アマゾン、Airbnb、Yelpに学ぶ「評価経済」を機能させるための3つの法則UberとLyftがついに、ニューヨーク市で規制されました。「タクシー業界を守るため」ということです。同じ規制の波が西海岸にわたるのも時間の問題かもしれませんが、私が住むカリフォルニアでは是非規制を蹴飛ばしてほしいと願っています。さて、今回はそのUberを始めとするユーザー評価をもとにエンゲージメントが変わってくるサービス、いわゆる「評価経済」を軸にしたサービスについての話題です。
日米を行き来して日米両方のサイトやプロダクトを比較してみると、その使われ方に違いがあることに気がつきました。そして評価経済が成り立つプロダクトの中で、どんなAI技術が使われているかを書きたいと思います。私は、ユーザー自身が感じる「自分の気持ち、感想」を「評価」という形で他者に与えることで成り立つシステムと定義しています。他人からもらった「評価」がその後の経済活動（売り上げ向上や新規顧客獲得など）に直に影響することがポイントです。評価経済を使ったサイトといえば、AmazonやUber、Airbnbなどが挙げられます。これらには、常に評価を与える側（客）と与えられる側（サービス提供者）がいます。例えば、Airbnbではホスト（宿を提供する側）にとっては、ゲストからの評価が何より大事です。実際に私のアメリカ人の友人で、Airbnb上で物件を出してホストをしている人は、ユーザーレイティングが下がることを常に気にしていて、レスポンスタイム（ゲストからの質問に返答するのにかかった時間）を最短1時間以内にすることに心血を注いでいる人もいます。
レーティングの「質」と同じくらい、「数」も大事です。過去に1人しか泊まったことのない物件はなかなか信用できませんが、過去に100人が泊まって、平均レーティングが4つ星だったら信用できる、というようなイメージです。
評価経済をうまく機能させた店舗検索サイト「Yelp」
同じ仕組みが、「Yelp」（米国版「食べログ」のようなサービス）にも言えます。Yelpは私と同じくハーバードビジネススクールに通ったJeremy Stoppelman氏が立ち上げた、ローカル店舗検索サイトです。
Yelpはレストラン以外にも、美容院や医者、ペットショップ、はたまた近所の郵便局や引越し斡旋業者まで、地図に存在するほとんどのローカルなビジネスの評価と情報をまとめたサイトになっています
