ランキングの算出方法

当サイトのランキングは、楽天市場の売上順ではなく、「価格」「レビュー」「勢い」など複数の実データ指標を合成した独自の偏差値スコアで並べています。特定の商品を優遇する操作は行わず、計算式・重みづけ・改定履歴のすべてをこのページで公開します。

1. 使用している指標

レビュー信頼度
件数で信頼度補正したレビュー平均。ベイズ補正
勢い
直近30日のレビュー相対増加率
コスパ
送料込み実質価格のカテゴリ内での安さ
お得度
送料込み・あす楽・ポイント倍率の複合
安定性
価格変動の小ささ
人気持続
検索上位への滞留日数

2. レビュー信頼度のベイズ補正

レビュー件数が少ない商品の高評価をそのまま採用すると、母数の少なさによる偶然の高評価が上位に出やすくなります。そこで、以下の式でカテゴリ平均へ引き寄せる補正(ベイズ平均)をかけています。

補正後スコア = (C × カテゴリ平均点 + 件数 × 商品の平均点) ÷ (C + 件数)

C(信頼度定数)= 50。レビュー件数が多い商品ほど「商品自身の平均点」の影響が強くなり、件数が少ない商品ほど「カテゴリ平均」に近づく仕組みです。

3. 偏差値の算出フロー

  1. パーセンタイル正規化: 指標ごとに、カテゴリ内での相対順位を0〜100のパーセンタイル値に変換します(同値は平均順位で処理)。
  2. 重み合成: 各指標のパーセンタイル値に下表の重みを掛けて合計し、1つの合成スコアにします。
  3. 偏差値化: 合成スコアをカテゴリ内で平均50・標準偏差10になるよう変換します(学力テストなどで使われる偏差値と同じ定義です)。

送料別の商品は、実質価格に700円を加算した上で「コスパ」指標を計算します(送料込み価格の商品との比較を公平にするためです)。「勢い」は直近30日のレビュー増加数を(既存件数+50)で割った相対値、「人気持続」は直近90日以内にデータが観測された日数です。

4. 重みプリセット

カテゴリの性質(定番品・ギフト・訳あり品・トレンド品など)に応じて、以下いずれかのプリセット(またはカテゴリごとの個別上書き)で重みを設定しています。数値は合成時に使う重み(%)です。

指標 標準型 ギフト型 訳あり型 トレンド型
レビュー信頼度 35% 50% 25% 20%
勢い 20% 15% 20% 45%
コスパ 20% 10% 40% 15%
お得度 10% 15% 5% 5%
安定性 10% 5% 5% 5%
人気持続 5% 5% 5% 10%

5. データの出典・更新頻度

6. やらないこと