インターネットショッピングのレビュー機能は，購入者が商品の感想や評価を記入できる機能である．購入希望者は商品レビューを読んで，事前に商品の情報を得ることができる．しかし，すべての購入者が注意深くレビューを書かないため，参考にならない商品レビューも存在する．本研究では機械学習を用いた自然言語処理にて商品レビューの解析，評価を行い，参考になる順番に並び替えを行うシステムを構築する．レビューの内容に登場する回数が多いものを学習素性とし，学習素性が商品レビューの内容に影響する重みを算出して，適切な重みを求めるように，ロジスティック回帰を用いて学習を行う．システムの評価には，クイックソートを利用した評価法であるQE法を提案する．QE法を使用することで，正しく並び替えができているかどうかの評価を行うことができた．実験の結果，提案するシステムは，高い精度で商品レビューの並び替えが行えることを確認できた．
