DEIM Forum 2019 F3-1

飲食店レビュー情報の集合知分析と意思決定支援
村西 克仁†

山本 祐輔†† 静岡大学情報学部 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3-5-1
E-mail: †{muranishi,yamamoto}@design.inf.shizuoka.ac.jp
あらまし

本研究では，レストラン等のレビュー情報サイトにおけるレビュー評価平均点情報の妥当性について集合知という観点から検証する．本稿では，レストランのレビュー情報サイトである「食べログ」と「Retty」を対象とし，レビュアーの多様性の観点からレビュー評価平均点情報が集合知として機能しているか検証する．さらに飲食店の品
質評価にかかる意思決定に関して，レビュー評価平均点を利用した慎重な意思決定を促進する情報提示手法について検討する．2 つのレビュー情報サイトのレビュー評価平均点を同時に提示するインタフェースを実装し，レビュー評
価平均点は 2 つのレビュー情報サイト間で差があるということをユーザに見せることで，ユーザの慎重な意思決定を促すことができるか検証する．
キーワード レビュー，レビュー分析，集合知

図 1 食べログにおけるレビュー情報

図 2 食べログにおけるレビュー評価平均点情報（青枠線内）
いるといえる．しかし，ユーザがレビュー評価平均点を過度に

1 はじめに商品の購入を行う際や飲食店などの施設の情報を得る際，ウェ
ブ上のレビュー情報（図 1）が参考にされることがしばしばある．レビュー情報が提供されているウェブサイト（以下，レビュー情報サイト）の例として，•

商品（Amazon，楽天，Yahoo!ショッピング））•

飲食店（食べログ，Retty，ホットペッパー）•

宿泊施設（じゃらん，楽天トラベル，一休.com）などが挙げられる．本稿では以上のようなレビュー情報が提供されているウェブサイトのことをレビュー情報サイト，レビュー
情報を投稿するユーザのことをレビュアーと呼ぶことにする．
レビュー情報サイトでは，レビュアーによってつけられた点数
は 1 商品・1 店舗ごとに集約され，1 つの点数として表示されることが多い．本研究ではこの点数のことをレビュー評価平均点と呼ぶことにする（図 2）．
レビュー情報サイトにおけるレビュー情報は，ユーザの意思決定に対して大きく影響している [1]．中でもレビュー評価平均点という情報は簡潔かつ視覚的に目に入りやすいことから，ユーザに与える影響も大きい [2]. ユーザにとってレビュー評価
平均点という情報は商品や店舗の品質を評価する際に役立って頼り，安易に商品や店舗の品質評価を行ってしまう可能性があることが考えられる．
便利なレビュー評価平均点という情報を過信して安易な判断をしてしまったと後で後悔しないためには，その他の様々な情報を十分に探索してから商品や店舗の品質評価を行うことが求められる．そこでレビュー評価平均点という情報を「集合知」と捉え，その妥当性と効果的な意思決定への活用方法について検証する．
本稿では，人間にとって必要不可欠な「食」という分野を分析対象とし，2 つの飲食店検索サイト「食べログ」と「Retty」のレビュー評価平均点について調査する．具体的な目的は，「食べログ」と「Retty」のレビュー評価平均点の相関関係を明ら
かにし，レビュー評価平均点の集合知としての妥当性を明らかにすることである．
次に，ある商品や店舗などの品質評価にかかる意思決定に関して，レビュー評価平均点を利用した慎重な意思決定の促進のための情報提示手法について検討する．レビュー評価平均点はレビュー情報サイトによって差があることをユーザに提示するという提案手法により，ユーザの意思決定に変化があるかを測るユーザ実験を行う（図 3）．具体的には，複数のレビュー情が，レビューをより読もうとする態度も生まれるということが従来の飲食店検索

2サービスのレビュー評価平均点を使用した飲食店検索

分かっており，ユーザの意思決定に関する情報精査行動を向上できる可能性がある．

キーワード入力

キーワード入力

サイトAの検索結果
写真

検索結果

・店名
・エリア
・ジャンル
・レビュー評価平均点

写真

・店名
・エリア
・ジャンル
・サイトAのレビュー評価平均点
・サイトBのレビュー評価平均点

2. 2 集合知に関する研究
集合知とは，多くの人々の知識が蓄積され，一つの形に集約された知性である．集合知として活用されたものの例としては，

Wikipedia やオープンソースソフトウェアなどが挙げられており，レビュー情報サイトも集合知の一種であると考えられる．
1件1件のレビュー情報を精査せずに，影響力の大きいレビュー評価平均点を見て飲食店の品質評価をしてしまう

2つのサービスのレビュー評価平均点を提示
し，情報精査の機会を増やし，慎重な飲食店の品質評価を促す

ジェームズ・スロウィッキー [7] は，集合知が正しく機能する
条件として以下の４条件を挙げている．

図3

提案する情報提示手法のイメージ図•

多様性（参加者それぞれが独自の立場から独自の意見を持っている）
報サイトのレビュー評価平均点を併記して提示することで，慎重な意思決定が促進するか否かを分析する．

•

ない環境になっている）

以下，2 章では関連研究について，3 章では集合知とレビュー•

評価平均点について，4 章ではレビュー評価平均点の分析につする）

いて，5 章では飲食店の品質評価にかかるユーザ実験について，

独立性（ある参加者の意見が他の参加者から影響を受け•

分散性（参加者はそれぞれ直接得られる知識から判断集約性（参加者の意見・知識を集約するシステムが存在

6 章では実験結果について，7 章では考察について，8 章ではましている）とめと今後の課題について述べる．

以上の条件を全て満たした集合知は正確であり有用であるとされている．

2 関連研究本章では，ウェブ上のレビューに関する研究，レビュー評価
平均点に関する研究，集合知の関連研究について述べる．

3 集合知とレビュー評価平均点
本章では，集合知とレビュー情報サイトのレビュー評価平均点の関係について述べる．

2. 1 ウェブ上のレビュー・レビュー評価平均点に関する研究

レビュー情報サイトのレビュー評価平均点は，レビュアーに

飲食店において，レビュー情報サイトの得点と実際の売上によってつけられた商品やサービスに対する点数を１つの点数とは相関関係が見られるということが報告されている [1]．また，して集約したものである．レビュー評価平均点は複数のレビュ

レビュー情報の星評価平均点は商品の品質推定・購買意思決定

アーによるレビュー情報を集約したものであることから，集合の際に重視されるということが報告されている [2]．客観的に知と捉えることができる．

性能を測定することができる商品（ヘルメットなど）についてレビュー評価平均点を集合知として捉えたとき，レビュー評

は，専門組織による品質評価とレビュー評価平均点との一致度

価平均点を用いて品質評価という意思決定に利用するためには，は低いということが報告されている [2]．これらから，レビュー

集合知が正しく機能する 4 条件を満たしているかを検証し，レ

情報は客観的なものではなく主観的なものであるが，ユーザはビュー評価平均点が正確で有用な集合知であるか確認しておく

レビュー情報をよく利用しており，レビュー情報がユーザに与ことが望ましい．

える影響は大きいということがいえる．

まず「独立性」と「分散性」について，レビュアーは飲食店

レビュー情報の文章に着目する研究については次のようなもに関する前評判を他のレビュアーから得ることはあっても，レのが存在する．レビュー情報の「意見」「理由」という部分をビュー情報を投稿する際には，自分自身が飲食店に赴き，自分抽出し，製品の特徴を抽出する手法が提案されている [3]．レ自身が直接サービスを受け，その内容についてレビューするこ

ビュー情報から評価項目に関する情報を抽出し，ユーザが求めとが一般的である．またレビュー情報を投稿する際に他のレる評価項目を多く含むレビューを推薦する手法が提案されていビュアーからレビュー内容を強制されるといったことはない．

る [4]．レビュアーの持つ「地域性」にバイアスが存在すること

よってレビュー評価平均点は独立性・分散性という条件を満たを確認し，そのバイアスを利用してレビュー情報の信頼性を向していると考えられる．

上させる手法が提案されている [5]．これらのように，レビュー

次に「集約性」について，レビュー評価平均点は複数のレビュ

情報をもとに製品などに関するより有益な情報をユーザに提供

アーによるレビュー情報を集約するシステムであるといえる．

するためのアプローチは多数存在する．

よってレビュー評価平均点は集約性という条件を満たしている

レビュー情報サイトにおいて，レビューの点数や件数などのと考えられる．

評価情報を遮断するという不便益的アプローチにより，ユーザ

最後に「多様性」について，食べログの月間利用者数は約 1の情報アクセスリテラシーの維持・向上をはかる研究が行われ

億 5418 万人，Retty の利用者は約 4000 万人と利用者数は非常ている [6]．情報遮断によってユーザは不便になったと感じるに多い．しかし食べログ媒体資料 1 ，Retty 媒体資料 2 ，AppApe 3 による調査から，食べログ・Retty のユーザ層・利用シー
ンには異なる傾向が見られることが分かっている．また Retty
ではユーザの実名登録制を採用するなど，各サービスで異なる特徴を持っている．レビュー情報サイトが異なる特徴を持っていることなどからユーザ層の偏りが生まれ，多様性を失い，レ
ビュー評価平均点に差が現れると考えられる．
次章でレビュー評価平均点の分析を行うことによって，レ

先頭ジャンル

ビュー評価平均点が「多様性」を満たして正しい集合知として機能しているか検証する．

4 レビュー評価平均点の分析
本章では，レビュー評価平均点が多様性を満たしているか検証するために飲食店レビュー情報サイトの食べログ・Retty を対象としてレビュー評価平均点の分析を行う．

4. 1 分 析 手 法
京都府京都市の飲食店の中から，食べログと Retty 双方に 1
件以上のレビュー情報が投稿されている飲食店を分析対象として用いた．データ対象となる飲食店数は計 3837 件であった．

4. 2 レビュー評価平均点の構成
本稿における食べログのレビュー評価平均点は「総合点」として表示される点数である．食べログのレビュアーは飲食店に対して「料理・味」「サービス」「雰囲気」など複数の観点に対して点数をつけることができるようになっている．

図 4 食べログにおける先頭ジャンルの例
表 1

京都市の飲食店のレビュー評価平均点およびサイト
間の相関 (1.0 <= 5.0= 食べログレビュー点数の値域 <，1.0 <= 4.0，n = 店舗数)
= Retty レビュー点数の値域 <ジャンル

食べログ平均 (分散) Retty 平均 (分散) 相関係数

和食 (n=1011)

3.628(0.174)

2.680(0.136)

カフェ(n=522)

3.484(0.096)

2.547(0.108)

0.228

スイーツ (n=468)

3.513(0.079)

2.649(0.100)-0.022

居酒屋・バー (n=424)

3.595(0.152)

2.662(0.104)

0.100

洋食 (n=325)

3.532(0.162)

2.592(0.116)

0.332

ラーメン (n=230)

3.380(0.045)

2.541(0.068)

0.162

そば・うどん (n=214)

3.435(0.129)

2.614(0.117)

0.162

デリカ (n=186)

3.436(0.078)

2.631(0.133)

0.055

中華料理 (n=132)

3.462(0.116)

2.667(0.091)

0.174

イタリアン (n=112)

3.606(0.141)

2.651(0.087)

0.409

定食・食堂 (n=107)

3.380(0.103)

2.549(0.139)

0.139

焼肉 (n=106)

3.544(0.122)

2.667(0.092)

0.370

合計 (n=3837)

3.532(0.134)

2.629(0.115)

0.252

0.358

食べログのレビュー評価平均点は，レビュアーが飲食店に対してつけた総合点 1.0〜5.0 点（0.1 点刻み）を集約して算出される値である．ただし食べログのページに表示されているレビュー評価平均点は単純平均ではなく，ユーザの影響度を考慮し独自の手法で算出した平均である．本稿では，レビュアーが飲食店に対してつけた総合点の単純平均をレビュー評価平均点とした．

Retty のレビュー評価平均点は，レビュアーが飲食店に対してつけることができる「Average ⋆」「Good! ⋆ ⋆」「Excellent! ⋆⋆ ⋆ 」「Best!! ⋆ ⋆ ⋆ ⋆」という評価について，星 1 個を 1 点として考え，点数の合計をレビュー総数で割ることで算出した．
また食べログ・Retty に情報が掲載されている飲食店は複数のジャンル（料理カテゴリ）を有しているが，今回は食べログの先頭ジャンル（図 4）のみに注目し，そのジャンルごとに飲食店を分類した．さらにそのジャンルに対応する上位ジャンル
を 12 個作成し，12 個のジャンルについて食べログ・Retty それぞれのレビュー評価平均点の平均値と分散，食べログ・Rettyのレビュー評価平均点間の相関係数を算出した．

4. 3 分 析 結 果
食べログ・Retty のレビュー評価平均点は飲食店のジャンル

により相関の度合いが異なっていた．ほとんど相関のないジャンルはスイーツ，デリカ，居酒屋・バー，定食・食堂，ラーメ
ン，そば・うどん，中華料理であった．弱い正の相関があるジャンルはカフェ，洋食，和食，焼肉，イタリアンであった．強い相関があるジャンルは見られなかった (表 1)．

3 章で述べたように食べログ・Retty のユーザ層や利用シーンには異なる特徴が見られることが分かっている．レビュー評
価平均点の分析では，食べログ・Retty のレビュー評価平均点
は飲食店のジャンルにより相関の度合いが異なっていたが，どれも強い相関は見られなかった．
このことから，食べログ・Retty の 2 サイトに関しては，この 2 つのサイトのユーザは評価の仕方が異なっており，飲食店
によっては評価の傾向に差があるということが分かった．したがって，1 つのサイトのレビュー評価平均点は，集合知が正しく機能する条件である「多様性」が失われており，正しい集合
知としては機能していない場合があると考えられる．

5 飲食店の品質評価にかかるユーザ実験
本章では，2 つのレビュー情報サイトのレビュー評価平均点
を同時に提示するインタフェースを実装し，レビュー評価平均

1：食べログ，https://tabelog.com/
2：Retty 株式会社, https://corp.retty.me/
3：App Ape，https://ja.appa.pe/

点は 2 つのレビュー情報サイト間で差があるということをユー
ザに見せることで，レビュー評価平均点を利用してユーザの慎重な意思決定を促すことができるかについてユーザ実験を行い

表3

検証する．

5. 1 実験の目的

被験者割り当て
UI

人数

tabelog+retty

28

tabelog

23

前章にて，レビュー評価平均点はサイトによって差があり，

1 つのサイトのレビュー評価平均点だけでは正しい集合知として機能しているとはいえないという分析結果を述べた．2 つのケート」の 3 ステップで構成されている．

レビュー情報サイトのレビュー評価平均点を同時に提示し，レ

事前説明では，タスクの流れ，タスクの内容例についての説

ビュー評価平均点に差があるということをユーザに見せること明を行った．また，タスクで表示されるページの内容，ページ

で，ユーザの情報精査時間は増加し，ユーザの慎重な意思決定内で表示されるレビュー評価平均点の算出方法についての説明を促すことができるという仮説を設定し，ユーザ実験を行う．

も行った．
飲食店選択タスクのステップでは，5.5 節に記すタスクを被5. 2 被 験 者

験者に実施してもらった．各タスクではまず被験者に飲食店検クラウドソーシングサービス Lancers.jp を用いて，計 80 名

索の背景・条件を与え，その条件に合致する飲食店を検索結果の被験者を募集した．80 名のうち 29 名はタスクが未完了であとして各インタフェースに 20 件表示する．提示された飲食店

ることや，こちらが用意した実験用システム以外のシステムのリストの中から被験者が行きたいと思った飲食店の店名を報（例：Google 検索）を使ってしまったため，分析の対象外とし告してもらう．

た．最終的に 51 名のデータを分析用に用いた．各被験者には実験参加の報酬として 100 円を支払った．

本実験では Javascript を用いて，タスク中の被験者の行動ログを収集した．具体的には以下のようなデータを計測した．な

表 2 は事後アンケートから得られた被験者の属性を示して

お，本タスクでは被験者がタスクの閲覧を開始してから飲食店

いる．preference は食べログ・Retty の好みについての平均点

名を報告するまでの時間を飲食店の選択にかかった時間として（-2：Retty の方が非常に好き 〜 +2：食べログの方が非常に好定めた．

き）を示し，usage は食べログ・Retty の利用習慣についての•タスク所要時間

平均点（-2：Retty の利用の方が非常に多い 〜 +2：食べログ•

ページ滞在時間の利用の方が非常に多い）を示している．アンケートの結果，•閲覧ページ数

7 割以上の被験者が食べログの方を好み・よく利用すると回答•

ページ遷移ログ

した．

全ての飲食店選択タスク終了後に，被験者に対して事後アン

5. 3 手ケートを実施した．アンケート項目は以下の 2 項目である．

順

本ユーザ実験では，食べログのレビュー評価平均点を提示す
るインタフェース，食べログと Retty のレビュー評価平均点を同時に提示するインタフェースを被験者に使用してもらい，飲食店の品質評価にかかる飲食店選択タスクを実施してもらった．
本ユーザ実験は，ユーザインタフェースを要因とする 1 要因

2 水準の被験者間計画で実施した．ユーザインタフェース要因には，食べログ・Retty の 2 サイトの情報が表示されるシステ
ム tabelog+retty と，食べログのみの情報が表示されるシス
テム tabelog の 2 水準を設定した．ユーザインタフェースの詳細な説明は 5.4 に記す．各被験者は表 3 にあるように 2 種類のユーザインタフェースに無作為に割り当てられた．
被験者は Lancers.jp のサイトで実験参加への同意確認を行った後，著者が用意したユーザ実験用ウェブサイトに移動した．
その後，被験者は 3 ステップからなるユーザ実験を開始した．
本ユーザ実験は，「事前説明」「飲食店選択タスク」「事後アン•

食べログ・Retty の好みに関するアンケート：

食べログ・Retty どちらのサービスの方が好きですか？
「食べログの方が非常に好き」「食べログの方が好き」「同じくらい」「Retty の方が好き」「Retty の方が非常に好き」の 5 段
階の尺度•

食べログ・Retty の利用習慣に関するアンケート：

食べログ・Retty どちらのサービスを利用していますか？
「食べログの利用の方が非常に多い」「食べログの利用の方が多い」「同じくらい」「Retty の利用の方が多い」「Retty の利用の方が非常に多い」の 5 段階の尺度

5. 4 実験用インタフェース
飲食店検索サイトで飲食店を探す一般的な手順は以下のとおりである．
（ 1 ） 「エリア」「ジャンル」などの条件を指定し検索ボタ
ンをクリック

表 2 被験者の属性（ 2 ） 複数の飲食店についてそれぞれの簡易情報が表示されているページから 1 つの飲食店の詳細情報掲載ページに遷移

UI

preference 平均点 (標準偏差) usage 平均点 (標準偏差)tabelog+retty

1.11(0.772)

1.21(0.773)

tabelog1.17(0.761)

1.26(0.674)（ 3 ） 1 つの飲食店について情報探索を実行
本ユーザ実験では，被験者が検索キーワードを入力した後の，飲食店のリストが被験者に検索結果として与えられてからの行図 5 実験用インタフェースの飲食店検索結果表示ページ
動について分析を行う．

20 件用意し，全て 1 つのページに掲載した．

本ユーザ実験用に，食べログや Retty などといった飲食店検掲載する飲食店は，京都府京都市に実在する飲食店の中から索サイトの検索結果表示画面のインタフェースに類似するシス選択した．食べログ・Retty のレビュー評価点を標準化した上テムを作成した．

で，標準化された食べログ・Retty のレビュー評価点の差の絶実験用インタフェースは飲食店検索における検索結果表示
ページ画面と，飲食店のレビュー情報掲載ページ画面から構成対値を取り，その値が平均より大きい飲食店を 10 件，値が平均より小さい飲食店を 10 件使用した．

される．実験用インタフェースの飲食店検索結果表示ページ

選択した飲食店の掲載の順番については，食べログのレビュー（図 5）は飲食店検索における検索結果表示ページにおいて，飲評価平均点が高い順番に，食べログ・Retty のレビュー評価点の

食店の店名，一言コメント，レビュー評価平均点およびレビュー差が大きい飲食店と，差が小さい飲食店を交互に掲載すること

情報掲載ページへのリンク，予算，定休日，住所，飲食店の有で，被験者に掲載順の規則性を感じさせないような順番にした．

する特徴といった情報を提示する画面である．レビュー情報掲
載ページは食べログ・Retty それぞれのレビュー情報が掲載されている画面である．実験用インタフェースは 2 種類あり，第1 インタフェースは，図 5 のように食べログ・Retty の 2 サイトのレビュー評価平均点およびレビュー情報掲載ページへのリンクが表示される UI(tabelog+retty)，第 2 インタフェース
は食べログのみのレビュー評価平均点およびレビュー情報掲載
ページへのリンクが表示される UI(tabelog) である．
実験用インタフェースで表示するレビュー評価平均点につい5. 5 実験タスク
本ユーザ実験の「飲食店選択タスク」ステップで被験者に実施してもらうタスクとして，飲食店に出向く際に複数の同伴者を伴うタスク，1 人の同伴者を伴うタスク，同伴者を伴わないタスクを 1 つずつ用意した．被験者は 5.4 に記した 2 種類のイ
ンタフェースのうちどちらかで以下の 3 つのタスクに取り組ん
だ．3 つのタスクは被験者の割り当てと同様に無作為な順序で提示された．

ては，各サイトに掲載された 1 件 1 件のレビューの点数を単タスク 1

純平均で計算したものを使用した．なお，食べログのレビュー

スク：

点数は 5 点満点であり，Retty のレビュー点数は 4 点満点で投

あなたは京都府京都市で会社員として働いているとします．忘稿される．2 つのサイトのレビュー点数の尺度が異なったまま

年会の幹事になったので，忘年会の会場として京都市内で居酒ユーザに 2 つの点数を提示した場合，ユーザが 2 つの点数の差屋を探しています．あなたはこの条件に合う飲食店を探すための有無や大小を認識しづらくなることが考えられる．そのため，に，たった今検索を行い，検索結果として以下の飲食店のリス本実験では，ユーザが 2 つの点数の差の有無や大小を認識しやトが得られたとします．表示された飲食店のリストの中からあすいように，Retty のレビュー評価平均点を 1.25 倍にすることなたが行きたいと思った飲食店を 1 つ選択し，選択した店の名で 5 点満点に換算し，2 つのサイトのレビュー点数の尺度を合前を報告してください．なお，選択する際に飲食店の位置情報

わせて表示した．

を考慮に入れないでください．

本ユーザ実験では，各インタフェースで表示する飲食店を指定した．各インタフェースに掲載する飲食店を 1 タスクにつき

タスク 2

複数の同伴者を伴う責任の大きい状況を想定したタ親しい同伴者を伴うタスク 1 より責任が小さい状況を想定したタスク：あなたは京都府京都市在住であるとします．今週末に友人が会
いに来ることになり，その際に一緒に夕食をとる店を決めておだったので京都市内でイタリアンのお店を探しています．あな
たはこの条件に合う飲食店を探すために，たった今検索を行い，検索結果として以下の飲食店のリストが得られたとします．表示された飲食店のリストの中からあなたが行きたいと思った飲200

Task processing time (s)いてほしいと頼まれました．友人のリクエストがイタリアン

UI

tabelog+retty
tabelog

150
100
50

食店を 1 つ選択し，選択した店の名前を報告してください．な01

お，選択する際に飲食店の位置情報を考慮に入れないでくださ
い．
タスク 3

2

task

3

図 6 UI・タスク別にみる，タスク所要時間
同伴者を伴わず責任が求められない状況を想定した

タスク：

•

あなたは用事で京都府京都市に向かっているとします．到着はレビュー情報掲載ページの合計閲覧時間：各タスク中に被験者がレビュー情報掲載ページを合計何秒閲覧したか

正午で，まず昼食をとろうと思っています．今回はラーメンを•レビュー情報掲載ページの 1 ページあたりの平均閲覧時

食べることに決め，京都市内のラーメン店を探しています．あ間：各タスク中に被験者がレビュー情報掲載ページを 1 ページ

なたはこの条件に合う飲食店を探すために，たった今検索を行あたり平均何秒閲覧したかい，検索結果として以下の飲食店のリストが得られたとします．
表示された飲食店のリストの中からあなたが行きたいと思った•

飲食店を 1 つ選択し，選択した店の名前を報告してください．
なお，選択する際に飲食店の位置情報を考慮に入れないでくだ
さい．

レビュー情報掲載ページの訪問件数：各タスク中に被験者がレビュー情報掲載ページを何件訪問したか•

検索結果表示ページの閲覧時間：各タスク中に被験者が検索結果表示ページを合計何秒閲覧したか
レビュー情報掲載ページの合計閲覧時間に関しては，図 7 が示

各タスク文章の最後にあるように，被験者に対して飲食店のしているように，全てのタスクで tabelog+rettyUI を用いた被位置情報を考慮に入れないよう指示した．これは本ユーザ実

験者の方が tabelogUI を用いた被験者よりも合計閲覧時間（平均験では被験者の詳細な現在位置情報を設定していないためで値）が短かった．タスク 1 では 25.34 秒短く（tabelog+rettyUI:

ある．

51.2 秒），タスク 2 では 4.45 秒短く（tabelog+rettyUI: 46.2秒），タスク 3 では 40.17 秒短くなっていた（tabelog+rettyUI:

6 結果

本章では，5 章で述べた実験の結果について記す．51 名の被験者から閲覧行動データおよび各タスクの回答を収集した．収
集したデータを解析し，ユーザインタフェース要因が被験者の意思決定のための閲覧行動に与える影響を分析した．
飲食店選択にかかった全体の時間の変化を測るために，被験者のタスク所要時間について分析した．タスク所要時間にはタ
スク文の閲覧時間，タスクに回答するための情報探索時間，タ
スク回答時間が含まれている．
図 6 が示しているように，飲食店に出向く際に同伴者を複30.5 秒）．
レビュー情報掲載ページの 1 ページあたりの平均閲覧時間に関して，レビュー情報掲載ページを 1 ページ以上訪れた被験者のデータを対象に，1 ページあたりの平均閲覧時間を分析した．
図 8 が示しているように，全てのタスクで tabelog+rettyUI を用いた被験者の方が tabelogUI を用いた被験者よりも 1 ペー
ジあたりの平均閲覧時間（平均値）が短かった．タスク 1 では

1.12 秒短く（tabelog+rettyUI: 17.0 秒），タスク 2 では 0.36
秒短く（tabelog+rettyUI: 20.9 秒），タスク 3 では 2.05 秒短くなっていた（tabelog+rettyUI: 13.7 秒）．

数人伴うという設定をしたタスク 1 では，tabelog+rettyUI を所要時間（平均値）が 15.9 秒短かった（tabelog+rettyUI: 111秒）．飲食店に出向く際に同伴者を 1 人伴うという設定をしたタ
スク 2 では tabelog+rettyUI を用いた被験者の方が tabelogUIを用いた被験者よりもタスク所要時間（平均値）が 39.2 秒短かった（tabelog+rettyUI: 95.5 秒）．同伴者を伴わないという設定のタスク 3 では tabelog+rettyUI を用いた被験者の方がtabelogUI を用いた被験者よりもタスク所要時間（平均値）が160

Total dwell time in review pages (s)用いた被験者の方が tabelogUI を用いた被験者よりもタスク

140
120

UI

tabelog+retty
tabelog

100
80
60
40
20
0

1

5.88 秒長かった（tabelog+rettyUI: 90.9 秒）．
次に，飲食店選択を行うための情報探索行動の変化を測るために，被験者の閲覧行動について以下の項目について分析した．

2

task

3

図 7 UI・タスク別にみる，レビュー情報掲載ページの合計閲
覧時間

30

UI

25

tabelog+retty
tabelog

20
15
10
5
0

1

2

task

3

図 8 UI・タスク別にみる，レビュー情報掲載ページの 1 ペー

Total dwell time of search results page (s)Average dwell time of review pages (s)

35

100
80

UI
tabelog+retty
tabelog

60
40
20
0

1

2
task

3

図 10 UI・タスク別にみる，検索結果表示ページの閲覧時間

ジあたりの平均閲覧時間
レビュー評価平均点が表示される UI を利用した被験者の方がタスク所要時間が短くなった．同伴者を伴わないという設定のThe number of review pages

7

タスクでは，2 サイトのレビュー評価平均点が表示される UI を

6

UI

5

tabelog+retty
tabelog4

利用した被験者の方がタスク所要時間がやや長くなった．これは飲食店選択において同伴者を伴い責任が大きいと考えられる

3

場面では，2 サイトのレビュー評価平均点が表示される UI を2利用した被験者の方が，レビュー評価平均点という情報を飲食

1

店の品質に関わる情報としてより重視したことが考えられる．
そのためレビュー情報掲載ページでの情報探索が効率化され，

0

1

2

task

3

結果としてタスク所要時間が短縮されたという可能性が考えられる．

図9

UI・タスク別にみる，レビュー情報掲載ページの訪問件数

被験者のレビュー情報掲載ページの合計閲覧時間と 1 ページ
あたりの平均閲覧時間の分析の結果，全てのタスクで 2 サイト

レビュー情報掲載ページの訪問件数に関して，図 9 が示していのレビュー評価平均点が表示される UI を利用した被験者の方るように，タスク 1 では tabelog+rettyUI を用いた被験者の方が閲覧時間が短くなった．また検索結果表示ページの閲覧時間

が tabelogUI を用いた被験者よりもレビュー情報掲載ページへについては，UI 条件間にほぼ差は見られなかった．これはタの訪問件数（平均値）が 0.20 件少なかった（tabelog+rettyUI:

スク所要時間と同じように，2 サイトのレビュー評価平均点が3.00 件）．一方でタスク 2 では tabelog+rettyUI を用いた被表示される UI を利用した被験者の方が，レビュー評価平均点

験者の方が tabelogUI を用いた被験者よりも訪問件数（平均という情報を飲食店の品質に関わる情報としてより重視した結値）が 0.96 件が多かった（tabelog+rettyUI: 3.25 件）．タス

果，レビュー情報掲載ページでの情報探索が効率化されたとい

ク 3 では tabelog+rettyUI を用いた被験者の方が tabelogUI をう可能性が考えられる．

用いた被験者よりも訪問件数（平均値）が 0.57 件少なかった（tabelog+rettyUI: 2.19 件）．

2 サイトの差のあるレビュー評価平均点が提示された場合，ユーザにとって 2 つある点数が気にかかることや情報探索機会

検索結果表示ページの閲覧時間に関しては，図 10 が示しが増加するなどの理由から，情報探索時間・タスク所要時間もているように，タスク 1 では tabelog+rettyUI を用いた被験増加すると予想していたが，予想とは反対の結果が得られた．

者の方が tabelogUI を用いた被験者よりも閲覧時間（平均値）

被験者のレビュー情報掲載ページ訪問件数については，タスが 5.70 秒短かった（tabelog+rettyUI: 72.0 秒）．タスク 2 でクにより異なる傾向がみられた．タスク 1 とタスク 3 では，2は tabelog+rettyUI を用いた被験者の方が tabelogUI を用い

サイトのレビュー評価平均点が表示される UI を利用した被験た被験者よりも閲覧時間（平均値）が 4.62 秒長かった（tabe-者の方がレビュー情報掲載ページ訪問件数が少なくなり，情報

log+rettyUI: 63.0 秒）．タスク 3 では tabelog+rettyUI を用い探索行動の機会が減っていたと考えられる．タスク 2 では 2 サ

た被験者の方が tabelogUI を用いた被験者よりも閲覧時間（平イトのレビュー評価平均点が表示される UI を利用した被験者均値）が 3.08 秒短かった（tabelog+rettyUI: 54.9 秒）．

の方がレビュー情報掲載ページ訪問件数が多くなり，情報探索
行動の機会が増えていたため，タスク 2 において被験者はより

7 考

察

本章では，6 章で述べたユーザ実験の結果についての考察を行う．
被験者のタスク所要時間データを分析したところ，飲食店に出向く際に同伴者を伴うという設定のタスクでは，2 サイトの多くの飲食店の詳細情報を得て，飲食店の品質を比較しようとしたことが考えられる．
レビュー情報掲載ページ閲覧時間が短縮されたこと，および
ページ閲覧数が増加するケースもあったという結果から，2 サ
イトのレビュー評価平均点を併記して提示することはレストラ

ン情報の取捨選択行動を効率化すると同時に，多様なレストラ
ン情報の比較を促すという効果もあることが予想される．
[4]

8 おわりに本稿では，飲食店に対するレビュー情報サイトのレビュー評[5]

価平均点という情報の妥当性について集合知という観点から検証し，さらに飲食店の品質評価という意思決定において，レ[6]

ビュー評価平均点を利用したより慎重な意思決定の促進方法についての提案を行った．
まず，レビュー評価平均点を集合知として捉え，「食べログ」と「Retty」という飲食店に関するレビュー情報サイトのレビュー
評価平均点について分析した．結果，2 つのサイトのレビュー
評価平均点には差があり，どちらか 1 つのサイトのレビュー評
価平均点だけでは集合知が正しく機能する条件である「多様性」を満たしておらず不完全な集合知であるといえることを確認した．
次に，2 つのレビュー情報サイトのレビュー評価平均点を同時に提示するインタフェースを実装し，レビュー評価平均点は

2 つのレビュー情報サイト間で差があるということをユーザに見せることで，飲食店選択という飲食店の品質評価にかかる意
思決定において慎重さを促すことができるかユーザ実験を行った．ユーザ実験分析の結果，2 サイトのレビュー評価平均点を併記して提示することはユーザのレストラン情報の取捨選択行動を効率化すると同時に，多様なレストラン情報の比較を促すという効果もあることが予想される．
本稿のユーザ実験で使用した飲食店ジャンルは 3 つで，飲食店に出向く際に同伴者を伴う設定のタスクを 2 つ，同伴者を伴わない設定のタスクを 1 つ用意した．今回は飲食店ジャンル 1
つにつき 1 つのタスクを用意したが，今後は飲食店ジャンル 1
つにつき同伴者を伴うタスクと同伴者を伴わないタスクを 1 つずつ用意した場合の調査を検討したい．
本稿のユーザ実験の分析では，被験者が選択した飲食店についての分析を行っていない．飲食店のレビュー評価平均点や，
検索結果表示ページにおける飲食店の掲載位置が，被験者の飲食店選択に影響を及ぼしたのか分析することは今後の課題である．

謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP17K17832，JP18H03494，

JP18KT0097 の助成を受けたものです. ここに記して謝意を表
します.

文

献

[1] Michael Luca, “Reviews, Reputation, and Revenue: The
Case of Yelp .com” Harvard Business School NOM Unit
Working Paper No.12-016, 16 September 2011.
[2] Bart de Langhe, Philip M. Fernbach, Donald R. Lichtenstein, “Navigating by the Stars: Investigating the Actualand Perceived Validity of Online User Ratings” Journal ofConsumer Research, Volume 42, Issue 6, Pages 817-833, 1
April 2016.
[3] 小林 大祐・井上 潮（2009）「Web 上のレビュー情報からユー[7]

ザが重要視する製品の特徴を抽出する手法の提案」Forum on
Data Engineering and Information Management(DEIM Forum 2009).
河中 照平・井上 潮（2014）「閲覧者にとって有用性の高い Web
ユーザレビューランク付け手法の検討」Forum on Data Engineering and Information Management(DEIM Forum 2014).
小林 卓弥・大島 裕明,・小山 聡・田中 克己（2008）「レビュアーのプ
ロファイルと地域性に起因するバイアス補正に基づくレビュー情報の信憑性向上」Data Engineering Workshop(DEWS2008).
大島 裕明・山本 祐輔・山本 岳洋・加藤 誠・神門 典子・川上浩司（2018）「レビュー情報検索サイトにおける不便の効用に関する検討」Forum on Data Engineering and Information
Management(DEIM Forum 2018).
ジェームズ・スロウィッキー（2006）『みんなの意見」は案外正しい』角川文庫.