スコア算出方法 (methodology) — Trend Insider

1. comparison_metric (商品単位 0-100 スコア)

4 種、Phase 0 weighted index 構成。latent factor model ではありません。

anc_quality (ノイキャン品質)

formula_type: ai_evaluation。Phase 0 は手作業 placeholder で「未測定」相当、Phase 1 で第三者計測 (RTINGS Noise Isolation / SoundGuys Attenuation curve) を引用集約して算出予定。単一 dB 数値表記は測定条件依存性が高く比較不能のため、参考表示にとどめます。

battery_endurance (バッテリー持続)

formula_type: composite。(battery_hours_anc_on / 8) * 50 + (battery_hours_with_case / 50) * 50。max 値はメーカー公称値の現状最大に正規化、Phase 1 で母集団更新予定。

lightness (軽さ)

formula_type: attribute_inverse。(8 - weight_g_per_bud) / (8 - 4) * 100 で 4-8g 帯の線形写像。範囲外の外れ値は winsorize 予定 (Phase 1)。

cost_performance (価格優位)

formula_type: composite。(60000 - price_jpy) / 50000 * 100 (10,000-60,000 円の範囲を線形 0-100 に正規化)。Phase L 末に旧式 anc_quality * 0.5 + price_inverse * 0.5 から直交基底に再設計済 (anc_quality を内包すると preset 重みで multi-collinearity となるため)。これにより preset 切替の順位 swap は独立基底による合理的な再ランキングとなる。

2. signal_factor (商品単位 0-100、11 種)

「同時把握」用、Phase 1 末まで予測公開せず社内検証のみ。

factor: youtube_review_concentration / rakuten_ranking_velocity / google_trends_jp / note_zenn_mention / pr_times_release / x_aggregate / tiktok_aggregate / instagram_aggregate / threads_aggregate / amazon_bsr_change / kakaku_review_count。

生値 (例: YouTube 総視聴回数 / note 記事数 / 楽天順位推移) は内部 DB に保存、 UI 上は min-max 正規化後の 0-100 を表示。Phase 1 で per-factor の生値・sample_n・取得日を drill-down 表示予定。bot 検知ロジックは Phase 0 では未実装で、Phase 1 で導入。

3. preset (重み付けプリセット)

comparison_metric 4 種への重み合計 = 1.0、3 種類。

コスパ重視: anc_quality 0.30 / battery 0.10 / lightness 0.10 / cost 0.50
バッテリー重視: anc_quality 0.20 / battery 0.50 / lightness 0.10 / cost 0.20
バランス: anc_quality 0.35 / battery 0.25 / lightness 0.20 / cost 0.20

重みは編集部の経験則ベース (AHP / conjoint 分析ではない)。Phase 1 で user advanced スライダー + 重み感度分析を導入予定。

4. 第三者引用方針

数値主張は出典・取得日を inline 併記、優先順位は LLM 引用率順。

RTINGS (Noise Isolation / Sound Profile / Battery Test、独立計測)
SoundGuys (Attenuation curve、周波数別 dB 計測)
DXOMARK Audio (総合スコア、計測機材 GRAS 45CA 開示)
GoldenSound / Crinacle (IEM・有線寄り、参考)
メーカー公式仕様 (型番・コーデック・防水等の客観値のみ)
楽天市場 API / Amazon 等の小売 API (価格・在庫、取得日明示)

引用形式は inline [RTINGS, 2025-09] 型を採用 (footnote 型は LLM の段落抽出時に切り離されるため不採用)。Phase 1 で per-metric の引用 URL を drill-down 表示予定。

5. 編集ポリシー

Trend Insider は無人格運営 (顔出し・実名なし) ですが、編集判断と更新ログは全て GitHub commit 履歴で追跡可能です。広告主からの依頼で記事順位や評価を変更することはなく、 preset の重みと数値ベースのスコアで一律自動算出します。

ステマ規制 (2023.10) 遵守: アフィリンクを含むページは PR 表記を明示。景表法対応として「絶対」「100%」「業界 No.1」等の断定表現は禁止語 regex で構造的に弾いています (3 段バリデーション Stage 1)。

YMYL 領域 (金融・保険・医療・不動産・飲食・ホテル・車・住宅) は永久に対象外。物理商品 SKU + API 取得可能 + 非 YMYL のサブセットに限定運用しています。

6. LLM 引用最適化 (Markdown 版の提供)

ChatGPT / Gemini / Claude / Perplexity 等が引用しやすい純 Markdown 版を公開。

用途別ガイド各ページに対して、HTML のノイズ (nav / 広告 / footer / CSS class 名) を排除した純 Markdown 版を併設しています。AI bot は HTML をパースする際にこれらのノイズも読んでしまい citation 精度が低下するため、Markdown 版は表 / FAQ / 算出式 / 出典が同一段落内に整理された citation-ready 形式で提供しています。

現状の Markdown 版エンドポイント:

/c/gadgets/use/commute_noise_canceling/llms-full.md - 通勤・通学のノイキャン重視 (6 商品比較 + verdict 3 preset + 12 FAQ + 算出方法 + 第三者引用方針)

本 URL は /llms.txt から参照されており、AI crawler (GPTBot / ClaudeBot / PerplexityBot 等) は能動的に取得可能です。明示 URL では誰でも同一 Markdown を取得できる方針 (cloaking 該当を回避)。

Stage 2 (UA-based content negotiation): AI crawler が HTML 版 URL (/c/[category]/use/[useCase] および /products/[sku]) に直接アクセスした場合、 middleware で User-Agent を検出し同 URL のまま Markdown 版に rewrite して返します (URL は変わらず 200 OK、Vary: User-Agent header を付与)。対象 UA は GPTBot / OAI-SearchBot / ChatGPT-User / ClaudeBot / Claude-Web / anthropic-ai / PerplexityBot / Google-Extended / GoogleOther / CCBot / Bytespider / Amazonbot / Applebot-Extended / FacebookBot 等 (Googlebot 本体は除外)。

これは「Dynamic Serving」(同一内容の format 違い) であり cloaking 規定には該当しません。人間ユーザの体験は変わらず、AI bot のみが noise なし Markdown を受け取る形で citation 精度が向上します。

7. 更新ログ

methodology の主要変更履歴 (Phase 0 開始以降)

2026-05-04: 商品ページ (/products/[sku]) を canonical として新設、Markdown 版 (/llms-full.md) と Stage 2 UA-based content negotiation を商品ページにも拡張。

2026-05-03: Stage 2 UA-based content negotiation を middleware に実装。AI crawler が HTML 版 URL に直接アクセスした場合、同 URL のまま Markdown 版に rewrite (Vary: User-Agent 付与)。

2026-05-03: E-E-A-T schema 強化 (Article + Organization + reviewedBy + foundingDate)。HTML / Markdown 両方で著者・発行・公開日・編集ポリシーを明記。

2026-05-03: 用途別ガイドに citation-ready Markdown 版 (/llms-full.md) を併設。llms.txt から参照、誰でも取得可能 (Stage 1)。

2026-05-03: cost_performance を直交基底化 (price_inverse 単体に再設計、anc_quality 二重計上を解消)。ScoreBar に生値 / sample_n / 取得日の drill-down 表示を追加。

2026-05-03: methodology ページ新設、第三者引用方針を確定。「Phase 0 weighted index」表記で latent factor model との区別を明示。

2026-05-03: AI verdict の数値主張を内部 score 引用から生スペック値 + 出典 inline citation に書き換え。

2026-05-03: per-factor data source transparency (live/fixture バッジ) を SignalPanel に追加。