比較ツール

概要説明

比較ツール機能により、ユーザーはデータセット内の製品を並べて比較することができます。この機能は、製品属性、パフォーマンス指標、レビューの洞察を表形式で構造化して表示し、類似点と相違点を強調します。比較表は、製品がさまざまな重要な側面でどのように比較されるかを明確に視覚化することで、ユーザーが情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

この機能は、競合分析、製品選択、製品の強みと弱みに基づく市場機会の特定に特に価値があります。比較可能な属性を持つ複数の製品を含む有効なデータセットが必要です。

Swagger リンク

API: 比較表 API

ケース文書

ケース1: 比較表（SPVP視点）

説明

Specific Viewpoint（SPVP）に基づいて比較表を生成します。review_sentence_spvp から集計し、各製品のポジティブ/ネガティブ比率を観点ごとに返します。

シーケンス図

sequenceDiagram
    participant User
    participant API as ProductAnalyzerController
    participant Service as SpvpService
    participant Repo as WishlistDatasetHistoryRepository
    participant DB as Database

    Note over User,DB: Step 1: Request SPVP Comparison Table
    User->>API: GET /api/v1/general/analyzer/{wldh_slug}/products/comparison (viewpoint_type=SpecificViewpoint)
    
    Note over API,Repo: Step 2: Validate Dataset
    API->>Repo: findBySlug(wldh_slug)
    Repo-->>API: wishlistDataset
    
    Note over API,Service: Step 3: Aggregate by Specific Viewpoints
    API->>Service: getComparitionTableBySpecificViewpoint(wishlistDataset, params)
    Service->>DB: Query review_sentence_spvp joined with review_sentences
    DB-->>Service: SPVP review data
    
    Note over Service,API: Step 4: Structure Comparison Table
    Service-->>API: Formatted comparison table
    
    Note over API,User: Step 5: Return Response
    API-->>User: 200 OK (Comparison table data)

ステップ

ステップ1: リクエスト（SPVP）

• 説明: Specific Viewpoint による比較表の生成
• リクエスト: GET /api/v1/general/analyzer/{wldh_slug}/products/comparison
• パラメータ:
  • パス: wldh_slug
  • クエリ:
    • viewpoint_type（必須）: SpecificViewpoint
    • start_date（必須）: YYYY-MM-DD
    • end_date（必須）: YYYY-MM-DD
    • mall_product_ids（任意）: カンマ区切りの製品ID
    • all_products（任意, boolean, 既定: false）: true の場合、比率に加えて製品ごとのポジティブ/ネガティブ件数（総数）も含めて返却
    • base_product_id（任意）
    • is_noise（任意）: true | false

ステップ2: データセットの検証

• リポジトリでスラグ検索

ステップ3: 集計（SPVP）

• review_sentence_spvp と review_sentences を結合
• 製品と viewpoint_ordinal_number でグループ化
• 製品ごとのポジ/ネガ比率を算出

ステップ4: 構造化（SPVP）

• 出力フィールド:
  • viewpoint_id, viewpoint_name
  • data: mall_product_id => { positive, negative }

ステップ5: レスポンス

• 例（SPVP, デフォルト=件数なし）:

  [
    {
      "viewpoint_id": 515,
      "viewpoint_name": "Price",
      "data": {
        "dogparadise:4589602260099": { "positive": "60.0%(30)", "negative": "40.0%(20)" },
        "1001000497050103287": { "positive": "55.0%(22)", "negative": "45.0%(18)" }
      }
    }
  ]
  

• 例（SPVP, all_products=true の場合）:

  [
    {
      "viewpoint_id": 515,
      "viewpoint_name": "Price",
      "data": {
        "dogparadise:4589602260099": {
          "positive": { "rate": "60.0%", "count": 30 },
          "negative": { "rate": "40.0%", "count": 20 },
          "total_count": 50
        },
        "1001000497050103287": {
          "positive": { "rate": "55.0%", "count": 22 },
          "negative": { "rate": "45.0%", "count": 18 },
          "total_count": 40
        }
      }
    }
  ]
  

ケース2: 比較表（AI視点）

説明

AI 視点による比較表を生成します。選択製品に跨いで AI 視点で集計します。

シーケンス図

sequenceDiagram
    participant User
    participant API as ProductAnalyzerController
    participant Service as ProductAnalyzerService
    participant Repo as WishlistDatasetHistoryRepository
    participant DB as Database

    Note over User,DB: Step 1: Request AI Comparison Table
    User->>API: GET /api/v1/general/analyzer/{wldh_slug}/products/comparison (viewpoint_type=AiViewpoint)

    Note over API,Repo: Step 2: Validate Dataset
    API->>Repo: findBySlug(wldh_slug)
    Repo-->>API: wishlistDataset

    Note over API,Service: Step 3: Aggregate by AI Viewpoints
    API->>Service: comparisonTable(request, wishlistDataset)
    Service->>DB: Query review_sentence_aivp + review_sentences
    DB-->>Service: AI viewpoint review data

    Note over Service,API: Step 4: Structure Comparison Table
    Service-->>API: Formatted comparison table

    Note over API,User: Step 5: Return Response
    API-->>User: 200 OK (Comparison table data)

ステップ

ステップ1: リクエスト（AI）

• リクエスト: GET /api/v1/general/analyzer/{wldh_slug}/products/comparison
• パラメータ:
  • パス: wldh_slug
  • クエリ:
    • viewpoint_type（必須）: AiViewpoint
    • start_date（必須）: YYYY-MM-DD
    • end_date（必須）: YYYY-MM-DD
    • mall_product_ids（任意）
    • all_products（任意, boolean, 既定: false）: true の場合、比率に加えて製品ごとのポジティブ/ネガティブ件数も含める
    • is_noise（任意）: true | false

ステップ2: 集計（AI）

• review_sentence_aivp と review_sentences を結合
• 製品と AI の viewpoint_id でグループ化
• 製品ごとのポジ/ネガ合計を算出

ステップ3: レスポンス（AI）

• 例（デフォルト=件数なし）:

  [
    {
      "viewpoint_id": 101,
      "viewpoint_name": "Delivery",
      "data": {
        "dogparadise:4589602260099": { "positive": "62.0%(31)", "negative": "38.0%(19)" }
      }
    }
  ]
  

• 例（all_products=true の場合）:

  [
    {
      "viewpoint_id": 101,
      "viewpoint_name": "Delivery",
      "data": {
        "dogparadise:4589602260099": {
          "positive": { "rate": "62.0%", "count": 31 },
          "negative": { "rate": "38.0%", "count": 19 },
          "total_count": 50
        }
      }
    }
  ]
  

関連データベーステーブルとフィールド（SPVP）

erDiagram
    review_sentences {
        bigint id PK
        string mall_product_id
        double sentiment_score
        date post_date
        boolean is_noise
    }
    review_sentence_spvp {
        bigint id PK
        bigint sentence_id FK
        int viewpoint_category_id
        int viewpoint_ordinal_number
    }
    review_sentences ||--o{ review_sentence_spvp : has

関連データベーステーブルとフィールド（AI視点）

erDiagram
    review_sentences {
        bigint id PK
        string mall_product_id
        double sentiment_score
        date post_date
        boolean is_noise
    }
    review_sentence_aivp {
        bigint id PK
        bigint sentence_id FK
        bigint ai_viewpoint_id FK
        bigint dataset_id FK
    }
    review_sentences ||--o{ review_sentence_aivp : has

エラー処理

• ログ: 比較表生成の失敗をアプリケーションログに記録
• エラー詳細:

追加メモ

• 最適な比較のために、2〜5製品が推奨されます
• 比較表は CSV/PDF 等でエクスポート可能
• 製品属性に基づくカスタム比較指標の計算が可能
• 多数の製品・属性を比較する場合はパフォーマンス影響に注意