JP2020140242A - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザにとって適切な商品又はサービスを抽出すること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、抽出部とを有する。取得部は、表示対象の第１の商品又はサービスと関連する第２の商品又はサービスに関する評価情報を取得する。抽出部は、表示対象の商品又はサービスとして、取得部によって取得された評価情報に含まれる評価値が第１の商品又はサービスの評価値以上である第２の商品又はサービスに関する情報を抽出する。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

従来、ユーザが興味を持ちそうな商品またはサービスを推薦するレコメンド機能や、検索キーワードに関連する広告を検索結果とともに表示する検索連動広告機能等が提供されている。例えば、商品またはサービスをその商品またはサービス以外の他の事物と結び付ける情報として適切な情報を生成する技術が知られている。

特許第６４２２５３３号公報

しかしながら、上記の従来技術では、ユーザにとって適切な商品又はサービスを抽出することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、商品またはサービスをその商品またはサービス以外の他の事物と結び付ける情報として適切な情報を生成しているに過ぎず、ユーザにとって適切な商品又はサービスを抽出することができるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザにとって適切な商品又はサービスを抽出することができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、表示対象の第１の商品又はサービスと関連する第２の商品又はサービスに関する評価情報を取得する取得部と、表示対象の商品又はサービスとして、前記取得部によって取得された評価情報に含まれる評価値が前記第１の商品又はサービスの評価値以上である第２の商品又はサービスに関する情報を抽出する抽出部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、ユーザにとって適切な商品又はサービスを抽出することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理装置が実行する抽出処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理装置が実行する抽出方法の具体例の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る商品情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る評価値情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係るコンテンツ記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る情報処理装置が実行する抽出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図８は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．情報処理装置が示す抽出処理の一例〕
図１を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する抽出処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する抽出処理の一例を示す図である。具体的には、情報処理装置１００は、表示対象の商品又はサービスとして、評価情報に含まれる評価値が第１の商品又はサービスの評価値以上である第２の商品又はサービスに関する情報を抽出する。なお、以下では、情報処理装置１００が実行する商品に対する抽出処理について例を挙げて説明する。

ここでいう評価情報とは、例えば、ユーザによって投稿されたレビューに関する情報である。ここで、レビューに関する情報とは、例えば、評価情報として、ユーザによって購入された商品に関する評価等をユーザが自由形式で記載した情報である。

また、ここでいう評価情報とは、ユーザによって購入された商品が所定の評価項目毎に１〜５段階にユーザによって評価された結果に関する情報である。また、ここでいう評価情報とは、商品購入等のコンバージョン率（ＣＶＲ：Conversion Rate）に影響を及ぼす所定の項目に関する情報である。

また、ここでいう評価値とは、ユーザによって購入された商品が所定の評価項目毎に１〜５段階にユーザによって評価された結果に基づいて算出された数値である。また、ここでいう所定の評価項目とは、商品の評価を示す複数の評価項目である。例えば、商品が生鮮食品であるものとする。この場合、所定の評価項目とは、鮮度、大きさ等である。また、以下では、かかる所定の評価項目をサブ指標と表記する場合がある。

なお、サブ指標は、例えば、ＥＣ（Electronic Commerce）サイトを提供するサービス提供主によって予め決定された項目であってもよい。また、サブ指標は、ユーザによって投稿されたレビューに記載された項目であってもよい。以下には、情報処理装置１００が、商品情報と、評価情報とを記憶部に記憶している場合を例に挙げて説明する。

図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、情報処理装置１００とを含む。端末装置１０及び情報処理装置１００は、図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。

実施形態に係る端末装置１０は、ブラウザに表示されるウェブページやアプリケーション用のコンテンツ等のコンテンツにアクセスするユーザによって利用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。

なお、図１の例では、端末装置１０がユーザによって利用されるスマートフォンである場合を示す。また、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。

実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば、サーバ装置等により実現される。具体的には、情報処理装置１００は、表示対象の第１の商品又はサービスと関連する第２の商品又はサービスに関する評価情報を取得する。そして、情報処理装置１００は、表示対象の商品又はサービスとして、評価情報に含まれる評価値が第１の商品又はサービスの評価値以上である第２の商品又はサービスに関する情報を抽出する。

なお、以下では、複数のサブ指標が示す評価値のいずれか１つが第１の商品のサブ指標の評価値のいずれか１つ以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出する例を挙げて説明する。

また、以下では、第１の商品と同価格帯に含まれる第２の商品を表示対象の商品として抽出する例を挙げて説明する。ここで、同価格帯の商品とは、例えば、商品の価格±商品の価格の１０％の価格帯に含まれる商品を示す。例えば、商品の価格が「８０００円」であるものとする。この場合、同価格帯の商品は、８０００±８００円の価格帯に含まれる商品である。また、同価格帯の商品は、商品のカテゴリ毎に、記憶部に記憶される。また、例えば、ここでいう同価格帯の商品は、ユーザの購買に関する情報に基づいて決定されるＣＶＲ等が所定の範囲内に含まれる商品であってもよい。また、以下では、複数の第２の商品は、異なる実際の販売店舗及びインターネットショッピングサイトから販売される商品であるものとして説明する。

以下、図１を用いて、情報処理装置１００による抽出処理の一例を流れに沿って説明する。

まず、図１に示すように、情報処理装置１００は、ユーザによるコンテンツの取得要求を受け付ける（ステップＳ１）。例えば、図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザによって選択された蟹セットに関する商品を含むコンテンツの取得要求を受け付ける。続いて、情報処理装置１００は、第１の商品と関連する第２の商品の評価情報を取得する（ステップＳ２）。

例えば、図１の例では、購入対象として、ユーザによって選択された蟹セットＸを含むコンテンツが端末装置１０に表示されているものとする。この場合、情報処理装置１００は、蟹セットに関する商品の情報を取得する。例えば、図１の例では、情報処理装置１００は、蟹セットＡと、蟹セットＢと、蟹セットＣと、蟹セットＤとの情報を取得する。

この場合、情報処理装置１００は、蟹セットＸと関連する他の蟹セットの情報として、評価情報及び価格を取得する。例えば、図１の例では、情報処理装置１００は、蟹セットＡのサブ指標として、鮮度が「普通」であり、大きさが「普通」であると取得する。また、情報処理装置１００は、蟹セットＡの価格として、価格が「８１００円」であると取得する。また、例えば、情報処理装置１００は、蟹セットＡのサブ指標として、鮮度が「良い」であり、大きさが「大きい」であると取得する。また、情報処理装置１００は、蟹セットＢの価格として、価格が「８１００円」であると取得する。

また、例えば、情報処理装置１００は、蟹セットＣのサブ指標として、鮮度が「非常に良い」であり、大きさが「大きい」であると取得する。また、情報処理装置１００は、蟹セットＣの価格として、価格が「８２００円」であると取得する。また、例えば、情報処理装置１００は、蟹セットＤのサブ指標として、鮮度が「良い」であり、大きさが「普通」であると取得する。また、情報処理装置１００は、蟹セットＤの価格として、価格が「８０００円」であると取得する。

そして、情報処理装置１００は、評価値が第１の商品の評価値以上である第２の商品を抽出する（ステップＳ３）。具体的には、情報処理装置１００は、評価値が第１の商品の評価値以上である第２の商品を第１の商品とともに表示する表示対象の商品として抽出する。

また、具体的には、情報処理装置１００は、複数の評価項目に対応する各評価値のいずれか１つでも第１の商品の複数の評価項目のいずれかの評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出する。また、具体的には、情報処理装置１００は、第１の商品と同価格帯に含まれる第２の商品を表示対象の商品として抽出する。

ここで、図２を用いて複数の蟹セットから４つの蟹セットを抽出する抽出方法について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置が実行する抽出方法の具体例の一例を示す図である。図２の例では、情報処理装置１００は、５つの蟹セットＲＣ１〜ＲＣ５から４つの蟹セットを抽出する。

具体的には、図２に示すように、蟹セットＲＣ１は、図１の例の蟹セットＡであり、鮮度の評価値が「０．４」であり、大きさの評価値が「０．４」である。また、具体的には、蟹セットＲＣ２は、図１の例の蟹セットＢであり、鮮度の評価値が「０．７」であり、大きさの評価値が「０．７」である。

また、具体的には、蟹セットＲＣ３は、図１の例の蟹セットＣであり、鮮度の評価値「０．９」であり、大きさの評価値「０．７」である。また、具体的には、蟹セットＲＣ４は、図１の例の蟹セットＤであり、鮮度の評価値が「０．６」であり、大きさの評価値が「０．５」である。また、具体的には、蟹セットＲＣ５は、鮮度の評価値が「０．３」であり、大きさの評価値が「０．２」である。

図２の例では、情報処理装置１００は、評価値に基づいて決定される優先度に基づいて、複数の第２の商品のうち、優先度が高い順に第２の商品を抽出する。例えば、既に表示された蟹セットＸの鮮度の評価値が「０．７」であり、大きさの評価値が「０．３」であるものとする。この場合、情報処理装置１００は、鮮度と大きさとの評価値のいずれか１つかが蟹セットＸの評価値以上である４つの蟹セットを表示対象の商品として抽出する。そして、情報処理装置１００は、評価値に基づいて決定される優先度に基づいて、４つの蟹セットのうち、優先度が高い順に４つの蟹セットのいずれかを抽出する。

例えば、蟹セットＲＣ１〜ＲＣ５のうち、鮮度と大きさとの評価値のいずれか大きい方を比較して優先度を決定するものとする。この場合、図２に示すように、蟹セットＲＣ１は、鮮度の評価値が「０．４」であり、大きさの評価値が「０．４」である。そのため、蟹セットＲＣ１は、鮮度の評価値と大きさの評価値とが同一であるため、評価値が「０．４」である。また、例えば、蟹セットＲＣ２は、鮮度の評価値が「０．７」であり、大きさの評価値が「０．７」である。そのため、蟹セットＲＣ２は、鮮度の評価値と大きさの評価値とが同一であるため、評価値が「０．７」である。

また、例えば、蟹セットＲＣ３は、鮮度の評価値が「０．９」であり、大きさの評価値が「０．７」である。そのため、蟹セットＲＣ３は、鮮度の評価値の方が大きさの評価値よりも大きいため、評価値が「０．９」である。また、例えば、蟹セットＲＣ４は、鮮度の評価値が「０．６」であり、大きさの評価値が「０．５」である。そのため、蟹セットＲＣ４は、鮮度の評価値の方が大きさの評価値よりも大きいため、評価値が「０．６」である。

また、例えば、蟹セットＲＣ５は、鮮度の評価値が「０．３」であり、大きさの評価値「０．２」である。そのため、蟹セットＲＣ５は、鮮度の評価値の方が大きさの評価値よりも大きいため、評価値が「０．３」である。

このとき、情報処理装置１００は、蟹セットＲＣ３の評価値が「０．９」であることから、優先順位を１位として抽出する。また、情報処理装置１００は、蟹セットＲＣ２の評価値が「０．７」であることから、優先順位を２位として抽出する。また、情報処理装置１００は、蟹セットＲＣ４の評価値が「０．６」であることから、優先順位を３位として抽出する。

また、情報処理装置１００は、蟹セットＲＣ１の評価値が「０．４」であることから、優先順位を４位として抽出する。このように、情報処理装置１００は、蟹セットＲＣ３が１位であり、蟹セットＲＣ２が２位であり、蟹セットＲＣ４が３位であり、蟹セットＲＣ１が４位であるとして抽出する。

上記実施形態では、情報処理装置１００が蟹セットＲＣ１〜ＲＣ５のうち、鮮度と大きさとの評価値のいずれか大きい方を比較して優先度を決定する例を挙げたが、上記実施形態に限定されない。例えば、情報処理装置１００は、蟹セットＲＣ１〜ＲＣ５のうち、鮮度と大きさとの評価値の総和が大きい蟹セットを優先度が高い順位として決定してもよい。

図１に戻り、実施形態に係る抽出処理の一例を説明する。情報処理装置１００は、蟹セットが表示されたコンテンツを端末装置１０に配信する（ステップＳ４）。例えば、優先順位が、蟹セットＣが１位であり、蟹セットＢが２位であり、蟹セットＤが３位であり、蟹セットＡが４位であるものとする。この場合、図１の例では、情報処理装置１００は、優先順位が高い蟹セットを蟹セットＸの隣に左から右に優先順位が高い順に並べて表示されたコンテンツを端末装置１０に配信する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、表示対象の第１の商品又はサービスと関連する第２の商品又はサービスに関する評価情報を取得する。そして、情報処理装置１００は、表示対象の商品又はサービスとして、評価情報に含まれる評価値が第１の商品又はサービスの評価値以上である第２の商品又はサービスに関する情報を抽出する。これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、表示対象の第１の商品又はサービスと関連する第２の商品又はサービスに関する評価情報に含まれる評価値が第１の商品又はサービスの評価値以上である第２の商品又はサービスに関する情報を抽出するため、ユーザにとって適切な商品又はサービスを抽出することができる。

この点について説明する。図２の例を用いて説明すると、既に表示された蟹セットＸの鮮度の評価値が「０．７」であり、大きさの評価値が「０．３」であるものとする。この場合、情報処理装置１００は、鮮度と大きさとの評価値のいずれか１つかが蟹セットＸの評価値以上である蟹セットＲＣ１〜ＲＣ４を表示対象の商品として抽出する。そして、情報処理装置１００は、蟹セットＲＣ１〜ＲＣ４のうち、鮮度と大きさとの評価値のいずれか大きい方を比較して、優先順位が高い蟹セットを蟹セットＸの隣に左から右に優先順位が高い順に並べて表示する。このように、情報処理装置１００は、鮮度と大きさとの評価値のいずれか１つかが蟹セットＸの評価値以上である蟹セットを抽出することができる。

また、各サブ指標のうち、ユーザがどのサブ指標を重視するか不明である場合がある。このとき、情報処理装置１００は、様々なサブ指標から評価された商品を表示するため、ユーザにとって選択しやすい商品に関する情報を提供することができる。したがって、情報処理装置１００は、ＥＣサイトを介したよりよいサービスを提供することができる。

〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線又は無線で接続され、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、商品情報記憶部１２１と、評価値情報記憶部１２２と、コンテンツ記憶部１２３とを有する。

（商品情報記憶部１２１について）
実施形態に係る商品情報記憶部１２１は、商品に関する情報を記憶する。ここで、図４に、実施形態に係る商品情報記憶部１２１の一例を示す。図４に示した例では、商品情報記憶部１２１は、「商品ＩＤ」、「カテゴリ」、「商品」、「価格」、「レビュー」といった項目を有する。

「商品ＩＤ」は、商品を識別する識別子である。「カテゴリ」は、商品が属するカテゴリに関する情報である。「商品」は、商品に関する情報である。「価格」は、商品の価格に関する情報である。「レビュー」は、商品の評価に関する情報である。

例えば、図４では、商品ＩＤによって識別された「Ｍ１」は、カテゴリが「生鮮食品」であり、商品が「蟹セットＡ」であり、価格が「８１００円」であり、レビューが「Ｒ１１」である。なお、図４に示した例では、レビューを「Ｒ１１」等の抽象的な符号で表現したが、レビューは、具体的なファイル形式を示す情報等であってもよい。また、図４の例では、カテゴリと、商品と、価格とが対応付けられて商品情報記憶部１２１に記憶される例を示したが、カテゴリ毎にそれぞれ設定された同価格帯毎に商品が商品情報記憶部１２１に記憶されてもよい。

（評価値記憶部１２２について）
実施形態に係る評価値情報記憶部１２２は、評価値に関する情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係る評価値情報記憶部１２２の一例を示す。図５に示した例では、評価値情報記憶部１２２は、「商品ＩＤ」、「カテゴリ」、「商品」、「サブ指標」、「評価値」といった項目を有する。

「商品ＩＤ」は、商品を識別する識別子である。「カテゴリ」は、商品が属するカテゴリに関する情報である。「商品」は、商品に関する情報である。「サブ指標」は、商品の評価を示す所定の評価項目に関する情報である。「評価値」は、サブ指標に対応する評価値に関する情報である。

例えば、図５では、商品ＩＤによって識別された「Ｍ１」は、カテゴリが「生鮮食品」であり、商品が「蟹セットＡ」であり、サブ指標が「鮮度」であり、評価値が「０．４」である。

（コンテンツ記憶部１２３について）
実施形態に係るコンテンツ記憶部１２３は、コンテンツに関する情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係るコンテンツ記憶部１２３の一例を示す。図６に示した例では、コンテンツ記憶部１２３は、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ」といった項目を有する。

「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別する識別子である。「コンテンツ」は、ユーザに配信されるコンテンツに関する情報である。

例えば、図６では、コンテンツＩＤによって識別された「ＣＩ１」は、コンテンツが「Ｃ１」である。なお、図６に示した例では、コンテンツを「Ｃ１」等の抽象的な符号で表現したが、コンテンツは、具体的なファイル形式を示す情報等であってもよい。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図２に示すように、制御部１３０は、受付部１３１と、取得部１３２と、抽出部１３３と、配信部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（受付部１３１について）
受付部１３１は、各種要求を受け付ける。具体的には、受付部１３１は、ユーザによるコンテンツの取得要求を受け付ける。例えば、図１の例では、受付部１３１は、ユーザによって選択された蟹セットに関する商品を含むコンテンツの取得要求を受け付ける。

（取得部１３２について）
取得部１３２は、各種情報を取得する。具体的には、取得部１３２は、表示対象の第１の商品又はサービスと関連する第２の商品又はサービスに関する評価情報を取得する。より具体的には、取得部１３２は、第２の商品に関する評価情報及び価格に関する情報を商品情報記憶部１２１及び評価値情報記憶部１２２から取得する。

例えば、図１の例では、取得部１３２は、蟹セットに関する商品の情報を商品情報記憶部１２１から取得する。例えば、図１の例では、取得部１３２は、蟹セットＡと、蟹セットＢと、蟹セットＣと、蟹セットＤとの情報を商品情報記憶部１２１から取得する。

この場合、取得部１３２は、蟹セットＸと関連する他の蟹セットの情報として、評価情報を評価値情報記憶部１２２から取得する。例えば、図１の例では、取得部１３２は、蟹セットＡのサブ指標の評価値として、鮮度の評価値が「０．４」であり、大きさの評価値が「０．４」であると評価値情報記憶部１２２から取得する。

また、例えば、取得部１３２は、蟹セットＸと関連する他の蟹セットの情報として、価格を商品情報記憶部１２１から取得する。例えば、取得部１３２は、蟹セットＡの価格として、価格が「８１００円」であると取得する。このように、取得部１３２は、上記処理方法と同様に、蟹セットＢと、蟹セットＣと、蟹セットＤとの情報を商品情報記憶部１２１及び評価値情報記憶部１２２から取得する。

（抽出部１３３について）
抽出部１３３は、表示対象の商品又はサービスとして、取得部１３２によって取得された評価情報に含まれる評価値が第１の商品又はサービスの評価値以上である第２の商品又はサービスに関する情報を抽出する。具体的には、抽出部１３３は、評価値が第１の商品又はサービスの評価値以上である第２の商品又はサービスを第１の商品又はサービスとともに表示する表示対象の商品又はサービスとして抽出する。

また、具体的には、抽出部１３３は、複数の評価項目に対応する各評価値のいずれか１つでも第１の商品又はサービスの複数の評価項目のいずれかの評価値以上である第２の商品又はサービスを表示対象の商品又はサービスとして抽出する。また、具体的には、抽出部１３３は、第１の商品又はサービスと同価格帯に含まれる第２の商品又はサービスを表示対象の商品又はサービスとして抽出する。より具体的には、抽出部１３３は、評価値に基づいて決定される優先度に基づいて、複数の第２の商品のうち、優先度が高い順に第２の商品を抽出する。

例えば、図２の例では、既に表示された蟹セットＸの鮮度の評価値が「０．７」であり、大きさの評価値が「０．３」であるものとする。この場合、抽出部１３３は、鮮度と大きさとの評価値のいずれか１つかが蟹セットＸの評価値以上である４つの蟹セットを表示対象の商品として抽出する。そして、抽出部１３３は、評価値に基づいて決定される優先度に基づいて、蟹セットのうち、優先度が高い順に４つの蟹セットのいずれかを抽出する。

例えば、図２の例では、抽出部１３３は、蟹セットＲＣ３の評価値が「０．９」であることから、優先順位を１位として抽出する。また、抽出部１３３は、蟹セットＲＣ２の評価値が「０．７」であることから、優先順位を２位として抽出する。また、抽出部１３３は、蟹セットＲＣ４の評価値が「０．６」であることから、優先順位を３位として抽出する。

また、抽出部１３３は、蟹セットＲＣ１の評価値が「０．４」であることから、優先順位を４位として抽出する。このように、抽出部１３３は、蟹セットＲＣ３が１位であり、蟹セットＲＣ２が２位であり、蟹セットＲＣ４が３位であり、蟹セットＲＣ１が４位であるとして抽出する。

（配信部１３４について）
配信部１３４は、各種コンテンツを配信する。具体的には、配信部１３４は、コンテンツ記憶部１２３によって記憶されるコンテンツを端末装置１０に配信する。例えば、図１の例では、優先順位が、蟹セットＣが１位であり、蟹セットＢが２位であり、蟹セットＤが３位であり、蟹セットＡが４位であるものとする。この場合、図１の例では、配信部１３４は、優先順位が高い蟹セットを蟹セットＸの隣に左から右に優先順位が高い順に並べて表示されたコンテンツを端末装置１０に配信する。

〔３．処理手順〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する抽出処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る情報処理装置が実行する抽出処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図７に示すように、受付部１３１は、ユーザによってコンテンツの取得要求を受け付ける（ステップＳ１０１）。そして、取得部１３２は、受付部１３１がユーザによってコンテンツの取得要求を受け付けていない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、ユーザによってコンテンツの取得要求を受け付けるまで待機する。

一方、取得部１３２は、受付部１３１がユーザによってコンテンツの取得要求を受け付けた場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、第１の商品と関連する第２の商品の評価値を取得する（ステップＳ１０２）。具体的には、取得部１３２は、第２の商品に関する評価情報及び価格に関する情報を商品情報記憶部１２１及び評価値情報記憶部１２２から取得する。

例えば、図１の例では、取得部１３２は、蟹セットに関する商品の情報を商品情報記憶部１２１から取得する。例えば、図１の例では、取得部１３２は、蟹セットＡと、蟹セットＢと、蟹セットＣと、蟹セットＤとの情報を商品情報記憶部１２１から取得する。

この場合、取得部１３２は、蟹セットＸと関連する他の蟹セットの情報として、評価情報を評価値情報記憶部１２２から取得する。例えば、図１の例では、取得部１３２は、蟹セットＡのサブ指標の評価値として、鮮度の評価値が「０．４」であり、大きさの評価値が「０．４」であると評価値情報記憶部１２２から取得する。

また、例えば、取得部１３２は、蟹セットＸと関連する他の蟹セットの情報として、価格を商品情報記憶部１２１から取得する。例えば、取得部１３２は、蟹セットＡの価格として、価格が「８１００円」であると取得する。このように、取得部１３２は、上記処理方法と同様に、蟹セットＢと、蟹セットＣと、蟹セットＤとの情報を商品情報記憶部１２１及び評価値情報記憶部１２２から取得する。

そして、抽出部１３３は、取得部１３２によって取得された評価値が第１の商品の評価値以上である第２の商品を抽出する（ステップＳ１０３）。具体的には、抽出部１３３は、評価値に基づいて決定される優先度に基づいて、複数の第２の商品のうち、優先度が高い順に第２の商品を抽出する。

例えば、図２の例では、既に表示された蟹セットＸの鮮度の評価値が「０．７」であり、大きさの評価値が「０．３」であるものとする。この場合、抽出部１３３は、鮮度と大きさとの評価値のいずれか１つかが蟹セットＸの評価値以上である４つの蟹セットを表示対象の商品として抽出する。そして、抽出部１３３は、評価値に基づいて決定される優先度に基づいて、蟹セットのうち、優先度が高い順に４つの蟹セットのいずれかを抽出する。

例えば、図２の例では、抽出部１３３は、蟹セットＲＣ３の評価値が「０．９」であることから、優先順位を１位として抽出する。また、抽出部１３３は、蟹セットＲＣ２の評価値が「０．７」であることから、優先順位を２位として抽出する。また、抽出部１３３は、蟹セットＲＣ４の評価値が「０．６」であることから、優先順位を３位として抽出する。

また、抽出部１３３は、蟹セットＲＣ１の評価値が「０．４」であることから、優先順位を４位として抽出する。このように、抽出部１３３は、蟹セットＲＣ３が１位であり、蟹セットＲＣ２が２位であり、蟹セットＲＣ４が３位であり、蟹セットＲＣ１が４位であるとして抽出する。

そして、配信部１３４は、抽出部１３３によって抽出された第２の商品が表示されたコンテンツを配信する（ステップＳ１０４）。例えば、図１の例では、優先順位が、蟹セットＣが１位であり、蟹セットＢが２位であり、蟹セットＤが３位であり、蟹セットＡが４位であるものとする。この場合、図１の例では、配信部１３４は、優先順位が高い蟹セットを蟹セットＸの隣に左から右に優先順位が高い順に並べて表示されたコンテンツを端末装置１０に配信する。

〔４．変形例〕
上述した情報処理装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。

〔４−１．第２の商品（１）〕
上記実施形態では、情報処理装置１００が複数のサブ指標の評価値のいずれか１つが第１の商品の複数のサブ指標のいずれかの評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出する抽出処理を実行する例を挙げたが、上記実施形態に限定されない。具体的には、情報処理装置１００は、第１の商品の評価値より小さい第２の商品を表示対象として抽出してもよい。

例えば、第１の商品が蟹セットＫであり、鮮度の評価値が「０．７」であり、大きさの評価値が「０．７」であるものとする。また、第２の商品が蟹セットＬであり、鮮度の評価値が「０．５」であり、大きさの評価値が「０．５」であるものとする。この場合、情報処理装置１００は、鮮度と大きさとの評価値のいずれか１つかが、第１の商品である蟹セットＫの評価値より小さい蟹セットを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、蟹セットＫの評価値より小さい第２の商品として、蟹セットＬを抽出してもよい。

〔４−２．第２の商品（２）〕
上記実施形態では、情報処理装置１００が第１の商品と同価格帯に含まれる第２の商品を表示対象の商品として抽出する抽出処理を実行する例を挙げたが、上記実施形態に限定されない。具体的には、情報処理装置１００は、第１の商品と同価格帯ではない第２の商品を表示対象として抽出してもよい。

例えば、第１の商品が蟹セットＫであり、価格が「５０００円」であるものとする。また、第２の商品が蟹セットＬであり、価格が「３０００円」であるものとする。この場合、情報処理装置１００は、第１の商品である蟹セットＫと同価格帯ではない第２の商品を抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、蟹セットＫより価格が小さい第２の商品として、蟹セットＬを抽出してもよい。

また、例えば、第１の商品が蟹セットＫであり、価格が「５０００円」であるものとする。また、第２の商品が蟹セットＭであり、価格が「７０００円」であるものとする。この場合、情報処理装置１００は、第１の商品である蟹セットＫと同価格帯ではない第２の商品を抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、蟹セットＫより価格が高い第２の商品として、蟹セットＭを抽出してもよい。

〔４−３．第２の商品（３）〕
上記実施形態では、複数の第２の商品は、異なる実際の販売店舗及びインターネットショッピングサイトから販売される商品であるものとして説明する例を挙げたが、上記実施形態に限定されない。具体的には、複数の第２の商品は、同一の実際の販売店舗及びインターネットショッピングサイトから販売される商品であってもよい。

例えば、第２の商品がパンＢであるものとする。また、第２の商品であるパンＢを販売する店舗が店舗Ａ〜Ｄであるものとする。この場合、抽出部１３３は、第２の商品として、店舗Ａで販売するパンＢと、店舗Ｂで販売するパンＢと、店舗Ｃで販売するパンＢと、店舗Ｄで販売するパンＢとを抽出してもよい。

〔４−４．抽出処理（１）レビュー数が所定の閾値以上である第２の商品〕
上記実施形態では、情報処理装置１００の抽出部１３３が、評価値が第１の商品の評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出する抽出処理の一例を説明したが、上記抽出処理に限定されない。具体的には、抽出部１３３は、取得部１３２によって取得された評価情報に含まれる評価値のうち、第２の商品のレビュー数が所定の閾値以上である第２の商品の評価値が、第１の商品の評価値以上である第２の商品を抽出してもよい。

例えば、所定の閾値が「１００」であるものとする。この場合、抽出部１３３は、レビュー数が１００以上であるレビューを有する第２の商品を抽出する。そして、抽出部１３３は、かかる第２の商品うち、評価値が第１の商品の評価値以上である第２の商品を抽出してもよい。

〔４−５．抽出処理（２）レビュー数が多い方を抽出〕
上記実施形態では、情報処理装置１００の抽出部１３３が、評価値が第１の商品の評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出する抽出処理の一例を説明したが、上記抽出処理に限定されない。具体的には、抽出部１３３は、取得部１３２によって取得された評価情報に含まれる評価値と、第２の商品のレビュー数とに基づいて、第２の商品を抽出してもよい。

例えば、第２の商品が、蟹セットＮ、蟹セットＯであるものとする。また、蟹セットＮのレビュー数が３０であるものとする。また、蟹セットＯのレビュー数が１００であるものとする。また、蟹セットＮと蟹セットＯの鮮度及び大きさの評価値が同一であるものとする。この場合、抽出部１３３は、鮮度及び大きさの評価値が同一である場合に、レビュー数が多い方を抽出する。例えば、抽出部１３３は、蟹セットＮのレビュー数より蟹セットＯのレビュー数が多いため、蟹セットＯを抽出してもよい。

〔４−６．抽出処理（３）レビューの更新日時が直近である第２の商品〕
上記実施形態では、情報処理装置１００の抽出部１３３が、評価値が第１の商品の評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出する抽出処理の一例を説明したが、上記抽出処理に限定されない。具体的には、抽出部１３３は、取得部１３２によって取得された評価情報に含まれる評価値のうち、第２の商品のレビューの更新日時が直近である第２の商品の評価値が、第１の商品の評価値以上である第２の商品を抽出してもよい。

例えば、更新日時が直近であると判定される閾値が「２０１６年以降」であるものとする。この場合、抽出部１３３は、レビューの更新日時が２０１６年以降であるレビューを有する第２の商品を抽出する。そして、抽出部１３３は、かかる第２の商品うち、評価値が第１の商品の評価値以上である第２の商品を抽出してもよい。

〔４−７．抽出処理（４）それぞれ異なる評価項目の評価値に基づいて複数の第２の商品を抽出〕
上記実施形態では、情報処理装置１００の抽出部１３３が、評価値が第１の商品の評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出する抽出処理の一例を説明したが、上記抽出処理に限定されない。具体的には、抽出部１３３は、複数の評価項目のうち、それぞれ異なる評価項目に対応する評価値に基づいて、複数の第２の商品又はサービスを表示対象の商品として抽出してもよい。

より具体的には、抽出部１３３は、第１の評価項目に対応する評価値が第１の商品又はサービスの第１の評価項目に対応する評価値以上である第２の商品又はサービスと、第１の評価項目と異なる第２の評価項目に対応する評価値が第１の商品又はサービスの第２の評価項目に対応する評価値以上である第２の商品又はサービスとを表示対象の商品として抽出してもよい。

例えば、商品がみかんであり、みかんに対応するサブ指標が鮮度と、大きさと、甘さとであるものとする。また、第１の商品がみかんＸであり、鮮度の評価値が「０．７」であり、大きさの評価値が「０．７」であり、甘さの評価値が「０．６」であるものとする。また、第２の商品がみかんＡであり、鮮度の評価値が「０．９」であり、大きさの評価値が「０．６」であり、甘さの評価値が「０．５」であるものとする。また、第２の商品がみかんＢであり、鮮度の評価値が「０．５」であり、大きさの評価値が「０．８」であり、甘さの評価値が「０．５」であるものとする。また、第２の商品がみかんＣであり、鮮度の評価値が「０．６」であり、大きさの評価値が「０．６」であり、甘さの評価値が「０．９」であるものとする。この場合、抽出部１３３は、同一のサブ指標毎に、評価値が第１の商品の評価値以上である第２の商品を抽出してもよい。例えば、抽出部１３３は、鮮度の評価値がみかんＸの評価値以上であり、複数の第２の商品のうち、最も鮮度の評価値が高いみかんＡを抽出する。そして、抽出部１３３は、大きさの評価値がみかんＸの評価値以上であり、複数の第２の商品のうち、最も大きさの評価値が高いみかんＢを抽出する。そして、抽出部１３３は、甘さの評価値がみかんＸの評価値以上であり、複数の第２の商品のうち、最も甘さの評価値が高いみかんＣを抽出する。このように、抽出部１３３は、サブ指標の評価値毎に、評価値が第１の商品の評価値以上である複数の第２の商品を表示対象の商品として抽出してもよい。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００の抽出部１３３は、複数の評価項目のうち、それぞれ異なる評価項目に対応する評価値に基づいて、複数の第２の商品又はサービスを表示対象の商品として抽出するため、ユーザにとって適切な商品を抽出することができる。このことから、抽出部１３３は、１つのサブ指標の評価値が高い第２の商品を複数表示するよりも、バリエーションの異なるサブ指標の評価値が高い第２の商品を複数表示することができるため、ユーザにとって商品選択の可能性を広げることができ、よりユーザの好みに応じた商品選択を提供することができる。

〔４−８．抽出処理（５）ユーザ情報〕
上記実施形態では、情報処理装置１００の抽出部１３３が、評価値が第１の商品の評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出する抽出処理の一例を説明したが、上記抽出処理に限定されない。具体的には、取得部１３２は、ユーザに関する情報であるユーザ情報をさらに取得し、抽出部１３３は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて選択される評価項目に対応する評価値が第１の商品の評価項目の評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出してもよい。

また、ここでいうユーザ情報とは、ユーザの興味嗜好に関する情報、ユーザの属性に関する情報である属性情報、ユーザの位置情報、ユーザのコンテンツ閲覧履歴又はユーザの広告コンテンツ閲覧履歴等である。

より具体的には、取得部１３２は、ユーザ情報として、ユーザの興味嗜好に関する情報をさらに取得する。そして、抽出部１３３は、取得部１３２によって取得されたユーザの興味嗜好に関する情報に基づいて選択されるサブ指標に対応する評価値が第１の商品のサブ指標の評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出してもよい。

例えば、第１の商品が蟹セットＹであり、鮮度の評価値が「０．７」であり、大きさの評価値が「０．７」であるものとする。また、第２の商品が蟹セットＺであり、鮮度の評価値が「０．９」であり、大きさの評価値が「０．６」であるものとする。また、ユーザが生鮮食品好きであり、鮮度が高いものを好むものとする。この場合、抽出部１３３は、ユーザが高い鮮度のものを好むため鮮度の評価値に基づいて、第２の商品を抽出する。例えば、抽出部１３３は、鮮度の評価値が蟹セットＹの評価値以上である蟹セットＺを抽出してもよい。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００の抽出部１３３は、ユーザ情報に基づいて選択される評価項目に対応する評価値が第１の商品の評価項目の評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出するため、ユーザにとって適切な商品を抽出することができる。

〔４−９．抽出処理（６）商品のカテゴリ（１）〕
上記実施形態では、情報処理装置１００の抽出部１３３が、評価値が第１の商品の評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出する抽出処理の一例を説明したが、上記抽出処理に限定されない。具体的には、取得部１３２は、第１の商品のカテゴリに関する情報をさらに取得し、抽出部１３３は、取得部１３２によって取得された第１の商品のカテゴリに関する情報に基づいて選択される評価項目に対応する評価値が第１の商品の評価項目の評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出してもよい。なお、情報処理装置１００の記憶部は、第１の商品のカテゴリに関する情報に基づいて選択されるサブ指標について予め記憶していてもよい。

例えば、商品のカテゴリが加工食品であるものとする。また、第１の商品がウインナーＡであるものとする。また、第２の商品がウインナーＢであるものとする。また、商品のサブ指標が、鮮度と、量とであるものとする。また、ウインナーＡのサブ指標の評価値として、鮮度の評価値が「０．７」、量の評価値が「０．６」であるものとする。また、ウインナーＢのサブ指標の評価値として、鮮度の評価値が「０．６」、量の評価値が「０．８」であるものとする。この場合、抽出部１３３は、商品のカテゴリが加工食品であることから鮮度は食品の品質に影響しにくいため、商品のカテゴリである加工食品に基づいて選択される量の評価値に基づいて、第２の商品を抽出する。例えば、抽出部１３３は、量の評価値がウインナーＡの評価値以上であるウインナーＢを抽出してもよい。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００の抽出部１３３は、第１の商品のカテゴリに関する情報に基づいて選択される評価項目に対応する評価値が第１の商品の評価項目の評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出するため、ユーザにとって適切な商品を抽出することができる。

〔４−１０．抽出処理（７）商品のカテゴリ（２）〕
上記実施形態では、情報処理装置１００の抽出部１３３が、評価値が第１の商品の評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出する抽出処理の一例を説明したが、上記抽出処理に限定されない。具体的には、抽出部１３３は、第１の商品のカテゴリに対応付けられたサブ指標に関する所定の重みに基づいて、第２の商品を表示対象の商品として抽出してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、商品のカテゴリに関する情報と、サブ指標と、商品のカテゴリ毎にサブ指標に対応する所定の重みとを対応付けて記憶部に記憶してもよい。例えば、商品のカテゴリが「加工食品」であり、サブ指標が「鮮度」と「量」とであるものとする。この場合、情報処理装置１００の記憶部には、商品のカテゴリである「加工食品」にサブ指標である「鮮度」と「量」とが対応付けて記憶される。また、情報処理装置１００の記憶部には、サブ指標である「鮮度」と「量」とにそれぞれ対応する所定の重みが対応付けて記憶される。

なお、情報処理装置１００は、サブ指標と、所定の重みとを所定の期間（例えば、直近１週間）毎に更新してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザによって投稿されたレビューに関する情報が更新される毎に、かかるレビューに関する情報を解析することで、ユーザに注目されるサブ指標を抽出する。そして、情報処理装置１００は、かかるユーザに注目されるサブ指標に対応する所定の重みの値を大きい値に更新する。

また、例えば、情報処理装置１００は、ユーザによって投稿されたレビューに関する情報が更新される毎に、かかるレビューに関する情報を解析することで、ユーザに注目される新規のサブ指標を抽出する。そして、情報処理装置１００は、かかる新規のサブ指標に対応する所定の重みを既存のサブ指標に対応する所定の重みを参考に算出する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザによって既存のサブ指標が評価された回数と所定の重みとの関係性に基づいて、ユーザによって新規のサブ指標が評価された回数から所定の重みを算出する。そして、情報処理装置１００は、新規のサブ指標と、新規のサブ指標に対応する所定の重みとを記憶部に記憶する。

また、例えば、情報処理装置１００は、ユーザによって購入された商品が所定のサブ指標毎に１〜５段階にユーザによって評価された結果が更新される毎に、５段階評価が多いサブ指標に対応する所定の重みの値を大きい値に更新する。

例えば、商品のカテゴリが加工食品であるものとする。また、第１の商品がウインナーＡであるものとする。また、第２の商品がウインナーＢであるものとする。また、商品のサブ指標が、鮮度と、量とであるものとする。また、商品のカテゴリが加工食品であることから鮮度は食品の品質に影響しにくいため、サブ指標である鮮度の所定の重みが「０．５」であり、サブ指標である量の所定の重みが「１．０」であるものとする。また、ウインナーＡのサブ指標の所定の重みの影響がない評価値として、鮮度の評価値が「０．７」、量の評価値が「０．６」であるものとする。また、ウインナーＢのサブ指標の所定の重みの影響がない評価値として、鮮度の評価値が「０．６」、量の評価値が「０．８」であるものとする。この場合、抽出部１３３は、ウインナーＡの鮮度の所定の重みを考慮した評価値が「０．７×０．５＝０．３５」と、ウインナーＡの大きさの所定の重みを考慮した評価値が「０．６×１．０＝０．６」と算出する。また、抽出部１３３は、ウインナーＢの鮮度の所定の重みを考慮した評価値が「０．６×０．５＝０．３」と、ウインナーＢの大きさの所定の重みを考慮した評価値が「０．８×１．０＝０．４」と算出する。そして、抽出部１３３は、ウインナーＡの鮮度の評価値「０．３５」と、量の評価値「０．６」と、ウインナーＢの鮮度の評価値「０．３」と、量の評価値「０．８」とを比較することに基づいて、量の評価値がウインナーＡの評価値以上であるウインナーＢを抽出してもよい。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００の抽出部１３３は、第１の商品のカテゴリに関する情報に基づいて選択される評価項目に対応する評価値が第１の商品の評価項目の評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出するため、ユーザにとって適切な商品を抽出することができる。

〔４−１１．抽出処理（８）絶対評価〕
上記実施形態では、情報処理装置１００の抽出部１３３が、評価値が第１の商品の評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出する抽出処理の一例を説明したが、上記抽出処理に限定されない。具体的には、抽出部１３３は、複数の評価項目のうち、第２の商品の評価項目と関連する度合いである関連度が所定の閾値以上である評価項目に対応する評価値が第１の商品の評価項目の評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出してもよい。

より具体的には、抽出部１３３は、複数の評価項目のうち、ユーザによって評価された回数が所定の閾値以上である評価項目に対応する評価値が第１の商品の評価項目の評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出する。

例えば、第１の商品が蟹セットＰであるものとする。また、第２の商品が蟹セットＱであるものとする。また、蟹セットでは、ユーザによって評価された回数が所定の閾値以上であるサブ指標が鮮度であるものとする。また、蟹セットＱの鮮度の評価値は、蟹セットＰの鮮度の評価値よりも大きいものとする。この場合、抽出部１３３は、第２の商品の鮮度の評価値が蟹セットＰの鮮度の評価値以上である蟹セットＱを抽出してもよい。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００の抽出部１３３は、複数の評価項目のうち、第２の商品の評価項目と関連する度合いである関連度が所定の閾値以上である評価項目に対応する評価値が第１の商品の評価項目の評価値以上である第２の商品を表示対象の商品として抽出するため、ユーザにとって適切な商品を抽出することができる。

〔４−１２．補足情報を表示〕
上記実施形態では、情報処理装置１００の配信部１３４が、優先順位が高い蟹セットを蟹セットＸの隣に左から右に優先順位が高い順に並べて表示されたコンテンツを端末装置１０に配信する抽出処理の一例を説明したが、上記抽出処理に限定されない。具体的には、配信部１３４は、レビューに肯定的な評価が多い第２の商品について、肯定的な評価を強調するような補足情報を含むコンテンツを配信してもよい。また、具体的には、配信部１３４は、レビューに否定的な評価が多い第２の商品について、否定的な評価を補うような補足情報を含むコンテンツを配信してもよい。

〔５．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る端末装置１０及び情報処理装置１００は、例えば図８に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図８は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００がネットワークＮを介して生成したデータを他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔６．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、抽出部は、抽出手段や抽出回路に読み替えることができる。

〔７．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３２と、抽出部１３３とを有する。取得部１３２は、表示対象の第１の商品又はサービスと関連する第２の商品又はサービスに関する評価情報を取得する。抽出部１３３は、表示対象の商品又はサービスとして、取得部１３２によって取得された評価情報に含まれる評価値が第１の商品又はサービスの評価値以上である第２の商品又はサービスに関する情報を抽出する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、表示対象の商品又はサービスとして、表示対象の第１の商品又はサービスと関連する第２の商品又はサービスに関する評価情報に含まれる評価値が第１の商品又はサービスの評価値以上である第２の商品又はサービスに関する情報を抽出するため、ユーザにとって適切な商品又はサービスを抽出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、抽出部１３３は、評価値が第１の商品又はサービスの評価値以上である第２の商品又はサービスを第１の商品又はサービスとともに表示する表示対象の商品又はサービスとして抽出する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、評価値が第１の商品又はサービスの評価値以上である第２の商品又はサービスを第１の商品又はサービスとともに表示する表示対象の商品又はサービスとして抽出するため、ユーザにとって適切な商品又はサービスを抽出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３２は、第２の商品又はサービスの評価を示す複数の評価項目に対応する評価値を取得し、抽出部１３３は、複数の評価項目に対応する各評価値のいずれか１つでも第１の商品又はサービスの複数の評価項目のいずれかの評価値以上である第２の商品又はサービスを表示対象の商品又はサービスとして抽出する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、複数の評価項目に対応する各評価値のいずれか１つでも第１の商品又はサービスの複数の評価項目のいずれかの評価値以上である第２の商品又はサービスを表示対象の商品又はサービスとして抽出するため、ユーザにとって適切な商品又はサービスを抽出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、抽出部１３３は、複数の評価項目のうち、それぞれ異なる評価項目に対応する評価値に基づいて、複数の第２の商品又はサービスを表示対象の商品として抽出する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、複数の評価項目のうち、それぞれ異なる評価項目に対応する評価値に基づいて、複数の第２の商品又はサービスを表示対象の商品として抽出するため、ユーザにとって適切な商品又はサービスを抽出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、抽出部１３３は、複数の評価項目のうち、第２の商品又はサービスの評価項目と関連する度合いである関連度が所定の閾値以上である評価項目に対応する評価値が第１の商品又はサービスの評価項目の評価値以上である第２の商品又はサービスを表示対象の商品又はサービスとして抽出する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、複数の評価項目のうち、第２の商品又はサービスの評価項目と関連する度合いである関連度が所定の閾値以上である評価項目に対応する評価値が第１の商品又はサービスの評価項目の評価値以上である第２の商品又はサービスを表示対象の商品又はサービスとして抽出するため、ユーザにとって適切な商品又はサービスを抽出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、抽出部１３３は、複数の評価項目のうち、ユーザによって評価された回数が所定の閾値以上である評価項目に対応する評価値が第１の商品又はサービスの評価項目の評価値以上である第２の商品又はサービスを表示対象の商品又はサービスとして抽出する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、複数の評価項目のうち、ユーザによって評価された回数が所定の閾値以上である評価項目に対応する評価値が第１の商品又はサービスの評価項目の評価値以上である第２の商品又はサービスを表示対象の商品又はサービスとして抽出するため、ユーザにとって適切な商品又はサービスを抽出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３２は、ユーザに関する情報であるユーザ情報をさらに取得し、抽出部１３３は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて選択される評価項目に対応する評価値が第１の商品又はサービスの評価項目の評価値以上である第２の商品又はサービスを表示対象の商品又はサービスとして抽出する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザ情報に基づいて選択される評価項目に対応する評価値が第１の商品又はサービスの評価項目の評価値以上である第２の商品又はサービスを表示対象の商品又はサービスとして抽出するため、ユーザにとって適切な商品又はサービスを抽出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３２は、第１の商品又はサービスのカテゴリに関する情報をさらに取得し、抽出部１３３は、取得部１３２によって取得された第１の商品又はサービスのカテゴリに関する情報に基づいて選択される評価項目に対応する評価値が第１の商品又はサービスの評価項目の評価値以上である第２の商品又はサービスを表示対象の商品又はサービスとして抽出する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、第１の商品又はサービスのカテゴリに関する情報に基づいて選択される評価項目に対応する評価値が第１の商品又はサービスの評価項目の評価値以上である第２の商品又はサービスを表示対象の商品又はサービスとして抽出するため、ユーザにとって適切な商品又はサービスを抽出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、抽出部１３３は、第１の商品又はサービスと同価格帯に含まれる第２の商品又はサービスを表示対象の商品又はサービスとして抽出する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、第１の商品又はサービスと同価格帯に含まれる第２の商品又はサービスを表示対象の商品又はサービスとして抽出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、抽出部１３３は、評価値に基づいて決定される優先度に基づいて、複数の第２の商品又はサービスのうち、優先度が高い順に第２の商品又はサービスを抽出する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、評価値に基づいて決定される優先度に基づいて、複数の第２の商品又はサービスのうち、優先度が高い順に第２の商品又はサービスを抽出するため、ユーザにとって適切な商品又はサービスを抽出することができる。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 商品情報記憶部
１２２ 評価値情報記憶部
１２３ コンテンツ情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 取得部
１３３ 抽出部
１３４ 配信部

Claims (12)

1. 表示対象の第１の商品又はサービスと関連する第２の商品又はサービスに関する評価情報を取得する取得部と、
   表示対象の商品又はサービスとして、前記取得部によって取得された評価情報に含まれる評価値が前記第１の商品又はサービスの評価値以上である第２の商品又はサービスに関する情報を抽出する抽出部と、
   を備えたことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記抽出部は、
   前記評価値が前記第１の商品又はサービスの評価値以上である前記第２の商品又はサービスを前記第１の商品又はサービスとともに表示する前記表示対象の商品又はサービスとして抽出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記取得部は、
   前記第２の商品又はサービスの評価を示す複数の評価項目に対応する評価値を取得し、
   前記抽出部は、
   前記複数の評価項目に対応する各評価値のいずれか１つでも前記第１の商品又はサービスの前記複数の評価項目のいずれかの評価値以上である前記第２の商品又はサービスを前記表示対象の商品として抽出する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記抽出部は、
   前記複数の評価項目のうち、それぞれ異なる評価項目に対応する評価値に基づいて、複数の前記第２の商品又はサービスを前記表示対象の商品として抽出する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記抽出部は、
   前記複数の評価項目のうち、前記第２の商品又はサービスの評価項目と関連する度合いである関連度が所定の閾値以上である評価項目に対応する評価値が前記第１の商品又はサービスの評価項目の評価値以上である前記第２の商品又はサービスを前記表示対象の商品又はサービスとして抽出する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
6. 前記抽出部は、
   前記複数の評価項目のうち、ユーザによって評価された回数が所定の閾値以上である評価項目に対応する評価値が前記第１の商品又はサービスの評価項目の評価値以上である前記第２の商品又はサービスを前記表示対象の商品又はサービスとして抽出する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記取得部は、
   ユーザに関する情報であるユーザ情報をさらに取得し、
   前記抽出部は、
   前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて選択される評価項目に対応する評価値が前記第１の商品の評価項目の評価値以上である前記第２の商品を前記表示対象の商品として抽出する、
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記取得部は、
   前記第１の商品又はサービスのカテゴリに関する情報をさらに取得し、
   前記抽出部は、
   前記取得部によって取得された第１の商品又はサービスのカテゴリに関する情報に基づいて選択される評価項目に対応する評価値が前記第１の商品又はサービスの評価項目の評価値以上である前記第２の商品又はサービスを前記表示対象の商品又はサービスとして抽出する、
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. 前記抽出部は、
   前記第１の商品又はサービスと同価格帯に含まれる前記第２の商品又はサービスを前記表示対象の商品又はサービスとして抽出する、
   ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
10. 前記抽出部は、
    前記評価値に基づいて決定される優先度に基づいて、複数の前記第２の商品又はサービスのうち、優先度が高い順に前記第２の商品又はサービスを抽出する、
    ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
11. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    表示対象の第１の商品又はサービスと関連する第２の商品又はサービスに関する評価情報を取得する取得工程と、
    表示対象の商品又はサービスとして、前記取得工程によって取得された評価情報に含まれる評価値が前記第１の商品又はサービスの評価値以上である第２の商品又はサービスに関する情報を抽出する抽出工程と、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
12. 表示対象の第１の商品又はサービスと関連する第２の商品又はサービスに関する評価情報を取得する取得手順と、
    表示対象の商品又はサービスとして、前記取得手順によって取得された評価情報に含まれる評価値が前記第１の商品又はサービスの評価値以上である第２の商品又はサービスに関する情報を抽出する抽出手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

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