JP7426681B1

JP7426681B1 - 商品／サービスの選択時にユーザー視点で横断共通な評価を実現する方法

Info

Publication number: JP7426681B1
Application number: JP2023030571A
Authority: JP
Inventors: 徹吉川; 哲平竹尾; 豊貴坂井; 陽向河田
Original assignee: 株式会社マイベスト; 株式会社エコノミクスデザイン; 合同会社坂井豊貴事務所
Priority date: 2023-02-28
Filing date: 2023-02-28
Publication date: 2024-02-02
Anticipated expiration: 2043-02-28

Abstract

【課題】商品を、定量的な評価及び定性的な評価を含め、適正に評価する方法を提供する。
【解決手段】サーバ端末、複数の評価者端末及び複数のユーザ端末を備え、各端末のユーザが各々の端末を利用して、サーバ端末に対する操作を行うシステムにおける、商品の質の評価を支援する方法であって、通信部と、記憶部と、制御部と、を備えるサーバ端末の制御部は、前記商品の質に関する複数の項目に関する評価を受け付け、前記商品の質に関する複数の項目に関する評価を基に、前記商品の質の総合評価を生成し、前記商品の質に関する複数の項目に関する評価は、前記商品の数値に関する評価、前記商品の機能に関する評価、及び前記商品の感覚に関する評価のいずれかを含む。
【選択図】図９

Description

特許法第３０条第２項適用令和４年３月１日にウェブサイト「ｈｔｔｐｓ：／／ｐｒｔｉｍｅｓ．ｊｐ／ｍａｉｎ／ｈｔｍｌ／ｒｄ／ｐ／０００００００２５．００００６８４９７．ｈｔｍｌ」に掲載。令和４年３月１日にウェブサイト「ｈｔｔｐｓ：／／ｍｙ－ｂｅｓｔ．ｃｏｍ／」に掲載。

本発明は、商品の質の評価を支援する方法に関する。

昨今、インターネットの普及により、ユーザは、多くの商品及びサービス（以下、総称して「商品」という）を購入する機会が増え、同時に、購入しようとする商品の評価についても、様々な情報に触れる機会が増えている。商品の評価のうち、特に商品の質の評価については、主観的な評価に偏りがちであり、ユーザは、商品の購入に際して、いずれの評価を参考にすればよいか難しいものとなる。

商品の評価方法について、商品の客観的な評価を、商品を購入しようとするユーザの主観的な評価によって補正する方法が、例えば、特許文献１において開示されている。

特許７１０１４３８号公報

特許文献１に開示の技術は、商品についての客観的価値を参照し、客観的価値に対する、ユーザによる主観的価値の差異から、ユーザの感性傾向を推定する、という技術に関わるものであるが、広範なユーザに対して、商品の客観的価値としての定量的評価及び主観的価値としての定性的評価を両立した商品の質に関する評価を適正に評価する方法を提供するものではない。他方で、ユーザが商品を購入のために選択するに際して、インターネット上で得られる、様々な指標に基づいた商品の質の評価によってではなく、商品の質を測る指標として、全てのユーザに通用し得る共通的な言語に基づいて、商品の質だけを純粋に評価されたものに基づいて商品選択を行いたい、というニーズもまた存在する。

そこで、本発明は、上記課題やニーズに鑑み、商品を、定量的な評価及び定性的な評価を含め、適正に評価する方法を提供することを目的とする。

本発明の一態様における商品の質の評価を支援する方法であって、サーバ端末の制御部は、前記商品の質に関する、複数の項目に関する評価を受け付け、前記複数の項目に関する評価を基に、前記商品の質の総合評価を生成し、前記複数の項目に関する評価は、前記商品の数値に関する評価、前記商品の機能に関する評価、及び前記商品の感覚に関する評価のいずれかを含む。

本発明によれば、商品を、定量的な評価及び定性的な評価を含め、適正に評価する方法を提供することができる。

本発明の第一実施形態に係る、商品の質の評価を支援するシステムを示すブロック構成図である。図１のサーバ端末１００を示す機能ブロック構成図である。図１の評価者端末２００を示す機能ブロック構成図である。サーバ１００に格納される商品データの一例を示す図である。サーバ１００に格納される評価データの一例を示す図である。評価データの一例を説明する概念図である。評価データの他の一例を説明する概念図である。評価データのさらに他の一例を説明する概念図である。本発明の第一実施形態に係る、商品の質の評価支援方法の一例を示すフローチャートである。本発明の第一実施形態に係る、商品の質の評価支援方法の他の一例を示すフローチャートである。本発明の第一実施形態に係る、商品の質の評価支援方法のさらに他の一例を示すフローチャートである。本発明の第一実施形態に係る、商品の質の評価支援方法のさらに他の一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本発明の必須の構成要素であるとは限らない。

＜構成＞
図１は、本発明の第一実施形態に係る、商品の質の評価を支援する方法を実行するシステムを示すブロック構成図である。本システム１は、例えば、商品の質の評価を支援する方法を実行するサーバ端末１００、商品の質の評価を行う評価者の評価者端末２００Ａ、２００Ｂ、及び商品の質の評価を参照し、商品の購入選択を行うユーザ端末３００Ａ、３００Ｂ等で構成される。なお、説明の便宜上、各端末を単一または特定数のものとして記載しているが、各々数は制限されない。

サーバ端末１００、評価者端末２００Ａ、２００Ｂ及びユーザ端末３００Ａ、３００Ｂは、ネットワークＮＷ１を介して各々接続される。ネットワークＮＷは、インターネット、イントラネット、無線ＬＡＮ（ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）やＷＡＮ（ＷｉｄｅＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）等により構成される。

サーバ端末１００は、例えば、ワークステーションやパーソナルコンピュータのような汎用コンピュータとしてもよいし、或いはクラウド・コンピューティングによって論理的に実現されてもよい。

評価者端末２００Ａ、２００Ｂ及びユーザ端末３００Ａ、３００Ｂは、例えば、パーソナルコンピュータやタブレット端末等の情報処理装置であるが、スマートフォンや携帯電話、ＰＤＡ等により構成しても良い。評価者端末２００Ａ、２００Ｂを総称して評価者端末２００、ユーザ端末３００Ａ、３００Ｂを総称してユーザ端末３００と称することがある。評価者端末２００とユーザ端末３００はサーバ端末１００に対して異なるステータスでログインする。評価者端末は後述する商品データ格納部や評価データ格納部に保存されるデータに対するアクセスおよび書き換えの権限があり、ユーザ端末３００は個別のデータに対するアクセス権も書き換えの権限もなく、後述するユーザのクラスターを変更したり、総合評価結果を受領する等、限定された権限のみを有する。評価者端末２００Ａはコンテンツ制作者のステータスであり、新規商品カテゴリーや個別商品の登録、ユーザのクラスター新設・変更、ウェイト数値の変更等の権限がある上位ステータスを有する。評価者端末２００Ｂはモニター調査を行う調査員のステータスを保有し、評価結果の入力や、ウェイト数値の変更等、一部に限定した機能が解放された評価者ステータスである。

本実施形態では、システム１は、サーバ端末１００、評価者２００Ａ、２００Ｂ、及びユーザ端末３００Ａ、３００Ｂを備え、各端末のユーザが各々の端末を利用して、サーバ端末１００に対する操作を行う構成として説明するが、サーバ端末１００がスタンドアローンで構成され、サーバ端末自身に、各評価者が直接操作を行う機能を備えても良い。以下、必要に応じ、評価者端末２００Ａ、２００Ｂを総称して評価者端末２００として説明し、ユーザ端末３００Ａ、３００Ｂを総称してユーザ端末３００として説明する。

図２は、図１のサーバ端末１００の機能ブロック構成図である。サーバ端末１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを備える。

通信部１１０は、ネットワークＮＷ１を介して評価者端末２００、ユーザ端末と通信を行うための通信インターフェースであり、例えばＴＣＰ／ＩＰ（ＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌＰｒｏｔｏｃｏｌ／ＩｎｔｅｒｎｅｔＰｒｏｔｏｃｏｌ）等の通信規約により通信が行われる。

記憶部１２０は、各種制御処理や制御部１３０内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）等から構成される。また、記憶部１２０は、商品に関連する各種データを格納する、商品データ格納部１２１、及び商品の質の評価に必要な各種データ及び商品の質の評価結果に関する各種データを格納する、評価データ格納部１２２を有する。なお、各種データを格納したデータベース（図示せず）が記憶部１２０またはサーバ端末１００外に構築されていてもよい。

制御部１３０は、記憶部１２０に記憶されているプログラムを実行することにより、サーバ端末１００の全体の動作を制御するものであり、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）やＧＰＵ（ＧｒａｐｈｉｃｓＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）等から構成される。制御部１３０の機能として、各端末からの指示や情報を受け付ける情報受付部１３１と、商品に関連する各種データを参照し、処理する、商品情報処理部１３２と、商品の質の評価に関連する各種データを参照し、処理する、評価報処理部１３３とを有する。この情報受付部１３１、商品情報処理部１３２、及び評価情報処理部１３３は、記憶部１２０に記憶されているプログラムにより起動されてコンピュータ（電子計算機）であるサーバ端末１００により実行される。

情報受付部１３１は、評価者端末２００及びユーザ端末３００等から通信部１１０を介して情報を受付ける。例えば、評価者端末２００から、評価者により入力された、商品の質の評価に関する情報等を受信する。

商品情報処理部１３２は、商品に関連する各種データ（例えば、後述する商品データ１０００等）を参照し、所定の処理を行う。

評価情報処理部１３３は、商品の質の評価に関する情報に関連する各種データ（例えば、後述する評価データ２０００）を参照し、所定の処理を行う。

また、制御部１３０は、図示しない、画面生成部を有することもでき、求めに応じて、評価者端末２００またはユーザ端末３００のユーザーインターフェースを介して表示される画面情報を生成する。例えば、記憶部１２０に格納された（図示しない）画像及びテキストデータを素材として、所定のレイアウト規則に基づいて、各種画像及びテキストをユーザーインターフェースの所定の領域に配置することで、ユーザーインターフェースを生成する。画像生成部に関連する処理は、ＧＰＵ（ＧｒａｐｈｉｃｓＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）によって実行することもできる。

図３は、図１の評価者端末２００を示す機能ブロック構成図である。評価者端末２００は、通信部２１０と、表示操作部２２０と、記憶部２３０と、制御部２４０とを備える。

通信部２１０は、ネットワークＮＷを介してサーバ端末１００と通信を行うための通信インターフェースであり、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の通信規約により通信が行われる。

表示操作部２２０は、ユーザが指示を入力し、制御部２４０からの入力データに応じてテキスト、画像等を表示するために用いられるユーザーインターフェースであり、評価者端末２００がパーソナルコンピュータで構成されている場合はディスプレイとキーボードやマウスにより構成され、評価者端末２００がスマートフォンまたはタブレット端末で構成されている場合はタッチパネル等から構成される。この表示操作部２２０は、記憶部２３０に記憶されている制御プログラムにより起動されてコンピュータ（電子計算機）である評価者端末２００により実行される。

記憶部２３０は、各種制御処理や制御部２４０内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、ＲＡＭやＲＯＭ等から構成される。また、記憶部２３０は、サーバ端末１００との通信内容を一時的に記憶している。

制御部２４０は、記憶部２３０に記憶されているプログラムを実行することにより、評価者端末２００の全体の動作を制御するものであり、ＣＰＵやＧＰＵ等から構成される。

なお、ユーザ端末３００についても、評価者端末２００と実質的に同じ構成とすることができ、説明を省略する。

図４は、サーバ１００に格納される商品データの一例を示す図である。

図４に示す商品データ１０００は、商品に関連する各種データを格納する。図４において、説明の便宜上、一商品（例えば、Ａ社が販売する「ヘアアイロンＸ」に対応する商品ＩＤ「１０００１」で識別される商品）の例を示すが、複数の商品の情報を格納することができる。商品に関連する各種データとして、例えば、商品に関する基本データ（例えば、商品名、価格、商品画像、販売情報、及び商品カテゴリ（例えば、商品「ヘアアイロンＸ」に対して、カテゴリ「家電」、「ヘアアイロン」等））を含むことができる。ここで、商品として、例えば、複数のオンラインショッピングサイトで販売される特定のカテゴリ（例えば、「ヘアアイロン」）のうち、売上上位の複数の商品に関する情報を格納することができる。また、これらの商品の情報を、上記オンラインショッピングサイトに格納される情報を、ＡＰＩ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇＩｎｔｅｒｆａｃｅ）を介して取得し、格納することもできる。また、商品に関連する各種データとして、評価データ（例えば、レーティングデータ（例えば、総合評価、数値評価、機能評価、感覚評価））を含むこともできる。ここで、商品の質の評価は、複数の評価項目で構成され、複数の評価項目は、商品の質について、数値に関する評価（数値評価）、商品の機能に関する評価（機能評価）及び商品の感覚に関する評価が含まれる。数値評価は、商品の仕様のうち、数値で表される指標に対応する満足度に基づいて算出され、機能評価は、商品の機能毎に割り当てられた点数を加算することで算出され、感覚評価は、商品に関する定性的な指標に対応する満足度に基づいて算出されることを特徴とする。各々の評価の基準は、下記評価データの説明で詳述する。いずれの評価についても、点数等によって数値化することで表され、総合評価は、数値評価、機能評価及び感覚評価の各々で算出された点数に、下記重み付け変数（ウェイト）を乗じた補正点数を合算することで算出される。

図５は、サーバ１００に格納される評価データの一例を示す図である。

評価データ２０００は、商品の質の評価に必要な評価基準や商品の質の評価結果等、商品の質の評価に関する各種データを格納する。評価に関連する各種データとして、例えば、カテゴリデータ（例えば、各商品のカテゴリ（「家電」＞「ブルーレイプレーヤー」、「スピーカー」、「ヘアアイロン」等、「生活雑貨」＞「文房具」、「防犯グッズ」等、特定の商品の機能、用途、顧客等を基に決定される商品のカテゴリに関する情報（例えば、ヘアアイロンの商品に対して、「家電」＞「ヘアアイロン」等））、評価基準データ（例えば、カテゴリ別に決定される、上記商品の数値評価、機能評価及び感覚評価の各々の評価に適用される評価基準（詳細は後述）及び特定の商品の質の評価について、各々の評価項目について評価基準に基づいて算出された数値に対して適用される重み付け変数（ウェイト）、及び商品を購入するユーザが、商品選択のために重視する項目に基づいて定義されたクラスター（例えば、「ヘアアイロン」のカテゴリで、「コスパを重視する人向け」、「きれいなカールを作りたい人向け」、「ダメージを抑えたい人向け」、「時短をしたい人向け」）に応じて決定される重み付け変数（ウェイト）））、及びレーティングデータ（例えば、カテゴリ別、クラスター別に算出された、各商品の評価及びランキング情報等）を格納することができる。

図６は、評価データの一例を説明する概念図である。

図６は、商品の質を評価する評価データのうち、商品の質について、数値的な計測が可能な評価（数値評価）の評価基準の一例を示す。例えば、「ヘアアイロン」のカテゴリの商品の質を評価するうえで、「最高温度」は温度という数値で計測可能なものであり、評価基準として適用され得る。ここで、「最高温度が２００度」という数値そのものでその商品の質を評価することは難しいため、数値を質の良し悪しに対応させる、図６に示すような対応表のような概念を採用し、例えば、ヘアアイロンの最高温度が「２２０度以上」であれば、「とても満足」、「２００度以上２２０度未満」であれば「満足」と対応するように、商品カテゴリ毎に、絶対的なラインとしての評価基準が定義され、商品データ格納部１２１に記憶されている。ここで、例えば、「とても満足」に対して５点、「満足」に対して４点、「標準」３点、「不満」２点、「とても不満」１点というように、数値評価は、最終的には数値（点数）として算出され、評価データ格納部１２２に記憶されている。ることができる。また、数値として設定する項目は、「２２０度」、「２００度」、「１９０度」というように等間隔である必要はなく、ユーザ視点で考えられる評価（例えば、「とても満足」、「満足」、「やや満足」等）に応じて決定することができる。このように、数値評価は、商品の仕様のうち、数値や数量で表される指標に対応する満足度に基づいて算出されることを特徴とする。なお、本実施形態において、データベースには最高温度＝２００度といった数値そのものを記録しており、数値のデータを満足度に基づく評価となるように絶対的なラインを設け、自動的に満足度評価値に一義的に置換可能となっている。ヘアアイロンの場合、２００度が「満足」であるからといって、２３０度の満足度がより高いわけではない。ユーザーが求めているのは満足かどうかの評価であり、最高温度が高いほど高得点になるべきではない。２２０度が実現できていれば、十分に短い時間で髪を乾かすことができるので、２２０度でも２３０度でも満足度評価値は最高点である４点となる。このように、数値に関する満足度は、対象商品の数値が一つの値に定まると、一義的に定まるように絶対的なラインが定義されている。また、例えば重さのような指標において、ある時点の全てのヘアアイロンが５００ｇを超えていた時に、４９０ｇの商品は「満足」であるが、技術の進歩により３８０ｇのものが増えたら「満足」の絶対的なラインは変化し、「不満」と変化していく。本実施例では、重さの数値自体も記録しつつ、絶対的なラインによって満足度評価値に一義的に換算しているため、この基準となる絶対的なラインを変更することで、相対・時系列的に変化していく満足度を必要に応じて逐次変化させていくことができる。また、このように数値指標を絶対的ラインによって満足度に基づく満足度評価値に置き換えることによって、様々なカテゴリーの製品、例えばヘアアイロンと自家用車と玩具を同じように取り扱うことができるようになる。また、絶対的なラインについては、ユーザに対して開示するか秘匿するかのフラグを絶なンンラインに紐づけて評価データ格納部１２２に記憶しても良い。ユーザに開示することで、絶対的なラインの変更の要望をユーザから受けられるというメリットがある。一方で、満足度の指標として一般的に用いられていないような数値指標については、開示せずに秘匿する方が良い場合も想定される。

図７は、評価データの他の一例を説明する概念図である。

図７は、商品の質を評価する評価データのうち、商品の質について、商品の機能に関する評価（機能評価）の評価基準の一例を示す。例えば、「ヘアアイロン」のカテゴリの商品の質を評価するうえで重視されるべき機能として、「自動オフ機能」、「ボタンロック機能」、「マイナスイオン機能」、「直観的に操作できる」、「カールしやすい」といった機能に関する項目が挙げられ、各々の機能に対応する点数が割り当てられる。ここで、ユーザにより重視される機能については、他の機能に比べて相対的に高い点数が割り当てられてもよい。一例として、機能評価について、各々の機能の有無に応じて点数が付与され、付与された点数の合計値を算出し、合計値に対応するように、「とても満足」、「満足」等の評価が決定される。ここで、機能評価として、機能一つに対して０．１点等として合計値の最高得点が数値評価及び感覚評価の最高得点である「満足」と同じ値となるように点数配分し、その合計値を機能評価の満足度評価値として決定してもよいし、総合的な付加機能の総体として上記「とても満足」、「満足」等の評価に対して点数を割り当て、この点数を満足度評価値として決定してもよい。付加機能の有無や決定した機能の満足度は評価データ格納部１２３に記憶される。このように、機能評価は、商品の機能毎に割り当てられた点数を加算することで算出されることを特徴とする。

図８は、評価データのさらに他の一例を説明する概念図である。

図８は、商品の質を評価する評価データのうち、商品の質について、商品の感覚に関する評価（感覚評価）の評価基準の一例を示す。感覚評価は、数値評価のように数値的な計測が難しく、また、機能評価のように、機能の有無による積み上げ加算が難しいような、ユーザの感覚によって決まるような定性的な評価に関するものである。例えば、「ヘアアイロン」を使用するユーザが、その商品を使用する際に重視する、感覚的な評価として、ヘアアイロンの「持ちやすさ」が挙げられる場合、「持ちやすさ」に対して、「とても満足」、「満足」、「やや満足」等のような満足度に関する評価がなされ、評価に対応して割り当てられた数値（点数）（例えば、「５点」、「４点」）をもって感覚評価とすることができる。このように、感覚評価は、商品に関する定性的な指標に対応する満足度に基づいて算出されることを特徴とする。感覚評価は、ユーザの属性や嗜好によって評価が異なることがある。そこで本実施例では、人の感覚や感性を基に行う感覚評価については、後述するユーザのクラスター、すなわちユーザの属性（年代、性別、学生か社会人かといったステータス、年収、家族構成等や目立つ、高機能、新しい、シンプル等の嗜好）を複数設定した上で、複数のクラスターからなるモニターによる定性調査を行うと良い。本実施例では、属性情報と評価結果を紐づけて評価データ格納部１２２に記憶している。また、同じ属性における個人による感覚のずれを極力小さくするために、なるべく多くの人数で評価を行うとなお良い。本実施例では、同じ属性のモニター人数と評価結果を紐づけて評価データ格納部１２２に記憶している。モニター全員の回答を評価データ格納部１２２に記憶しても良いが、個人それぞれの評価結果が重要なのではなく、有意な人数で評価したかどうかの検証ができれば良いので、属性と人数が記憶されていれば、検証には十分である。また、後日モニター人数を増やして再度調査を行う場合も、人数が分かっていれば、結果の合算も容易である。また、感覚評価は抽象的な評価軸ではなく、できるだけ具体的な評価軸に分解し、別の評価軸とする方が良い。例えば耳栓の場合、評価軸として「つけ心地」とするのではなく、「異物感がないか」「痛くないか」「耳と耳栓の間に隙間ができないか」といった具体的な評価軸とすると良い。感覚評価についても、上記と同様に、満足度を指標とした満足度評価値に換算可能な絶対的なラインを定義し、商品カテゴリーごとに商品データ格納部１２１に記憶しておくと良い。後述する処理の流れにおいて、これら具体的な評価軸をそれぞれ別の評価値として総合評価値を算出しても良いが、これら具体的な評価軸をサブ評価軸と位置づけ、これに基づくサブ満足度評価値を用いて、より上位の「つけ心地」という総合評価軸に、合算もしくは平均値として算出して感覚評価の満足度総合評価値とし、これを総合評価値の算出に用いても良い。

＜処理の流れ＞
図９を参照しながら、本実施形態のシステム１が実行する、商品の質の評価を支援する方法の処理の流れについて説明する。図９は、本発明の第一実施形態に係る、商品の質の評価を支援する方法の一例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳＱ１０１の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の情報受付部１３１は、通信部１１０を介して、評価者端末２００から、商品に関するデータを受信する。商品データとして、上述のように、商品に関する基本データ（例えば、商品名、価格、商品画像、販売情報、及び商品カテゴリ（例えば、商品「ヘアアイロンＸ」に対して、カテゴリ「家電」、「ヘアアイロン」等））を含むことができる。ここで、商品として、例えば、複数のオンラインショッピングサイトで販売される特定のカテゴリ（例えば、「ヘアアイロン」）のうち、売上上位の複数の商品に関する情報を格納することができる。また、これらの商品に関する情報を、上記オンラインショッピングサイトに格納される情報を、ＡＰＩ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇＩｎｔｅｒｆａｃｅ）を介して取得し、格納することもできる。制御部１３０の商品情報処理部１３２は、受信した及び／または生成した商品データを、記憶部１２０の商品データ格納部１２１に格納する。

続いて、ステップＳＱ１０２の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の情報受付部１３１は、通信部１１０を介して、評価者端末２００から、商品の質を評価するために必要な評価基準に関するデータを受信する。ここで、評価基準データとして、上述の通り、例えば、カテゴリ別に決定される、上記商品の数値評価、機能評価及び感覚評価の各々の評価に適用される評価基準を含むことができる。また、特定の商品の質の評価について、各々の評価項目について評価基準に基づいて算出された数値に対して適用される重み付け変数（ウェイト）を含むことができる。例えば、数値評価（ヘアアイロンの例で、「最高温度」）、機能評価（ヘアアイロンの例で、各機能の合計値）、及び感覚評価（ヘアアイロンの例で、「持ちやすさ」）において算出された数値（点数）の各々に対して乗算する、「４０％」、「３０％」、「３０％」というような重み付け変数（ウェイト）を決定することができる。重み付け変数（ウェイト）は合計が１００％となるように決定する。ここで、重み付け変数（ウェイト）は、商品を購入するユーザが、商品選択のために重視する項目に基づいて定義されたクラスター（例えば、「ヘアアイロン」のカテゴリで、「コスパを重視する人向け」、「きれいなカールを作りたい人向け」、「ダメージを抑えたい人向け」、「時短をしたい人向け」、「小さな子供のいる家庭向け」）に応じて決定することができ、評価基準として重み付け変数（ウェイト）のセットを複数パターン決定することもできる。ここで、評価基準は、商品のカテゴリ別に共通して決定することができる。特定の商品によらず、その商品が属するカテゴリに共通した評価基準に基づいて、商品の質のみに特化した客観的な評価を行うことができる。制御部１３０の評価情報処理部１３３は、受信した及び／または生成した評価基準データを、記憶部１２０の商品データ格納部１２１に評価データ２０００として格納する。以上のように、商品データ及び評価基準データが登録され、商品の質の評価の支援を実行することができる。

図１０は、本発明の第一実施形態に係る、商品の質の評価を支援する方法の他の一例を示すフローチャートである。本例は、上記登録された商品データ及び評価基準データを基づいて商品の質の評価を支援する方法に関するものである。

まず、ステップＳＱ２０１の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の情報受付部１３１は、通信部１１０を介して、コンテンツ制作者ステータスである評価者端末２００Ａから新規商品カテゴリーや商品の登録を受け付け、商品の基本情報を商品データ格納部１２１に記録する。新規商品として登録されると、当該商品の商品データ１０００が新たに設定され、他の商品と区別するためのユニークＩＤの付与を受け付ける。次に新規商品の商品カテゴリーを設定する。当該商品が既存商品カテゴリーに分類される場合は、既存商品カテゴリーからプルダウンで選択入力することもできる。当該商品のカタログスペックがある場合は、手入力もできるし、評価者端末２００からサーバ端末１００にデータで転送しても良い。次に、評価者端末２００から、商品の質の評価について、商品の数値に関するデータを受信する。例えば、「ヘアアイロンＸ」という商品について、評価者は、記憶部１２０の評価データ格納部１２２に格納された評価データのうち、評価基準データを参照し、実際に商品を使用しながら、商品の数値評価を実施し、商品の数値に関する評価に関するデータを入力する。数値評価について、評価者は、例えば、「ヘアアイロンＸ」という商品について、記憶部１２０の商品データ格納部１２１に商品データ１０００として格納された、商品の基本情報を参照しながら、スペックから入手されていればその商品の最高温度を取得することができるし、実際に最高温度を計測することで再確認し、実測値として入力する。スペック値と実測値が乖離している場合は実測値を優先して用い、かつ乖離が大きい場合は別途満足度評価値を低下させる補正を行っても良い。評価者は、最高温度（例えば、「２００度」）の数値自体を入力することも、当該数値に対応する評価値（例えば、「満足」）を確認し、その評価をプルダウン方式もしくは手入力することも、評価に対応する数値（点数）（例えば、「４点」）を直接入力することもできる。制御部１３０の商品情報処理部１３２は、受信した及び／または生成した数値情報や数値情報に基づく評価値を、記憶部１２０の商品データ格納部１２１に格納する。ここで、制御部１３０の評価情報処理部１３３は、評価者端末２００から受信した数値評価に関するデータが、「満足」等の、数値ではない情報であった場合には、評価基準データを基に、数値に自動変換して満足度評価値とすることもできる。

次に、ステップＳＱ２０２の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の情報受付部１３１は、通信部１１０を介して、評価者端末２００から、商品の質の評価について、商品の機能評価に関するデータを受信する。例えば、「ヘアアイロンＸ」という商品について、評価者は、記憶部１２０の評価データ格納部１２２に格納された評価データのうち、評価基準データを参照し、実際に商品を使用しながら、商品の機能評価を実施し、商品の質の評価に関するデータを入力する。機能評価について、評価者は、例えば、「ヘアアイロンＸ」という商品について、記憶部１２０の商品データ格納部１２１に商品データ１０００として格納された、商品の基本情報を参照しながら、その商品の機能を取得することができるし、実際に商品を使用しながらその商品の機能を確認することができる。評価者は、その商品の機能（例えば、「自動オフ機能」、「ボタンロック機能」等）を確認し、その評価を入力することもできるし、評価に対応する数値（点数）（例えば、「２点」、「１．５点」等）を入力することもできる。制御部１３０の商品情報処理部１３２は、受信した及び／または生成した機能情報の評価を、記憶部１２０の商品データ格納部１２１に格納する。ここで、制御部１３０の評価情報処理部１３３は、評価者端末２００から受信した機能評価に関するデータが、「満足」等の、数値ではない情報であった場合には、評価基準データを基に、数値に変換して満足度評価値とすることもできる。

次に、ステップＳＱ２０３の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の情報受付部１３１は、通信部１１０を介して、評価者端末２００から、商品の質の評価について、商品の感覚評価に関するデータを受信する。例えば、「ヘアアイロンＸ」という商品について、評価者は、実際に商品を使用しながら、あるいはモニターに商品を試用してもらって、商品の感覚評価を実施し、商品の感覚評価に関するデータを入力する。また、評価者の属性（（年代、性別、学生か社会人かといったステータス、年収、家族構成等）も評価結果とともに入力する。感覚評価について、評価者は、例えば、「ヘアアイロンＸ」という商品について、実際に商品を使用しながらその商品の「持ちやすさ」を確認することができる。評価者は、その商品を使用する感覚（例えば、「とても満足」、「満足」）を確認し、その評価を入力することもできるし、評価に対応する数値（点数）（例えば、「５点」、「４点」等）を入力することもできる。制御部１３０の商品情報処理部１３２は、受信した及び／または生成した感覚情報の評価及び評価者の属性を、記憶部１２０の商品データ格納部１２１に格納する。ここで、制御部１３０の評価情報処理部１３３は、評価者端末２００から受信した感覚評価に関するデータが、「満足」等の、数値ではない情報であった場合には、評価基準データを基に、数値に変換することもできる。ここで、ステップＳ１０１乃至Ｓ１０３の処理は順不同に実行することもできる。

次に、ステップＳＱ２０４の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の評価情報処理部１３３は、受信した満足度評価値に対して、ウェイトを累乗した値を乗算する重み付け変数処理を行うことで総合評価処理を実行する。例えば、評価情報処理部１３３は、記憶部１２０の商品データ格納部１２１に格納された商品データ１０００を参照し、「ヘアアイロンＸ」という商品について、商品の数値評価（例えば、「４点」）、機能評価（例えば、「５点」）、感覚評価（例えば、「４点」）という各々の数値（点数）を抽出し、評価データ格納部１２２に格納された評価基準データ２０００を参照し、各々の評価に累乗されるべき重み付け変数（ウェイト）（例えば、数値評価について「４０％」、機能評価について「３０％」、感覚評価について「３０％」）を抽出する。そのうえで、各評価に対してウェイトを累乗した値を乗算する重み付け変数処理を行うことで、総合評価を算出する。上記例によれば、

という式で算出される「４．２７」という数値（点数）が総合評価として算出される。ステップＳＱ２０４の別の処理として、加重平均に変えて加重幾何平均によって総合評価値を算出してもよい。加重幾何平均は、各満足度評価値に対して重みづけ変数（ウェイト）をべき乗してその結果を互いに乗算して行う。上記の例における算出式を下記式に示す。

加重平均の場合、評価指標が多くある場合に、ある一つの満足度評価値が極端に悪かったとしても、他の満足度評価値が高ければ、総合評価値は平均されてそれほど下がらない。これに対し、加重幾何平均の場合、満足度評価値同士の乗算で算出されるため、ある一つの満足度評価値が極端に低いと、他がある程度高くても総合評価は比較的低く算出される。例えばヘアアイロンにおいて、機能が豊富でデザインもよく、持ちやすいが、最高温度が致命的に低いような場合には、総合評価としては不満足となるべきである。このような場合において、加重幾何平均は、総合評価が低く算出されるので、より好適である。
上記は説明のために、数量、機能、感覚の3つの満足度評価値で説明したが、この限りではなく、例えば数量評価として重さや消費電力、騒音量といった複数の評価軸を用いて算出して良い。その場合も、乗算されるべき重みづけ変数（ウェイト）はすべての合計で１００％となるように設定する。

次に、ステップＳＱ２０５の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の評価情報処理部１３３は、前ステップで算出した各評価項目に関する評価及び総合評価等の評価データを生成し、記憶部１２０の商品データ格納部１２１に商品データ１０００のレーティングデータとして、また、評価データ格納部１２２に評価データ２０００のレーティングデータとして格納する。また、評価データとして、評価者による、各評価項目の評価基準に関するコメント及び評価に関するコメントに関するテキストデータも含めて生成し、格納することもできる。このように、商品の質の評価について、数値評価、機能評価及び感覚評価の複数の評価項目について事前に生成した評価基準に基づいて評価を行うことで、広範なユーザに適用可能で、質だけを純粋に評価した商品評価を生成することができる。

図１１は、本発明の第一実施形態に係る、商品の質の評価を支援する方法のさらに他の一例を示すフローチャートである。本例は、生成した評価データをユーザに対して提示する方法に関するものである。

まず、ステップＳＱ３０１の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の情報受付部１３１は、通信部１１０を介して、ユーザ端末３００から、購入を検討している商品のカテゴリを選択する要求を受信する。例えば、ユーザが、「ヘアアイロン」という商品カテゴリの商品の購入を検討している場合、ユーザは、ユーザ端末３００に実装されるウェブブラウザを介してサーバ端末１００が提供するウェブサイトにアクセスし、ウェブサイトに表示される検索ボックスやタグ等を介して、所望の商品カテゴリの評価を閲覧するための入力を行う。ウェブサイトには、例えば、「家電」、「生活雑貨」等の大カテゴリが表示され、ユーザが、「家電」というカテゴリを選択すると、さらに、「掃除機」、「冷蔵庫」、「ヘアアイロン」、「ブラシアイロン」等の小カテゴリが表示され、ユーザは、閲覧したい商品に関連するカテゴリ（例えば、「ヘアアイロン」）を選択する操作を行う。ユーザが選択したカテゴリに関する情報が、ユーザ端末３００からサーバ端末１００に送信される。

次に、ステップＳＱ３０２の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の評価情報処理部１３３は、記憶部１２０の評価データ格納部１２２に、受信した選択カテゴリに関する評価データを参照する。

次に、ステップＳＱ３０３の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の評価情報処理部１３３は、記憶部１２０の評価データ格納部１２２に含まれるレーティングデータを参照し、ユーザが選択したカテゴリ（例えば、「ヘアアイロン））の評価データに基づいて生成されたランキングデータに関する情報を抽出し、商品の質の評価結果として、総合評価が高い順にランキングデータを生成し、ウェブサイトに表示させることで、ユーザ端末３００に送信する。ランキングデータは、ユーザが見やすいよう、表形式等で表現され、総合評価のほか、数値評価、機能評価及び感覚評価の各項目に関する評価、及び、各評価項目に含まれる評価基準として挙げられる数値（例えば、「最高温度」）、機能（例えば、「自動オフ機能」、「ボタンロック機能」等）、及び感覚（例えば、「持ちやすさ」）等の評価に関する情報を含むこともできる。

次に、ステップＳＱ３０４の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の情報受付部１３１は、通信部１１０を介して、ユーザ端末３００から、商品選択のために重視する項目に基づいて定義されたクラスター（例えば、「ヘアアイロン」のカテゴリで、「コスパを重視する人向け」、「きれいなカールを作りたい人向け」、「ダメージを抑えたい人向け」、「時短をしたい人向け」、「小さな子供のいる家庭向け」）を選択する要求を受信する。

次に、ステップＳＱ３０５の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の評価情報処理部１３３は、記憶部１２０の評価データ格納部１２２に、受信した選択クラスターに関する評価データを参照する。

次に、ステップＳＱ３０６の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の評価情報処理部１３３は、記憶部１２０の評価データ格納部１２２に含まれるレーティングデータを参照し、ユーザが選択したクラスター（例えば、「きれいなカールを作りたい人向け」）の満足度評価値に基づいて生成されたランキングデータに関する情報を抽出し、商品の質の評価結果として、総合評価が高い順にランキングデータを生成し、ウェブサイトに表示させることで、ユーザ端末３００に送信する。ここで、評価情報処理部１３３は、記憶部１２０の評価データ格納部１２２のレーティングデータを参照し、クラスターに応じて設定された変数（ウェイト）に基づいて算出された、商品の質の総合評価を確認し、ユーザが選択したクラスターに対応する重みづけ変数（ウェイト）を用いて算出された総合評価値に基づいたランキングデータを抽出する。例えば、ユーザが「ヘアアイロン」について、「きれいなカールを作りたい人向け」というクラスターに関する評価を閲覧したい場合、機能評価の項目を重視した重み付け変数（ウェイト）が適用され、例えば、数値評価（ヘアアイロンの例で、「最高温度」）、機能評価（ヘアアイロンの例で、各機能の合計値）、及び感覚評価（ヘアアイロンの例で、「持ちやすさ」）において算出された数値（点数）の各々に対して、「１０％」、「６５％」、「２５％」というような重み付け変数（ウェイト）を加味した総合評価が高い順に生成されたランキングデータを抽出し、ウェブサイトに表示させることで、ユーザ端末３００に送信する。例えばユーザが同じく「ヘアアイロン」について、「小さい子供がいる」というクラスターを選択していた場合、上述した評価項目が相対的に低下し、数量評価の中では、「騒音値」や「使用時の筐体の加熱」といった評価項目のウェイトが上昇し、機能評価の中では「チャイルドロック」や「オートオフ」の機能項目のウェイトが上昇し、感覚評価では「持ちやすさ」の中で、子供のモニター評価結果のウェイトが上昇する。このようなクラスター別のウェイトセットがユーザのクラスター選択によって商品データ格納部１２１から読みだされて一括設定され、総合評価の算出に反映される。

このように、本例によれば、ユーザが希望する商品カテゴリまたはクラスターに基づいて、即時かつ柔軟に商品の質の評価に関する情報を提供することができる。

図１１は、本発明の第一実施形態に係る、商品の質の評価を支援する方法のさらに他の一例を示すフローチャートである。本例は、商品の質の評価に関するランキングデータをユーザに対して提示したうえで、ユーザが所望の商品に関する評価データを閲覧したい場合に、詳細な評価データを提供する方法に関するものである。

まず、ステップＳＱ４０１の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の情報受付部１３１は、通信部１１０を介して、ユーザ端末３００から、所望の商品の質の評価の閲覧を希望するための選択要求を受信する。例えば、ユーザが、「ヘアアイロン」という商品カテゴリの、商品の質の評価が上位の商品のランキングデータを閲覧し、商品のリストの中から、特定の商品の詳細情報を確認した場合、ユーザは、所望の商品（例えば、「ヘアアイロンＸ」）を特定するための選択操作を行う。ユーザが選択した商品に関する情報が、ユーザ端末３００からサーバ端末１００に送信される。

次に、ステップＳＱ４０２の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の商品情報処理部１３２は、記憶部１２０の商品データ格納部１２１に、受信した選択商品に関する商品データを参照する。

次に、ステップＳＱ４０３の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の商品情報処理部１３３は、記憶部１２０の商品データ格納部１２１に含まれる商品データのうち、商品に関する基本データ（例えば、商品名、価格、商品画像、販売情報等）及びレーティング情報（例えば、総合評価、数値評価、機能評価、感覚評価等）を抽出し、ウェブサイトに表示させることで、ユーザ端末３００に送信する。ウェブサイトには、商品の総合評価のほか、価格、サイズ、数値に関する情報（例えば、「最高温度」、「最低温度」等）、付属機能（例えば、「３６０度回転コード」、「オートオフ機能」）、基本仕様（例えば、「重量」、「電圧」、「電源コードの長さ」等）、評価者によるコメント、商品の販売者サイトにアクセスするためのリンク情報（ＵＲＬ）等が表示される。また、ユーザはこれらの商品の質の評価及び商品の基本情報を参照し、販売者のリンク情報を選択することで、販売者のウェブサイトにアクセスし、商品を購入することもできる。

以上のように、本実施形態によれば、特定の評価者による主観によらず、各商品及びカテゴリ共通に設定された複数の評価基準に基づいて、商品の質を純粋に評価した情報を基に、ユーザがどの商品を選択するべきかの選択肢を提供することができる。また、ユーザが重視する評価項目に沿った評価についても同様の評価基準に基づいて行い、即時かつ柔軟に提供することができる。

以上、発明に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換および変更を行なって実施することが出来る。これらの実施形態および変形例ならびに省略、置換および変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。

１システム１００サーバ端末、１１０通信部、１２０記憶部、１３０制御部、２００評価者端末、３００ユーザ端末、ＮＷ１ネットワーク

Claims

商品の質の評価を支援する方法であって、
サーバ端末の制御部は、
評価者端末から、前記商品の質に関する、複数の項目に関する評価を受け付け、
前記複数の項目に関する評価を基に、前記商品の質の総合評価を生成し、
前記複数の項目に関する評価は、前記商品の数値に関する評価、前記商品の機能に関する評価、及び前記商品の感覚に関する評価のいずれかを含み、
前記サーバ端末の記憶部は、商品を購入するユーザが、商品選択のために重視する項目に基づいて定義された、複数のクラスタの各々に紐づけられた重みづけ変数セットを少なくとも１セット記憶しており、
前記重みづけ変数セットを用いて前記数値、機能、感覚に関する複数の評価結果を演算し、
ユーザ端末から受信した、前記商品に関連した、前記複数のクラスタのいずれかの選択に応じて、
前記選択したクラスタに紐づけられた重みづけ変数セットに基づいて、前記商品の前記評価結果を演算し、
前記演算に基づいた前記商品の総合評価値を算出し、
前記総合評価値を前記ユーザ端末に送信する、方法。
請求項１に記載の方法であって、
前記複数の項目に関する評価は、点数で表現されることを特徴とする方法。
請求項１に記載の方法であって、
前記商品の数値に関する評価は、前記商品の仕様のうち、数値で表される指標に対応する満足度に基づいて算出される、方法。
請求項１に記載の方法であって、
前記商品の機能に関する評価は、前記商品の機能毎に割り当てられた点数を加算することで算出される、方法。
請求項１に記載の方法であって、
前記商品の感覚に関する評価は、前記商品に関する定性的な指標に対応する満足度に基づいて算出される、方法。
請求項１に記載の方法であって、
前記複数の項目の評価は、前記商品が属するカテゴリ毎に共通的に定義された評価基準に基づいて実施される、方法。
ネットワークを介してユーザ端末に物品の評価を提示する物品評価システムであって、
評価対象物品に対する数値、商品の機能、商品の感覚に関する複数の評価結果を記憶する記憶部と、
前記数値、機能、感覚に関する評価結果に基づき満足度を基準として算出された複数の満足度評価値を用いて総合評価値を算出する評価情報処理部と、
前記総合評価値を前記ユーザ端末に送信する通信部とを有することを特徴とし、
前記記憶部は、商品を購入するユーザが、商品選択のために重視する項目に基づいて定義された、複数のクラスタの各々に紐づけられた重みづけ変数セットを少なくとも１セット記憶しており、
前記評価情報処理部は、前記重みづけ変数セットを用いて前記数値、機能、感覚に関する複数の評価結果を演算して算出し、
前記記憶部は前記重みづけ変数セットを複数記憶しており、
前記通信部が前記ユーザ端末から、前記商品に関連した、前記複数のクラスタ情報のうちいずれかのクラスタ情報を受領すると、
前記評価情報処理部は、当該受領したクラスタ情報に応じ、前記記憶部に保存された当該クラスタ情報に紐づけられた重みづけ変数を用いて新たな総合評価値を算出し、
前記新たな総合評価値を前記ユーザ端末に送信する通信部を有するシステム。
請求項７に記載のシステムであって、
前記総合評価値の算出は加重平均を用いるシステム。
請求項７に記載のシステムであって、
前記総合評価値の算出は加重幾何平均を用いるシステム。
請求項７に記載のシステムであって。
前記数値の前記満足度評価値は、前記物品の数値情報から、当該数値情報を満足度に変換する絶対的なラインに基づき、一義的に算出されるシステム。
請求項１０に記載のシステムであって、前記絶対的なラインは前記記憶部に書き換え可能に記憶されているシステム。