検索サイトの点数やレビューの文章からは、本物の評価か偽物かを見分けにくくなっています。高評価は、判断材料の1つとして扱います。
しかし、偽のレビューが店の評価を実際に動かすのか、と疑う人もいるでしょう。実在しない店が評価サイトで1位になった例があります。
この記事では、偽の店の実例、AIの文章と画像の見分けにくさ、高評価を信じやすい心理、偽の評価がもたらす損害、確かめ方を順に並べます。
実在しない店が、評価サイトで1位になった
偽の店が、評価サイトでロンドンの1位になった実例があります。2017年、ロンドンの書き手 Oobah Butler 氏が、実在しない「The Shed at Dulwich」をTripAdvisorに登録し、ロンドンの飲食店で1位にしました（年はWAMCの2017年12月の報道による）。
料理の写真は、身の回りの物を料理に見立てて撮ったもので、足の写真をベーコンに見立てたものもありました。5つ星のレビューは知人に書いてもらい、店のウェブサイトも自分で作っています。
店を探す人は、実在しない店に予約を入れようと電話をかけ続け、Butler 氏は満席だと答えました。この事例の写真とレビューは、人の手で作られたものです。
AIが書いた文章と作った画像は、人に見分けにくい
AIが書いたレビューは、人が読んでも見分けにくいことが実験で示されています。イェール大学のバラージュ・コバーチ氏が2024年に Marketing Letters で発表した研究では、GPT-4が書いたYelp風のレビュー100件と、2019年の実際のYelpレビュー100件を、151人の参加者に見せました。
参加者が、人の書いたレビューを人の書いたものと正しく答えたのは約半数で、AIの書いたレビューをAIの書いたものと正しく答えたのは約3分の1でした（イェール大学経営大学院の解説）。AIが書いたレビューは、文章を読むだけでは見分けにくいのです。
画像でも、同じ種類の調べが行われています。ナイチンゲール氏とファリド氏が2022年に PNAS に発表した研究では、AIが合成した顔写真は、本物の顔と見分けがつかず、より信頼できると評価されました。この研究が調べたのは、人の顔の画像です。
料理写真は構図が定型的でAIが生成しやすいとも、美味しそうな写真が店への印象を左右するとも言われます。この2点は、料理写真を対象にした研究では確かめられていません。
迷っているとき、人は他の人の行動を見て決める
多くの人が評価している店を、自分も良い店だと判断する傾向は「社会的証明」と呼ばれます。心理学者ロバート・チャルディーニは、特に迷っているとき、人は他の人の行動を見て自分の行動を決めると説明しています（Influence at Work）。
検索サイトに高評価のレビューが多く並んでいると、中身を確かめる前に、良い店だと判断しやすくなると思います。
偽の評価は、客にも誠実な店にも損害を与える
偽のレビューは、客の時間とお金を無駄にし、誠実な店から客を遠ざけます。米国の連邦取引委員会（FTC）は2024年8月14日、AIが生成した偽レビューを含む、偽レビューの作成と販売を禁じる最終規則を発表しました。当時の委員長リナ・カーン氏は、偽レビューが人々の時間とお金を無駄にし、誠実な競合から客を遠ざけると述べています（FTCの発表）。
評価は、店の売上と関係しています。マイケル・ルカ氏のハーバード・ビジネス・スクールの研究（シアトルの飲食店、2003〜2009年）では、Yelpの評価が星1つ上がると、売上が約5〜9%増える関係が見つかりました。この関係は独立系の飲食店で見られ、チェーン店では見られませんでした（Harvard Magazine）。
偽の高評価が誠実な店の評価を押しのける状態が続くと、誠実な店が続けにくくなり、食文化全体の質を保ちにくくなると思います。
高評価は複数の情報源と自分の体験で確かめる
高評価は、1つのサイトの点数で決めず、ほかの情報源でも確かめることをすすめます。SNS、個人のブログ、地図アプリの口コミなど、複数の場所で同じ店の評判を見比べます。
レビューの中身では、抽象的な賛辞ばかりが並ぶものや、投稿履歴が極端に少ない投稿者の評価は、割り引いて読むとよいと思います。ただし、文章の見分けは前述の実験でも難しかったため、投稿者の履歴や複数のサイトとあわせて見ます。
友人や信頼できる知人の推薦と自分の体験（一次情報）は、信頼性の高い情報源の一つです。点数は判断材料の1つにとどめ、自分の五感で確かめた体験を判断の基準に置く店選びを取り入れてみてはいかがでしょうか。近所で気になっていた、まだ誰もレビューしていない小さな店に、点数を見ずに入ってみる方法もあります。
