企画内容

レストラン情報の主観データの比較を目的としたwebサービス

モチベーション

ECにおける鉄則として本やCDなど、実際の店舗における体験が重要視されない商品ほど成功しやすいと、大前研一氏は著書で述べています。その一方で、ファッション、食料など、5感で直接取得する情報(経験)が重要視される商品では、失敗へのリスクが高まるとも述べています。

彼はこの考え方のspecificationとしてamazonの成功とサマンサタバサの失敗を例に挙げています。実際にオンラインショップを開始してからのサマンサタバサグループの利益推移をみればその成功の可否は容易に判断できるでしょう。LVMHグループがECに乗り気でないのも、この論理から正当に導けると彼は続けます。

(株)サマンサタバサジャパンリミテッドの株価
連結経営指標等
※2006年2月にオンラインショップ開始。

大前氏が言うリアル店舗でのエクスペリエンスが重要視される商品ジャンルでは、実際にそれを購入・利用したユーザの主観データが何よりも参考になります。特に、レストランの場合、ユーザ評価が命となってきます。いかにミシュランで高い星を得ていても、実際のユーザの意見が芳しくなければ、その店に行くユーザは少ないでしょう。

このようなユーザの欲求から、食べログ、livedoorグルメ、yahooグルメはユーザにとって重宝するといえるでしょう。特に食べログはコメントだけでなく、個人ブログのデータまでもクローラ経由で掲載しており、他の2つのサービスに比べて利用価値は高いと言えます。

しかしながら、これら3者の評価はばらばらなケースがあります。これらを確認するためには、全てのサイトを開きながら確認する必要があり，リサーチ対象が増えれば増えるほどユーザに負荷を与えることになります。

そこで、これらの3つのサービス内の評価を並列でレンダリングし、かつ、評価人数と評価得点という2つのパラメータを乗算して得られる新たな変数を追加した上で総合ポイントを表示するサービスがあると便利ではないかと考えました。

これはなにか

レストラン情報の主観データの比較を目的としたwebサービスでは、任意の店舗情報を入力することで、代表的なレストラン評価サイトの情報を取得することができます。

まず、クローラにより、食べログ、yahooグルメ、livedoorグルメに対し、任意の文字列を探しだします。具体的には、下記のとおりです。
食べログ：店舗名：ポイント(x.xx)：人数（口コミ件数）
yahooグルメ：店舗名：ポイント(x.xx)：人数（口コミ数）
livedoorグルメ：店舗名：点(x.xxpt)：人数（件数）

次に、評価人数と評価ポイントと係数を掛け合わせます。このとき、人数が多くなるにつれて係数の値が高くなるように関数の初期値を設定します。具体的には、y=ax2(a>0)となるような関数です。すなわち、ある一定まで評価人数が高くなることにより、情報の信頼性が担保されるというモデルです。

今回のサービスそのものは、シンプルであるため、ブログパーツとして配布したり、igoogleや、truncなどのパーソナライズドサービス内で使用するがガジェット化してもよいかもしれません。