楽天技術研究所と筑波大学は、店頭でＥＣ（電子商取引）サイトの商品レビューを読み上げる「レビューくん」を開発した。自然言語処理でレビュー内容を分析し、いいレビューと悪いレビューの両方を紹介する。購入を迷っているお客は、第三者の評価を聞けると、買っても買わなくても自分の選択への納得感が増す。店舗での顧客体験を高めると期待される。

　店頭でお客が商品のバーコードを読み込ませると、２体のレビューくんが楽天市場の商品レビューを読み上げる。それだけだが利害関係のない第三者の意見は信頼性高く感じる「ウィンザー効果」が働く。レビューくんの容姿はかわいく、合成音声は場を和ませる言葉遣いにした。

　商品配送への注文など、商品に関係のないレビューは自然言語処理で外す。ポジティブな評価とネガティブな評価をそれぞれ公平に紹介する。楽天技研の牟田将史リサーチサイエンティストは「ネガティブなレビューには『洗濯したら縮んだ』など注意点や本質を突く内容が多い」と指摘する。そしてレビューくんが申し訳なさそうに読み上げれば場が和むこともある。

　益子宗楽天技研シニアマネージャー（筑波大学教授）は「ＥＣではレビューの参照は当たり前。実店舗でもあると便利。レジ横でのＴｉｐｓ（小技や工夫）紹介にも応用していきたい」と展望する。ネットでありふれたレビュー機能をリアルではかわいく実体化させる。将来はレビューくんに話しかけるとレビューが投稿され、お店とＥＣでシェアできるようになるかもしれない。店舗を超えてレビューでつながる。（小寺貴之）