JP7588912B1 - 商品に対する顧客のレビューを収集する方法、プログラム及び情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】商品に対する顧客のレビューを収集し易くすることができる方法、プログラム及び情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置１が行う方法は、顧客による商品に対するレビューの投稿を受け付ける工程（ＳＴ２１０）と、一の顧客による一の商品に対する一のレビューの投稿が受け付けられた場合、当該一のレビューと、当該一の顧客を示す顧客ＩＤと、当該一の商品を示す商品ＩＤとを含んだ投稿情報を生成する工程（ＳＴ２４０）と、一の顧客が投稿したレビューについて投稿情報が生成された場合、当該一の顧客が一の懸賞へ応募したことを示す応募情報を生成する工程と（ＳＴ２８０）と、一の懸賞について生成した複数の応募情報に基づいて、当該一の懸賞の当選者である１以上の顧客を抽選により決定する工程（ＳＴ４０５）とを有する。【選択図】図２

Description

本発明は、商品に対する顧客のレビューを収集する方法、プログラム及び情報処理装置に関するものである。

商品に対する他人の感想や評価は、消費者の購買行動に大きな影響を与えることが知られている。そのため、オンラインショッピングの電子商取引サイトでは、商品購入者のレビューを投稿したり閲覧したりする機能が一般的に提供されている。下記の特許文献には、電子ショッピングシステムにおいて商品に関するレビューを出力する機能を組み込むシステムが開示されている。

特開２００６－０５９２５６号公報

電子商取引サイト等において商品に対するより多くのレビューを掲載することができれば、消費者の購買意欲を刺激して売り上げの増大を図り易くなる。また、多数のレビューを分析することで、より消費者の需要の高い商品を開発し易くなる。しかしながら、商品に対するレビューの投稿は顧客にとって義務でないため、電子商取引サイト等において単にレビューの投稿を受け付けるだけでは投稿数を増やし難い。

本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、商品に対する顧客のレビューを収集し易くすることができる方法、プログラム及び情報処理装置を提供することにある。

本発明の第１の態様は、商品に対する顧客のレビューを収集する情報処理装置が行う方法であって、顧客による商品に対するレビューの投稿を受け付ける投稿受付工程と、一の顧客による一の商品に対する一のレビューの投稿が受け付けられた場合、当該一のレビューと、当該一の顧客を示す顧客識別情報と、当該一の商品を示す商品識別情報とを含んだ投稿情報を生成する投稿情報生成工程と、一の顧客が投稿したレビューについて投稿情報が生成される場合、当該一の顧客が一の懸賞へ応募したことを示す応募情報を生成する応募情報生成工程と、一の懸賞について生成した複数の応募情報に基づいて、当該一の懸賞の当選者である１以上の顧客を抽選により決定する抽選工程とを有し、応募情報生成工程は、販売元が異なる２以上の商品に対応した２以上の投稿情報の各々について、一の懸賞への応募を示す応募情報を生成することを含む、方法である。

本発明の第２の態様は、商品に対する顧客のレビューを収集する処理を情報処理装置に行わせる命令を含んだプログラムであって、命令に従って情報処理装置が行う処理は、顧客による商品に対するレビューの投稿を受け付ける投稿受付工程と、一の顧客による一の商品に対する一のレビューの投稿が受け付けられた場合、当該一のレビューと、当該一の顧客を示す顧客識別情報と、当該一の商品を示す商品識別情報とを含んだ投稿情報を生成する投稿情報生成工程と、一の顧客が投稿したレビューについて投稿情報が生成される場合、当該一の顧客が一の懸賞へ応募したことを示す応募情報を生成する応募情報生成工程と、一の懸賞について生成した複数の応募情報に基づいて、当該一の懸賞の当選者である１以上の顧客を抽選により決定する抽選工程とを有し、応募情報生成工程は、販売元が異なる２以上の商品に対応した２以上の投稿情報の各々について、一の懸賞への応募を示す応募情報を生成することを含む、プログラムである。

本発明の第３の態様は、商品に対する顧客のレビューを収集する処理を行う情報処理装置であって、処理部と、処理部において実行される命令を記憶した記憶部とを有し、処理部が命令に従って行う処理は、顧客による商品に対するレビューの投稿を受け付ける投稿受付工程と、一の顧客による一の商品に対する一のレビューの投稿が受け付けられた場合、当該一のレビューと、当該一の顧客を示す顧客識別情報と、当該一の商品を示す商品識別情報とを含んだ投稿情報を生成する投稿情報生成工程と、一の顧客が投稿したレビューについて投稿情報が生成される場合、当該一の顧客が一の懸賞へ応募したことを示す応募情報を生成する応募情報生成工程と、一の懸賞について生成した複数の応募情報に基づいて、当該一の懸賞の当選者である１以上の顧客を抽選により決定する抽選工程とを有し、応募情報生成工程は、販売元が異なる２以上の商品に対応した２以上の投稿情報の各々について、一の懸賞への応募を示す応募情報を生成することを含む、情報処理装置である。

本発明の第４の態様は、商品に対する顧客のレビューを収集する処理を行う情報処理装置であって、顧客による商品に対するレビューの投稿を受け付ける投稿受付手段と、一の顧客による一の商品に対する一のレビューの投稿が受け付けられた場合、当該一のレビューと、当該一の顧客を示す顧客識別情報と、当該一の商品を示す商品識別情報とを含んだ投稿情報を生成する投稿情報生成手段と、一の顧客が投稿したレビューについて投稿情報が生成される場合、当該一の顧客が一の懸賞へ応募したことを示す応募情報を生成する応募情報生成手段と、一の懸賞について生成した複数の応募情報に基づいて、当該一の懸賞の当選者である１以上の顧客を抽選により決定する抽選手段とを有し、応募情報生成手段は、販売元が異なる２以上の商品に対応した２以上の投稿情報の各々について、一の懸賞への応募を示す応募情報を生成する、情報処理装置である。

本発明によれば、商品に対する顧客のレビューを収集し易くすることができる方法、プログラム及び情報処理装置を提供できる。

図１は、本実施形態に係るシステムの構成の一例を示す図である。 図２は、本実施形態に係る処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図３は、本実施形態に係る処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図４は、顧客端末装置に表示されるレビュー投稿依頼メールの一例を示す図である。 図５は、顧客端末装置に表示されるレビュー投稿用ウェブページの一例を示す図である。 図６は、情報処理装置における処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図７は、情報処理装置における処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図８Ａ及び図８Ｂは、レビュー評価工程の一例を説明するためのフローチャートである。 図９は、投稿受付工程の一例を説明するためのフローチャートである。 図１０は、情報処理装置における処理の一例を説明するためのフローチャートである。

図１は、本実施形態に係るシステムの構成の一例を示す図である。図１の例に示すシステムは、インターネット等の通信ネットワーク９を介して通信可能な情報処理装置１と、複数の事業者サーバ３と、複数の顧客端末装置４を有する。

図１に示すシステムでは、事業者サーバ３により電子商取引サイトが提供され、電子商取引サイトで扱われる商品に対するレビューが顧客端末装置４により投稿され、情報処理装置１によりレビューが収集される。各電子商取引サイトの商品についてレビューが投稿されると、投稿者である顧客が懸賞への応募者として登録され、応募者の中から抽選により懸賞の当選者が決定される。

本明細書において「商品」は、売買の対象になるものを広く意味しており、物品（製品等）に限定されず、例えばサービス、権利（証券等）、情報、コンテンツ等も含む。
また本明細書において「レビュー」は、商品の販売相手である顧客が商品に関して発する言葉を広く意味しており、商品やその販売元に対する批評、意見、評価、感想、解説等を含む。

［情報処理装置１］
情報処理装置１は、商品に対する顧客のレビューを収集する処理を行う装置である。情報処理装置１は、各事業者サーバ３の電子商取引サイトで扱われる商品に対する顧客のレビューの投稿を受け付けて記憶し、この記憶したレビューを電子商取引サイトのウェブページにおいて表示させる処理を行う。また情報処理装置１は、レビューの投稿者（顧客）から抽選により懸賞の当選者を決定する処理、商品の購入者に対してレビューの投稿を依頼する処理等を行う。例えば情報処理装置１は、事業者サーバ３において電子商取引サイトを提供する事業者のために顧客のレビューの収集を行う企業等により運営される。

例えば情報処理装置１は、１台若しくは複数台のコンピュータを含んで構成される。図１の例に示す情報処理装置１は、通信部１１と、記憶部１２と、処理部１３を有する。

通信部１１は、通信ネットワーク９を介して他の装置（事業者サーバ３、顧客端末装置４など）と通信を行う。通信部１１は、例えばイーサネット（登録商標）や無線ＬＡＮ等の所定の通信規格に準拠して通信を行う装置（ネットワークインターフェースカード等）を含む。

記憶部１２は、処理部１３が実行する命令を含んだ１以上のプログラム１２１、処理部１３による処理の過程で一時的に保存されるデータ、処理部１３の処理に利用されるデータ、処理部１３の処理の結果として得られたデータ等を記憶する。記憶部１２は、例えば、主記憶装置（ＲＡＭ、ＲＯＭ等）と補助記憶装置（フラッシュメモリ、ＳＳＤ、ハードディスク、メモリカード、光ディスク等）を含んでよい。記憶部１２は、１つの記憶装置から構成されてもよいし、複数の記憶装置から構成されてもよい。記憶部１２が複数の記憶装置から構成される場合、各記憶装置は、コンピュータのバスや他の任意の通信手段を介して処理部１３と接続される。

処理部１３は、情報処理装置１の全体的な動作を統括的に司り、所定の情報処理を実行する。処理部１３は、例えば、記憶部１２に格納された１以上のプログラム１２１の命令に従って処理を行う１以上のプロセッサ（ＣＰＵ（central processing unit）、ＭＰＵ（micro-processing unit）、ＤＳＰ（digital signal processor）等）を含む。処理部１３は、記憶部１２に記憶される１以上のプログラム１２１の命令を１以上のプロセッサが実行することにより、コンピュータとして動作する。情報処理装置１は、このようなコンピュータを複数有していてもよく、本実施形態に係る処理の少なくとも一部を複数のコンピュータが連携して実行してもよい。

処理部１３は、特定の機能を実現するように構成された１つ以上の専用のハードウェア（ＡＳＩＣ（application specific integrated circuit）、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）等）を含んでもよい。この場合、処理部１３は、本実施形態において説明する全ての処理をコンピュータにおいて実行してもよいし、少なくとも一部の処理を専用のハードウェアにおいて実行してもよい。

プログラム１２１は、例えばコンピュータ読み取り可能な記録媒体（光ディスク、メモリカード、ＵＳＢメモリ、その他の非一時的な有形の媒体）に記録されていてもよい。処理部１３は、そのような記録媒体に記録された１以上のプログラム１２１の少なくとも一部を不図示の記録媒体読み取り装置（光ディスク装置等）やインターフェース装置（ＵＳＢインターフェース等）により読み込んで、記憶部１２に書き込んでもよい。あるいは処理部１３は、通信ネットワーク９に接続される他の装置から通信部１１により１以上のプログラム１２１の少なくとも一部をダウンロードして、記憶部１２に書き込んでもよい。１以上のプログラム１２１は、後述する本実施形態に係る処理の少なくとも一部を処理部１３に行わせる命令を含む。

［記憶装置２］
記憶装置２は、情報処理装置１の処理において使用される種々の情報を記憶する。情報処理装置１と記憶装置２は、任意の通信路（ＬＡＮ、専用回線網、インターネット等）介して通信可能である。例えば記憶装置２は、複数の装置からのアクセスを受け付けるファイルサーバ、データベースサーバ、クラウドサーバ等に含まれていてもよいし、情報処理装置１のみアクセス可能な専用の記憶装置でもよい。図１の例において、記憶装置２は、事業者データベース２１と、商品データベース２２と、レビュー依頼データベース２３と、顧客データベース２４と、投稿データベース２５と、応募データベース２６とを記憶する。以下の説明では、データベースを「ＤＢ」と省略して記載する場合がある。

事業者ＤＢ２１は、商品の販売に関わる複数の事業者に対応した複数の事業者情報を含む。一の事業者情報は、一の事業者に関する情報を含む。一の事業者情報は、例えば以下の情報の少なくとも一部を含む。
・事業者を識別する情報（事業者ＩＤ）
・事業者の名称
・事業者の住所
・事業者の属性（事業の分類等）に関する情報（事業者属性情報）
・事業者が運営する電子商取引サイトの名称
・事業者から顧客へ配信する電子メールに関する情報（メールアドレス等）

商品ＤＢ２２は、複数の商品に対応した複数の商品情報を含む。一の商品情報は、一の商品に関する情報を含む。一の商品情報は、例えば以下の情報の少なくとも一部を含む。
・商品を識別する情報（商品ＩＤ）
・商品の名前（型名等）
・商品に関連する画像
・商品の販売に関わる事業者を示す事業者ＩＤ
・商品の属性（商品の分類等）に関する情報（商品属性情報）
・商品に対するレビュー等の投稿に関する情報（投稿設定情報）
投稿設定情報は、例えば投稿の依頼方法、投稿の制約事項等に関する情報を含む。

レビュー依頼ＤＢ２３は、顧客にレビューの投稿を依頼する処理（レビュー依頼処理）に用いられる複数のレビュー依頼情報を含む。一のレビュー依頼処理は、一の商品に対するレビューの投稿を一の顧客に依頼する処理であり、一のレビュー依頼情報は一のレビュー依頼処理に用いられる情報を含む。一のレビュー依頼情報は、例えば以下の情報の少なくとも一部を含む。
・レビューの投稿を依頼する顧客の連絡先の情報（メールアドレス等）
・レビュー対象の商品を示す商品ＩＤ
・レビュー依頼処理を実施する日付
・レビュー依頼処理の実施状況（実施済／未実施）
・レビューの投稿状況（投稿済／未投稿）

顧客ＤＢ２４は、複数の顧客に対応した複数の顧客情報を含む。一の顧客情報は、一の顧客に関する情報を含む。一の顧客情報は、例えば以下の情報の少なくとも一部を含む。
・顧客を識別する情報（顧客ＩＤ）
・顧客の連絡先の情報（メールアドレス等）
・顧客の名前（姓名、ニックネーム等）
・顧客の属性（年齢、性別等）に関する情報（顧客属性情報）

投稿ＤＢ２５は、顧客が投稿したレビュー等に関する複数の投稿情報を含む。一の投稿情報は、一の商品について一の顧客が投稿したレビュー、顧客により提供された商品に関連する情報（商品の画像等）を含む。一の投稿情報は、例えば以下の情報の少なくとも一部を含む。
・レビュー等の投稿が受け付けられた日（投稿日）を示す情報（日付情報）
・レビュー対象の商品を示す商品ＩＤ
・レビューを投稿した顧客を示す顧客ＩＤ
・顧客が投稿したレビュー
・顧客により提供された商品に関連する情報（顧客提供情報）
（例１）顧客が撮影した商品に関連する画像、動画等
（例２）レビューの投稿の際に行われたアンケートに対する顧客の回答

応募ＤＢ２６は、顧客が懸賞へ応募したことをそれぞれ示す複数の応募情報を含む。一の応募情報は、一の顧客が一の懸賞へ応募したことを示す情報であり、当該一の顧客がレビューを投稿したことに伴って生成される。一の応募情報は、例えば以下の情報の少なくとも一部を含む。
・応募対象の懸賞を識別する情報（懸賞ＩＤ）
・応募した顧客を示す顧客ＩＤ

［事業者サーバ３］
事業者サーバ３は、オンラインショッピングの電子商取引サイトを提供する装置であり、商品の販売に関わる事業者によって運営される。事業者としては、例えば商品の製造や生産を行うメーカ、商品を供給するサプライヤ、商品を提供するベンダー等が挙げられる。事業者サーバ３を運営する事業者は、上述した事業者ＩＤによって識別される。

事業者サーバ３は、例えば上述した情報処理装置１の通信部１１、記憶部１２、処理部１３と同様な通信部、記憶部、処理部を有しており、電子商取引サイトを提供するための各種の処理を行う。

［顧客端末装置４］
顧客端末装置４は、商品の販売相手である顧客によって操作される装置であり、例えばパーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等の情報通信機能を備える装置である。顧客端末装置４は、例えば上述した情報処理装置１の通信部１１、記憶部１２、処理部１３と同様な通信部、記憶部、処理部を有するとともに、入力部と表示部を備える。入力部は、ユーザ（顧客）の指示を処理部に入力する装置であり、例えばタッチパネル、マウス、キーボード等の入力装置を含む。表示部は、処理部において生成される映像データに応じた映像を表示する装置であり、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、プロジェクタ等の表示装置を含む。

ここで、上述した構成を有する図１に示すシステムの動作について説明する。図２は、図１に示すシステムにおける処理の一例を説明するためのフローチャートである。

まずステップＳＴ１００～ＳＴ１２０の処理について説明する。
ステップＳＴ１００～ＳＴ１２０の処理では、電子商取引サイトにおいて商品を購入した顧客についてのレビュー依頼情報がレビュー依頼ＤＢ２３に登録される。

ＳＴ１００：
顧客端末装置４は、事業者サーバ３により提供される電子商取引サイトにアクセスし、顧客の操作に従って商品の情報を表示する。電子商取引サイトにおいて商品を選択して購入する所定の操作（商品の購入ボタンのクリック等）が行われると、顧客端末装置４は商品の購入指示を事業者サーバ３に送信する（ＳＴ１００）。

ＳＴ１０５：
商品の購入指示を受けた事業者サーバ３は、クレジットカード等により顧客から代金の支払いを受ける決済処理を実行する（ＳＴ１０５）。また事業者サーバ３は、購入者である顧客に対して商品を発送するための処理（出荷管理部門に対して商品の出荷を指示する処理等）を行う。

ＳＴ１１０：
事業者サーバ３は、顧客の情報を管理するデータベース（顧客ＤＢ）と、顧客の購買履歴を管理するデータベース（購買履歴ＤＢ）を記憶している。事業者サーバ３は、一の顧客からの購入指示（ＳＴ１００）に応じて一の商品を販売する決済処理を実行すると（ＳＴ１０５）、当該一の顧客が当該一の商品を購入したことを示す情報を購買履歴ＤＢに登録する（ＳＴ１１０）。

ＳＴ１１５：
事業者サーバ３は、購買履歴ＤＢへ新たな購買履歴の情報が登録されると、その購買履歴の情報のうち、顧客が購入した商品の情報（商品の型名等）と顧客の連絡先の情報（メールアドレス等）とを少なくとも含んだ購買情報を情報処理装置１に提供する（ＳＴ１１５）。事業者サーバ３は、購買履歴ＤＢへ新規に登録された購買履歴の情報を一定期間ごと（例えば１日ごと）に抽出し、抽出した購買履歴の情報に応じた購買情報を情報処理装置１へ提供する。あるいは情報処理装置１は、購買履歴ＤＢへ新たな購買履歴の情報が登録される度に、当該新たな更新履歴の情報に応じた購買情報を情報処理装置１へ提供してもよい。

ＳＴ１２０：
情報処理装置１は、事業者サーバ３から購買情報を取得すると、取得した購買情報に応じたレビュー依頼情報を生成し、レビュー依頼ＤＢ２３に登録する（ＳＴ１２０）。例えば情報処理装置１は、一の事業者の事業者サーバ３から一の購入情報を取得した場合、取得した購買情報に含まれる商品の情報（型名等）と、当該一の事業者の事業者ＩＤとに基づいて、商品ＤＢ２２に登録された商品の中から、購入情報に関わる一の商品を特定する。そして情報処理装置１は、特定した当該一の商品の商品ＩＤと、購入情報における顧客の連絡先の情報（メールアドレス等）とを含んだレビュー依頼情報を生成し、レビュー依頼ＤＢ２３に登録する。

情報処理装置１は、購買情報に応じたレビュー依頼情報を生成する場合、レビュー依頼情報に含まれるレビュー依頼処理の実施日を決定する。例えば情報処理装置１は、情報処理装置１から購買情報を取得した日や、レビュー依頼情報を生成する日などを起算日とし、起算日から一定の期間が経過した日をレビュー依頼処理の実施日として決定してもよい。事業者サーバ３から提供される購買情報に商品の購入日（決済処理が実施された日）、商品の出荷日、商品の出荷予定日などが含まれる場合、情報処理装置１は、その日付を起算日とし、起算日から一定の期間が経過した日をレビュー依頼処理の実施日として決定してもよい。

なお情報処理装置１は、レビュー依頼情報の商品ＩＤに対応する商品情報（商品ＤＢ２２）の投稿設定情報においてレビュー依頼処理の実施日の決め方（起算日の決め方、起算日から実施日までの日数等）が設定されている場合には、その設定に従ってレビュー依頼処理の実施日を決定してもよい。例えば投稿設定情報において、購買情報に含まれる商品の購入日を起算日とすること、及び、起算日から１０日後をレビュー依頼処理の実施日とすることが設定されている場合、情報処理装置１は、事業者サーバ３から取得した購買情報に含まれる商品の購入日の１０日後をレビュー依頼処理の実施日として決定する。

また情報処理装置１は、レビュー依頼情報の商品ＩＤに対応する商品情報の投稿設定情報においてレビュー依頼処理の実施日を２以上決めることが設定されている場合には、その設定に従って２以上のレビュー依頼処理の実施日を決定してもよい。

次にステップＳＴ２００～ＳＴ２８０の処理について説明する。
ステップＳＴ２００～ＳＴ２８０の処理では、レビューの投稿を依頼する通知（電子メール等）が顧客に配信される。この通知に促された顧客によりレビューが投稿されると、投稿ＤＢ２５に投稿情報が登録され、応募ＤＢ２６に応募情報が登録される。

ＳＴ２００：
情報処理装置１は、レビュー依頼ＤＢ２３に登録されたレビュー依頼情報から、レビュー依頼処理の実施条件が満たされたレビュー依頼情報を抽出する。例えば情報処理装置１は、レビュー依頼情報に含まれるレビュー依頼処理の実施日が現在の日付以前であり、かつ、レビュー依頼処理の実施状況が「未実施」を示すレビュー依頼情報をレビュー依頼ＤＢ２３から抽出する。情報処理装置１は、レビュー依頼ＤＢ２３からレビュー依頼情報を抽出する処理を一定期間ごと（例えば１日ごと）に行う。

情報処理装置１は、レビュー依頼処理の実施条件が満たされたレビュー依頼情報をレビュー依頼ＤＢ２３から抽出すると、抽出したレビュー依頼情報に含まれる顧客の連絡先（メールアドレス等）に対してレビューの投稿を依頼する通知（電子メール等）を送信する（ＳＴ２００）。すなわち、情報処理装置１は、レビュー依頼ＤＢ２３から抽出したレビュー依頼情報の商品ＩＤに関わる商品情報及び事業者情報に基づいて、レビューの投稿を依頼する通知（電子メール等）を生成し、当該抽出したレビュー依頼情報に含まれる顧客の連絡先（メールアドレス等）に宛てて当該生成した通知を送信する。情報処理装置１は、一のレビュー依頼情報に基づいてレビュー依頼処理を実施した場合、当該一のレビュー依頼情報におけるレビュー依頼処理の実施状況を「実施済」に変更する。

顧客端末装置４は、情報処理装置１からレビュー投稿依頼の通知を受信すると、受信した通知を表示部において表示する。

図４は、顧客端末装置４の表示部に表示される事業者サーバ３からの通知の一例を示す図であり、顧客に対してレビューの投稿を依頼する電子メール（レビュー投稿依頼メール）の例を示す。図４に示すレビュー投稿依頼メール７は、電子商取引サイト「ネットショップ●●」において顧客が購入した商品「オードトワレ▲▲」に対するレビューの投稿を依頼する電子メールであり、レビュー対象の商品の名前及び画像が掲載された領域７１と、商品に対する評価のランク（図の例では星の数）を入力するための領域７２とを有する。このレビュー投稿依頼メール７における電子商取引サイトの名称と差出人のメールアドレスは、レビュー依頼情報の商品ＩＤに対応する事業者情報（事業者ＤＢ２１）に基づいて設定される。また、このレビュー投稿依頼メール７における商品の名前及び画像は、レビュー依頼情報の商品ＩＤに対応する商品情報（商品ＤＢ２２）に基づいて設定される。

ＳＴ２０５：
顧客端末装置４は、レビュー投稿依頼の通知（電子メール等）を見た顧客により所定の操作が行われると、レビュー投稿用の画面を表示部において表示する。

例えば顧客端末装置４は、受信したレビュー投稿依頼の通知（電子メール等）を表示する画面において顧客により所定の操作が行われると、一の商品に対するレビューを投稿するためのウェブページ（レビュー投稿用ウェブページ）を情報処理装置１に要求する。情報処理装置１は、顧客端末装置４からの要求に応じて当該一の商品のレビュー投稿用ウェブページを生成し、顧客端末装置４に提供する。この場合、情報処理装置１は、当該一の商品の商品情報を商品ＤＢ２２から取得し、取得した商品情報に基づいて、当該一の商品についてのレビュー投稿用ウェブページを生成する。すなわち、情報処理装置１は、当該一の商品の商品情報に含まれる商品の名前（型名等）、商品に関する画像などを用いてレビュー投稿用ウェブページを生成する。また情報処理装置１は、当該一の商品の商品情報に含まれる投稿設定情報においてレビュー投稿用ウェブページの内容（顧客に対するアンケートなど）が設定されている場合には、その設定された内容を含んだレビュー投稿用ウェブページを生成する。

図５は、情報処理装置１により提供されるレビュー投稿用ウェブページの一例を示す図である。図４に示すレビュー投稿依頼メール７の領域７２において商品に対する評価のランクが入力されると（例えば、評価のランクに対応する星型の図形がタップされると）、顧客端末装置４は情報処理装置１にアクセスし、図５に示すようなレビュー投稿用ウェブページを情報処理装置１から取得して表示部に表示する。

図５に示すレビュー投稿用ウェブページ８は、レビュー対象の商品の名前及び画像が掲載された領域８０と、商品に対する評価のランク（図の例では星の数）を入力するための領域８１と、レビューのタイトルを入力するための領域８２と、レビューの本文を入力するための領域８３とを有する。領域８１には、図４に示すレビュー投稿依頼メール７の領域７２において入力された評価のランク（星の数）がデフォルトとして表示される。またレビュー投稿用ウェブページ８は、顧客に関する情報の入力用の領域として、メールアドレスを入力するための領域８４と、レビューとともに掲載される投稿者のニックネームを入力するための領域８５と、顧客の年代を入力するための領域８６とを有する。更にレビュー投稿用ウェブページ８は、領域８１～８６において入力された情報を情報処理装置１へ送信するためのボタン８７と、ウェブページ画面を閉じるためのボタン８８とを有する。

顧客端末装置４は、図５に示すようなレビュー投稿用のウェブページを表示しているときに所定の操作が行われると（図５の例ではボタン８７が押下されると）、このウェブページにおいて入力されたレビュー等（レビュー、評価のランク、投稿者の属性等）のデータを情報処理装置１に送信する（ＳＴ２０５）。

ＳＴ２１０：
情報処理装置１は、レビュー投稿用の画面において顧客端末装置４から送信されたデータを受信し、顧客によるレビュー等の投稿を受け付ける（ＳＴ２１０）。

ＳＴ２４０：
情報処理装置１は、顧客によるレビュー等の投稿が受け付けられた場合、このレビュー等を含んだ投稿情報を生成して投稿ＤＢ２５に登録する（ＳＴ２４０）。すなわち情報処理装置１は、一の顧客による一の商品に対する一のレビューの投稿が受け付けられた場合、当該一のレビューと、当該一の顧客を示す顧客ＩＤと、当該一の商品を示す商品ＩＤとを含んだ投稿情報を生成し、投稿ＤＢ２５に登録する。この場合、情報処理装置１は、レビューの投稿が受け付けられ投稿日を示す日付情報を含むように投稿情報を生成する。

なお情報処理装置１は、ステップＳＴ２１０において、顧客により提供された商品に関連する情報（顧客提供情報）が受け付けられた場合には、その顧客提供情報を含んだ投稿情報を生成して投稿ＤＢ２５に登録する。例えば情報処理装置１は、顧客が撮影した商品の画像や動画、顧客によるアンケートへの回答等がステップ２１０において受け付けられた場合、それらを含んだ投稿情報を投稿ＤＢ２５に登録する。

また情報処理装置１は、一の顧客による一の商品に対するレビューについて投稿情報を生成した場合、当該一の商品に対するレビューの投稿を当該一の顧客に依頼するレビュー依頼情報（レビュー依頼ＤＢ２３）において、レビューの投稿状況を「投稿済」に設定する。

ＳＴ２８０：
情報処理装置１は、一の顧客が投稿したレビューについて投稿情報が生成された場合、当該一の顧客が一の懸賞へ応募したことを示す応募情報を生成し、応募ＤＢ２６に登録する（ＳＴ２８０）。すなわち、顧客がレビューを投稿すると、懸賞への応募が自動的に行われる。情報処理装置１は、応募対象の懸賞を示す懸賞ＩＤと顧客ＩＤとを含んだ応募情報を生成し、応募ＤＢ２６に登録する。

本実施形態において、懸賞には所定の応募期間が設定されていてよい。この場合、情報処理装置１は、一の懸賞に設定された応募期間において一の顧客の投稿情報が生成されると、当該一の顧客が当該一の懸賞へ応募したことを示す応募情報を生成する。すなわち情報処理装置１は、一の懸賞について設定された所定の懸賞応募期間内の投稿日を示す日付情報を含んだ投稿情報が一の顧客のレビューについて生成された場合、当該一の顧客が当該一の懸賞へ応募したことを示す応募情報を生成する。

また情報処理装置１は、販売元が異なる２以上の商品（異なる事業者が運営する電子商取引サイトで販売される商品等）に対応した２以上の投稿情報の各々について、一の懸賞への応募を示す応募情報を生成する。すなわち情報処理装置１は、販売元が異なる２以上の商品についてそれぞれレビューが投稿された場合において、当該２以上のレビューの投稿日が一の懸賞の応募期間に含まれるならば、当該２以上のレビューの投稿に対して当該一の懸賞への応募を示す応募情報を生成する。これにより、顧客は、販売元が異なる複数の商品のレビューを投稿した場合でも、それらのレビューの投稿に基づいて一の懸賞への応募が可能となる。

次にステップＳＴ３００～ＳＴ３２０の処理について説明する。
ステップＳＴ３００～ＳＴ３２０の処理では、顧客により投稿されたレビューを含む事業者サーバ３のウェブページが顧客端末装置４において表示される。

ＳＴ３００：
顧客端末装置４は、事業者サーバ３により提供される電子商取引サイトにアクセスし、レビューが掲載された商品のウェブページを事業者サーバ３に要求する（ＳＴ３００）。

ＳＴ３０５：
事業者サーバ３は、顧客端末装置４から要求された商品のウェブページ（ＨＴＭＬ、ＣＳＳ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ等で記述されたコード、画像データ等）を顧客端末装置４に提供する（ＳＴ３０５）。

ＳＴ３１０：
事業者サーバ３から提供されるウェブページには、特定の商品に対するレビューの表示用のデータを情報処理装置１から取得するための情報（ＨＴＭＬのタグ等）が含まれている。顧客端末装置４は、このウェブページに含まれた情報に基づいて、レビューの表示用のデータを情報処理装置１に要求する（ＳＴ３１０）。

ＳＴ３１５：
顧客端末装置４から要求を受けた情報処理装置１は、投稿ＤＢ２５に登録される特定の商品の投稿情報に基づいて、特定の商品に対するレビューの表示用のデータを生成し、顧客端末装置４に提供する（ＳＴ３１５）。

ＳＴ３２０：
情報処理装置１からレビュー表示用のデータを取得した顧客端末装置４は、取得したデータに基づいて、レビューの記載を含んだ商品のウェブページを構成し、表示部において表示する（ＳＴ３２０）。

次にステップＳＴ３３０～ＳＴ３４０の処理について説明する。
ステップＳＴ３３０～ＳＴ３４０の処理では、顧客により投稿されたレビューを含む情報処理装置１のウェブページが顧客端末装置４において表示される。

ＳＴ３３０：
顧客端末装置４は、情報処理装置１により提供されるレビュー閲覧用のウェブサイトにアクセスし、レビューが掲載された商品のウェブページを情報処理装置１に要求する（ＳＴ３３０）。このレビュー閲覧用のウェブサイトには、販売元が異なる様々な商品のレビューが掲載されており、例えば、異なる電子商取引サイトで販売される同一ジャンルの商品のレビューが掲載される。

ＳＴ３３５：
情報処理装置１は、顧客端末装置４から要求されたレビュー閲覧用のウェブページ（ＨＴＭＬ、ＣＳＳ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ等で記述されたコード、画像データ等）を生成する。このとき、情報処理装置１は、販売元が異なる商品を含んだ様々な商品について投稿ＤＢ２５に登録された投稿情報に基づいて、レビュー閲覧用のウェブページを生成する。情報処理装置１は、生成したウェブページを要求元の顧客端末装置４に提供する。

ＳＴ３４０：
顧客端末装置４は、情報処理装置１から提供されたレビュー閲覧用のウェブページを表示部において表示する。

なお、上述したステップＳＴ３００～ＳＴ３２０及びステップＳＴ３３０～ＳＴ３４０の例では、事業者サーバ３又は情報処理装置１によるウェブサーバに顧客端末装置４がアクセスしてウェブページを表示しているが、ウェブサーバのウェブページを表示する装置は顧客端末装置４に限らない。すなわち、ウェブページを表示可能な任意の装置（例えばウェブブラウザの機能を持つコンピュータ等）がこれらのウェブサーバにアクセスし、ウェブサーバから提供されるウェブページを表示してもよい。

次にステップＳＴ４００～ＳＴ４１０の処理について説明する。
ステップＳＴ４００～ＳＴ４１０の処理では、応募ＤＢ２６に登録される応募情報に基づいて当選者の抽選が行われる。

ＳＴ４００，ＳＴ４０５：
情報処理装置１は、一の懸賞の応募期間が終了したか判定し（ＳＴ４００）、応募期間が終了したと判定した場合、当該一の懸賞の当選者を抽選により決定する（ＳＴ４０５）。すなわち情報処理装置１は、当該一の懸賞について応募ＤＢ２６に登録された複数の応募情報に基づいて、１以上の顧客を抽選により決定する。

例えば情報処理装置１は、複数の応募情報の中からランダムに所定数の応募情報を選択し、選択した応募情報に含まれる顧客ＩＤに対応した顧客を懸賞の当選者として決定する。ただし、この方法では、選択した所定数の応募情報の中に同一の顧客の応募情報が複数含まれる場合、当選者の人数が所定数に対して不足する。この場合、例えば情報処理装置１は、選択されなかった残りの応募情報から、所定数に対して不足している人数分の応募情報を更にランダムに選択し、選択した応募情報に含まれる顧客ＩＤに対応した顧客を懸賞の当選者として決定する処理を、当選者の人数が所定数に等しくなるまで繰り返してもよい。

ＳＴ４１０：
ステップＳＴ４０５において懸賞の当選者が決定されると、情報処理装置１は、決定された各当選者へ景品を提供するための処理を行う。景品が電子マネーである場合、例えば情報処理装置１は、電子マネーを発行する所定のサイトから所定の金額分の電子マネーを顧客のウォレット等へ送金させるための処理を行う。

上述した本実施形態によれば、顧客による商品のレビューの投稿が受け付けられると（ＳＴ２１０）、投稿されたレビューを含む投稿情報が生成されるとともに（ＳＴ２４０）、レビューの投稿者である顧客が懸賞へ応募したことを示す応募情報が生成され（ＳＴ２８０）、一の懸賞について生成された複数の応募情報に基づいて、当該一の懸賞の当選者である１以上の顧客が抽選により決定される（ＳＴ４０５）。これにより、レビューの投稿を促すインセンティブとして、懸賞に当選することへの期待感を顧客に持たせることができるため、レビューの積極的な投稿を促進し、レビューを収集し易くすることができる。

また上述した実施形態では、販売元が異なる２以上の商品（異なる事業者が運営する電子商取引サイトで販売される商品等）に対応した２以上の投稿情報の各々について、一の懸賞への応募を示す応募情報が生成される。すなわち、販売元が異なる２以上の商品についてそれぞれレビューが投稿された場合において、それらのレビューの投稿が一の懸賞の応募条件（例えば、レビューの投稿日が所定の応募期間に含まれる等）を満たすならば、それらのレビューの投稿に対して当該一の懸賞への応募を示す応募情報が生成される。これにより、顧客は、販売元が異なる複数の商品に対してレビューを投稿した場合でも、それらのレビューの投稿に基づいて同一の懸賞に応募されることになる。従って、顧客が一般的に欲しがるもの（電子マネー、商品券など）を懸賞の景品に設定することにより、販売元ごとに独自の懸賞が設定される場合よりも、レビューの投稿に対して前向きな顧客の数を全体的に増やすことができる。しかも、レビュー対象の商品やその販売元が異なっていても同一の懸賞に応募されることから、懸賞の景品の良し悪しに影響を受けてレビューの品質がばらつくことを回避できる。

また、上述した実施形態によれば、販売元が異なる様々な商品のレビューが掲載されたレビュー閲覧用のウェブページが情報処理装置１によって提供される。すなわち、販売元が異なる商品（異なる電子商取引サイトで販売される商品等）であっても、これらの商品に対するレビューを１つのウェブページ上でまとめて閲覧することが可能なる。これにより、販売元が異なる商品のレビューをウェブページ上で比較し易くなるため、商品の購入の判断を行い易くすることができる。

次に、上述した実施形態における幾つかの変形例について説明する。

＜変形例１＞
図６は、情報処理装置１における処理の変形例を説明するためのフローチャートである。この変形例は、商品のレビューとともに顧客提供情報（顧客が商品を撮影した画像、動画等）が投稿された場合の処理に関するものである。図６のフローチャートにおいて図２のフローチャートと同一符号のステップは、図２と同一の処理を示す。

情報処理装置１は、レビューの投稿を受け付けるステップＳＴ２１０において、顧客提供情報（顧客が撮影したレビュー対象の商品に関連する画像や動画、顧客によるアンケートへの回答等）が投稿された場合、レビューの投稿とともに顧客提供情報の投稿も受け付ける。ステップＳＴ２１０において商品に関連する顧客提供情報の投稿が受け付けられると、情報処理装置１は、この投稿された顧客提供情報を含む投稿情報を生成して投稿ＤＢ２５に登録する（ＳＴ２４０）。

情報処理装置１は、ステップＳＴ２４０において生成する投稿情報に顧客提供情報が含まれない場合（ＳＴ２４５のＮｏ）、図２のフローチャートと同様に応募情報を生成し、投稿ＤＢ２５に登録する（ＳＴ２８０）。他方、情報処理装置１は、ステップＳＴ２４０において生成する投稿情報に顧客提供情報が含まれる場合（ＳＴ２４５のＹｅｓ）、上述した応募情報に加えて、確率調整情報を生成する（ＳＴ２８０Ａ）。確率調整情報は、当選者の抽選を行うステップＳＴ４０５（図２）において当選確率を調整する情報である。確率調整情報は、一の顧客の投稿情報に顧客提供情報が含まれるか否かに応じて、当該一の顧客の当選確率を変化させるために生成される。情報処理装置１は、一の顧客の投稿情報に顧客提供情報が含まれることに応じて確率調整情報が生成された場合、ステップＳＴ４０５（図２）の処理において当該一の顧客の当選確率が高くなるように当選者の抽選を行う。

例えば情報処理装置１は、ステップＳＴ４０５（図２）において、複数の応募情報の中からランダムに所定数の当選者の応募情報を選択する方法により抽選を行う。この場合、情報処理装置１は、ステップＳＴ２８０Ａにおいて確率調整情報として１以上の応募情報を生成してもよい。すなわち情報処理装置１は、一の顧客の投稿情報に顧客提供情報が含まれない場合（ＳＴ２４５のＮｏ）には１つの応募情報を生成し（ＳＴ２８０）、一の顧客の投稿情報に顧客提供情報が含まれる場合（ＳＴ２４５のＹｅｓ）には２以上の応募情報を生成してもよい（ＳＴ２８０Ａ）。これにより、投稿情報に顧客提供情報が含まれる場合の当選確率が、投稿情報に顧客提供情報が含まれない場合の当選確率より高くなる。

あるいは情報処理装置１は、応募情報を生成するステップＳＴ２８０、ＳＴ２８０Ａにおいて、投稿情報に顧客提供情報が含まれるか否かを示す確率調整情報が含まれた応募情報を生成してもよい。この場合、情報処理装置１は、ステップＳＴ４０５（図２）において、応募情報に含まれる確率調整情報に応じて当選の確率が異なるように抽選を行う。例えば、情報処理装置１は、一の懸賞について抽選を行う場合、当該一の懸賞への応募を示す複数の応募情報を応募ＤＢ２６から抽出し、抽出した複数の応募情報からランダムに一部の応募情報を選択する予備抽選を行う。情報処理装置１は、この予備抽選において、応募情報に含まれる確率調整情報に応じて、ランダムに選択する確率を異ならせる。すなわち、「顧客提供情報あり」を示す確率調整情報が含まれた応募情報の選択の確率を、「顧客提供情報なし」を示す確率調整情報が含まれた応募情報の選択の確率より高くする。情報処理装置１は、予備抽選により選択した応募情報の中から、ランダムに所定数の当選者の応募情報を選択する。このような抽選の方法でも、投稿情報に顧客提供情報が含まれる場合の当選確率が、投稿情報に顧客提供情報が含まれない場合の当選確率より高くなる。

この変形例によれば、顧客提供情報（顧客が撮影した商品に関連する画像、動画等）をレビューとともに投稿することで懸賞の当選の確率が高くなるため、顧客提供情報の投稿を増やすことができる。これにより、商品に関連する有用な情報（画像等）をレビューとともに顧客から収集し易くすることができる。

＜変形例２＞
図７は、情報処理装置１における処理の変形例を説明するためのフローチャートである。この変形例は、投稿されたレビューの評価を行い、その評価結果に応じて懸賞の当選確率を変化させるものである。図７のフローチャートにおいて図２のフローチャートと同一符号のステップは、図２と同一の処理を示す。

情報処理装置１は、一のレビューの投稿が受け付けられた場合（ＳＴ２１０）、予め定められた評価基準に従って当該一のレビューを評価する（ＳＴ２２０）。またこの場合、情報処理装置１は、既に説明した投稿情報と同様な情報を含むとともに、当該一のレビューに対するステップＳＴ２２０での評価の結果を示す情報（評価情報）を含んだ投稿情報を生成する（ＳＴ２４０Ｂ）。

情報処理装置１は、一のレビューの投稿が受け付けられた場合（ＳＴ２１０）、既に説明した応募情報に加えて、確率調整情報を生成する（ＳＴ２８０Ｂ）。この変形例における確率調整情報は、当選者の抽選を行うステップＳＴ４０５（図２）において当選確率を調整する情報であり、投稿情報に含まれる評価情報に応じて当選確率を変化させるために生成される。例えば情報処理装置１は、評価情報の示すレビューの評価が高い場合に当選確率が高くなり、評価情報の示すレビューの評価が低い場合に当選確率が低くなるように当選確率を調整する確率調整情報を生成する。情報処理装置１は、ステップＳＴ４０５（図２）の処理において、一の顧客の投稿情報に含まれる確率調整情報に応じて当該一の顧客の当選確率が調整されるように当選者の抽選を行う。

確率調整情報に応じた当選確率の調整は、上述した変形例１と同様の方法により行うことができる。
例えば情報処理装置１は、複数の応募情報の中からランダムに所定数の当選者の応募情報を選択する方法により抽選を行う場合、評価情報の示すレビューの評価が高いときに生成する応募情報の数を、評価情報の示すレビューの評価が低いときに生成する応募情報の数より多くする。
また情報処理装置１は、確率調整情報が含まれた応募情報をステップＳＴ２８０Ｂにおいて生成する場合、高い評価を示す評価情報を含んだ応募情報が予備抽選で選択される確率を、低い評価を示す評価情報を含んだ応募情報が予備抽選で選択される確率より高くする。そして情報処理装置１は、予備抽選により選択した応募情報の中から、ランダムに所定数の当選者の応募情報を選択する。

この変形例によれば、投稿されたレビューについて所定の評価基準に従った評価が行われ、その評価の結果に応じて懸賞の当選確率が調整される。これにより、例えば評価の高いレビューを投稿する顧客ほど当選確率を高くしたり、逆に、評価の低いレビューを投稿する顧客ほど当選確率を低くしたりすることが可能となる。従って、質の高いレビューの投稿が促進され易くなるようにレビューの投稿の傾向を誘導することができる。

図８Ａは、投稿されたレビューの評価を行うステップＳＴ２２０（図７）の処理の一例を説明するためのフローチャートである。この例では、投稿されたレビューの評価に大規模言語モデル（large language models：ＬＬＭ）が用いられる。

まず情報処理装置１は、ステップＳＴ２１０において投稿されたレビューの文章が、商品の販売者に対する顧客の文章として意味の通じるものであるかの判定（以下「第１判定」と呼ぶ場合がある。）を行うように大規模言語モデルへ指示を与えるプロンプトを生成する（ＳＴ２２１）。例えば情報処理装置１は、投稿されたレビューの文章と、このレビューの文章が商品の販売者に対する顧客の文章として意味の通じるものであるか否かを判定するように求める指示文とを含んだプロンプトを生成する。

情報処理装置１は、ステップＳＴ２２１で生成したプロンプトを大規模言語モデルに提供し（ＳＴ２２２）、このプロンプトに応じて大規模言語モデルが行った第１判定の結果を取得する（ＳＴ２２３）。大規模言語モデルは、例えば通信ネットワーク９を介して接続可能なコンピュータシステムにおいて動作するものでもよいし、情報処理装置１において動作するものでもよい。

情報処理装置１は、ステップＳＴ２２３において取得された大規模言語モデルの第１判定の結果に応じて、投稿されたレビューに対する評価を決定する（ＳＴ２２４）。すなわち、情報処理装置１は、投稿されたレビューが意味の通じない文章であるとの第１判定の結果が取得された場合、逆の判定結果が取得されるときよりもレビューの評価を低くする。

これにより、商品の販売者に対する顧客の文章として意味の通じないレビューが投稿された場合、レビューに対する評価が低くなり、懸賞の当選確率が低くなる。従って、商品の販売者に対する顧客の文章として意味の通じないレビューの投稿が抑制されるようにレビューの投稿の傾向を誘導することができる。

図８Ｂは、ステップＳＴ２２０（図７）における処理の他の例を説明するためのフローチャートであり、図８Ａのフローチャートと同様に、図８Ｂの例においても大規模言語モデルを用いてレビューの評価が行われる。

情報処理装置１は、ステップＳＴ２１０において一の商品について投稿されたレビューの文章が、当該一の商品に対する顧客の文章として意味の通じるものであるかの判定（以下「第２判定」と呼ぶ場合がある。）を行うように大規模言語モデルへ指示を与えるプロンプトを生成する（ＳＴ２２５）。例えば情報処理装置１は、投稿されたレビューの文章と、レビュー対象の商品の情報（例えば商品情報に含まれる商品の名前、商品属性情報等）と、このレビューの文章がレビュー対象の商品に対する顧客の文章として意味の通じるものであるか否かを判定するように求める指示文とを含んだプロンプトを生成する。

情報処理装置１は、ステップＳＴ２２５で生成したプロンプトを大規模言語モデルに提供し（ＳＴ２２６）、このプロンプトに応じて大規模言語モデルが行った第１判定の結果を取得する（ＳＴ２２７）。

情報処理装置１は、ステップＳＴ２２７において取得された大規模言語モデルの第２判定の結果に応じて、投稿されたレビューに対する評価を決定する（ＳＴ２２８）。すなわち、情報処理装置１は、投稿されたレビューが意味の通じる文章であるとの第２判定の結果が取得された場合、逆の判定結果が取得されるときよりもレビューの評価を高くする。

これにより、一の商品に対する顧客の文章として意味の通じるレビューが投稿された場合、レビューに対する評価が高くなり、懸賞の当選確率が高くなる。従って、一の商品に対する顧客の文章として意味の通じるレビューの投稿が促進されるようにレビューの投稿の傾向を誘導することができる。

＜変形例３＞
図９は、情報処理装置１においてレビューの投稿を受け付ける処理（ＳＴ２１０：図２）の変形例を説明するためのフローチャートである。

情報処理装置１は、一の商品に対するレビューが投稿された場合、当該一の商品に関する商品情報（商品ＤＢ２２）に含まれた投稿設定情報を取得する（ＳＴ２１１）。

この変形例において、投稿設定情報には、同一の顧客によるレビューの多重投稿を許可するか否か定める多重投稿情報が含まれる。情報処理装置１は、例えば、一の商品の販売に関わる事業者からの指示に応じて、当該一の商品に関わる多重投稿情報を設定する。

情報処理装置１は、ステップＳＴ２１１において取得された投稿設定情報の多重投稿情報において、多重投稿が許可されているか否か判定する（ＳＴ２１２）。多重投稿情報において多重投稿が許可されている場合（ＳＴ２１２のＹｅｓ）、情報処理装置１はレビューの投稿を受け付ける（ＳＴ２１４）。

多重投稿情報において多重投稿が許可されていない場合（ＳＴ２１２のＮｏ）、情報処理装置１は、同一の顧客による前の投稿があるか調べる（ＳＴ２１３）。すなわち情報処理装置１は、一の顧客による一の商品に対するレビューが投稿された場合、当該一の顧客により当該一の商品について投稿されたレビューの投稿情報を投稿ＤＢ２５において検索する。投稿ＤＢ２５の検索により該当する投稿情報が見つからなかった場合（ＳＴ２１３のＮｏ）、情報処理装置１はレビューの投稿を受け付ける（ＳＴ２１４）。他方、情報処理装置１は、投稿ＤＢ２５の検索により該当する投稿情報が見つかった場合（ＳＴ２１３のＹｅｓ）、レビューの投稿を拒否する（ＳＴ２１５）。例えば情報処理装置１は、レビューの多重投稿が禁止されている旨の通知を投稿元の顧客端末装置４に送信する。

この変形例によれば、同一の顧客によるレビューの多重投稿を許可するか否かを商品ごとに設定できるため、商品ごとに適切なレビューの収集方法を選択し易くなる。
＜変形例４＞
図１０は、情報処理装置１における処理の変形例を説明するためのフローチャートである。この変形例は、レビューの投稿者の顧客情報が存在しない場合に、投稿者から顧客に関する情報を取得して顧客情報を生成するものである。図１０のフローチャートにおいて図２のフローチャートと同一符号のステップは、図２と同一の処理を示す。

ステップＳＴ２１０において一の顧客によるレビューの投稿が受け付けられた場合、情報処理装置１は、当該一の顧客の顧客情報が顧客ＤＢ２４に登録されているか調べる（ＳＴ２３１）。例えば情報処理装置１は、顧客端末装置４からレビューとともに受信した投稿者の連絡先の情報（メールアドレス等）を検索キーとして、顧客ＤＢ２４に登録された顧客情報を検索する。あるいは情報処理装置１は、顧客端末装置４に保存されたＣｏｏｋｉｅから顧客に紐づけられた情報（顧客ＩＤ等）を取得し、この情報を検索キーとして顧客ＤＢ２４に登録された顧客情報を検索してもよい。該当する顧客情報が顧客ＤＢ２４に登録されている場合（ＳＴ２３１のＹｅｓ）、情報処理装置１はステップＳＴ２４０以降の処理（投稿情報及び応募情報の生成）を行う。

一の顧客によるレビューの投稿が受け付けられた場合において（ＳＴ２１０）、当該一の顧客の顧客情報が顧客ＤＢ２４に登録されていない場合（ＳＴ２３１のＮｏ）、情報処理装置１は、当該一の顧客が操作する顧客端末装置４において顧客属性情報（顧客の年齢、性別など）の入力を促す画面を表示させる（ＳＴ２３２）。情報処理装置１は、この画面において入力された顧客属性情報を顧客端末装置４から取得し（ＳＴ２３３）、取得した顧客属性情報を含む当該一の顧客の顧客情報を生成して、顧客ＤＢ２４に登録する（ＳＴ２３４）。顧客情報を生成した後、情報処理装置１はステップＳＴ２４０以降の処理（投稿情報及び応募情報の生成）を行う。

この変形例によれば、レビューを投稿する顧客の属性情報を取得することができるため、顧客の属性情報を利用した有効なマーケティング戦略を立てることが可能となる。

なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、更に種々のバリエーションを含む。当業者は、本発明の技術的範囲またはその均等の範囲内において、上述した実施形態の構成要素に関し、様々な変更や代替を施すことが可能である。

上述した実施形態では、電子メール等によるレビューの投稿依頼の通知を受けた顧客によりレビューの投稿が行われる例を挙げたが、レビューの投稿の仕方はこの例に限定されない。例えば、電子商取引サイトにおける商品の購入履歴の画面や、購入対象の商品を閲覧する画面などにおいてレビューを投稿できるようにしてもよい。

上述した実施形態では、レビューの投稿依頼の通知を情報処理装置１から送信する例を挙げたが、本実施形態の他の例では、情報処理装置１以外の装置（事業者サーバ３や他のサーバ）からレビューの投稿依頼の通知を送信してもよい。

上述した実施形態では、投稿情報と応募情報がそれぞれ別のデータベース（投稿ＤＢ２５、応募ＤＢ２６）で管理される例を挙げたが、本実施形態の他の例では、投稿情報と応募情報が同一のデータベースで管理されていてもよい。すなわち、データベースにおける１つのレコードに投稿情報と応募情報が含まれていてもよい。

上述した情報処理装置１により実行される処理の一部は、他の装置（顧客端末装置４等）により実行されてもよい。この場合、情報処理装置１の処理部１３と他の装置の処理部（プロセッサ等）とを含む複数のコンピュータによって本実施形態に係る情報処理装置としての処理が実行されていると言える。
以下、本願の出願当初の特許請求の範囲に記載の内容を付記する。
［１］
商品に対する顧客のレビューを収集する情報処理装置が行う方法であって、
前記顧客による前記商品に対する前記レビューの投稿を受け付ける投稿受付工程と、
一の前記顧客による一の前記商品に対する一の前記レビューの投稿が受け付けられた場合、当該一のレビューと、当該一の顧客を示す顧客識別情報と、当該一の商品を示す商品識別情報とを含んだ投稿情報を生成する投稿情報生成工程と、
一の前記顧客が投稿した前記レビューについて前記投稿情報が生成される場合、当該一の顧客が一の懸賞へ応募したことを示す応募情報を生成する応募情報生成工程と、
一の前記懸賞について生成した複数の前記応募情報に基づいて、当該一の懸賞の当選者である１以上の前記顧客を抽選により決定する抽選工程とを有し、
前記応募情報生成工程は、販売元が異なる２以上の前記商品に対応した２以上の前記投稿情報の各々について、一の前記懸賞への応募を示す前記応募情報を生成することを含む、
方法。
［２］
前記投稿受付工程は、前記顧客により提供されたレビュー対象の商品に関連する情報である顧客提供情報が投稿された場合、前記顧客提供情報の投稿を受け付けることを含み、
前記投稿情報生成工程は、前記投稿受付工程において前記顧客提供情報か受け付けられた場合、当該顧客提供情報を含む前記投稿情報を生成することを含み、
前記応募情報生成工程は、前記抽選工程における当選確率を調整する確率調整情報であって、前記投稿情報に前記顧客提供情報が含まれるか否かに応じて前記当選確率を変化させるための前記確率調整情報を生成することを含み、
前記抽選工程は、一の前記顧客の前記投稿情報に前記顧客提供情報が含まれることに応じて前記確率調整情報が生成された場合、当該一の顧客の前記当選確率が高くなるように前記当選者の抽選を行うことを含む、
［１］に記載の方法。
［３］
一の前記レビューの投稿が受け付けられた場合、予め定められた評価基準に従って当該一のレビューを評価するレビュー評価工程を有し、
前記投稿情報生成工程は、一の前記レビューの投稿が受け付けられた場合、当該一のレビューに対する前記評価の結果を示す評価情報を含んだ前記投稿情報を生成することを含み、
前記応募情報生成工程は、前記抽選工程における当選確率を調整する確率調整情報であって、前記投稿情報に含まれる前記評価情報に応じて前記当選確率を変化させるための前記確率調整情報を生成することを含み、
前記抽選工程は、一の前記顧客の前記投稿情報に含まれる前記確率調整情報に応じて当該一の顧客の前記当選確率が調整されるように前記当選者の抽選を行うことを含む、
［１］に記載の方法。
［４］
前記レビュー評価工程は、
前記レビューの文章が、前記商品の販売者に対する前記顧客の文章として意味の通じるものであるか判定する第１判定を行うように大規模言語モデルへ指示を与える第１プロンプトを生成することと、
生成した前記第１プロンプトを前記大規模言語モデルに提供し、当該第１プロンプトに応じて前記大規模言語モデルが行った前記第１判定の結果を取得することと、
前記レビューが意味の通じない文章であるとの前記第１判定の結果が取得された場合、逆の判定結果が取得されるときよりも前記評価を低くすることとを含む、
［３］に記載の方法。
［５］
一の前記商品に対する前記レビューを評価する前記レビュー評価工程は、
前記レビューの文章が、当該一の商品に対する前記顧客の文章として意味の通じるものであるか判定する第２判定を行うように大規模言語モデルへ指示を与える第２プロンプトを生成することと、
生成した前記第２プロンプトを前記大規模言語モデルに提供し、当該第２プロンプトに応じて前記大規模言語モデルが行った前記第２判定の結果を取得することと、
前記レビューが意味の通じる文章であるとの前記第２判定の結果が取得された場合、逆の判定結果が取得されるときよりも前記評価を高くすることとを含む、
［３］に記載の方法。
［６］
前記投稿情報生成工程は、前記レビューの投稿を受け付けた投稿日を示す日付情報を含んだ前記投稿情報を生成することを含み、
前記応募情報生成工程は、一の前記懸賞について設定された懸賞応募期間内の前記投稿日を示す前記日付情報を含んだ前記投稿情報が、一の前記顧客の前記レビューについて生成された場合、当該一の顧客が当該一の懸賞へ応募したことを示す応募情報を生成することを含む、
［１］に記載の方法。
［７］
前記情報処理装置は、複数の前記商品の各々について投稿設定情報を記憶し、
前記投稿設定情報は、同一の前記顧客による前記レビューの多重投稿を許可するか否か定める多重投稿情報を含み、
前記投稿受付工程は、一の前記顧客による一の前記商品に対する一の前記レビューが投稿された場合において、当該一の顧客による当該一の商品に対する前記レビューを含んだ前記投稿情報が既に記憶されており、かつ、当該一の商品の前記投稿設定情報に含まれる前記多重投稿情報において前記多重投稿が禁止されているならば、当該一のレビューの投稿の受け付けを拒否することを含む、
［１］に記載の方法。
［８］
前記情報処理装置は、前記顧客に関する顧客情報を記憶し、
前記顧客情報は、
前記顧客識別情報と、
前記顧客の属性に関する顧客属性情報とを含み、
一の前記顧客による前記レビューの投稿が受け付けられた場合に、当該一の顧客の前記顧客情報を記憶していなければ、当該一の顧客が操作する端末装置において前記顧客属性情報の入力を促す画面を表示させ、当該画面において入力された前記顧客属性情報を当該端末装置から取得し、取得した前記顧客属性情報を含む当該一の顧客の前記顧客情報を生成する顧客情報生成工程を有する、
［１］に記載の方法。
［９］
販売元が異なる２以上の前記商品の各々に対して投稿された前記レビューを含むウェブページを要求された場合、当該２以上の商品について生成された前記投稿情報に基づいて前記ウェブページを生成し、前記ウェブページの要求元へ当該生成したウェブページを提供する処理を行うウェブページ提供工程を有する、
［１］に記載の方法。
［１０］
商品に対する顧客のレビューを収集する処理を情報処理装置に行わせる命令を含んだプログラムであって、
前記命令に従って前記情報処理装置が行う処理は、［１］～［９］のいずれか１つに記載された方法の各工程を含む、
プログラム。
［１１］
商品に対する顧客のレビューを収集する処理を行う情報処理装置であって、
処理部と、
処理部において実行される命令を記憶した記憶部とを有し、
前記処理部が前記命令に従って行う処理は、［１］～［９］のいずれか１つに記載された方法の各工程を含む、
情報処理装置。
［１２］
商品に対する顧客のレビューを収集する処理を行う情報処理装置であって、
［１］～［９］のいずれか１つに記載された方法の各工程を行う手段を備えた、
情報処理装置。

１…情報処理装置、１１…通信部、１２…記憶部、１２１…プログラム、１３…処理部、２…記憶装置、２１…事業者ＤＢ、２２…商品ＤＢ、２３…レビュー依頼ＤＢ、２４…顧客ＤＢ、２５…投稿ＤＢ、２６…応募ＤＢ、３…事業者サーバ、４…顧客端末装置、９…通信ネットワーク

Claims (10)

1. 商品に対する顧客のレビューを収集する情報処理装置が行う方法であって、
   前記顧客による前記商品に対する前記レビューの投稿を受け付ける投稿受付工程と、
   一の前記顧客による一の前記商品に対する一の前記レビューの投稿が受け付けられた場合、当該一のレビューと、当該一の顧客を示す顧客識別情報と、当該一の商品を示す商品識別情報とを含んだ投稿情報を生成する投稿情報生成工程と、
   一の前記顧客が投稿した前記レビューについて前記投稿情報が生成される場合、当該一の顧客が一の懸賞へ応募したことを示す応募情報を生成する応募情報生成工程と、
   一の前記懸賞について生成した複数の前記応募情報に基づいて、当該一の懸賞の当選者である１以上の前記顧客を抽選により決定する抽選工程とを有し、
   前記応募情報生成工程は、販売元が異なる２以上の前記商品に対応した２以上の前記投稿情報の各々について、一の前記懸賞への応募を示す前記応募情報を生成することを含み、
   一の前記レビューの投稿が受け付けられた場合、予め定められた評価基準に従って当該一のレビューを評価するレビュー評価工程を有し、
   前記投稿情報生成工程は、一の前記レビューの投稿が受け付けられた場合、当該一のレビューに対する前記評価の結果を示す評価情報を含んだ前記投稿情報を生成することを含み、
   前記応募情報生成工程は、前記抽選工程における当選確率を調整する確率調整情報であって、前記投稿情報に含まれる前記評価情報に応じて前記当選確率を変化させるための前記確率調整情報を生成することを含み、
   前記抽選工程は、一の前記顧客の前記投稿情報に含まれる前記確率調整情報に応じて当該一の顧客の前記当選確率が調整されるように前記当選者の抽選を行うことを含み、
   前記レビュー評価工程は、
   前記レビューの文章が、前記商品の販売者に対する前記顧客の文章として意味の通じるものであるか判定する第１判定を行うように大規模言語モデルへ指示を与える第１プロンプトを生成することと、
   生成した前記第１プロンプトを前記大規模言語モデルに提供し、当該第１プロンプトに応じて前記大規模言語モデルが行った前記第１判定の結果を取得することと、
   前記レビューが意味の通じない文章であるとの前記第１判定の結果が取得された場合、逆の判定結果が取得されるときよりも前記評価を低くすることとを含む、
   方法。
2. 商品に対する顧客のレビューを収集する情報処理装置が行う方法であって、
   前記顧客による前記商品に対する前記レビューの投稿を受け付ける投稿受付工程と、
   一の前記顧客による一の前記商品に対する一の前記レビューの投稿が受け付けられた場合、当該一のレビューと、当該一の顧客を示す顧客識別情報と、当該一の商品を示す商品識別情報とを含んだ投稿情報を生成する投稿情報生成工程と、
   一の前記顧客が投稿した前記レビューについて前記投稿情報が生成される場合、当該一の顧客が一の懸賞へ応募したことを示す応募情報を生成する応募情報生成工程と、
   一の前記懸賞について生成した複数の前記応募情報に基づいて、当該一の懸賞の当選者である１以上の前記顧客を抽選により決定する抽選工程とを有し、
   前記応募情報生成工程は、販売元が異なる２以上の前記商品に対応した２以上の前記投稿情報の各々について、一の前記懸賞への応募を示す前記応募情報を生成することを含み、
   一の前記レビューの投稿が受け付けられた場合、予め定められた評価基準に従って当該一のレビューを評価するレビュー評価工程を有し、
   前記投稿情報生成工程は、一の前記レビューの投稿が受け付けられた場合、当該一のレビューに対する前記評価の結果を示す評価情報を含んだ前記投稿情報を生成することを含み、
   前記応募情報生成工程は、前記抽選工程における当選確率を調整する確率調整情報であって、前記投稿情報に含まれる前記評価情報に応じて前記当選確率を変化させるための前記確率調整情報を生成することを含み、
   前記抽選工程は、一の前記顧客の前記投稿情報に含まれる前記確率調整情報に応じて当該一の顧客の前記当選確率が調整されるように前記当選者の抽選を行うことを含み、
   一の前記商品に対する前記レビューを評価する前記レビュー評価工程は、
   前記レビューの文章が、当該一の商品に対する前記顧客の文章として意味の通じるものであるか判定する第２判定を行うように大規模言語モデルへ指示を与える第２プロンプトを生成することと、
   生成した前記第２プロンプトを前記大規模言語モデルに提供し、当該第２プロンプトに応じて前記大規模言語モデルが行った前記第２判定の結果を取得することと、
   前記レビューが意味の通じる文章であるとの前記第２判定の結果が取得された場合、逆の判定結果が取得されるときよりも前記評価を高くすることとを含む、
   方法。
3. 前記投稿受付工程は、前記顧客により提供されたレビュー対象の商品に関連する情報である顧客提供情報が投稿された場合、前記顧客提供情報の投稿を受け付けることを含み、
   前記投稿情報生成工程は、前記投稿受付工程において前記顧客提供情報か受け付けられた場合、当該顧客提供情報を含む前記投稿情報を生成することを含み、
   前記応募情報生成工程は、前記抽選工程における当選確率を調整する確率調整情報であって、前記投稿情報に前記顧客提供情報が含まれるか否かに応じて前記当選確率を変化させるための前記確率調整情報を生成することを含み、
   前記抽選工程は、一の前記顧客の前記投稿情報に前記顧客提供情報が含まれることに応じて前記確率調整情報が生成された場合、当該一の顧客の前記当選確率が高くなるように前記当選者の抽選を行うことを含む、
   請求項１又は請求項２に記載の方法。
4. 前記投稿情報生成工程は、前記レビューの投稿を受け付けた投稿日を示す日付情報を含んだ前記投稿情報を生成することを含み、
   前記応募情報生成工程は、一の前記懸賞について設定された懸賞応募期間内の前記投稿日を示す前記日付情報を含んだ前記投稿情報が、一の前記顧客の前記レビューについて生成された場合、当該一の顧客が当該一の懸賞へ応募したことを示す応募情報を生成することを含む、
   請求項１又は請求項２に記載の方法。
5. 前記情報処理装置は、複数の前記商品の各々について投稿設定情報を記憶し、
   前記投稿設定情報は、同一の前記顧客による前記レビューの多重投稿を許可するか否か定める多重投稿情報を含み、
   前記投稿受付工程は、一の前記顧客による一の前記商品に対する一の前記レビューが投稿された場合において、当該一の顧客による当該一の商品に対する前記レビューを含んだ前記投稿情報が既に記憶されており、かつ、当該一の商品の前記投稿設定情報に含まれる前記多重投稿情報において前記多重投稿が禁止されているならば、当該一のレビューの投稿の受け付けを拒否することを含む、
   請求項１又は請求項２に記載の方法。
6. 前記情報処理装置は、前記顧客に関する顧客情報を記憶し、
   前記顧客情報は、
   前記顧客識別情報と、
   前記顧客の属性に関する顧客属性情報とを含み、
   一の前記顧客による前記レビューの投稿が受け付けられた場合に、当該一の顧客の前記顧客情報を記憶していなければ、当該一の顧客が操作する端末装置において前記顧客属性情報の入力を促す画面を表示させ、当該画面において入力された前記顧客属性情報を当該端末装置から取得し、取得した前記顧客属性情報を含む当該一の顧客の前記顧客情報を生成する顧客情報生成工程を有する、
   請求項１又は請求項２に記載の方法。
7. 販売元が異なる２以上の前記商品の各々に対して投稿された前記レビューを含むウェブページを要求された場合、当該２以上の商品について生成された前記投稿情報に基づいて前記ウェブページを生成し、前記ウェブページの要求元へ当該生成したウェブページを提供する処理を行うウェブページ提供工程を有する、
   請求項１又は請求項２に記載の方法。
8. 商品に対する顧客のレビューを収集する処理を情報処理装置に行わせる命令を含んだプログラムであって、
   前記命令に従って前記情報処理装置が行う処理は、請求項１又は請求項２に記載された方法の各工程を含む、
   プログラム。
9. 商品に対する顧客のレビューを収集する処理を行う情報処理装置であって、
   処理部と、
   前記処理部において実行される命令を記憶した記憶部とを有し、
   前記処理部が前記命令に従って行う処理は、請求項１又は請求項２に記載された方法の各工程を含む、
   情報処理装置。
10. 商品に対する顧客のレビューを収集する処理を行う情報処理装置であって、
    請求項１又は請求項２に記載された方法の各工程を行う手段を備えた、
    情報処理装置。

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