複数の代替案（評価対象）を対象とした主観評価値推定に対して一対比較の活用が有効であることが知られており, 少数を対象とした分析が行われてきた．ECサイトが発展する昨今では評価対象が数十を超えることも多いが, 必要な一対比較データ数は対象数の二乗に比例して増加するため, 人手によりすべての一対比較を行う従来手法の適用はコストの点で困難である．そこで本研究では評価対象の特徴量が主観評価値に影響を与えることに着目し, 補助情報を用いた一対比較機械学習モデルを用いて一対比較行列を補完することで評価対象数が多い場合にも適用可能な手法を提案する．実際に人工データならびに実データを用いて評価値推定モデルの有効性を示す．
