アマゾン、機械学習によるカスタマーレビュー改善に着手

　Amazonはカスタマーレビューにおいて最新の役に立つレビューを重視する方向で米国でのシステムに大きな変更を加え、内部で開発した新しい機械学習プラットフォームを導入しようとしている。

　「このシステムは顧客にとってどのレビューが最も役に立つかを学習し、（中略）時間の経過とともに精度が上がっていく」と、Amazonで広報を担当するJulie Law氏は取材に応えて述べている。「全ては顧客のレビューをさらに役立つものにするためだ」

　この変更は米国時間6月19日に始まったが、新しいプラットフォームで商品ページの5つ星評価と「最も参考になったカスタマーレビュー」が徐々に変わるので、最初は気付かないうちに進行するだろう。新システムでは、より新しいレビュー、Amazonで実際に購入した認証購入者からのレビュー、参考になったというユーザーからの投票が多いレビューが重視される。

　これまで単純に全てのレビューの平均をとって付けていた5つ星評価も同じ基準で算出されるようになり、今後は頻繁に評価が変わる可能性もある。

　新プラットフォームが米国以外にも適用されるかどうかはまだ言及されていない。

　Amazonのウェブサイトにおけるカスタマーレビューは20年以上にわたって、文章によるレビューと5つ星評価システムにより、購入前に触ったりテストしたりできない場合が多い製品について内容の説明と人気や品質に関する手がかりを提供するという重要な役割を担ってきた。このシステムがオンラインで商品を販売するうえで非常に重要になっていることから、顧客が引き続き信頼できるよう、Amazonは評価システムへの変更を慎重に考慮している。また同社は4月に、件数が少ないとはいえ潜在的な危険を秘めた虚偽の製品レビューを書き込んでいるとして、複数の書き込み代行サイトを提訴したことを明らかにしている。