本研究は,オンラインショッピングにおける商品の推薦において,顧客属性/行動履歴類似/スコアによる基本的な推薦だけでなく,新しく興味を持てる思いがけない発見(セレンディピティ)を内包した商品提示の可能性を模索する.word2vecを用いたcos類似度推定とクラスタの視覚化をもとに,レビューテキストによる感情類似性の観点で新しい関係性を検証する.ゲーム商品のタイトル・ジャンル間の関係性の分析,EC及び口コミの各商品レビュー間の類似分析を行った結果, 商品に紐づけられた属性とは異なるクラスタが確認できた.従来システムへの統合利用などにより,興味を維持しながら新しい商品提示の設計可能性を得られた．