分の肌質等と同じユーザーの評価情報を入手したいという要望が多かった。
上記問題を解決するために、特許文献１に示すカウンセリングシステムが提言されているが、基礎データをもとに画一的なカウンセリングが行われるためユーザーの満足度は低く、また、他のユーザーの評価情報を見てユーザーが自ら化粧品を選択する楽しみもなかった。

また、化粧品メーカーにおいては、その化粧品を購入したユーザーの使用後の評価情報について正確に把握することは困難であった。また、一部の化粧品購入ユーザーに対するアンケート等により評価情報を収集することはできたが、このような化粧品の評価情報については、自社の化粧品について可能であっても、他社の同種の化粧品との比較において評価情報を把握することは困難であった。
上記問題を解決するために、特許文献２に示すオンラインマーケティング方法が提言されているが、自社の化粧品の販売状況を把握することはできるものの、他社の化粧品の販売状況の把握は困難であり、他社の同種の化粧品との比較においてユーザーの評価情報を把握することは更に困難であった。

また、化粧品の小売店においては、メーカー直販に比べ価格以上の付加価値を化粧品ユーザーに提供しなくては、化粧品ユーザーの小売店離れが生じるという問題があった。
また、ユーザーの欲しがる商品を揃えるために、市場動向を的確に把握し、商品の入荷管理を行いたいというニーズはあるが、化粧品メーカーからの商品情報を入手することは容易であるものの、各化粧品メーカーの商品を実際に使用したユーザーの評価情報については、正確に把握することは困難であった。
上記課題を解決するために、特許文献３に示す販売支援方法が提言されているが、メーカーから与えられた情報に基づく情報のカテゴライズに過ぎず、ユーザーからのリアルタイムな声（評価情報）に基づく付加サービスを提供できなかった。また、市場動向調査に至ってはインターネットやメール等により個別に情報収集を行うしかなかった。

本発明は上記事情に鑑みなされたもので、化粧品ユーザー、化粧品メーカー及び小売店が、特定の化粧品メーカーに限定されない化粧品ユーザーからの投稿情報に基づいた評価分析情報を、低コスト且つリアルタイムに取得することができる化粧品評価情報分析システム及び方法を提供することを目的とする。

（化粧品メーカー向けサービス）
本発明の化粧品評価情報分析システムは、クチコミ分析サービスを提供する。クチコミ分析サービスとは、ユーザーが投稿した化粧品の評価情報（以下、「クチコミ」という）を、商品やユーザーの属性や競合他社との比較などの条件で分析したクチコミ情報を提供するサービスである。

（化粧品ユーザー・化粧品小売店向けサービス）
本発明の化粧品評価情報分析システムは、クチコミ協調フィルタリングサービス（ぴったりサーチ）を提供する。クチコミ協調フィルタリングサービスとは、ユーザーが投稿したクチコミを元に、利用者端末から入力した利用者情報（年齢や肌質、嗜好など）とデータベースに蓄積されたクチコミを比較計算し、利用者に最適な推奨商品をリアルタイムに検索可能とするサービスである。

上記の２つのサービスの特徴は次のとおりである。
（特徴１．リアルタイム性）
何らかの手法で収集したユーザーの声を分析したりフィルタリングしたりするサービスは従来から存在するが、ユーザーの声が発せられたと同時にそれを入手できる点が当サービスの特徴のひとつである。インターネットを介して、市場のユーザーに直接リアルタイムに接触しているといってもよく、市場ニーズをタイムラグなしに把握することができるとともに、余計な工数やコストを省くことができる。

（特徴２． データの特異性）
データベースに蓄積されるデータは、ユーザーが商品に対してどのように評価しているかといった、メーカーにとってもユーザーにとっても貴重な情報である。しかしただの評価情報の集まりでは、サービス化することができない。次のような種類のデータを紐付けることにより、上記サービスの提供を可能にしている。
ａ．ユーザーデータ
ユーザーデータは、大きく分けて２種類の情報から構成される。
「個人識別情報」…名前、住所、メールアドレス、電話番号等のようにそれを元にして個人を識別することのできる情報
「個人属性情報」… 肌質、年齢、地域、お気に入りのブランド、化粧品嗜好性等のように個人の属性を表す情報
ｂ．商品データ
本発明における商品データは、化粧品に関して、メーカー、ブランド、価格、容量、商品画像、発売日、販売チャネル等の商品データを、化粧品業界を横断した形で一元的に保持するものである。特定のメーカーや特定の小売店は、自社で取り扱う商品だけしか商品データを持っていないが、本発明はそれ業界横断型でほぼすべての商品データを保持していることが大きな特徴である。
ｃ．クチコミ
クチコミとは、特定の化粧品対するユーザーの自主的な評価情報である。クチコミは「定量情報」と「非定量情報」の二つに別れ、前者の定量情報にはユーザーの当該化粧品に対する評価点(１点〜７点を採点)や、化粧品の効果(潤い、美白、アクネケア、低刺激等、既定の項目から選択)などが含まれる。後者の非定性情報には、「この○○商品には大満足！肌がすべすべになりました。他の××商品からこっちに乗り換えます。」などいった化粧品に対するユーザーの使用感(生の声)が含まれる。また、クチコミはユーザーの年齢や肌質、職業、嗜好性といった時系列で変化しうるユーザーのプロファイル情報を投稿時の時点情報として記録しているため、長期間継続して蓄積することにより、ユーザーの化粧品に対する評価をそのプロファイル情報と共に時系列で把握することが可能である。
また、クチコミはＰＯＳデータなどの購買の結果蓄積される「結果データ」とは区別し、購買の原因となるユーザーニーズである「原因データ」として位置づけている。

（特徴３．データの質）
ａ．ユーザーから直接収集されたデータである
従来、メーカーや小売店が市場を調査する際には、発注データのような卸情報やＰＯＳデータのような購買情報を元に分析を行っていたが、当サービスは最終的に購買行動を行うユーザーから直接発せられたデータを提供できることが大きな特徴である。市場を調査したいメーカーや小売店にとって、従来にない高価値なデータであるといえる。
ｂ．実際に商品を使用したデータである
もしＰＯＳデータを購買者データと紐付けることができたとしても、購買した後のユーザーの行動を追うことはできない。当サービスは、ユーザーが購買した後に実際使ってみてどうだったのかという評価データを分析対象としているため、その商品がリピートされるのか、同じような条件の消費者に売れるのか等を予測することができる。
ｃ．業界横断のデータである
上記サービスで提供するデータは、化粧品業界を横断していることも 非常に重要な点である。従来、メーカーや小売店は、自社が取り扱う商品・自社の顧客についてしか情報を得ることができないため、例えば競合他社との比較や、新規の見込顧客調査などには、コストと手間をかけて取り組むしかなかった。しかし本サービスのデータベースには、本システムを利用するユーザーが使用した商品がメーカーやブランドを問わず蓄積される。これはユーザーが購買のための商品比較のために、あらゆる商品に関するクチコミを交換しているためである。そして、業界横断的なデータを利用することにより、メーカーや小売店は競合他社の商品や顧客についても調査することができる。
（特徴４．データ収集のしくみ）
これまで各企業が高いコストをかけて収集してきたユーザーの声を、インターネットのコミュニティ上でユーザーの自発性により収集することで、コストや時間をかけず企業に還元することができる。ユーザーの自発性は、データ収集のしくみがコミュニティを利用したものであるからこそ生じる。クチコミの閲覧と投稿によってユーザー同士がコミュニケーションを図ることができるため、ユーザーにとってインターネット上の他のユーザーとのクチコミ交換の場を提供することが可能となり、クチコミを収集することにインセンティブを設ける必要がない。

本件化粧品評価情報分析システム及び方法は、上記課題を解決するために、以下の構成を備えることを特徴とする。
すなわち、請求項１の発明は、複数の投稿者端末と、複数の利用者端末と、投稿用サーバーと、分析サーバーと、データベースサーバーから構成される化粧品評価情報分析システムであって、前記投稿用サーバーは、前記投稿者端末から通信ネットワークを介して化粧品ユーザーが入力した化粧品評価定量情報、化粧品評価非定量情報、および化粧品ユーザー属性情報をデータベースサーバーに蓄積する手段を有し、前記分析サーバーは、前記利用者端末から通信ネットワークを介して受信した化粧品分析条件に基づいて、前記データベースサーバーに蓄積された化粧品評価定量情報の分析図表を作成し、当該分析図表に化粧品評価非定量情報と化粧品ユーザー属性情報を関連づけ利用者端末に送信することを特徴とする化粧品評価情報分析システムである。

請求項２の発明は、複数の投稿者端末と、複数の利用者端末と、投稿用サーバーと、分析サーバーと、データベースサーバーから構成される化粧品評価情報分析システムであって、前記投稿用サーバーは、前記投稿者端末から通信ネットワークを介して化粧品ユーザーが入力した化粧品評価定量情報、化粧品評価非定量情報、および化粧品ユーザー属性情報をデータベースサーバーに蓄積する手段を有し、前記分析サーバーは、前記利用者端末から通信ネットワークを介して受信した利用者情報及び化粧品検索条件に基づいて、前記データベースサーバーに蓄積された化粧品ユーザーのうち、利用者と利用化粧品が重複する化粧品ユーザーのみを抽出し、当該抽出された化粧品ユーザーの利用者近似度を当該化粧品ユーザー属性情報に基づき点数化し、点数順に並び替えた化粧品ユーザー一覧を当該利用者近似度算出パラメータを変更可能な形態で前記利用者端末に提供し、前記パラメータを変更すると変更されたパラメータに基いて化粧品ユーザー一覧がリアルタイムで並べ替えられ、当該変更されたパラメータ情報に基づき利用者に推奨商品情報を提供することを特徴とする化粧品評価情報分析システムである。

請求項３の発明は、複数の投稿者端末と、複数の利用者端末と、投稿用サーバーと、分析サーバーと、データベースサーバーから構成される化粧品評価情報分析システムであって、前記投稿用サーバーは、前記投稿者端末から通信ネットワークを介して化粧品ユーザーが入力した化粧品評価定量情報、化粧品評価非定量情報、および化粧品ユーザー属性情報をデータベースサーバーに蓄積する手段を有し、前記分析サーバーは、前記利用者端末から通信ネットワークを介して受信した化粧品分析条件に基づいて、前記データベースサーバーに蓄積された化粧品評価定量情報の分析図表を作成し、当該分析図表に化粧品評価非定量情報と化粧品ユーザーの属性情報を関連づけ利用者端末に送信する手段と、前記利用者端末から通信ネットワークを介して受信した利用者情報及び化粧品検索条件に基づいて、前記データベースサーバーに蓄積された化粧品ユーザーのうち、利用者と利用化粧品が重複する化粧品ユーザーのみを抽出し、当該抽出された化粧品ユーザーの利用者近似度を当該化粧品ユーザー属性情報に基づき点数化し、点数順に並び替えた化粧品ユーザー一覧を当該利用者近似度算出パラメータを変更可能な形態で前記利用者端末に提供し、前記パラメータを変更すると変更されたパラメータに基いて化粧品ユーザー一覧がリアルタイムで並べ替えられ、当該変更されたパラメータ情報に基づき利用者に推奨商品情報を提供する手段とを備えることを特徴とする化粧品評価情報分析システムである。

請求項４の発明は、請求項２又は３の発明において、前記化粧品ユーザー一覧から任意の化粧品ユーザーを選択すると、当該化粧品ユーザーの化粧品ユーザー属性情報が表示されることを特徴とする。

請求項５の発明は、請求項２ないし４のいずれかの発明において、前記推奨商品を選択すると、推奨商品情報商品の詳細及び／又は推奨商品について化粧品ユーザーが入力した化粧品評価定量情報及び／又は化粧品評価非定量情報が表示されることを特徴とする。

請求項６の発明は、請求項２ないし５のいずれかの発明において、前記利用者近似度は、下記式１から算出したユーザーぴったり度であり、前記推奨商品情報は、下記式２から算出した商品ぴったり度に基づくものであることを特徴とする。

請求項７の発明は、請求項１ないし６のいずれかの発明において、前記投稿者端末及び／又は前記利用者端末は、タッチパネル画面を備えた端末であることを特徴とする。

請求項８の発明は、化粧品ユーザーから収集した化粧品評価定量情報に基づいて、当該化粧品評価情報の分析図表を作成し、当該分析図表に化粧品ユーザーから収集した化粧品評価非定量情報と化粧品ユーザー属性情報を関連づけることを特徴とする化粧品評価情報分析方法である。

請求項９の発明は、化粧品ユーザーから化粧品評価定量情報、化粧品評価非定量情報、及び化粧品ユーザー属性情報を収集し、商品検索者と利用化粧品が重複する化粧品ユーザーのみを抽出し、当該抽出された化粧品ユーザーの商品検索者近似度を当該化粧品ユーザー属性情報に基づき点数化し、点数順に並び替えた化粧品ユーザー一覧を作成し、当該商品検索者近似度算出パラメータを変更することで化粧品ユーザー一覧を並べ替え、当該変更されたパラメータ情報に基づき商品検索者に推奨商品情報を提供することを特徴とする化粧品評価情報分析方法である。

請求項１０の発明は、請求項９の発明において、前記利用者近似度は、下記式３から算出したユーザーぴったり度であり、前記推奨商品情報は、下記式４から算出した商品ぴったり度に基づくものであることを特徴とする。

本発明の化粧品評価情報分析システム及び方法により、化粧品ユーザーは、様々な指標に基づき分析したユーザーの評価情報を入手することが可能となる。
また、自分と属性の類似するユーザーの化粧品評価情報に基づき、最適な商品を検索することが可能となる。

化粧品メーカーは、他社の同種の化粧品との比較においてユーザーの評価情報を把握することが可能となる。

化粧品小売店は、ユーザーの欲しがる商品を揃えるために、市場動向を的確に把握することが可能となり、その結果より最適な商品の入荷管理を行うことが可能となる。
また、各化粧品メーカーの商品を実際に使用したユーザーの評価情報に基づいて、化粧品のカウンセリングを行うことが可能となる。

以下、本発明の実施形態を図面に従って説明する。なお、以下では化粧品評価情報の投稿者を単に「投稿者」と、本発明に係るシステムのサービス利用者のことを単に「利用者」と言う場合がある。

（システム構成）
図１は、本発明に係る化粧品評価情報分析システムの構成図である。図１に示すように、本発明の化粧品評価情報分析システムは、投稿用サーバー１、分析サーバー５、データベースサーバー６、投稿者端末２１〜２ｍ（ｍは任意の自然数）及び利用者端末３１〜３ｎ（ｎは任意の自然数）から構成され、前記サーバー群と前記端末群は、ＴＣＰ／ＩＰにより通信できる通信ネットワーク４（有線・無線を問わない）を介して接続される。なお、各サーバーは物理的に別筐体とする必要性はなく、システム規模が小さい場合には同一物理筐体内で稼働していても良い。

本発明に係るデータベースサーバー６には、実際に化粧品を使用したユーザーが投稿した化粧品評価情報が格納されている。すなわち、投稿者は、投稿者端末２ｍから通信ネットワーク４を介して投稿用サーバー１にアクセスし、任意の化粧品の評価情報を入力すると、該情報はデータベースサーバー６に入力される。このように投稿者から入力される化粧品の評価情報は、データベースサーバー６に蓄積されていく。
なお、投稿者端末２ｍはＷｅｂブラウザを搭載しているものであれば、パソコンに限定される必要性はなく、携帯電話、ＰＤＡ（Personal Digital Assistance）等の携帯端末でも何ら問題はない。

化粧品メーカーや小売店等の分析情報利用者は、利用者端末３ｎから通信ネットワーク４を介して分析サーバー５にアクセスし、所定の検索情報を入力し分析を実行すると、欲する化粧品評価分析情報が利用者端末３ｎに出力される。
なお、利用者端末３ｎはＷｅｂブラウザを搭載しており、且つ分析サーバー５により認証済みのものであれば、パソコンに限定される必要性はない。例えば、タッチパネル画面を搭載した、専用端末を小売店等に設置する形態での利用が想定される。

（システム機能）
図２ないし図４は、本発明の化粧品評価情報分析システムのシステム機能概念図である。本発明は、上述の通り、クチコミ分析サービス（図２及び図３参照）と協調フィルタリングサービス（図４参照）の２つのサービスを提供する。以下、これらのサービスの機能について説明する。

ａ．クチコミ分析サービス
図２に示すとおり、クチコミ分析サービスは、入出力部、処理部及び格納部から構成される。入出力部はインターネットに接続され、化粧品ユーザーからの評価情報を入出力するための「ユーザー入出力部」と本発明に係る分析結果を利用するための「利用者入出力部」とから構成される。「ユーザー入出力部」は投稿者用サーバー１及び投稿者端末２ｍであり、「利用者入出力部」は分析サーバー５及び利用者端末３ｎである。処理部に示す各機能は、分析サーバー５の有する機能であり、本発明に係る分析結果としては図３に示す分析を利用することができる。格納部はデータベースサーバー６であり、本サービスを利用するために必要なデータベースが格納される。
本サービスで利用可能な分析は１０パターンあり、次の通りである。

１）件数・点数推移分析部
複数のメーカー・ブランドまたは商品について、クチコミ件数とクチコミ評点を時系毎に集計し、任意の期間におけるクチコミ件数とクチコミ平均点の時間推移を動的に比較表示する。
分析方法として、「件数（クチコミ件数）推移」、「点数（クチコミ評点）推移」、「件数（クチコミ件数）伸率」、またはそれらの組み合わせを選択し、複数のメーカー・ブランドまたは商品のクチコミの時間推移を、棒グラフ、折れ線グラフ、又はこれらの組み合わせにより比較表示することができる。
また、分析条件を指定することにより、例えば「１０代前半で乾燥肌のユーザーの件数推移」といったようなクチコミ投稿者の年齢や肌質を限定しながら、分析・比較することも可能である。

２）件数・点数２点分析部
複数のメーカー・ブランドまたは商品について、任意の２期間のクチコミ件数とクチコミ評点を集計し、各期間の集計値を２次元領域にプロットし、これらを矢印で結んだものを表示することにより比較を可能とする。更に、プロットにカーソルをあてると、データの詳細が表示される。
分析方法として、「伸び率分析」または「絶対値分析」が選択でき、複数のメーカー・ブランドまたは商品についてのクチコミ件数とクチコミ評点の差を２次元領域にプロットして比較表現することができ、これにより広告やプロモーションの効果測定等を行うことが可能である。

３）マップ分析部
複数のブランドまたは商品について、そのクチコミ評点を縦または横軸に、クチコミ件数を縦または横軸にとり、該当するブランドまたは商品数の分布をマトリックス上に表示する。更に、マトリックスをクリックすると該当箇所のデータの詳細が表示される。
この分析により、特定ブランドが展開する商品すべてをクチコミ評点とクチコミ件数のマトリックスに分布させて、そのブランドの市場での評価を視覚的に表現することができる。また、肌質、年齢、職業等のユーザー属性情報を分析することにより、市場においてどのようなユーザークラスタに評価をされているかを視覚的に捉えることができる。

４）プロット分析部
複数のメーカー・ブランドまたは商品について、そのクチコミ評点とクチコミ件数の差をマトリックス上のプロットで比較表示する。更に、マトリックスをクリックすると該当箇所のデータの詳細が表示される。
複数のブランドまたは商品を同時にマトリックス上にプロットすることにより、他ブランドとの競合分析を行うことができる。また、マップ分析と同様に、年齢、肌質、職業等を限定することにより、特定のユーザークラスタにおける競合ブランドとの比較を実現することも可能である。

５）評価割合推移分析部
選択した一つのメーカー、ブランドまたは商品について、そのクチコミ評点の割合の推移を時系列に積み上げ横棒グラフで比較表示する。
クチコミ評価点の割合が積み上げ横棒グラフで表示され、クチコミ評点の割合の時間推移と共に、各月、各季節の評価状況を表現することが可能である。

６）評価割合比較分析部
複数のメーカー・ブランドまたは商品について、そのクチコミ評点の割合を積み上げ横棒グラフで比較表示する。この分析により、複数ブランド・複数商品のクチコミ評点の割合を同時に表示することにより、競合ブランド・商品との比較を実現することも可能である。

７）評価割合詳細分析部
選択した1つのメーカー、ブランドまたは商品について、そのクチコミ評点の割合の内訳をユーザーの肌質別、年代別、職業等のユーザー属性情報別に積み上げ横棒グラフで比較表示する。
ユーザーの属性別にクチコミ評価点の割合を表現するため、各ユーザークラスタの評価状況をそのクラスタ間で比較表現することができる。

８）使用実績分析部
任意のメーカー、ブランドまたは商品についてクチコミ投稿したユーザーが、他のどのメーカー、ブランドまたは商品に投稿しているかを積み上げ横棒グラフで一覧表示する。
この分析により、例えば、「自ブランドの口紅を低く評価するユーザーがどのブランドの口紅を高く評価しているか」というような競合ブランドとの比較分析を行うことができる。また、商品カテゴリを跨った分析も可能であるため、例えば、「口紅とファンデーションの評価の組み合わせ」も表現することができる。

９）属性分析部
メーカー、ブランドまたは商品についてのクチコミ投稿ユーザーの属性情報別（肌質別、年齢層別、職業別等）を積み上げ横棒グラフで表示する。例えば、あるブランドについて、投稿したユーザーの年齢の分布を表示することが可能であり、それを他のブランドの年齢分布と比較表示することにより、ブランド間のユーザークラスタの属性構成を比較表現することが可能である。

１０）嗜好性分析部
複数のメーカー・ブランドまたは商品についてのクチコミ投稿ユーザーの嗜好性情報をレーダーチャートまたは棒グラフで表示することが可能である。ユーザーの嗜好性情報としては、例えば、「メイク大好き」、「スキンケアの鬼」、「ボディケア命」、「ネイル通」、「フレグランス好き」、「外資ブランド好き」、「国産ブランド好き」、「安くていい物好き」、「（ネット）通販好き」、「自然・低刺激派」、「カウンセリング派」、「セルフチョイス派」などがある。

なお、上記全ての分析部において、ユーザー属性、ユーザー嗜好性、クチコミ一覧等の関連づけが可能である。

ｂ．協調フィルタリングサービス（ぴったりサーチ）
図４に示すとおり、協調フィルタリングサービスは、入出力部、処理部及び格納部から構成される。入出力部はインターネットに接続され、化粧品ユーザーからの評価情報を入出力するための「ユーザー入出力部」と本発明に係る分析結果を利用するための「利用者入出力部」とから構成される。「ユーザー入出力部」は投稿者用サーバー１及び投稿者端末２ｍであり、「利用者入出力部」は分析サーバー５及び利用者端末３ｎである。処理部に示す各機能は、分析サーバー５の有する機能である。格納部はデータベースサーバー６であり、本サービスを利用するために必要なデータベースが格納される。
本サービスの処理機能は次の７つがある。

１）クチコミ集計部
利用者がクチコミを投稿した商品と同じ商品にクチコミを投稿した他のユーザーをデータベースから抽出し、その商品に対するクチコミ評点の差を各ユーザーのクチコミ評点の標準偏差と平均点を基に集計する。
２）ブランド集計部
利用者がお気に入りのブランドとして登録した１以上のブランドと重複する1以上のブランドをお気に入りに登録した他のユーザーをデータベースから抽出し、その登録ブランド数をユーザー毎に集計する。
３）年齢集計部
利用者が登録する生年月日から計算される自分の年齢と、他のユーザーの登録する生年月日から計算される年齢との差をユーザー毎に集計する。
４）嗜好性集計部
利用者が登録した１以上の嗜好性と重複する１以上の嗜好性を登録した他のユーザーをデータベースから抽出し、その登録嗜好性の数を各ユーザー毎に集計する。
５）肌質集計部
利用者が登録した肌質情報と他のユーザーが登録した肌質との同一性をユーザー毎に集計する。
６）都道府県集計部
利用者が登録した居住地(都道府県)情報と他のユーザーの登録した居住地(都道府県)情報との同一性をユーザー毎に集計する。
７）職業集計部
利用者が登録した職業と他のユーザーの登録した職業との同一性をユーザー毎に集計する。

（データ構成）
ユーザー認証データベース６０１は、化粧品ユーザー（投稿者）またはサービス利用者に関する認証情報を格納するものである。該データベースは、ユーザーＩＤ、メールアドレス、パスワード等の情報を管理する。

ユーザー属性データベース６０２は、化粧品ユーザー（投稿者）またはサービス利用者に関する基本情報を格納するものである。該データベースは、ユーザーＩＤ、ニックネーム、生年月日、性別、肌質、住所、職業、化粧品に対する好みのタイプ、自己紹介、登録日等の情報を管理する。

ユーザー評価データベース６０３は、化粧品ユーザー(投稿者)またはサービス利用者が投稿した任意の化粧品に対する評価情報を格納するものである。該データベースは、ユーザーＩＤ、商品名、アイテム（商品カテゴリ）、クチコミ評点、効果、コメント、登録日等の情報を管理する。

商品情報データベース６０４は、評価の対象となる商品に関する基本情報を格納するものである。該データベースは、商品ＩＤ、商品名、アイテム（商品カテゴリ）、ブランド名、ブランドカテゴリ（販売チャネル）、価格、発売日、効果等の情報を管理する。

ユーザー評価集計データベース６０５は、クチコミ集計部の処理で必要な化粧品ユーザー(投稿者)または利用者のクチコミ集計値を格納するものである。該データベースはユーザーＩＤ、クチコミ評点の標準偏差、クチコミ評点の平均点等の情報を管理する。

ブランド志向性データベース６０６は、化粧品ユーザー(投稿者)または利用者のブランド志向性を格納するためのものである。該データベースは、ユーザーＩＤ、お気に入りブランド等の情報を管理する。

利用者情報データベース６０７は、サービス利用者に関する基本情報を格納するものである。該データベースは、利用者ＩＤ、利用者パスワード、利用者名、会社名、住所、サービス利用条件、データ参照条件、利用アカウントのステータス、アクセス時刻登録日等の情報を管理する。

使用情報データベース６０８は、本化粧品評価情報分析システムのサービス利用者による利用状況に関する情報を格納するものである。該データベースは、分析対象商品、利用分析条件等の情報を管理する。

（システム動作）
次に、本発明の化粧品評価情報分析システムの分析手順を説明する。以下の説明では、説明の便宜のため、１台の投稿者端末と１台の利用者端末とがネットワーク接続するものとして説明するが、複数端末が同時に接続された場合においても分析手順は何ら異なるものではない。

本発明の化粧品評価情報分析システムを利用するためには、事前に化粧品ユーザーによるクチコミ情報の蓄積が必要となる。図５は、投稿者（化粧品ユーザー）が化粧品評価情報を投稿する際の流れ図である。まず、投稿者は投稿者端末から通信ネットワーク４を介して投稿用サーバー１にアクセスする（ＳＴ1）。投稿用サーバー１は、認証画面を送信し（ＳＴ２）、これを受け取った投稿者が認証情報を送信すると（ＳＴ３）、投稿用サーバーはデータベースサーバー６に認証情報を問い合わせ、認証情報が正しければ、クチコミ情報入力画面を送信する（ＳＴ４〜６）。投稿者がクチコミ情報を送信すると（ＳＴ７）、データベースサーバー６にクチコミ情報が登録される（ＳＴ８）。なお、図５には示していないが、初回投稿時には投稿者認証情報（ログイン名、パスワード、メールアドレス等）の登録が必要となる。

次に、本化粧品評価情報分析システムのクチコミ分析サービスの利用手順を説明する。図６に示すとおり、まず、クチコミ分析サービス利用者は、利用者端末３ｎから通信ネットワーク４を介して分析サーバー５にアクセスする（ＳＴ１１）。利用者は、表示されたログイン画面に「パスワード」等の認証情報を入力すると、分析サーバー５はデータベースサーバー６にアクセスしユーザー認証データベース６０１の登録情報と比較し利用者の認証を行い（ＳＴ１２）、認証情報が正しくない場合にはエラー画面を表示する（ＳＴ１３）。利用者の認証が正しく行われると、利用者は次に基本条件設定画面において、年齢、職業、肌質、職業、髪質、髪量、結婚の有無、子供の有無、アイテム（商品カテゴリ）、クチコミ期間、発売日、発売チャネル、価格帯、商品種別等の基本条件を設定する（ＳＴ１４）。そして、メーカー、ブランド、商品等の分析対象を設定し（ＳＴ１５）、上記１０パターンの分析の中から希望する分析条件を選択し（ＳＴ１６）、分析を実行すると（ＳＴ１７）、当該分析条件に対応した分析結果が表示される（ＳＴ１８）。利用者が他の条件での分析結果を欲する場合には、ステップ１４ないし１８のいずれかの手順を繰り返すこととなる（ＳＴ１９）。なお、基本条件の設定、分析条件の設定は保存することも可能であり、同様の条件で分析を実行する際には、２回目以降の利用の際に設定作業は不要となる。

次に、本化粧品評価情報分析システムのクチコミ協調フィルタリングサービス（ぴったりサーチ）の利用手順を説明する。図７に示すとおり、まず、ぴったりサーチ利用者は、利用者端末３ｎから通信ネットワーク４を介して分析サーバー５にアクセスする（ＳＴ２１）。利用者は、表示されたログイン画面に「利用者ＩＤ」、「パスワード」等の認証情報を入力すると、分析サーバー５はデータベースサーバー６にアクセスしユーザー認証データベース６０１の登録情報と比較し利用者の認証を行い（ＳＴ２２）、認証情報が正しくない場合にはエラー画面を表示する（ＳＴ２３）。利用者の認証が正しく行われると、お気に入りブランド、年齢、お好み・タイプ、肌質、都道府県、職業等の利用者情報を登録する（ＳＴ２４）。画面上に表示されたアイテム（商品カテゴリ）の中からサーチ対象を選択すると（ＳＴ２５）、ユーザーぴったり度が算出され、ユーザーぴったり度順にユーザー（ぴったりさん）の一覧が表示される（ＳＴ２６）。画面に表示されたぴったりさんの属性情報のうち可変値（クチコミぴったり度、ブランドぴったり度、年齢ぴったり度、お好み・タイプぴったり度、肌質ぴったり度、都道府県ぴったり度、職業ぴったり度等）を変更することで、ユーザーぴったり度がリアルタイムで更新され、それに伴いぴったりさんの一覧も更新されるので、自分の欲する条件にに最も近いぴったりさんを検索することが可能となる。この際、画面には円周上にはぴったりさんイメージと利用者イメージが表示され、ぴったりさんイメージに利用者イメージ近づいたり遠ざかったりするので、視覚的に自分に最も近いぴったりさんを探すことも可能であり、更に円周上のユーザーイメージをクリックすると当該ユーザーの属性情報やクチコミを見ることができる。（ＳＴ２７）。可変値調整後ぴったりサーチを実行すると（ＳＴ２８）、調整した可変値に応じて、商品ぴったり度が算出され、商品ぴったり度を基準に利用者に最適な商品の一覧が商品ぴったり度と共に表示される（ＳＴ２９）。利用者は、一覧表に表示された商品について、商品の詳細情報を閲覧したり、クチコミを閲覧・投稿したりすることができる（ＳＴ３０）。
利用者が他の条件でのサーチ結果を欲する場合には、ステップ２５ないし３０の手順を繰り返すこととなる（ＳＴ３１）。

ユーザーぴったり度の算出について、更に詳細に説明する。
ユーザーぴったり度は、式５に示すとおりの計算で算出される。すなわち、まず下記i）〜vii）に示す７種のぴったり度を算出し、算出された各種ぴったり度にユーザーが調整可能な可変値(Rv,Bv,Av,Fv,Sv,Pv,Jv）とシステムに予め設定された調整値（Ra,Ba,Aa,Fa,Sa,Pa,Ja）を乗算し、それらを合計することにより算出する。

i）クチコミぴったり度（Rp）
クチコミぴったり度は、ぴったりサーチ利用者が過去にクチコミした商品と同一商品にクチコミしたユーザーについてのみ、下記式６で算出する。式６において利用するクチコミ評点Ｗｒ及びＷｕの標準化は式７を用いて行う。


ii)ブランドぴったり度(Bp)
ユーザーと同じお気に入りブランドがあれば、重複数×１点を加点する。すなわち、ブランドぴったり度＝利用者とユーザーの登録ブランド情報マッチ数となる。
iii)年齢ぴったり度(Ap)
年齢ぴったり度は、下記式８で算出する。すなわち、１１歳以上年齢が離れたユーザーの年齢ぴったり度はマイナスとなる。

iv)お好み・タイプぴったり度(Fp)
ユーザーと同じ登録嗜好性情報があれば、重複数×１点を加点する。すなわち、お好み・タイプぴったり度＝利用者とユーザーの登録嗜好性情報マッチ数となる。
v)肌質ぴったり度(Sp)
利用者とユーザーが同じ肌質であれば１点とし、一致しない場合は０点とする。
vi)都道府県ぴったり度(Pp)
利用者とユーザーが同じ都道府県であれば１点とし、一致しない場合は０点とする。
vii)職業ぴったり度(Jp)
利用者とユーザーが同じ職業であれば１点とし、一致しない場合は０点とする。

各ぴったり度に乗算する調整値（Ra,Ba,Aa,Fa,Sa,Pa,Ja）はシステムがi）〜vii）のぴったり度の変動範囲を調整するための値である。調整値は利用者が変更することはできず、システム上で自動的に計算処理が行われる。

各ぴったり度に乗算する可変値(Rv,Bv,Av,Fv,Sv,Pv,Jv）は、利用者が調整可能である。当該可変値を調整することで、利用者が重視するi）〜vii）のぴったり度に重み付けをすることができる。

上記計算式を用いて、ユーザーぴったり度を算出したのが図８である。
上記に示すとおり、ユーザーぴったり度は、算出した７種のぴったり度i）〜vii)から式５を用いて算出される。図８における７種のぴったり度の算出を利用者とぴったりさん１の例で説明する。
i)クチコミ(Rp)ぴったり度の算出
利用者とぴったりさん１の重複するクチコミ化粧品は、化粧品Ａ及び化粧品Ｂである。ぴったりさん１は化粧品Ｅにもクチコミしているが、利用者は化粧品Ｅにはクチコミしていないので、化粧品Ｅへのクチコミ評点はユーザーぴったり度の算出には利用しない。
化粧品Ａのクチコミぴったり度は、式６に示すとおり、ぴったりさん１のクチコミ評点５点を上記式７により標準化した点数−１．２２点から、利用者のクチコミ評点をを標準化した点数０．６点を減算し、その絶対値を１．５から除算することにより得られる−０．３である。同様に算出した化粧品Ｂのクチコミぴったり度は、０．９となるから利用者とぴったりさん１のクチコミぴったり度は２．２点となる。
ii)ブランドぴったり度(Bp)の算出
利用者のお気に入りブランドは、「資生堂」と「花王」である。一方、ぴったりさん１のお気に入りブランドは、「資生堂」と「花王」と「アルビオン」である。両者の重複する登録情報は２点あるから、ブランドぴったり度は２点となる。
iii）年齢ぴったり度(Ap)の算出
利用者の年齢は２９歳であり、ぴったりさん１の年齢は２５歳であるから、上記式８にこれらの値を当てはめると、両者の年齢ぴったり度は６点となる。
iv)お好み・タイプぴったり度
利用者とぴったりさん１のお好み・タイプは、共に「メイク大好き」と「スキンケアの鬼」である。従って、両者の重複する登録情報は２点あるから、お好み・タイプぴったり度は２点となる。
v）肌質ぴったり度
利用者とぴったりさん１は、共に「普通肌」である。従って、肌質ぴったり度は１点となる。
vi)都道府県ぴったり度
利用者は「東京」在住であり、ぴったりさん１は「千葉」在住である。従って、都道府県ぴったり度は０点となる。
vii)職業ぴったり度
利用者の職業は「ＯＬ」であり、ぴったりさん１の職業は「公務員」である。従って、職業ぴったり度は０点となる。

上記で算出した７種のぴったり度に下記表１の調整値・可変値を乗算して算出したところ、ぴったりさん１のユーザーぴったり度は１６．２点となった。同様の計算方法により、算出したぴったりさん２のユーザーぴったり度は１８．９点、ぴったりさん３のユーザーぴったり度は１７．６点である。

商品ぴったり度の算出について、更に詳細に説明する。
ユーザーぴったり度は、下記式９に示すとおりの計算で算出される。すなわち、ユーザーぴったり度が０でないユーザー（クチコミ化粧品の重複があるユーザー）がしたクチコミ評点にユーザーぴったり度を乗算し、その合計値をユーザー数で除算することにより利用者が未使用の化粧品について商品ぴったり度を算出する。
図８のケースでは、化粧品Ｄの商品ぴったり度は化粧品Ｄについて投稿したぴったりさん２及びぴったりさん３のユーザーぴったり度から算出された８１．７点であり、化粧品Ｅの商品ぴったり度が化粧品Ｅについて投稿したぴったりさん１及びぴったりさん２のユーザーぴったり度から算出された１１３．４点である。

本発明の詳細を実施例で説明する。以下説明する本実施例に係る化粧品評価情報分析システムは、図１ないし図７と全く同様の特徴を備えることを前提とする。なお、本発明はこれらの実施例によって何ら限定されることはない。

本実施例に係る化粧品評価情報分析システムを利用するためには、事前に化粧品ユーザーによるクチコミ（化粧品の評価情報）が投稿される必要がある。化粧品ユーザーは、投稿者端末から投稿用サーバー１にアクセスし、ユーザー認証を行った後に図１１の化粧品評価情報投稿画面から、クチコミを行う。図９に示すとおり、化粧品ユーザーは、クチコミする化粧品を選択した後、商品種別（現品又はサンプル）、クチコミ評点（０〜７つ星）、効果（爽快感、潤い、毛穴角質ケア、アクネケア、美肌くすみ、低刺激、よく落ちる）を指定し、その後次の画面（図示せず）において当該商品についてのコメントを入力する。その結果、図１０に示すとおり、投稿された化粧品評価情報の表示画面を他のユーザーや利用者が参照することが可能となる。
なお、図９はタッチパネル仕様の画面構成となっているが、他の仕様の画面構成においては、同時にテキスト入力を行うことも可能である。

次に、本実施例に係るクチコミ分析サービス及び協調フィルタリングサービス（ぴったりサーチ）を利用手順について説明する。
本実施例に係るクチコミ分析サービスを利用するためには、まず、利用者は利用者端末から分析サーバーにアクセスし、利用者認証を行い、基本条件の設定を行う必要がある。図１１は、本実施例に係る化粧品評価情報分析システムの基本条件設定画面である。図１１に示すとおり、基本情報設定画面においては、年齢、肌質（普通肌、乾燥肌、脂性肌、混合肌、敏感肌、アトピー）、職業（会社員、調査・マスコミ関連企業、パート・フリーター等）、髪質（硬い、普通、柔らかい、未設定）、髪量（多い、普通、少ない、未設定）、結婚の有無、子供の有無、アイテム、クチコミ期間、発売日、発売チャネル（デパート、スーパー・ドラッグ、バラエティショップ等）、価格帯、商品種別を指定する必要がある。

本実施例に係る協調フィルタリングサービス（ぴったりサーチ）を利用するためには、まず、利用者は利用者端末から分析サーバーにアクセスし、利用者認証を行い、利用者情報の登録を行う必要がある。利用者が登録する情報は、図２２に示すとおりであり、必須項目と任意項目がある。

（クチコミ分析サービス）
基本条件を設定した後、分析対象となるブランド、メーカー、商品等を選択し、実行する分析条件を選択し、分析を実行することにより、各種分析結果が表示される。本実施例に係るクチコミ分析サービスの実行結果は次の１５通りである。
１)クチコミ件数・点数推移分析（月毎件数推移、累積件数推移）（図１２ａ）
２)クチコミ件数・点数推移分析（月毎点数推移、累積点数推移）（図１２ｂ）
３)クチコミ件数・点数推移分析（月毎件数伸率、累積件数伸率）（図１２ｃ）
４)クチコミ件数・点数推移分析（月毎点数・月毎件数推移、累積点数・累積件数推移）（図１２ｄ）
５)クチコミ件数・点数推移分析（月毎件数伸率・月毎件数推移、累積件数伸率・累積件数推移）（図１２ｅ）
６)クチコミ件数・点数２点比較分析（図１３）
７)クチコミ評価マップ分析（図１４）
８)クチコミ評価プロット分析（図１５）
９)クチコミ評価割合推移分析（図１６）
１０)クチコミ評価割合比較分析（図１７）
１１)クチコミ評価割合詳細分析（図１８）
１２)クチコミ使用実績分析（図１９）
１３)ユーザー属性分析（図２０）
１４)ユーザー嗜好性分析（レーダーチャート）（図２１ａ）
１５)ユーザー嗜好性分析（棒グラフ）（図２１ｂ）

（クチコミ協調フィルタリングサービス）
基本条件を設定した後、クチコミ協調フィルタリングサービス（ぴったりサーチ）を利用するためには、ぴったりサーチの対象アイテムを選択する必要がある。本実施例に係るぴったりサーチの対象アイテムは図２３に示すとおりである。選択したアイテムに係るユーザーのユーザーぴったり度は上記式５により算出され、図２４に示すとおり、ユーザーぴったり度順にぴったりさんランキングが表示される。本実施例の利用者は、画面に表示されたぴったりさんの属性情報（クチコミ重視、ブランド重視、年齢重視、お好み重視、肌質重視、都道府県重視、職業重視）のパラメータを、画面に表示されたつまみをプラス方向・マイナス方向へと調整することにより、ぴったりさんのランキングが動的に入れ替わり、ユーザー名をクリックするとユーザー属性情報、ユーザー評価情報を閲覧できるので、自分に最も合うぴったりさんを検索することが可能となる。また、この際、画面右上の円周上に表示されたぴったりさんイメージが、パラメータの変更することで同じく円周上に表示された利用者のユーザーイメージに近づいたり遠ざかったりするので、視覚的に自分に最も近いぴったりさんを探すことも可能であり、更に円周上のユーザーイメージをクリックすると当該ユーザーの属性情報やクチコミを見ることができる。ランキングの冒頭に利用者に最も近いぴったりさんが表示されるようにパラメータを調整した後、「ぴったりの商品を探す」をクリックすると、図２５に示すとおり、利用者に最適な商品の一覧が商品ぴったり度と共に表示される。利用者は、一覧表に表示された商品について、商品の詳細情報を閲覧したり、クチコミを閲覧・投稿したりすることもできる。

本発明に係る化粧品評価情報分析システムのシステム構成図である。 本発明に係るクチコミ分析サービスのシステム機能概念図である。 本発明に係るクチコミ分析サービスのシステム機能概念図の評価分析部の詳細を示した図である。 本発明に係る協調フィルタリングサービスのシステム機能概念図である。 本発明に係る化粧品評価情報分析システムの化粧品評価情報蓄積時の流れ図である。 本発明に係るクチコミ分析サービスの処理フローである。 本発明に係る協調フィルタリングサービスの処理フローである。 本発明に係る協調フィルタリングサービスの計算ロジックの算出例である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムの化粧品評価情報投稿画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムに投稿された化粧品評価情報の表示画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムの基本条件設定画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムのクチコミ件数・点数推移分析（月毎件数推移、累積件数推移）の表示画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムのクチコミ件数・点数推移分析（月毎点数推移、累積点数推移）の表示画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムのクチコミ件数・点数推移分析（月毎件数伸率、累積件数伸率）の表示画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムのクチコミ件数・点数推移分析（月毎点数・月毎件数推移、累積点数・累積件数推移）の表示画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムのクチコミ件数・点数推移分析（月毎件数伸率・月毎件数推移、累積件数伸率・累積件数推移）の表示画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムのクチコミ件数・点数２点比較分析の表示画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムのクチコミ評価マップ分析の表示画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムのクチコミ評価プロット分析の表示画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムのクチコミ評価割合推移分析の表示画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムのクチコミ評価割合比較分析の表示画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムのクチコミ評価割合詳細分析の表示画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムのクチコミ使用実績分析の表示画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムのユーザー属性分析の表示画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムのユーザー嗜好性分析（レーダーチャート）の表示画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムのユーザー嗜好性分析（棒グラフ）の表示画面である。 本実施例に係る利用者登録情報の一覧である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムのぴったりサーチ対象アイテムの選択画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムのぴったりさんの検索画面である。 本実施例に係る化粧品評価情報分析システムのぴったりサーチの実行結果表示画面である。

Claims (10)

1. 複数の投稿者端末と、複数の利用者端末と、投稿用サーバーと、分析サーバーと、データベースサーバーから構成される化粧品評価情報分析システムであって、
   前記投稿用サーバーは、前記投稿者端末から通信ネットワークを介して化粧品ユーザーが入力した化粧品評価定量情報、化粧品評価非定量情報、および化粧品ユーザー属性情報をデータベースサーバーに蓄積する手段を有し、
   前記分析サーバーは、前記利用者端末から通信ネットワークを介して受信した化粧品分析条件に基づいて、前記データベースサーバーに蓄積された化粧品評価定量情報の分析図表を作成し、当該分析図表に化粧品評価非定量情報と化粧品ユーザー属性情報を関連づけ利用者端末に送信することを特徴とする化粧品評価情報分析システム。
2. 複数の投稿者端末と、複数の利用者端末と、投稿用サーバーと、分析サーバーと、データベースサーバーから構成される化粧品評価情報分析システムであって、
   前記投稿用サーバーは、前記投稿者端末から通信ネットワークを介して化粧品ユーザーが入力した化粧品評価定量情報、化粧品評価非定量情報、及び化粧品ユーザー属性情報をデータベースサーバーに蓄積する手段を有し、
   前記分析サーバーは、前記利用者端末から通信ネットワークを介して受信した利用者情報及び化粧品検索条件に基づいて、前記データベースサーバーに蓄積された化粧品ユーザーのうち、利用者と利用化粧品が重複する化粧品ユーザーのみを抽出し、当該抽出された化粧品ユーザーの利用者近似度を当該化粧品ユーザー属性情報に基づき点数化し、点数順に並び替えた化粧品ユーザー一覧を当該利用者近似度算出パラメータを変更可能な形態で前記利用者端末に提供し、前記パラメータを変更すると変更されたパラメータに基いて化粧品ユーザー一覧がリアルタイムで並べ替えられ、当該変更されたパラメータ情報に基づき利用者に推奨商品情報を提供することを特徴とする化粧品評価情報分析システム。
3. 複数の投稿者端末と、複数の利用者端末と、投稿用サーバーと、分析サーバーと、データベースサーバーから構成される化粧品評価情報分析システムであって、
   前記投稿用サーバーは、前記投稿者端末から通信ネットワークを介して化粧品ユーザーが入力した化粧品評価定量情報、化粧品評価非定量情報、および化粧品ユーザー属性情報をデータベースサーバーに蓄積する手段を有し、
   前記分析サーバーは、前記利用者端末から通信ネットワークを介して受信した化粧品分析条件に基づいて、前記データベースサーバーに蓄積された化粧品評価定量情報の分析図表を作成し、当該分析図表に化粧品評価非定量情報と化粧品ユーザーの属性情報を関連づけ利用者端末に送信する手段と、
   前記利用者端末から通信ネットワークを介して受信した利用者情報及び化粧品検索条件に基づいて、前記データベースサーバーに蓄積された化粧品ユーザーのうち、利用者と利用化粧品が重複する化粧品ユーザーのみを抽出し、当該抽出された化粧品ユーザーの利用者近似度を当該化粧品ユーザー属性情報に基づき点数化し、点数順に並び替えた化粧品ユーザー一覧を当該利用者近似度算出パラメータを変更可能な形態で前記利用者端末に提供し、前記パラメータを変更すると変更されたパラメータに基いて化粧品ユーザー一覧がリアルタイムで並べ替えられ、当該変更されたパラメータ情報に基づき利用者に推奨商品情報を提供する手段とを備えることを特徴とする化粧品評価情報分析システム。
4. 前記化粧品ユーザー一覧から任意の化粧品ユーザーを選択すると、当該化粧品ユーザーの化粧品ユーザー属性情報が表示されることを特徴とする請求項２又は３の化粧品評価情報分析システム。
5. 前記推奨商品を選択すると、推奨商品情報商品の詳細及び／又は推奨商品について化粧品ユーザーが入力した化粧品評価定量情報及び／又は化粧品評価非定量情報が表示されることを特徴とする請求項２ないし４のいずれかの化粧品評価情報分析システム。
6. 前記利用者近似度は、下記式１から算出したユーザーぴったり度であり、前記推奨商品情報は、下記式２から算出した商品ぴったり度に基づくものであることを特徴とする請求項２ないし５のいずれかの化粧品評価情報分析システム。
   
7. 前記投稿者端末及び／又は前記利用者端末は、タッチパネル画面を備えた端末であることを特徴とする請求項１ないし６のいずれかの化粧品評価情報分析システム。
8. 化粧品ユーザーから収集した化粧品評価定量情報に基づいて、当該化粧品評価情報の分析図表を作成し、当該分析図表に化粧品ユーザーから収集した化粧品評価非定量情報と化粧品ユーザー属性情報を関連づけることを特徴とする化粧品評価情報分析方法。
9. 化粧品ユーザーから化粧品評価定量情報、化粧品評価非定量情報、及び化粧品ユーザー属性情報を収集し、商品検索者と利用化粧品が重複する化粧品ユーザーのみを抽出し、当該抽出された化粧品ユーザーの商品検索者近似度を当該化粧品ユーザー属性情報に基づき点数化し、点数順に並び替えた化粧品ユーザー一覧を作成し、当該商品検索者近似度算出パラメータを変更することで化粧品ユーザー一覧を並べ替え、当該変更されたパラメータ情報に基づき商品検索者に推奨商品情報を提供することを特徴とする化粧品評価情報分析方法。
10. 前記利用者近似度は、下記式３から算出したユーザーぴったり度であり、前記推奨商品情報は、下記式４から算出した商品ぴったり度に基づくものであることを特徴とする請求項９の化粧品評価情報分析方法。