JP7487157B2

JP7487157B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

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Publication number: JP7487157B2
Application number: JP2021151433A
Authority: JP
Inventors: 剛至荻野; 知紘小川
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Priority date: 2021-09-16
Filing date: 2021-09-16
Publication date: 2024-05-20
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Also published as: JP2023043683A

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

従来、電子商取引サービスにおいて、利用者が購入した商品のレビューや評価点等の評価を投稿する技術がある。利用者によって投稿された商品の評価は、他の利用者に公開され、他の利用者がその商品を購入するか否かを判断する一助となる。

特開２０１４－１８２４６９号公報

しかしながら、利用者によっては購入商品の評価を行わない場合があり、商品によって、購入数が多いにも関わらず評価者が少ない状況が生じてしまい、購入商品の評価の信頼度が低下してしまうおそれがあった。そのため、購入商品を評価していない利用者の評価を適切に生成できれば、購入商品の評価の信頼度が低下することを抑えることができる。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、購入商品の評価を適切に生成することができる情報処理装置、情報処理方法およ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、取得部と、生成部とを備える。前記取得部は、商品を購入した利用者による関連商品の購入状況に関する情報を取得する。前記生成部は、前記購入状況に基づいて、前記利用者の前記商品に対する評価を生成する。

実施形態の一態様によれば、購入商品の評価を適切に生成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その１を示す図である。図２は、実施形態に係る情報処理その２を示す図である。図３は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図４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５は、利用者情報の一例を示す図である。図６は、商品情報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情報処理その１の処理手順を示すフローチャートである。図８は、実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理その２の処理手順を示すフローチャートである。図９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法およ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」と記載する）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、情報処理方法および情報処理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）
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理その１について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理その１を示す図である。なお、図１では、実施形態に係る情報処理装置１を含む情報処理システムＳの動作例を示している。図１に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、複数の利用者端末５０とを含む。

実施形態に係る情報処理その１では、購入した商品（以下、購入商品と記載する場合がある）の評価を行った利用者の評価の付け方に関する評価特徴を抽出し、評価特徴に基づいて商品の評価を補正する。

具体的には、まず、実施形態に係る利用者端末５０は、利用者が購入した商品の評価を情報処理装置１へ送信する（ステップＳ１）。商品の評価は、例えば、商品に関するレビューや、商品の評価スコア等である。

つづいて、実施形態に係る情報処理装置１は、取得した購入商品の評価に基づいて、利用者の評価の付け方に関する評価特徴を抽出する（ステップＳ２）。評価特徴は、例えば、利用者のレビューの傾向（肯定的なレビューを書く傾向にあるか、否定的なレビューを書く傾向にあるか等）、評価スコアの付け方の傾向等を含む。

また、評価特徴として、利用者の評価の信頼度（評価のブレの大小）や、レビュー自体の評価、レビューの文字数、評価を行うタイミング（発売日から何日後に評価を行う傾向にあるか）、評価を行う頻度等を含んでもよい。

また、評価特徴は、購入商品全体の評価特徴であってもよく、購入商品が有する属性毎（使い勝手や、耐久性等）の評価特徴であってもよい。

つづいて、実施形態に係る情報処理装置１は、抽出した評価特徴に基づいて、利用者が行った購入商品の評価を補正する（ステップＳ３）。例えば、情報処理装置１は、肯定的なレビューを書く傾向にある利用者や、高スコアの評価スコアを付ける傾向にある利用者の評価については、利用者が行った評価よりも低くなるよう補正する。

また、情報処理装置１は、評価特徴以外にも、例えば、利用者の属性情報や、商品の属性情報等に基づいて評価を補正してもよい。利用者の属性情報は、例えば、興味関心がある商品カテゴリの情報や、年齢、職業等を含む。商品の属性情報は、例えば、メーカや、発売日、評価を行った利用者の数等を含む。

なお、評価の補正は、商品自体の評価の補正であってもよく、商品が有する属性毎（使い勝手や、耐久性等）の評価の補正であってもよい。

そして、情報処理装置１は、補正した購入商品の評価を他の利用者へ公開する。なお、公開方法は、例えば、補正した評価のみを公開してもよく、補正前の評価を併せて公開してもよい。

このように、実施形態に係る情報処理装置１によれば、利用者の評価特徴に基づいて評価を補正することで、利用者が行う評価を均一化することができる。

次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理その２について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理その２を示す図である。

実施形態に係る情報処理その２では、商品を購入した利用者による関連商品の購入状況に基づいて、利用者の商品に対する評価を生成する。

具体的には、実施形態に係る利用者端末５０は、利用者が購入した購入商品の情報を情報処理装置１へ送信する（ステップＳ１１）。購入商品の情報は、例えば、商品名や、カテゴリ等の属性情報を含む。

つづいて、実施形態に係る利用者端末５０は、購入商品と関連する関連商品の購入状況に関する情報を送信する（ステップＳ１２）。関連商品は、例えば、類似商品や、競合商品、購入商品の付属品、購入商品の機能を補う商品等を含む。購入状況は、例えば、関連商品の購入の有無や購入数量、購入時期等を含む。

つづいて、実施形態に係る情報処理装置１は、取得した関連商品の購入状況に基づいて、利用者の購入商品に関する評価を生成する（ステップＳ１３）。具体的には、情報処理装置１は、購入商品の評価を行っていない利用者について、関連商品の購入状況を見ることで、利用者の購入商品に対する評価を推定する。

例えば、情報処理装置１は、購入商品を持ち歩くためのバッグを関連商品として購入していた場合、商品を気に入って使っている（持ち歩いている）と推定して、高評価を生成する。また、情報処理装置１は、例えば、商品の購入直後に、競合商品を購入した場合には、購入商品を気に入っていないと推定して、低評価を生成する。また、情報処理装置１は、購入商品の機能を補う関連商品（例えば、購入商品に付属している充電ケーブルのサードパーティ）を購入していた場合、付属品に不満があると推定して、低評価を生成する。

また、情報処理装置１は、関連商品の購入状況以外にも、例えば、利用者端末５０が備えるカメラの画像における購入商品の映り込み頻度や、購入後の商品の検索行動（不満を解消する検索履歴等）、ＳＮＳ（Social Networking Service）での購入商品に関する投稿情報等を加味して評価を生成してもよい。

このように、実施形態に係る情報処理装置１によれば、購入商品の評価を行っていない利用者の関連商品の購入状況を把握して購入商品の評価を生成することで、購入商品の評価を適切に生成することができる。

なお、情報処理装置１は、生成した評価に基づいて、情報処理その１で説明した評価の補正を行ってもよく、生成した評価そのものを他の利用者へ公開してもよい。

次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理システムＳの構成例について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理システムＳの構成例を示すブロック図である。図３に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、複数の利用者端末５０とがネットワークＮに対して有線又は無線により接続される。ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークである。

情報処理装置１は、情報処理方法を実行するサーバ装置である。情報処理装置１は、利用者が購入した商品の評価に関する処理を行う。

情報処理装置１は、各利用者の利用者端末５０と連携し、各利用者の利用者端末５０に対して、各種アプリケーション（以下、アプリ）等に対するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

また、情報処理装置１は、各利用者の利用者端末５０に対して、オンラインで何らかのＷｅｂサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、情報処理装置１は、Ｗｅｂサービスとして、インターネット接続、検索サービス、ＳＮＳ（Social Networking Service）、電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、情報処理装置１は、上記のようなＷｅｂサービスを提供する各種サーバと連携し、Ｗｅｂサービスを仲介してもよいし、Ｗｅｂサービスの処理を担当してもよい。

なお、情報処理装置１は、利用者に関する利用者情報を取得可能である。例えば、情報処理装置１は、利用者の性別、年代、居住地域といった利用者の属性に関する情報を取得する。そして、情報処理装置１は、利用者を示す識別情報（利用者ＩＤ等）とともに利用者の属性に関する情報を記憶して管理する。

また、情報処理装置１は、利用者の利用者端末５０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者の行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、情報処理装置１は、利用者の位置や日時の履歴である位置履歴を利用者端末５０から取得する。また、情報処理装置１は、利用者が入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバ（検索エンジン）から取得する。また、情報処理装置１は、利用者が閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバから取得する。また、情報処理装置１は、利用者の商品購入や決済処理の履歴である購入履歴（決済履歴）を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得する。また、情報処理装置１は、利用者のマーケットプレイスへの出品の履歴である出品履歴や販売履歴を電子商取引サーバや決済サーバから取得してもよい。また、情報処理装置１は、利用者の投稿の履歴である投稿履歴を口コミの投稿サービスを提供する投稿サーバやＳＮＳサーバから取得する。

利用者端末５０は、利用者が所持する端末装置である。利用者端末５０は、スマートフォン、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ等の任意のタイプの端末装置を用いることができる。利用者端末５０は、情報処理装置１へ各種情報を送信したり、情報処理装置１から提供される情報を受信したりする。

次に、図４を参照して、情報処理装置１の構成例について説明する。

図４は、実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示す図である。図４に示されるように、情報処理装置１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを有する。制御部３は、取得部３１と、抽出部３２と、生成部３３と、補正部３４と、提示部３５とを備える。記憶部４は、利用者情報４１と、商品情報４２とを記憶する。

通信部２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部２は、有線または無線によりネットワーク網と接続される。

制御部３は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、情報処理装置１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等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３は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＧＰＵ（General Purpose Graphic Processing Unit）等の集積回路により実現されてもよい。

記憶部４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。

利用者情報４１は、利用者に関する情報である。図５は、利用者情報４１の一例を示す図である。図５に示すように、利用者情報４１は、「利用者ＩＤ」、「属性情報」、「行動情報」等の項目を含む。

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別する識別情報である。「属性情報」は、利用者の属性に関する情報であり、サイコグラフィック属性や、デモグラフィック属性等を含む。「行動情報」は、利用者の行動に関する情報であり、例えば、検索行動や、購買行動、位置行動等を含む。

商品情報４２は、商品に関する情報である。図６は、商品情報４２の一例を示す図である。図５に示すように、商品情報４２は、「商品ＩＤ」、「評価情報」、「補正評価情報」等の項目を含む。

「商品ＩＤ」は、商品を識別する識別情報である。「評価情報」は、商品を購入した利用者による商品の評価に関する情報であり、利用者が行った評価（レビューや、利用者が付けた評価スコア）や、後述する生成部３３によって生成された評価を含む。「補正評価情報」は、後述する補正部３４による補正後の評価に関する情報である。

次に、情報処理装置１の制御部３の各機能（取得部３１、抽出部３２、生成部３３、補正部３４および提示部３５）について説明する。

取得部３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部３１は、購入商品に対する利用者の評価を取得する。また、取得部３１は、購入商品と関連する関連商品に対する利生者の評価を取得する。評価は、例えば、レビューや評価スコアである。また、取得部３１は、利用者の属性情報や、商品の属性情報等を取得する。また、取得部３１は、購入商品の発売日から購入日までの期間や、購入してから評価を行うまでの期間等の各種期間の情報を取得する。

また、取得部３１は、商品を購入した利用者により関連商品の購入状況に関する情報を取得する。また、取得部３１は、購入商品が映り込んだ画像を利用者端末５０から取得する。また、取得部３１は、商品を購入した利用者の検索行動を取得する。また、取得部３１は、商品を購入した利用者のＳＮＳでの投稿情報を取得する。

抽出部３２は、利用者の評価の付け方に関する評価特徴を抽出する。例えば、抽出部３２は、購入商品全体の評価特徴や、購入商品が有する属性毎の評価特徴を抽出する。また、抽出部３２は、評価特徴として、利用者の過去に行った評価の信頼度を算出する。信頼度は、例えば、評価の偏差（評価スコアの偏差）に基づいて算出可能である。

生成部３３は、取得部３１が取得した情報に基づいて、利用者の購入商品に対する評価を生成する。生成部３３による評価の生成対象は、例えば、購入商品の評価を行っていない利用者であるが、購入商品の評価を行った利用者を含んでもよい。

例えば、生成部３３は、関連商品として、購入商品の競合商品や、購入商品の使用に関わる商品（購入商品を入れるバッグ等）、購入商品の付属品の代替品、購入商品の機能を補う商品に基づいて評価を生成する。

また、生成部３３は、関連商品の評価に基づいて、購入商品の評価を生成してもよい。例えば、生成部３３は、関連商品のレビューにおいて、購入商品を気に入っている旨の投稿があった場合、購入商品の高評価を生成する。

また、生成部３３は、購入商品が映り込んだ画像に基づいて評価を生成してもよい。例えば、生成部３３は、購入商品が映り込んだ画像の数が多い程、高評価を生成したり、購入商品を愛用している利用者が映り込んだ画像がある場合には、高評価を生成したりする。

また、生成部３３は、商品を購入した利用者の検索行動に基づいて評価を生成してもよい。例えば、生成部３３は、購入商品の使い方の応用を検索している場合には、高評価を生成し、購入商品に対する不満を解決するための検索を行っている場合には、低評価を生成する。

また、生成部３３は、利用者のＳＮＳでの投稿情報に基づいて評価を生成してもよい。例えば、生成部３３は、ＳＮＳにおいて、購入商品を褒める投稿情報を投稿している場合いは、高評価を生成する。

なお、生成部３３は、取得部３１が取得した各種情報を説明変数とし、評価を目的変数として生成した学習モデルを用いて、購入商品の評価を生成してもよい。

補正部３４は、抽出部３２が抽出した評価特徴に基づいて、購入商品の評価を補正する。例えば、補正部３４は、レビューの傾向や、評価スコアの傾向、利用者の評価の信頼度、利用者の属性情報（興味があるカテゴリ等）、レビュー自体の評価、レビューの文字数、発売日から購入日までの期間、購入日から評価を行った日までの期間、評価を行った利用者の数等の各種情報に基づいて購入商品の評価を補正する。

例えば、補正部３４は、上記の各種情報を説明変数とし、補正後の評価を目的変数として生成された学習モデルを用いて、評価を補正することができる。

また、補正部３４は、生成部３３によって生成された評価に基づいて、購入商品の評価の補正を行ってもよい。

提示部３５は、補正部３４によって補正された評価や、生成部３３によって生成された評価を他の利用者へ提示する。例えば、提示部３５は、購入商品に対して利用者が行った評価と併せて、補正部３４によって補正された評価や、生成部３３によって生成された評価を提示してもよく、補正部３４によって補正された評価や、生成部３３によって生成された評価のみを提示してもよい。

例えば、提示部３５は、補正部３４によって補正された評価スコアや、生成部３３によって生成された評価スコアを提示する。また、提示部３５は、補正部３４の補正結果や、生成部３３の生成結果に基づいて、利用者が投稿したレビューの信頼度を算出し、かかる信頼度に基づいた情報を提示してもよい。

次に、図７を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する情報処理その１の処理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１が実行する情報処理その１の処理手順を示すフローチャートである。

図７に示すように、制御部３は、まず、購入した商品の利用者が行った評価を取得する（ステップＳ１０１）。つづいて、制御部３は、取得した評価に基づいて、利用者の評価の付け方に関する評価特徴を抽出する（ステップＳ１０２）。つづいて、制御部３は、抽出した評価特徴に基づいて商品の評価を補正し（ステップＳ１０３）、処理を終了する。

次に、図８を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する情報処理その２の処理手順について説明する。図８は、実施形態に係る情報処理装置１が実行する情報処理その２の処理手順を示すフローチャートである。

図８に示すように、制御部３は、まず、購入した商品の情報を取得する（ステップＳ２０１）。つづいて、制御部３は、関連商品の購入状況に関する情報を取得する（ステップＳ２０２）。つづいて、制御部３は、関連商品の購入状況に基づいて、商品に対する評価を生成し（ステップＳ２０３）、処理を終了する。

〔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一部を手動的に行うこともできる。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。

例えば、図４に示した記憶部４の一部又は全部は、各装置によって保持されるのではなく、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、各装置は、ストレージサーバにアクセスすることで、各種情報を取得する。

〔ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１は、例えば図９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９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一時的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、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から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

ネットワークＩＦ１０８０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演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０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３の機能を実現する。

〔効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、抽出部３２と、補正部３４とを備える。抽出部３２は、購入した商品の評価を行った利用者の評価の付け方に関する評価特徴を抽出する。補正部３４は、抽出した評価特徴に基づいて評価を補正する。抽出部３２は、購入した商品の評価に基づいて、利用者の評価の傾向を評価特徴として抽出する。補正部３４は、購入した商品を評価した利用者の数に基づいて評価を補正する。補正部３４は、商品の発売日から商品を購入した日までの期間に基づいて評価を補正する。補正部３４は、商品を購入した日から評価を行った日までの期間に基づいて評価を補正する。抽出部３２は、利用者が過去に行った評価の信頼度を評価特徴として抽出する。抽出部３２は、購入した商品が有する属性毎の評価特徴を抽出する。補正部３４は、属性毎の評価を補正する。提示部３５は、補正部３４によって補正された評価と、利用者が行った評価とを他の利用者へ提示する。このような構成により、利用者が行う評価を均一化することができる。

また、上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、取得部３１と、生成部３３とを備える。取得部３１は、商品を購入した利用者による関連商品の購入状況に関する情報を取得する。生成部３３は、購入状況に基づいて、利用者の商品に対する評価を生成する。取得部３１は、商品の付属品の代替品である関連商品の購入状況に関する情報を取得する。取得部３１は、商品の使用に関わる関連商品の購入状況に関する情報を取得する。取得部３１は、商品の競合商品である関連商品の購入状況に関する情報を取得する。取得部３１は、商品が有する機能を補う関連商品の購入状況に関する情報を取得する。取得部３１は、関連商品に対する利用者の評価をさらに取得する。生成部３３は、関連商品に対する利用者の評価に基づいて、商品に対する評価を生成する。取得部３１は、利用者が所持する利用者端末５０が備えるカメラの画像をさらに取得する。生成部３３は、画像における商品の映り込み状況に基づいて、商品に対する評価を生成する。取得部３１は、利用者による商品に関する検索行動の情報をさらに取得する。生成部３３は、検索行動に基づいて、商品に対する評価を生成する。取得部３１は、利用者のＳＮＳにおける投稿情報をさらに取得する。生成部３３は、投稿情報に含まれる商品に関する投稿情報に基づいて、商品に対する評価を生成する。このような構成により、購入商品の評価を適切に生成することができる。

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。

〔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、上述してきた実施形態に記載した各処理は、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、上記してきた「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、制御部３は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。

１情報処理装置
２通信部
３制御部
４記憶部
３１取得部
３２抽出部
３３生成部
３４補正部
３５提示部
４１利用者情報
４２商品情報
５０利用者端末
Ｓ情報処理システム

Claims

商品を購入した利用者による関連商品の購入状況に関する情報を取得する取得部と、
前記購入状況に基づいて、前記利用者の前記商品に対する評価を生成する生成部と、
を備え、
前記生成部は、
前記購入状況の情報を説明変数とし、前記評価を目的変数として生成した学習モデルを用いて、前記評価を生成すること
を特徴とする情報処理装置。
前記取得部は、
前記商品の付属品の代替品である前記関連商品の前記購入状況に関する情報を取得すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記取得部は、
前記商品の使用に関わる前記関連商品の前記購入状況に関する情報を取得すること
を特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
前記取得部は、
前記商品の競合商品である前記関連商品の前記購入状況に関する情報を取得すること
を特徴とする請求項１～３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
前記取得部は、
前記商品が有する機能を補う前記関連商品の前記購入状況に関する情報を取得すること
を特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
前記取得部は、
前記関連商品に対する前記利用者の評価をさらに取得し、
前記生成部は、
前記関連商品に対する前記利用者の評価に基づいて、前記商品に対する評価を生成すること
を特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
前記取得部は、
前記利用者が所持する利用者端末が備えるカメラの画像をさらに取得し、
前記生成部は、
前記画像における前記商品の映り込み状況に基づいて、前記商品に対する評価を生成すること
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。
前記取得部は、
前記利用者による前記商品に関する検索行動の情報をさらに取得し、
前記生成部は、
前記検索行動に基づいて、前記商品に対する評価を生成すること
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。
前記取得部は、
前記利用者のＳＮＳにおける投稿情報をさらに取得し、
前記生成部は、
前記投稿情報に含まれる前記商品に関する投稿情報に基づいて、前記商品に対する評価を生成すること
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。
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
商品を購入した利用者による関連商品の購入状況に関する情報を取得する取得工程と、
前記購入状況に基づいて、前記利用者の前記商品に対する評価を生成する生成工程と、
を含み、
前記生成工程は、
前記購入状況の情報を説明変数とし、前記評価を目的変数として生成した学習モデルを用いて、前記評価を生成すること
を特徴とする情報処理方法。
商品を購入した利用者による関連商品の購入状況に関する情報を取得する取得手順と、
前記購入状況に基づいて、前記利用者の前記商品に対する評価を生成する生成手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記生成手順は、
前記購入状況の情報を説明変数とし、前記評価を目的変数として生成した学習モデルを用いて、前記評価を生成すること
を特徴とする情報処理プログラム。