AIが“盛られた評価”を見抜く時代に｜UCバークレー発の衝撃研究とは？

「あれ、なんか最近、レビュー★が全部4.3止まりだな…」
「“いいね”は多いけど、本当に満足してるのか分からない…」

そんなもやっと感、マーケターなら一度は感じたことがあるはず。
その正体、実は【社会的影響バイアス（Social Influence Bias）】かもしれません。

「みんなが良いって言うから、そうした」

評価は空気に流されます。AmazonやNetflix、食べログやSNSでもよく見る平均評価やいいね数。これらはときに、ユーザーの“本音の声”をゆがめます。
人は「他の人がどう思っているか」を見ると、自分の評価や判断を変えてしまう心理的クセがあるからです。
これを、Social Influence Bias（社会的影響バイアス）といいます。

UCバークレーが明かした「ホンネと建前」の分岐点

2024年、カリフォルニア大学バークレー校の電気工学・コンピュータサイエンス学科に所属する4人が下記を発表。簡潔にいうと、「他人の評価をみると自分の評価まで変えてしまう人ばかりだよ。それを修正して、本当の評価を引き出すアルゴリズムを考えたよ！」みたいな感じ。

California Report Card（CRC）実験

ユーザーに「政治のテーマ」に対して、A+～F（13段階評価）で採点してもらう
① 平均（中央値）を見る前に評価
② その後、中央値を表示
③ さらにもう一度評価を変更するチャンスを与える
すると…
なんと全体の約20％が、中央値に引っ張られて評価を変えた！
しかも、変えたあとの評価は19.3%も中央値に近づいていた。

解決策：AIが“バイアスのない本音”を推定する

この研究がすごいのは、ここから。なんと、AIがこの“ゆがんだ評価”を元に戻すモデルを作ったのです。

やったことを超シンプルに言うと…

• 入力：ユーザーが最後に付けた評価 + そのとき見た平均値
• AIがやること：両者のズレから「元の評価」を逆算
• 出力：ユーザーのホンネに近いスコア

数学的には、ポリノミアル回帰 + BIC（情報量規準）を使って「バイアス補正関数」を構築。その精度は、RMSE 12.8%（±0.6段階くらいの誤差）。

そして、バイアスの影響を76.3%も軽減できたという結果に。

これ、マーケターにとって何がすごい？

この技術と考え方、私たちマーケターの実務とガチで関係してます。

1. レビューやアンケートの“真の声”が分かる

• 周りに合わせて高評価してるレビューも
• 流行ってるから推しとく投稿も

→ AIが“本当はこう思ってた”を逆算できる。
これ、プロダクト改善にもコピーライティングにもめちゃくちゃ活きる。

2. レコメンドの精度が上がる

普通のレコメンドAIは、バイアスのあるデータをもとに学習してしまう。
でもこの技術が入れば、

• 本音ベースの嗜好データが得られる
• あなたが本当に好きそうなものをレコメンドできる

→ つまり、“自分の好みが理解されてる”UXが生まれる。

3. SNS投稿の「構造的バイアス」も見抜けるように

• みんな言ってる系の投稿
• もとのフォロワー数が多いから流行った投稿
• 空気読んだ意見の連鎖

これらがどう「判断をゆがめるか」を、AIが分析・補正できれば、マーケターとしても“真に心を動かす投稿”が見えてくる。

ホンネを見抜くAIがあたりまえに

この研究は、将来的にこんなAIを生み出す可能性を秘めています。

まとめ：バイアスは避けられない。でも、見抜ける。

人は誰でも、空気を読む。
みんなの評価を見ると、自分もそっちに流されてしまう。

でも、その現象を数値で証明し、修正できる技術がもうここにある。

「この評価は本当か？」
「このレビューの裏に何があるか？」

マーケターがこの深読み力をAIと一緒に使いこなせば、次の時代の本質マーケティングが始まるかもしれません。

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執筆：赤髪 / SNS戦略家
AI × 心理 × SNSアルゴリズムで、ビジネスの未来を読み解く。
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