AI家電製品評価ツール
AI家電製品評価ツール
※ サポート環境：Google Crome
【検索結果】
AI家電製品評価ツール概要
「AI家電製品評価ツール」は名前の通り、AIが家電商品の良し悪しを評価するツールです。YahooショッピングのレビューをAIで分析して評価しています。
言い換えると良い口コミが多い商品を探すツールです。実際に商品を探す場合、レビューの星はあまりあてにならないので、口コミをしっかり読むと思いますが、大量の口コミを読むのは大変だと思います。 このツールはAIが良い口コミが多い商品をリストアップしてくれるので、口コミを読む作業を軽減出来ます。
AI家電製品評価ツールの使い方
検索条件の設定
カテゴリを選択します。
価格帯を入力します。
商品の検索およびAIによる商品評価
検索ボタンを押下します。
AIによる商品評価付きの検索結果が表示されます。
「AI家電製品評価ツール」の出力項目
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| JAN | JANコード。国際的な共通商品コードです。 |
| 商品名 | 商品の名称です。クリックするとYahooショッピングの該当商品のページにジャンプします。 |
| 価格 | 商品の価格。 |
| AI評価 | AIによる商品の評価です。高いほど好評価です。 Yahooショッピングのレビュー内容を１つずつAIが評価し採点します。 【計算式】 {(ポジティブな口コミのレビュー件数 ✕ 1.0) － (ネガティブな口コミのレビュー件数 ✕ 0.5) ＋ (感情を解析できる口コミ件数 ✕ 0.5)} ÷ 感情を解析できる口コミ件数 × 10 |
| 星 | Yahooショッピングサイトの対象商品の星の数です。 |
| 喜,好,安,驚,昂 | ポジティブな口コミの数です。 |
| 怒,厭,哀,怖,恥 | ネガティブな口コミの数です。 |
「AI家電製品評価ツール」の出力順
AI評価が高い商品順に表示します。「AI家電製品評価ツール」の表示件数
最大表示件数は50件です。目的の商品が出てこない場合は、条件を変更して検索して下さい。
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免責事項
著作権
本ツールは無料で公開しておりますが、著作権を放棄しておりません。 著作権はぴよ猫に帰属します。ソフトウェアの修正、複製、再配布
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Yahooショッピング情報の取得方法
Yahoo! JAPAN Webサービス
Yahoo! JAPANが提供する諸々の情報は、Yahoo! JAPANが提供するAPIを使ってプログラムで取得できます。Yahoo! JAPANのAPIは非営利の個人サイトでの利用であれば無料で使うことが出来ます。Yahoo! JAPANのAPIを使うには？
Yahoo!Japan デベロッパーネットワーク > ご利用ガイドをご覧ください。
Yahoo! JAPANのAPIを使う際の注意点
Yahoo! JAPANのAPIを使用してサイトを構築した場合、「クレジットの表示」が義務付けられます。 必ず「クレジット」を表示して下さい。詳しくはガイドを参照ください。
Yahoo!Japan デベロッパーネットワーク > ご利用ガイド
当サイトで利用したAPI
商品検索APIと商品レビュー検索APIを利用しました。
サンプルソース（Python）
import requests
import xmltodict
import pprint
import sys
# APIキー
appid="自分のアプリケーションID"
# 商品検索APIのREST
itemSearchApi = "https://shopping.yahooapis.jp/ShoppingWebService/V1/itemSearch?appid={appid}&category_id={category_id}&hits=50&availability=1&price_from={price_from}&price_to={price_to}"
# 商品レビュー検索APIのREST
reviewSearchApi = "https://shopping.yahooapis.jp/ShoppingWebService/V1/reviewSearch?appid={appid}&jan={jan}&results=50"
# 指定したカテゴリ、価格範囲の商品一覧を取得する
def itemSearch(category_id, price_from, price_to, result):
url = itemSearchApi.format(appid=appid, category_id=category_id,price_from=price_from,price_to=price_to)
r = requests.get(url)
data = xmltodict.parse(r.text)
for rec in data['ResultSet']['Result']['Hit']:
# 商品に紐づくレビュー一覧を取得する
reviewSearch(rec['JanCode'], rec)
result.append(rec)
# 指定したJANコードのレビュー一覧を取得する
def reviewSearch(jan, outRow):
url = reviewSearchApi.format(appid=appid, jan=jan)
r = requests.get(url)
data = xmltodict.parse(r.text)
outRow['review'] = data
# main処理
args = sys.argv
category_id = args[1]
price_from = args[2]
price_to = args[3]
result = []
itemSearch(category_id, price_from, price_to, result)
pprint.pprint(result)
AIによる感情分析の方法
日本語テキストの影響分析システムであるML-Askを使用しました。「ML-AskはAIでは無いのでは？」という声が聞こえそうですが・・・、最近はやりの機械学習ではありませんが、人の特技である感情の認識をしているので、当サイトではAIと言うことにします。
ML-Askについて
ML-Ask(eMotive eLement and Expression Analysis system)は、日本語テキストの影響分析システムです。 設計者は北見工業大学のMichal Edmundさんです。話者の感情状態が感情的な発話で使用される感情表現によって伝えられるという言語的仮定に基づいて、日本語文章の感情などを分析します。 ML-AskはNew BSD Licenseで公開されており規約を守れば自由に利用することが出来ます。
詳しくはこちら↓↓↓を参照ください。
感情分析ツールML-Ask・オンライン
AI家電製品評価ツールまとめ
それっぽく評価してくれるので、何が良いか全く分からない場合の、参考情報としては良いかなと思いました。
