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Amazonで商品をランク付けする「星」の仕組みは、かくも難解だった

 Amazonのサイトで商品レヴューとともに表示される「星」の数には、名もなきブランドが有名企業を打ち負かすほどの力がある。しかし、その計算方式は単純ではなく、同じ5つ星でもレヴュアーによって「重み」が異なるという。機械学習モデルも活用されるレヴューの評価と、「星」の増減を決定づける仕組みに迫った。

TEXT BY LOUISE MATSAKIS

TRANSLATION BY MUTSUMI FUNAYAMA

WIRED(US)

IMAGE BY CASEY CHIN; MEDEJAJA/GETTY IMAGES
IMAGE BY CASEY CHIN; MEDEJAJA/GETTY IMAGES

オンラインショッピングは見かけ通りにいかないことは、不思議でもなんでもない。すでに知っている製品でない限り、ショッピングには常にギャンブルの要素がつきまとうのだ。この布地はどんな手触りか、このクリームを使って発疹ができないか。そういうことは、画面で見ただけではわかるはずがない。

そこで買い物客は決断する前に、その製品を買ったことがある人たちにしばしば頼ることになる。つまり、レヴューを読むわけだ。

多くのネット通販サイトでは、買い物客は1つから5つまでの星のマークで商品をランク付けする。Amazonも同じだ。星の数は、ある商品について人々がどう感じたかをひと目でわかるように示す重要な目安になる。また、現代社会に溢れているとんでもない数の選択肢をフィルターにかけてランク付け、管理するための便利な方法としても役立っている。

星がなかったら、4万点を超えるシャワーカーテンの選択肢からどれを買うべきか、決める方法があるだろうか? 星の数が多いというのは、クラウドソーシングによる承認を受けているということなのだ。アマゾンは、4つ以上の星を獲得した商品だけを販売する実店舗をオープンさせたほどである。

しかし、Amazonで輝くこの黄色い小さな星マークは、見かけほどそう単純ではない。ある商品の評価が4.7で、別の商品が4.8というのは、そもそもどうしてなのだろう? そう質問されたあなたの答えは想像がつく。「そりゃ、平均値に決まってる。星の数の合計をレヴューの件数で割るだけだ。単純な算数だよ!」

ところが読者の皆さん、そうではないのだ。星の数はある商品についての「平均的なカスタマーのレヴュー」を反映しているとアマゾンは主張するが、その背後にある計算式はもっと複雑で、謎に満ちている。

5つ星が増えても平均の星の数は減るミステリー

アマゾンは2015年から、特許を取得した機械学習モデルを使って、星の数を加重平均でみるようになった。平均を算出する際に、実際の評価よりも高い数値で数えられるレヴューと、そうでないレヴューがあるということだ。

レヴューがどのくらい新しいか、「実際に購入が確認された」(レヴューの書き手が「素晴らしい」とか「全然ダメ」と言っている商品を本当に買ったかアマゾンが確認できた)顧客によって書かれたかといった要素を踏まえて、加重する。

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