アマゾン、ユーザーレビューの｢星｣は平均値ではない

• アマゾンは商品の評価システムを提供しており、顧客による評価を重視している。
• だが評価は多くの人が考えるような｢単純な平均値｣ではない。
• 同社は機械学習モデルを導入し、評価が行われた時期、信頼できるユーザーによる評価かどうかなどを重視している。

アマゾンのユーザーなら、商品の横に並ぶ星による評価をよく知っているだろう。ときには数千のユーザーによるレビューを反映している。商品の購入を検討している人に、参考にしてもらうことが目的。

だが、この1つ星から5つ星までの評価が、実はユーザー評価の単純な平均値ではないと知ったら、多くのユーザーは驚くだろう。

だが、どのようにして計算されているかは謎。

アマゾンは評価の計算方法を明らかにしていない。最後に明らかにしたのは2015年、非加重平均からの移行を発表した時だ。

その際、同社は信頼できる購入者が、最も最近に行った評価で、他の購入者がより有用と評価したものにウエイトをつけようとしていた。

｢アマゾンはカスタマーによるレビューシステムを強化しており、製品へのフィードバックをより役立つものにするために、いくつかの変更を加えている｣と2015年、アマゾンの広報担当者はGeekWireに語った。

｢強化されたシステムは機会学習モデルを使い、ユーザーからのより新しく、より有用なレビューに、よりウエイトを与えている。システムはどのレビューが有用で、ユーザー体験を向上させているかをずっと学習していく｣

アマゾンの広報担当者はこの記事についてのコメントを拒否した。

アマゾンの評価システムは、単なる消費者の信頼感を示すものに留まらない。今や、星4つ以上の商品だけを扱う｢アマゾン4スター（Amazon 4-star）｣と呼ばれる店のコンセプトにかかわるものになっている。

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［原文：Amazon's review star ratings aren't straight averages — here's how they're actually calculated］

（翻訳・編集：増田隆幸）