JP6958994B2 - 決定装置、決定方法、及び決定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、決定装置、決定方法、及び決定プログラムに関する。

従来、商品等の所定の対象に対するレビューの投稿に関する種々の技術が提供されている。例えば、レビューに付加されたクーポンの利用に応じてレビューの投稿者に特典を与え、レビューの投稿者にレビューを書くインセンティブを与える技術が提供されている。

特開２０１２−２０８５７３号公報

しかしながら、上記の従来技術では、レビューの評価を適切に決定することは難しい。例えば、レビューに付加されたクーポンの利用の多寡に基づいてレビューを評価した場合、クーポンの利用が多い程レビューの評価が高くなるが、その評価はレビューを適切に評価しているとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、レビューの評価を適切に決定する決定装置、決定方法、及び決定プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る決定装置は、ユーザが対象に対して投稿したレビューへの他のユーザの反応に関する情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記レビューへの他のユーザの反応に関する情報に基づいて、前記レビューに関する評価を決定する決定部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、レビューの評価を適切に決定することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係るレビューの評価を用いたサービスの提供の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る決定装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係るレビュー情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係るレビューの評価の決定の一例を示すフローチャートである。 図７は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。 図８は、決定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、本願に係る決定装置、決定方法、及び決定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決定装置、決定方法、及び決定プログラムが限定されるものではない。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。

（実施形態）
〔１．決定処理〕
〔１−１．評価決定〕
図１を用いて、実施形態に係る決定処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。図１の例では、決定装置１００があるレビューに関する情報（以下、「レビュー情報」ともいう）が提供されたユーザの反応に基づいて、そのレビューの評価を決定する場合を示す。以下では、決定装置１００がレビューの評価として、レビューの評価スコアを決定する場合を示す。なお、ここでは、ユーザが商品やサービス等の所定の対象に対して投稿する満足度やコメントを含む情報を「レビュー」とし、その「レビュー」に対する他のユーザの価値判断を「評価」とする。また、ここでいう対象には、商品やサービスに限らず、ユーザがレビューを投稿可能であれば、種々の対象が含まれてもよい。

図１に示すように、決定システム１には、端末装置１０と、商取引装置５０と、決定装置１００とが含まれる。端末装置１０と、商取引装置５０と、決定装置１００とは図示しない所定の通信網を介して、有線または無線により通信可能に接続される。また、図１に示した決定システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の商取引装置５０と、複数台の決定装置１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。図１に示す例においては、端末装置１０がスマートフォンである場合を示す。なお、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。

商取引装置５０は、電子商取引サービスを提供するために用いられる情報処理装置である。例えば、商取引装置５０は、ユーザからの購入要求に応じて、電子商取引サービスを提供する。また、商取引装置５０は、ユーザの購入に関する情報（以下、「購入情報」ともいう）を決定装置１００へ提供する。なお、商取引装置５０を用いる提供元が提供するサービスは、ユーザＵ１が購入した商品やサービスをユーザに提供可能であれば、電子商取引サービスに限らず、どのような態様のサービスであってもよい。また、商取引装置５０は、決定装置１００と一体であってもよい。例えば、商取引装置５０が決定装置１００と一体である場合、決定装置１００は、電子商取引サービスを提供してもよい。

決定装置１００は、レビューへの他のユーザの反応に関する情報に基づいて、レビューに関する評価を決定する決定装置である。例えば、決定装置１００は、レビューの閲覧後における他のユーザの行動に関する情報に基づいて、レビューに関する評価を決定する。図１では、決定装置１００は、他のユーザがレビューの閲覧後において、そのレビューの対象を購入したかどうかに基づいて、レビューの評価を決定する場合を示す。また、図１では、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（以下、「ユーザＵ１」ともいう）のレビューの閲覧後におけるユーザＵ１の行動に関する情報に基づいて、レビューに関する評価を決定する場合を示す。

まず、図１の例では、端末装置１０は、ユーザＵ１による操作に応じて、決定装置１００にレビュー情報を要求する（ステップＳ１１）。例えば、端末装置１０は、決定装置１００に洗濯機Ａのレビュー情報を要求する。例えば、端末装置１０は、画面に一覧表示された複数の対象のうち洗濯機ＡをユーザＵ１が選択することにより、決定装置１００に洗濯機Ａのレビュー情報を要求してもよい。例えば、端末装置１０は、レビュー情報を要求するユーザがユーザＵ１であることを示す情報や、レビュー情報を要求する対象が洗濯機Ａであることを示す情報を送信することにより、決定装置１００にレビュー情報を要求する。

端末装置１０から洗濯機Ａのレビュー要求を取得した決定装置１００は、端末装置１０に洗濯機Ａのレビュー情報を提供する（ステップＳ１２）。例えば、決定装置１００は、レビュー情報記憶部１２２に記憶されたレビュー情報のうち、洗濯機Ａに関するレビュー情報を端末装置１０に提供する。

図１に示す例において、対象ＩＤ「ＴＧ１」により識別される対象「洗濯機Ａ」には、レビューＩＤ「ＲＶ１１」〜「ＲＶ１４」等により識別されるレビューが投稿されていることを示す。以下、レビューＩＤ「ＲＶ１１」により識別されるレビューを「レビューＲＶ１１」とし、レビューＩＤ「ＲＶ１２」により識別されるレビューを「レビューＲＶ１２」とし、レビューＩＤ「ＲＶ１３」により識別されるレビューを「レビューＲＶ１３」とし、レビューＩＤ「ＲＶ１４」により識別されるレビューを「レビューＲＶ１４」とする場合がある。

図１の例では、説明を簡単にするために、決定装置１００は、端末装置１０に洗濯機ＡのレビューＲＶ１１〜レビューＲＶ１４のうち、一のレビューに関する情報を端末装置１０に提供するものとする。具体的には、決定装置１００は、端末装置１０に洗濯機ＡのレビューＲＶ１１〜レビューＲＶ１４のうち、レビューＲＶ１２に関する情報を端末装置１０に提供する。なお、決定装置１００は、レビューＲＶ１２に限らず、レビューＲＶ１１、レビューＲＶ１３、レビューＲＶ１４等、どのようなレビュー情報を提供してもよい。

例えば、レビューＲＶ１２は、ユーザＩＤ「Ｕ４」により識別されるユーザ（以下、「ユーザＵ４」ともいう）により投稿されたことを示す。また、レビューＲＶ１２は、満足度が「５」であり、「音が静かで夜遅くに洗濯するときに気にならずに…」といったコメントを含むことを示す。また、レビューＲＶ１２は、評価スコアが「３．１」であることを示す。また、レビューＲＶ１２は、順位が「３」位であることを示す。例えば、同じ対象に対する各レビューは、評価スコアが高い方から順に高い順位が付される。図１の例では、レビューＲＶ１２は、評価スコアが「３．１」であり、レビューＲＶ１３の評価スコア「４」と、レビューＲＶ１４の評価スコア「３．５」のほうが高いため、順位が「３」位となる。

図１中のレビュー情報記憶部１２２に示すレビューＲＶ１２の評価スコア「３．１」は、ユーザＵ１の反応に基づく、レビューＲＶ１２の評価の決定前のレビューＲＶ１２の評価スコアを示す。なお、図１中のレビュー情報記憶部１２２に示すレビューＲＶ１２の評価スコア「３．１」は、ステップＳ１５以前のレビューＲＶ１２が提供されたユーザの反応に基づく評価スコアであるものとする。

図１に示すように、レビューＲＶ１２に関する情報が提供された端末装置１０にはページＷ１０が表示される。具体的には、端末装置１０には、レビューＲＶ１２の対象が「洗濯機Ａ」であることや、投稿者がユーザＵ４であることを示すページＷ１０が表示される。端末装置１０には、レビューＲＶ１２における満足度が「５」であることを示す５つの星マークや「音が静かで夜遅くに洗濯するときに気にならずに…」といったコメントを含むページＷ１０が表示される。これにより、ユーザＵ１がレビューＲＶ１２の内容に基づいて、洗濯機Ａを購入するかどうかを検討したりする。また、図１の例では、レビューＲＶ１２の内容は、満足度が最大の「５」であり、音が小さいという洗濯機Ａの価値を示すコメントを含むため、洗濯機Ａについて好意的な内容であるものとする。なお、各レビューの内容が対象に対して好意的な内容かどうかは、満足度やコメントの内容に基づいて決定されてもよい。例えば、決定装置１００は、満足度が所定の閾値（例えば、４）以上である場合、レビューの内容が対象に対して好意的であると決定してもよい。例えば、決定装置１００は、形態素解析等の種々の自然言語処理技術の従来技術を適宜用いてコメントの意味解析を行った結果に基づいて、レビューの内容が対象に対して好意的な内容かどうかを決定してもよい。

ここから、レビューＲＶ１２に関する情報が提供されたユーザＵ１が、所定の期間内（例えば、ステップＳ１２から１週間以内）に洗濯機Ａを購入した場合を例に説明する。例えば、端末装置１０は、ユーザＵ１による操作に応じて、商取引装置５０に購入を要求する（ステップＳ１３）。例えば、端末装置１０は、商取引装置５０に洗濯機Ａの購入を要求する。例えば、端末装置１０は、画面に表示された商取引装置５０が提供する電子商取引のサイトで洗濯機ＡをユーザＵ１が選択することにより、商取引装置５０に洗濯機Ａの購入を要求してもよい。

ステップＳ１３においてユーザＵ１から洗濯機Ａの購入要求を受信した商取引装置５０は、洗濯機Ａの購入処理を行う。例えば、商取引装置５０は、洗濯機Ａの購入の決済処理を行い、登録（入力）されたユーザＵ１の住所へ洗濯機Ａを配送する。

また、商取引装置５０は、決定装置１００へ購入情報を提供する（ステップＳ１４）。例えば、商取引装置５０は、決定装置１００へユーザＵ１が洗濯機Ａを購入したことを示す情報を購入情報として提供する。これにより、決定装置１００は、投稿されたレビューＲＶ１２へのユーザＵ１の直接の評価とは異なる情報であって、レビューＲＶ１２への他のユーザＵ１の反応に関する情報である購入情報を取得する。

商取引装置５０から購入情報を取得した決定装置１００は、取得した購入情報に基づいてレビューの評価を決定する（ステップＳ１５）。例えば、決定装置１００は、取得した購入情報に基づいてレビューＲＶ１２の評価を上昇させる（高くする）。図１の例では、ユーザＵ１が洗濯機Ａについて好意的な内容であるレビューＲＶ１２を閲覧してから所定の期間内に洗濯機Ａを購入しているため、決定装置１００は、レビューＲＶ１２の内容が適切であるとして、レビューＲＶ１２の評価を上昇させる（高くする）。すなわち、決定装置１００は、レビューＲＶ１２を閲覧したユーザＵ１が、レビューＲＶ１２に対して正の反応をしているとして、レビューＲＶ１２の評価を上昇させる（高くする）。なお、ここでいう「正の反応」とは、レビューの内容から想定されるユーザの反応を意味する。例えば、洗濯機Ａについて好意的な内容であるレビューＲＶ１２を閲覧したユーザＵ１は、洗濯機Ａを提供する提供元の利益につながる行動をとると期待され、洗濯機Ａを購入したため、想定されるユーザの反応をしたこととなる。

具体的には、決定装置１００は、レビューＲＶ１２の評価スコアを「３．１」から「４．１」に上昇させる。例えば、決定装置１００は、レビューＲＶ１２の評価スコアに１加算することにより、レビューＲＶ１２の評価スコアを「３．１」から「４．１」に上昇させる。なお、上記の評価スコアの上昇は一例であり、決定装置１００は、種々の情報を適宜用いて、レビューＲＶ１２の評価スコアをどの程度上昇させるかを決定してもよい。

上述したように、図１の例では、決定装置１００は、レビュー情報記憶部１２２−２に示すように、レビューＲＶ１２の評価スコアを「３．１」から「４．１」に上昇させる。図１中のレビュー情報記憶部１２２−２は、レビューＲＶ１２の評価を上昇させた後のレビュー情報記憶部１２２の状態を示す。また、レビュー情報記憶部１２２とレビュー情報記憶部１２２−２は、記憶された情報の差異以外の点では同一のレビュー情報記憶部１２２である。

このように、レビューＲＶ１２の評価を上昇させた決定装置１００は、レビュー情報記憶部１２２−２に示すように、更新された各レビューの評価スコアに基づいて順位を決定する。図１の例では、レビュー情報記憶部１２２−２に示すように、レビューＲＶ１２は、評価スコアの上昇により「４．１」となったため、レビューＲＶ１３の評価スコア「４」と、レビューＲＶ１４の評価スコア「３．５」よりも高くなったため、順位が「１」位となる。また、レビュー情報記憶部１２２−２に示すように、レビューＲＶ１２の順位の上昇に伴い、レビューＲＶ１３、ＲＶ１４が繰り下がり、レビューＲＶ１３の順位が「２」位となり、レビューＲＶ１４の順位が「３」位となる。なお、各レビューの順位の用途については図２で説明する。

上述したように、決定装置１００は、ユーザＵ１が洗濯機Ａについて好意的な内容であるレビューＲＶ１２を閲覧してから所定の期間内に洗濯機Ａを購入しているため、レビューＲＶ１２の内容が適切であると決定する。そして、決定装置１００は、レビューＲＶ１２がレビューＲＶ１２を投稿したユーザＵ４以外の他のユーザ（ユーザＵ１）にとって有用な情報であるため、レビューＲＶ１２の評価を高くすると決定する。このように、決定装置１００は、レビューの評価を適切に決定することができる。

なお、上述した例では、図１中のレビュー情報記憶部１２２に示すレビューＲＶ１２の評価スコア「３．１」は、ステップＳ１５以前のレビューＲＶ１２が提供されたユーザの反応に基づく評価スコアである場合を示したが、評価スコアの初期値は適宜設定されてもよい。例えば、レビューの評価スコアは、そのレビューに対する他のユーザの反応が未取得である場合、所定の値（例えば、「３」など）を初期値としてもよい。また、例えば、レビューの評価スコアは、ユーザが投稿した他のレビューの評価スコアの平均を初期値として用いてもよい。また、レビューの評価スコアは、同じ対象に対する各レビューの満足度の平均との差に基づく初期値を用いてもよい。例えば、レビューの評価スコアは、同じ対象に対する各レビューの満足度の平均が「３」であり、そのレビューの満足度が「３」である場合、所定の初期値（例えば、「５」等）に設定してもよい。また、例えば、レビューの評価スコアは、同じ対象に対する各レビューの満足度の平均が「３」であり、そのレビューの満足度が「２」である場合、所定の初期値から１減算した値（例えば、「４」等）に設定してもよい。なお、上記は一例であり、決定装置１００は、種々の情報を適宜用いて各レビューの評価スコアの初期値を決定してもよい。

また、決定装置１００は、レビューへ反応したユーザの信頼度に基づいて、レビューに関する評価を決定してもよい。例えば、決定装置１００は、レビューへ反応したユーザ自身のレビューの投稿件数やそのユーザが投稿したレビューの評価スコア等に基づいて、レビューに関する評価を決定してもよい。例えば、決定装置１００は、レビューへ反応したユーザ自身が投稿したレビューの評価スコアが高い場合、そのユーザの信頼度を高くしてもよい。例えば、決定装置１００は、ユーザＵ１が投稿したレビューの評価スコアの平均である評価平均が高い場合、ユーザＵ１の信頼度を高くしてもよい。この場合、決定装置１００は、レビューへのユーザＵ１の反応に関する情報のレビューの評価スコアに与える影響度を他のユーザよりも大きくしてもよい。これにより、決定装置１００は、信頼性の高いユーザがレビューの評価に与える影響を大きくすることにより、レビューの評価を適切に決定することができる。

また、例えば、決定装置１００は、ユーザＵ３の評価平均は「１．１」であり（図４参照）、ユーザＵ１やユーザＵ４等に比べて低いため、ユーザＵ３の信頼度を低くしてもよい。この場合、決定装置１００は、レビューへのユーザＵ３の反応に関する情報のレビューの評価スコアに与える影響度を他のユーザよりも小さくしてもよい。これにより、決定装置１００は、信頼性の低いユーザがレビューの評価に与える影響を抑制することにより、レビューの評価を適切に決定することができる。なお、上記は一例であり、決定装置１００は、種々の情報を適宜用いてレビューの評価を決定してもよい。

また、図１の例では、対象に対して好意的な内容のレビューに対するユーザの反応に応じて、レビューの評価を決定する場合を示したが、決定装置１００は、対象に対して好意的でない内容のレビュー（以下、「非好意的レビュー」とする場合がある）に対するユーザの反応に応じて、レビューの評価を決定してもよい。この点について、詳述する。ここでは、対象である洗濯機Ａについて満足度が「２」であり、コメントが「電気代が高い…」と記載されたレビューに対する反応を基に、決定装置１００が非好意的レビューの評価を決定する場合を説明する。なお、決定装置１００は、満足度が所定の閾値（例えば、２）以下である場合、レビューの内容が対象に対して好意的でないと決定してもよいし、形態素解析等の種々の自然言語処理技術の従来技術を適宜用いてコメントの意味解析を行った結果に基づいて、レビューの内容が対象に対して好意的な内容かどうかを決定してもよい。

例えば、決定装置１００が所定のユーザが利用する端末装置１０に洗濯機Ａについての非好意的レビューを送信することにより、所定のユーザが利用する端末装置１０に洗濯機Ａについての非好意的レビューが表示される。具体的には、所定のユーザが利用する端末装置１０には、非好意的レビューの対象が洗濯機Ａであることや、満足度が「２」であることを示す５つの星マークや「電気代が高い…」といったコメントを含むページが表示される。

ここから、洗濯機Ａについての非好意的レビューが提供された所定のユーザが、所定の期間内（例えば、２週間以内）に洗濯機Ａに類似する洗濯機Ｂを購入した場合を例に説明する。ここでは、決定装置１００が所定のユーザが洗濯機Ｂを購入したことを示す購入情報を例えば商取引装置５０等から取得済みであるものとする。

洗濯機Ａについての非好意的レビューに関する情報が提供された所定のユーザが洗濯機Ａに類似する洗濯機Ｂを購入したことを示す購入情報を取得した決定装置１００は、取得した購入情報に基づいて洗濯機Ａについての非好意的レビューの評価を決定する。例えば、決定装置１００は、取得した購入情報に基づいて洗濯機Ａについての非好意的レビューの評価を上昇させる（高くする）。この場合、所定のユーザが洗濯機Ａについて好意的でない内容である非好意的レビューを閲覧してから所定の期間内に洗濯機Ａと異なる洗濯機Ｂを購入しているため、決定装置１００は、洗濯機Ａについての非好意的レビューの内容が適切であるとして、洗濯機Ａについての非好意的レビューの評価を上昇させる（高くする）。具体的には、決定装置１００は、洗濯機Ａについての非好意的レビューの評価スコアが「３」である場合、「４」に上昇させる。なお、上記の評価スコアの上昇は一例であり、決定装置１００は、種々の情報を適宜用いて、非好意的レビューの評価スコアをどの程度上昇させるかを決定してもよい。

なお、非好意的レビューに対する反応に応じて、非好意的レビューの評価を上昇させる場合は上記に限らず、決定装置１００は、種々の情報に基づいて、非好意的レビューの評価を上昇させてもよい。例えば、決定装置１００は、非好意的レビューの提供を受けた所定のユーザが、その非好意的レビュー対象を提供する提供元の利益を減少させる行動を行った場合、その非好意的レビューに関する評価を高くしてもよい。例えば、決定装置１００は、洗濯機Ａを予約していたユーザが洗濯機Ａについての非好意的レビューを閲覧した後の所定の期間内（例えば、１週間以内）に、洗濯機Ａの購入の予定を取り消した場合、洗濯機Ａについての非好意的レビューに関する評価を高くしてもよい。

また、例えば、決定装置１００は、非好意的レビューを閲覧したユーザが、その非好意的レビューに対応する対象を提供する提供元の利益につながる行動を行わなかった場合、その非好意的レビューに関する評価を高くしてもよい。例えば、決定装置１００は、所定のユーザが洗濯機Ａについての非好意的レビューを閲覧した後の所定の期間内（例えば、１ヶ月以内）に、洗濯機Ａを購入しなかった場合、洗濯機Ａについての非好意的レビューに関する評価を高くしてもよい。なお、上記の所定の期間は一例であり、対象の内容やユーザに応じて適宜設定されてもよい。例えば、所定の期間は一例であり、対象の価格が高い程長くしたりしてもよい。

〔１−２．サービスの提供〕
次に、図２を用いて、レビューの評価を用いたサービスの提供の一例を説明する。図２は、実施形態に係るレビューの評価を用いたサービスの提供の一例を示す図である。なお、図２中の決定装置１００と決定装置１００−２は、レビュー情報記憶部１２２に記憶された内容が異なる状態を示すためのものであり、決定装置１００と決定装置１００−２は、レビュー情報記憶部１２２に記憶された情報の差異以外の点では同一の決定装置１００である。例えば、図２中の決定装置１００は、図１中のステップＳ１５における評価決定前の決定装置１００に対応する。すなわち、図２中の決定装置１００のレビュー情報記憶部１２２に記憶されたレビュー情報は、図１中のレビュー情報記憶部１２２に対応する。

また、図２中の決定装置１００−２は、図１中のステップＳ１５における評価決定後の決定装置１００に対応する。すなわち、図２中の決定装置１００−２のレビュー情報記憶部１２２−２に記憶されたレビュー情報は、図２中のレビュー情報記憶部１２２−２に対応する。また、図２では、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザ（以下、「ユーザＵ２」ともいう）がレビューの一覧（以下、「レビュー一覧」ともいう）を要求する場合を示す。

まず、図１中のステップＳ１５における評価決定前の決定装置１００（図２中の決定装置１００）におけるサービスの提供について説明する。図２の例では、端末装置１０は、ユーザＵ２による操作に応じて、決定装置１００にレビュー一覧を要求する（ステップＳ２１）。例えば、端末装置１０は、決定装置１００に洗濯機Ａのレビュー一覧を要求する。例えば、端末装置１０は、画面に一覧表示された複数の対象のうち洗濯機ＡをユーザＵ２が選択することにより、決定装置１００に洗濯機Ａのレビュー一覧を要求してもよい。例えば、端末装置１０は、レビュー一覧を要求するユーザがユーザＵ２であることを示す情報や、レビュー一覧を要求する対象が洗濯機Ａであることを示す情報を送信することにより、決定装置１００にレビュー一覧を要求する。

端末装置１０から洗濯機Ａのレビュー一覧の要求を取得した決定装置１００は、端末装置１０に洗濯機Ａのレビュー一覧を提供する（ステップＳ２２）。例えば、決定装置１００は、レビュー情報記憶部１２２に記憶されたレビュー情報のうち、洗濯機Ａに関するレビュー一覧を端末装置１０に提供する。例えば、決定装置１００は、順位に基づいて並べられた各レビューが並んだ洗濯機Ａに関するレビュー一覧を端末装置１０に提供する。図２の例では、決定装置１００は、順位が１位であるレビューＲＶ１３、順位が２位であるレビューＲＶ１４、順位が３位であるレビューＲＶ１２、順位が４位であるレビューＲＶ１１の順に並んだレビュー一覧を端末装置１０に提供する。

次に、図１中のステップＳ１５における評価決定後の決定装置１００（図２中の決定装置１００−２）におけるサービスの提供について説明する。図２の例では、端末装置１０は、ユーザＵ２による操作に応じて、決定装置１００−２にレビュー一覧を要求する（ステップＳ３１）。例えば、端末装置１０は、決定装置１００−２に洗濯機Ａのレビュー一覧を要求する。例えば、端末装置１０は、画面に一覧表示された複数の対象のうち洗濯機ＡをユーザＵ２が選択することにより、決定装置１００−２に洗濯機Ａのレビュー一覧を要求してもよい。例えば、端末装置１０は、レビュー一覧を要求するユーザがユーザＵ２であることを示す情報や、レビュー一覧を要求する対象が洗濯機Ａであることを示す情報を送信することにより、決定装置１００−２にレビュー一覧を要求する。

端末装置１０から洗濯機Ａのレビュー一覧の要求を取得した決定装置１００−２は、端末装置１０に洗濯機Ａのレビュー一覧を提供する（ステップＳ３２）。例えば、決定装置１００−２は、レビュー情報記憶部１２２−２に記憶されたレビュー情報のうち、洗濯機Ａに関するレビュー一覧を端末装置１０に提供する。例えば、決定装置１００−２は、順位に基づいて並べられた各レビューが並んだ洗濯機Ａに関するレビュー一覧を端末装置１０に提供する。図２の例では、決定装置１００−２は、順位が１位であるレビューＲＶ１２、順位が２位であるレビューＲＶ１３、順位が３位であるレビューＲＶ１４、順位が４位であるレビューＲＶ１１の順に並んだレビュー一覧を端末装置１０に提供する。

上述したように、決定装置１００は、レビューＲＶ１２がレビューＲＶ１２を投稿したユーザＵ４以外の他のユーザにとって有用な情報であるとして、レビューＲＶ１２の評価スコアを高くすると決定したため、レビューＲＶ１２の順位が上昇する。これにより、決定装置１００は、レビューＲＶ１２がよりユーザに閲覧されやすい順位で洗濯機Ａのレビュー一覧をユーザに提供することができる。このように、決定装置１００は、各レビューへの他のユーザの反応に応じた評価スコアに基づいて順位付けされたレビュー一覧を提供することにより、ユーザに適切にレビューに関する情報を提供することができる。

また、上述した例では、決定装置１００が評価スコアに応じた順位に基づくレビュー一覧を提供する場合を示したが、決定装置１００は、評価スコアに基づいて種々のサービスを提供してもよい。例えば、決定装置１００は、評価スコアが所定の条件を満たすレビューを投稿したユーザに対して所定の報酬を提供してもよい。例えば、決定装置１００は、評価スコアが「４」以上のレビューを投稿したユーザに対して所定の報酬を提供してもよい。この場合、決定装置１００は、評価スコアが「４」以上のレビューＲＶ１３を投稿したユーザＵ１３に対して所定額の電子マネー等の所定の報酬を提供してもよい。これにより、決定装置１００は、対象に関する適切なレビューを投稿する動機づけをユーザに与えることができる。

〔２．決定装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る決定装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る決定装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、決定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、決定装置１００は、決定装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０）
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または無線で接続され、例えば決定システム１に含まれる端末装置１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
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。実施形態に係る記憶部１２０は、図３に示すように、ユーザ情報記憶部１２１と、レビュー情報記憶部１２２とを有する。

（ユーザ情報記憶部１２１）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図４に示すユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「端末ＩＤ」、「年齢」、「性別」、「レビュー件数」、「評価平均」、「レビュー済一覧」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「端末ＩＤ」は、対応するユーザが利用する端末装置１０を識別する情報を示す。なお、対応するユーザが複数の端末装置１０を利用する場合、ユーザ情報記憶部１２１には、「端末ＩＤ」が複数記憶されてもよい。また、「年齢」は、対応するユーザＩＤにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、対応するユーザＩＤにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、対応するユーザＩＤにより識別されるユーザの性別を示す。

また、「レビュー件数」は、対応するユーザＩＤにより識別されるユーザが投稿したレビューの件数を示す。また、「評価平均」は、対応するユーザＩＤにより識別されるユーザが投稿したレビューに対する評価の平均を示す。「レビュー済一覧」は、対応するユーザＩＤにより識別されるユーザが投稿したレビュー一覧を示す。「レビュー済一覧」には、「対象１」、「対象２」といった項目が含まれる。

例えば、図４に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（図１中のユーザＵ１に対応）は、端末ＩＤ「ＴＭ１」により識別される端末装置１０を利用していることを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザの年齢は、「３０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザが投稿したレビューの件数は、「５０」であることを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザが投稿したレビューの評価の平均は、「４．１」であることを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザがレビューを投稿した対象は、対象ＩＤ「ＴＧ４」により識別される対象や、対象ＩＤ「ＴＧ７」により識別される対象であることを示す。

例えば、図４に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザは、端末ＩＤ「ＴＭ２」により識別される端末装置１０を利用していることを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザの年齢は、「２０代」であり、性別は、「女性」であることを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザが投稿したレビューの件数は、「０」であることを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザが投稿したレビューの評価の平均は、「−」であることを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザがレビューを投稿した対象はないことを示す。

なお、ユーザ情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、氏名、居住地、興味、家族構成、収入、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。また、ユーザ情報記憶部１２１は、各ユーザの購入情報を記憶してもよい。例えば、決定装置１００は、商取引装置５０から取得した各ユーザの購入情報をユーザ情報記憶部１２１に記憶してもよい。

（レビュー情報記憶部１２２）
実施形態に係るレビュー情報記憶部１２２は、レビューに関する情報を記憶する。図５には、レビュー情報記憶部１２２に記憶されるユーザに関する情報の一例を示す。図５に示すように、レビュー情報記憶部１２２は、評価に関する情報として、「対象ＩＤ」、「カテゴリ」、「対象」、「レビューＩＤ」、「ユーザＩＤ」、「詳細情報」、「評価スコア」、「順位」といった項目が含まれる。

「対象ＩＤ」は、レビューの対象を識別するための識別情報を示す。また、「カテゴリ」は、対象が分類されるカテゴリを示す。図５に示す例におけるカテゴリは、「商品」または「サービス」である場合を示す。「対象」は、対象ＩＤにより識別される対象であり、レビューの投稿の対象を示す。また、「レビューＩＤ」は、レビューを識別するための識別情報を示す。「ユーザＩＤ」は、対応するレビューを投稿したユーザを識別するための識別情報を示す。

また、「詳細情報」には、「満足度」、「コメント」といった項目が含まれる。「満足度」は、対応する対象に関するユーザの満足度を示す。例えば、「満足度」には、対応する対象に関するユーザの満足度が５点満点中の何点かを示す。「コメント」は、対応する対象に関してユーザが投稿したコメントを示す。

例えば、図５に示す例において、対象ＩＤ「ＴＧ１」により識別される対象は、カテゴリが「商品」である対象「洗濯機Ａ」であることを示す。また、対象ＩＤ「ＴＧ１」により識別される対象「洗濯機Ａ」には、レビューＩＤ「ＲＶ１１」〜「ＲＶ１４」等により識別されるレビューが投稿されていることを示す。例えば、対象ＩＤ「ＴＧ１」により識別される対象「洗濯機Ａ」には、レビューＩＤ「ＲＶ１１」により識別されるレビューが投稿されていることを示す。また、レビューＩＤ「ＲＶ１１」により識別されるレビューは、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザにより投稿されたことを示す。また、レビューＩＤ「ＲＶ１１」により識別されるレビューは、満足度が「３」であり、「特に可もなく…」といったコメントを含むことを示す。また、レビューＩＤ「ＲＶ１１」により識別されるレビューは、評価スコアが「２．５」であり、対象「洗濯機Ａ」に対するレビューにおける順位が「４」位であることを示す。

また、レビュー情報記憶部１２２は、対象に関する画像や画像へのファイルパス等の情報を記憶してもよい。なお、レビュー情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、レビュー情報記憶部１２２は、対象に関するレビューが投稿された日時に関する情報を記憶してもよい。

（制御部１３０）
図３の説明に戻って、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、決定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（決定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（controller）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３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、決定部１３２と、提供部１３３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。

（取得部１３１）
例えば、取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザが対象に対して投稿したレビューへの他のユーザの反応に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、投稿されたレビューへの他のユーザの直接の評価とは異なる情報であって、投稿されたレビューへの他のユーザの反応に関する情報を取得する。例えば、レビューへの他のユーザの反応に関する情報として、レビューの閲覧後における他のユーザの行動に関する情報を取得する。図１では、取得部１３１は、商取引装置５０から購入情報を取得する。

また、取得部１３１は、レビュー情報の要求を取得する。図１では、取得部１３１は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０からレビュー情報の要求を取得する。また、取得部１３１は、レビュー一覧の要求を取得する。図２では、取得部１３１は、ユーザＵ２が利用する端末装置１０からレビュー一覧の要求を取得する。図１では、取得部１３１は端末装置１０から洗濯機Ａのレビュー要求を取得する。図２では、取得部１３１は、端末装置１０から洗濯機Ａのレビュー一覧の要求を取得する。

（決定部１３２）
決定部１３２は、種々の情報を決定する。例えば、決定部１３２は、取得部１３１により取得されたレビューへの他のユーザの反応に関する情報に基づいて、レビューに関する評価を決定する。決定部１３２は、レビューの閲覧後における他のユーザの行動に関する情報に基づいて、レビューに関する評価を決定する。

例えば、決定部１３２は、対象に対して好意的な内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を提供する提供元の利益につながる行動を行った場合、レビューに関する評価を高くする。例えば、決定部１３２は、対象に対して好意的な内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を購入した場合、レビューに関する評価を高くする。

例えば、決定部１３２は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を提供する提供元の利益につながる行動を行わなかった場合、レビューに関する評価を高くする。例えば、決定部１３２は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後の所定の期間において、他のユーザが対象を購入しなかった場合、レビューに関する評価を高くする。

例えば、決定部１３２は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を提供する提供元の利益を減少させる行動を行った場合、レビューに関する評価を高くする。例えば、決定部１３２は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象に類似する商品を購入した場合、レビューに関する評価を高くする。例えば、決定部１３２は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象の購入の予定を取り消した場合、レビューに関する評価を高くする。例えば、決定部１３２は、レビューへの他のユーザの反応に関する情報に基づいて算出されたスコアに応じて、レビューに関する評価を決定する。

例えば、決定部１３２は、対象に対して好意的な内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を提供する提供元の利益を減少させる行動を行った場合、レビューに関する評価を低くする。例えば、決定部１３２は、対象に対して好意的な内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象に類似する商品を購入した場合、レビューに関する評価を低くする。例えば、決定部１３２は、対象に対して好意的な内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象の購入の予定を取り消した場合、レビューに関する評価を低くする。例えば、決定部１３２は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を提供する提供元の利益につながる行動を行った場合、レビューに関する評価を低くする。例えば、決定部１３２は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を購入した場合、レビューに関する評価を低くする。

図１の例では、決定部１３２は、商取引装置５０から取得した購入情報に基づいてレビューの評価を決定する。例えば、決定部１３２は、取得した購入情報に基づいてレビューＲＶ１２の評価を上昇させる（高くする）。図１の例では、ユーザＵ１が洗濯機Ａについて好意的な内容であるレビューＲＶ１２を閲覧してから所定の期間内に洗濯機Ａを購入しているため、決定部１３２は、レビューＲＶ１２の内容が適切であるとして、レビューＲＶ１２の評価を上昇させる（高くする）。具体的には、決定部１３２は、レビューＲＶ１２の評価スコアを「３．１」から「４．１」に上昇させる。例えば、決定部１３２は、レビューＲＶ１２の評価スコアに１加算することにより、レビューＲＶ１２の評価スコアを「３．１」から「４．１」に上昇させる。また、決定部１３２は、レビューＲＶ１２の評価を上昇させた後、レビュー情報記憶部１２２−２に示すように、更新された各レビューの評価スコアに基づいて順位を決定する。

（提供部１３３）
提供部１３３は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。例えば、提供部１３３は、決定部１３２により決定されたレビューに関する評価に基づいて、レビューに関するサービスを提供する。例えば、提供部１３３は、決定部１３２により決定されたレビューに関する評価に基づく順位で表示されるレビュー一覧情報を提供する。

例えば、提供部１３３は、レビュー情報を提供する。例えば、提供部１３３は、レビュー要求に対してレビュー情報を提供する。例えば、提供部１３３は、決定装置１００へレビュー要求を送信した端末装置１０に対してレビュー情報を提供する。

例えば、提供部１３３は、レビュー一覧を提供する。例えば、提供部１３３は、レビュー一覧要求に対してレビュー情報を提供する。例えば、提供部１３３は、決定装置１００へレビュー一覧要求を送信した端末装置１０に対してレビュー一覧を提供する。

〔３．レビューの評価の決定処理のフロー〕
ここで、図６を用いて、実施形態に係る決定装置１００によるレビューの評価の決定処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係るレビューの評価の決定の一例を示すフローチャートである。

図６に示すように、決定装置１００は、レビュー情報をユーザへ提供する（ステップＳ１０１）。図１では、決定装置１００は、端末装置１０に洗濯機Ａのレビュー情報を提供する。

その後、決定装置１００は、所定期間にユーザが反応したかどうかを判定する（ステップＳ１０２）。決定装置１００は、所定期間にユーザが反応した場合（ステップＳ１０２：Ｙｅｓ）、レビュー情報に対する正の反応かどうかを判定する（ステップＳ１０３）。決定装置１００は、レビュー情報に対する正の反応である場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、レビュー情報の評価を上昇させると決定する（ステップＳ１０４）。

一方、決定装置１００は、レビュー情報に対する正の反応でない場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、レビュー情報の評価を低下させると決定する（ステップＳ１０５）。

また、決定装置１００は、所定期間にユーザが反応しなかった場合（ステップＳ１０２：Ｎｏ）、レビュー情報が負の内容かどうかを判定する（ステップＳ１０６）。決定装置１００は、レビュー情報が負の内容である場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、レビュー情報の評価を上昇させると決定する（ステップＳ１０４）。一方、決定装置１００は、レビュー情報が負の内容でない場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、レビュー情報の評価を更新せずに処理を終了する。

〔４．決定処理（評価スコアの低下）〕
上述した例では、決定装置１００がレビューの評価スコアを上昇させる例を示したが、決定装置１００は、レビューの評価スコアを低下させてもよい。この点について、図７を用いて説明する。図７は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。

まず、図７の例では、端末装置１０は、ユーザＵ２による操作に応じて、決定装置１００にレビュー情報を要求する（ステップＳ４１）。例えば、端末装置１０は、決定装置１００に洗濯機Ａのレビュー情報を要求する。例えば、端末装置１０は、画面に一覧表示された複数の対象のうち洗濯機ＡをユーザＵ２が選択することにより、決定装置１００に洗濯機Ａのレビュー情報を要求してもよい。例えば、端末装置１０は、レビュー情報を要求するユーザがユーザＵ２であることを示す情報や、レビュー情報を要求する対象が洗濯機Ａであることを示す情報を送信することにより、決定装置１００にレビュー情報を要求する。

端末装置１０から洗濯機Ａのレビュー要求を取得した決定装置１００は、端末装置１０に洗濯機Ａのレビュー情報を提供する（ステップＳ４２）。例えば、決定装置１００は、レビュー情報記憶部１２２に記憶されたレビュー情報のうち、洗濯機Ａに関するレビュー情報を端末装置１０に提供する。

図７中のレビュー情報記憶部１２２に示すレビューＲＶ１２の評価スコア「３．１」は、ユーザＵ２の反応に基づく、レビューＲＶ１２の評価の決定前のレビューＲＶ１２の評価スコアを示す。なお、図７中のレビュー情報記憶部１２２に示すレビューＲＶ１２の評価スコア「３．１」は、ステップＳ４５以前のレビューＲＶ１２が提供されたユーザの反応に基づく評価スコアであってもよい。

図７に示すように、レビューＲＶ１２に関する情報が提供された端末装置１０にはページＷ１０が表示される。具体的には、端末装置１０には、レビューＲＶ１２の対象が「洗濯機Ａ」であることや、投稿者がユーザＵ４であることを示すページＷ１０が表示される。端末装置１０には、レビューＲＶ１２における満足度が「５」であることを示す５つの星マークや「音が静かで夜遅くに洗濯するときに気にならずに…」といったコメントを含むページＷ１０が表示される。これにより、ユーザＵ２がレビューＲＶ１２の内容に基づいて、洗濯機Ａを購入するかどうかを検討したりする。また、図７の例では、レビューＲＶ１２の内容は、満足度が最大の「５」であり、音が小さいという洗濯機Ａの価値を示すコメントを含むため、洗濯機Ａについて好意的な内容であるものとする。

ここから、レビューＲＶ１２に関する情報が提供されたユーザＵ２が、所定の期間内（例えば、ステップＳ４２から１週間以内）に、洗濯機Ａと異なる洗濯機Ｂを購入した場合を例に説明する。例えば、端末装置１０は、ユーザＵ２による操作に応じて、商取引装置５０に購入を要求する（ステップＳ４３）。例えば、端末装置１０は、商取引装置５０に洗濯機Ｂの購入を要求する。例えば、端末装置１０は、画面に表示された商取引装置５０が提供する電子商取引のサイトで洗濯機ＢをユーザＵ２が選択することにより、商取引装置５０に洗濯機Ｂの購入を要求してもよい。

ステップＳ４３においてユーザＵ２から洗濯機Ｂの購入要求を受信した商取引装置５０は、洗濯機Ｂの購入処理を行う。例えば、商取引装置５０は、洗濯機Ｂの購入の決済処理を行い、登録（入力）されたユーザＵ２の住所へ洗濯機Ｂを配送する。

また、商取引装置５０は、決定装置１００へ購入情報を提供する（ステップＳ４４）。例えば、商取引装置５０は、決定装置１００へユーザＵ２が洗濯機Ｂを購入したことを示す情報を購入情報として提供する。

商取引装置５０から購入情報を取得した決定装置１００は、取得した購入情報に基づいてレビューの評価を決定する（ステップＳ４５）。例えば、決定装置１００は、取得した購入情報に基づいてレビューＲＶ１２の評価を低下させる（低くする）。図７の例では、ユーザＵ２が洗濯機Ａについて好意的な内容であるレビューＲＶ１２をユーザＵ２が閲覧してから所定の期間内にユーザＵ２が洗濯機Ａと異なる洗濯機Ｂを購入しているため、決定装置１００は、レビューＲＶ１２の内容が適切でないとして、レビューＲＶ１２の評価を低下させる（低くする）。すなわち、決定装置１００は、レビューＲＶ１２を閲覧したユーザＵ２が、レビューＲＶ１２に対して負の反応をしているとして、レビューＲＶ１２の評価を低下させる（低くする）。なお、ここでいう「負の反応」とは、レビューの内容から想定されるユーザの反応（正の反応）とは逆の反応を意味する。例えば、洗濯機Ａについて好意的な内容であるレビューＲＶ１２を閲覧したユーザＵ２は、洗濯機Ａを提供する提供元の利益につながる行動をとると期待されるが、他の洗濯機Ｂを購入したため、想定されるユーザの反応と逆の反応をしたこととなる。

具体的には、決定装置１００は、レビューＲＶ１２の評価スコアを「３．１」から「２．１」に低下させる。例えば、決定装置１００は、レビューＲＶ１２の評価スコアを１減算することにより、レビューＲＶ１２の評価スコアを「３．１」から「２．１」に低下させる。なお、上記の評価スコアの低下は一例であり、決定装置１００は、種々の情報を適宜用いて、レビューＲＶ１２の評価スコアをどの程度低下させるかを決定してもよい。

上述したように、図７の例では、決定装置１００は、レビュー情報記憶部１２２−３に示すように、レビューＲＶ１２の評価スコアを「３．１」から「２．１」に低下させる。図７中のレビュー情報記憶部１２２−３は、レビューＲＶ１２の評価を低下させた後のレビュー情報記憶部１２２の状態を示す。また、レビュー情報記憶部１２２とレビュー情報記憶部１２２−３は、記憶された情報の差異以外の点では同一のレビュー情報記憶部１２２である。

このように、レビューＲＶ１２の評価を低下させた決定装置１００は、レビュー情報記憶部１２２−３に示すように、更新された各レビューの評価スコアに基づいて順位を決定する。図７の例では、レビュー情報記憶部１２２−３に示すように、レビューＲＶ１２は、評価スコアの低下により「２．１」となったため、レビューＲＶ１１の評価スコア「２．５」よりも低くなったため、順位が「４」位となる。また、レビュー情報記憶部１２２−３に示すように、レビューＲＶ１２の順位の低下に伴い、レビューＲＶ１１が繰り上がり、レビューＲＶ１１の順位が「３」位となる。

図７の例では、決定装置１００は、ユーザＵ２が洗濯機Ａについて好意的な内容であるレビューＲＶ１２を閲覧してから所定の期間内に洗濯機Ｂを購入しているため、レビューＲＶ１２の内容が適切でないと決定する。そして、決定装置１００は、レビューＲＶ１２がレビューＲＶ１２を投稿したユーザＵ４以外の他のユーザにとって有用な情報でないため、レビューＲＶ１２の評価を低くすると決定する。このように、決定装置１００は、レビューの評価を適切に決定することができる。

なお、図１の例と図７の例とでは、レビューＲＶ１２の内容が他のユーザにとって適切である場合と適切でない場合との相反する場合を示した。このように、レビューは、あるユーザにとっては適切であり、他のユーザにとっては適切でない場合がある。例えば、図１の場合、ユーザＵ１が夜遅くに洗濯をするユーザであるため、レビューＲＶ１２の内容はユーザＵ１にとっては価値があり、また満足度と合致していることとなる。したがって、レビューＲＶ１２は、ユーザＵ１にとっては、適切なレビューとなる。

一方で、例えば、図７の場合、ユーザＵ２は日中に洗濯をするユーザであり、静音性よりも電気代や水の使用量等に価値を感じるユーザであるため、レビューＲＶ１２の内容はユーザＵ２にとっては価値がなく、また満足度と合致していないこととなる。したがって、レビューＲＶ１２は、ユーザＵ２にとっては、適切でないレビューとなる。

なお、上述した例では、ユーザＵ１とユーザＵ２の２人のみの反応であるが、多数（例えば１０万等）のユーザのレビュー閲覧後の反応に基づくことにより、決定装置１００は、レビューの評価を適切に決定することができる。すなわち、決定装置１００は、そのレビューの提供サービスを受けるユーザ全体の傾向に沿って、レビューの評価を適切に決定することができる。

また、図７の例では、対象に対して好意的な内容のレビューに対するユーザの負の反応に応じて、レビューの評価を低下させる場合を示したが、決定装置１００は、非好意的レビューに対するユーザの負の反応に応じて、レビューの評価を決定してもよい。この点について、詳述する。ここでは、対象である洗濯機Ａについて満足度が「２」であり、コメントが「電気代が高い…」と記載されたレビュー（非好意的レビュー）に対する反応を基に、決定装置１００が非好意的レビューの評価を決定する場合を説明する。

例えば、決定装置１００が所定のユーザが利用する端末装置１０に洗濯機Ａについての非好意的レビューを送信することにより、所定のユーザが利用する端末装置１０に非好意的レビューが表示される。具体的には、所定のユーザが利用する端末装置１０には、非好意的レビューの対象が洗濯機Ａであることや、満足度が「２」であることを示す５つの星マークや「電気代が高い…」といったコメントを含むページが表示される。

ここから、洗濯機Ａについての非好意的レビューが提供された所定のユーザが、所定の期間内（例えば、１週間以内）に洗濯機Ａを購入した場合を例に説明する。ここでは、決定装置１００が所定のユーザが洗濯機Ａを購入したことを示す購入情報を例えば商取引装置５０等から取得済みであるものとする。

洗濯機Ａについての非好意的レビューに関する情報が提供された所定のユーザが洗濯機Ａを購入したことを示す購入情報を取得した決定装置１００は、取得した購入情報に基づいて洗濯機Ａについての非好意的レビューの評価を決定する。例えば、決定装置１００は、取得した購入情報に基づいて洗濯機Ａについての非好意的レビューの評価を低下させる（低くする）。この場合、所定のユーザが洗濯機Ａについて好意的でない内容である非好意的レビューを閲覧してから所定の期間内に洗濯機Ａを購入しているため、決定装置１００は、洗濯機Ａについての非好意的レビューの内容が適切でないとして、洗濯機Ａについての非好意的レビューの評価を低下させる（低くする）。具体的には、決定装置１００は、洗濯機Ａについての非好意的レビューの評価スコアが「３」である場合、「２」に低下させる。なお、上記の評価スコアの低下は一例であり、決定装置１００は、種々の情報を適宜用いて、非好意的レビューの評価スコアをどの程度低下させるかを決定してもよい。

なお、非好意的レビューに対する反応に応じて、非好意的レビューの評価を低下させる場合は上記に限らず、決定装置１００は、種々の情報に基づいて、非好意的レビューの評価を低下させてもよい。

〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る決定装置１００は、取得部１３１と、決定部１３２とを有する。取得部１３１は、ユーザが対象に対して投稿したレビューへの他のユーザの反応に関する情報を取得する。決定部１３２は、取得部１３１により取得されたレビューへの他のユーザの反応に関する情報に基づいて、レビューに関する評価を決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、レビューへの他のユーザの反応に関する情報に基づくことにより、レビューの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、取得部１３１は、レビューへの他のユーザの反応に関する情報として、レビューの閲覧後における他のユーザの行動に関する情報を取得する。決定部１３２は、レビューの閲覧後における他のユーザの行動に関する情報に基づいて、レビューに関する評価を決定する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、レビューの閲覧後における他のユーザの行動に関する情報に基づくことにより、レビューの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３２は、対象に対して好意的な内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を提供する提供元の利益につながる行動を行った場合、レビューに関する評価を高くする。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象に対して好意的な内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を提供する提供元の利益につながる行動を行った場合、レビューに関する評価を高くすることにより、レビューの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３２は、対象に対して好意的な内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を購入した場合、レビューに関する評価を高くする。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象に対して好意的な内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を購入した場合、レビューに関する評価を高くすることにより、レビューの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３２は、対象に対して好意的な内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を提供する提供元の利益を減少させる行動を行った場合、レビューに関する評価を低くする。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象に対して好意的な内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を提供する提供元の利益を減少させる行動を行った場合、レビューに関する評価を低くすることにより、レビューの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３２は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象に類似する商品を購入した場合、レビューに関する評価を低くする。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象に対して好意的な内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象に類似する商品を購入した場合、レビューに関する評価を低くすることにより、レビューの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３２は、対象に対して好意的な内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象の購入の予定を取り消した場合、レビューに関する評価を低くする。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象に対して好意的な内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象の購入の予定を取り消した場合、レビューに関する評価を低くすることにより、レビューの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３２は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を提供する提供元の利益につながる行動を行わなかった場合、レビューに関する評価を高くする。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を提供する提供元の利益につながる行動を行わなかった場合、レビューに関する評価を高くすることにより、レビューの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３２は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後の所定の期間において、他のユーザが対象を購入しなかった場合、レビューに関する評価を高くする。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後の所定の期間において、他のユーザが対象を購入しなかった場合、レビューに関する評価を高くすることにより、レビューの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３２は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を提供する提供元の利益を減少させる行動を行った場合、レビューに関する評価を高くする。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を提供する提供元の利益を減少させる行動を行った場合、レビューに関する評価を高くすることにより、レビューの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３２は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象に類似する商品を購入した場合、レビューに関する評価を高くする。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象に類似する商品を購入した場合、レビューに関する評価を高くすることにより、レビューの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３２は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象の購入の予定を取り消した場合、レビューに関する評価を高くする。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象の購入の予定を取り消した場合、レビューに関する評価を高くすることにより、レビューの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３２は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を提供する提供元の利益につながる行動を行った場合、レビューに関する評価を低くする。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を提供する提供元の利益につながる行動を行った場合、レビューに関する評価を低くすることにより、レビューの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３２は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を購入した場合、レビューに関する評価を低くする。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象に対して好意的でない内容であるレビューの閲覧後において、他のユーザが対象を購入した場合、レビューに関する評価を低くすることにより、レビューの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００は、提供部１３３を有する。提供部１３３は、決定部１３２により決定されたレビューに関する評価に基づいて、レビューに関するサービスを提供する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、レビューに関する評価に基づいて、レビューに関するサービスを提供することにより、レビューに関するサービスを適切に提供することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、提供部１３３は、決定部１３２により決定されたレビューに関する評価に基づく順位で表示されるレビュー一覧情報を提供する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、レビューに関する評価に基づく順位で表示されるレビュー一覧情報を提供することにより、レビューに関するサービスを適切に提供することができる。

また、実施形態に係る決定装置１００において、提供部１３３は、決定部１３２により決定された評価が所定の条件を満たすレビューを投稿したユーザに対して所定の報酬を提供する。

これにより、実施形態に係る決定装置１００は、対象に関する適切なレビューを投稿する動機づけをユーザに与えることができる。

〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る決定装置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。図８は、決定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。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、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または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が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ提供する。

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、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して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また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が実施形態に係る決定装置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。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。

以上、本願の実施形態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、発明の開示の行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。

〔７．その他〕
また、上記実施形態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、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 決定システム
１００ 決定装置
１２１ ユーザ情報記憶部
１２２ レビュー情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 決定部
１３３ 提供部
１０ 端末装置
５０ 商取引装置
Ｎ ネットワーク

Claims (19)

1. ユーザが対象に対して投稿したレビューへの前記ユーザとは異なる他のユーザの反応に関する情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記レビューへの前記他のユーザの反応に関する情報と、前記他のユーザが投稿した他のレビューに対する評価に基づき決定された前記他のユーザの信頼度とに基づいて、前記信頼度が高い程、前記他のユーザの反応が前記レビューの評価に与える影響を大きくすることにより、前記レビューに関する評価を決定し、前記レビューの閲覧後において前記他のユーザが前記対象に類似する商品を購入した場合、当該レビューが前記対象に対して好意的な内容であれば当該レビューに関する評価を低くし、当該レビューが前記対象に対して好意的でない内容であれば前記レビューに関する評価を高くする決定部と、
   を備えたことを特徴とする決定装置。
2. 前記取得部は、
   前記レビューへの他のユーザの反応に関する情報として、前記レビューの閲覧後における前記他のユーザの行動に関する情報を取得し、
   前記決定部は、
   前記レビューの閲覧後における前記他のユーザの行動に関する情報に基づいて、前記レビューに関する評価を決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の決定装置。
3. 前記決定部は、
   前記対象に対して好意的な内容である前記レビューの閲覧後において、前記他のユーザが前記対象を提供する提供元の利益につながる行動を行った場合、前記レビューに関する評価を高くする
   ことを特徴とする請求項２に記載の決定装置。
4. 前記決定部は、
   前記対象に対して好意的な内容である前記レビューの閲覧後において、前記他のユーザが前記対象を購入した場合、前記レビューに関する評価を高くする
   ことを特徴とする請求項３に記載の決定装置。
5. 前記決定部は、
   前記対象に対して好意的な内容である前記レビューの閲覧後において、前記他のユーザが前記対象を提供する提供元の利益を減少させる行動を行った場合、前記レビューに関する評価を低くする
   ことを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の決定装置。
6. 前記決定部は、
   前記対象に対して好意的な内容である前記レビューの閲覧後において、前記他のユーザが前記対象に類似する商品を購入した場合、前記レビューに関する評価を低くする
   ことを特徴とする請求項５に記載の決定装置。
7. 前記決定部は、
   前記対象に対して好意的な内容である前記レビューの閲覧後において、前記他のユーザが前記対象の購入の予定を取り消した場合、前記レビューに関する評価を低くする
   ことを特徴とする請求項５または請求項６に記載の決定装置。
8. 前記決定部は、
   前記対象に対して好意的でない内容である前記レビューの閲覧後において、前記他のユーザが前記対象を提供する提供元の利益につながる行動を行わなかった場合、前記レビューに関する評価を高くする
   ことを特徴とする請求項２〜７のいずれか１項に記載の決定装置。
9. 前記決定部は、
   前記対象に対して好意的でない内容である前記レビューの閲覧後の所定の期間において、前記他のユーザが前記対象を購入しなかった場合、前記レビューに関する評価を高くする
   ことを特徴とする請求項７に記載の決定装置。
10. 前記決定部は、
    前記対象に対して好意的でない内容である前記レビューの閲覧後において、前記他のユーザが前記対象を提供する提供元の利益を減少させる行動を行った場合、前記レビューに関する評価を高くする
    ことを特徴とする請求項２〜９のいずれか１項に記載の決定装置。
11. 前記決定部は、
    前記対象に対して好意的でない内容である前記レビューの閲覧後において、前記他のユーザが前記対象に類似する商品を購入した場合、前記レビューに関する評価を高くする
    ことを特徴とする請求項１０に記載の決定装置。
12. 前記決定部は、
    前記対象に対して好意的でない内容である前記レビューの閲覧後において、前記他のユーザが前記対象の購入の予定を取り消した場合、前記レビューに関する評価を高くする
    ことを特徴とする請求項１０に記載の決定装置。
13. 前記決定部は、
    前記対象に対して好意的でない内容である前記レビューの閲覧後において、前記他のユーザが前記対象を提供する提供元の利益につながる行動を行った場合、前記レビューに関する評価を低くする
    ことを特徴とする請求項２〜１２のいずれか１項に記載の決定装置。
14. 前記決定部は、
    前記対象に対して好意的でない内容である前記レビューの閲覧後において、前記他のユーザが前記対象を購入した場合、前記レビューに関する評価を低くする
    ことを特徴とする請求項１３に記載の決定装置。
15. 前記決定部により決定された前記レビューに関する評価に基づいて、前記レビューに関するサービスを提供する提供部、
    をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜１４のいずれか１項に記載の決定装置。
16. 前記提供部は、
    前記決定部により決定された前記レビューに関する評価に基づく順位で表示される前記レビューの一覧情報を提供する
    ことを特徴とする請求項１５に記載の決定装置。
17. 前記提供部は、
    前記決定部により決定された評価が所定の条件を満たす前記レビューを投稿したユーザに対して所定の報酬を提供する
    ことを特徴とする請求項１５または請求項１６に記載の決定装置。
18. コンピュータが実行する決定方法であって、
    ユーザが対象に対して投稿したレビューへの前記ユーザとは異なる他のユーザの反応に関する情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程により取得された前記レビューへの前記他のユーザの反応に関する情報と、前記他のユーザが投稿した他のレビューに対する評価に基づき決定された前記他のユーザの信頼度とに基づいて、前記信頼度が高い程、前記他のユーザの反応が前記レビューの評価に与える影響を大きくすることにより、前記レビューに関する評価を決定し、前記レビューの閲覧後において前記他のユーザが前記対象に類似する商品を購入した場合、当該レビューが前記対象に対して好意的な内容であれば当該レビューに関する評価を低くし、当該レビューが前記対象に対して好意的でない内容であれば前記レビューに関する評価を高くする決定工程と、
    を含むことを特徴とする決定方法。
19. ユーザが対象に対して投稿したレビューへの前記ユーザとは異なる他のユーザの反応に関する情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順により取得された前記レビューへの前記他のユーザの反応に関する情報と、前記他のユーザが投稿した他のレビューに対する評価に基づき決定された前記他のユーザの信頼度とに基づいて、前記信頼度が高い程、前記他のユーザの反応が前記レビューの評価に与える影響を大きくすることにより、前記レビューに関する評価を決定し、前記レビューの閲覧後において前記他のユーザが前記対象に類似する商品を購入した場合、当該レビューが前記対象に対して好意的な内容であれば当該レビューに関する評価を低くし、当該レビューが前記対象に対して好意的でない内容であれば前記レビューに関する評価を高くする決定手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする決定プログラム。

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